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一种基于预留-重用联合的C-V2X通信Q学习型半持续调度算法
标题：基于预留-重用联合的C-V2X通信Q学习型半持续调度算法
摘要：
现代智能交通系统（ITS）中车辆间通信（V2X）扮演着至关重要的角色，特别是基于蜂窝网络的车辆对基础设施（C-V2X）通信。为了提高系统容量和车辆的通信性能，我们提出了一种基于预留-重用联合的C-V2X通信Q学习型半持续调度算法。该算法结合了预留资源和重用资源的优势，通过Q学习方法自适应地调度车辆的通信资源，实现了系统性能的优化。
关键词：车辆间通信，C-V2X，Q学习，预留资源，重用资源，调度算法
引言：
随着智能交通系统技术的逐渐成熟，车辆间通信（V2X）成为了实现智能交通的核心技术之一。蜂窝网络已经成为了一种广泛应用的车辆到基础设施（C-V2X）通信技术，能够为车辆提供高速、低时延的通信服务。然而，由于频谱资源有限，车辆之间的通信可能会出现冲突，影响系统容量和通信质量。因此，如何合理调度车辆的通信资源，以提高系统性能成为了一个重要的问题。
相关工作：
过去几年中，许多学者致力于研究V2X通信资源调度算法。最常见的方法是使用预留资源进行车辆的通信调度。在预留资源方法中，预先为每辆车分配通信资源，以避免冲突，但可能导致资源利用率低。相反，重用资源的方法可以提高资源利用率，但容易导致冲突。因此，我们需要一种能够兼顾资源利用率和冲突避免的调度算法。
方法：
为了解决上述问题，我们提出了一种基于预留-重用联合的C-V2X通信Q学习型半持续调度算法。该算法根据车辆的通信需求，分配预留资源给车辆节点。在预留资源的基础上，算法通过Q学习方法根据车辆的历史通信情况进行自适应调度。具体而言，我们定义了一组状态、动作和回报，通过训练Q表，并根据Q值选择最佳动作，来动态调度车辆的通信资源。
实验与分析：
我们通过仿真实验证明了提出的算法的有效性。在仿真平台上，我们模拟了多辆车的联合通信场景，并与其他调度算法进行了对比。实验结果表明，基于预留-重用联合的C-V2X通信Q学习型半持续调度算法能够显著提高系统性能，包括资源利用率和通信质量。
结论：
在本篇论文中，我们提出了一种基于预留-重用联合的C-V2X通信Q学习型半持续调度算法。该算法通过自适应地调度车辆的通信资源，提高了系统的容量和吞吐量。进一步的研究可以考虑更复杂的场景和更精细的调度策略，以进一步提高系统性能。
参考文献：
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