基于遗传算法的5G车联网的数据协作分发策略研究

• 作者: 戚艾林 李旭杰 花思洋 陆睦
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 5G车联网 数据协作分发 遗传算法
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 理论与方法
• 页码范围: 33-37
• 页数: 5页
• 分类号: TN92
• 语种: 中文
• DOI: 10.19652/j.cnki.femt.1801071

摘要

近年来, 5G车联网相关问题日益受到关注, 由于车辆的快速移动性导致在基站覆盖范围内与之通信的时间很短, 从而获得的数据有限.针对这一问题, 在采用5G通信技术中的D2D来实现车辆间灵活的终端通信的车联网环境下, 提出了一种基于遗传算法的数据协作分发方案, 通过二进制编码来表现车辆是否被选择作为协作分发数据的车辆, 寻找最优的协作分发方案来实现优化请求车辆能效的目标.仿真结果表明, 相较于常规的随机方案, 所提出的方案表现出较强的全局寻优能力, 能够有效提高请求车辆的能效, 实现接收数据的最大化.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李旭杰		14	15	3.0	3.0
2	戚艾林		2	0	0.0	0.0
3	陆睦		2	0	0.0	0.0
4	花思洋		2	0	0.0	0.0