动态时空数据驱动的认知车联网频谱感知与共享技术研究

• 作者: 宣一荻 张荷 郭彩丽 陈九九
• 来源期刊: 物联网学报
• 学科: 工学
• 关键词: 车联网 动态时空数据 异质频谱共享 多服务的服务质量要求
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 专题:智慧交通物联网
• 页码范围: 96-105
• 页数: 10页
• 分类号: TN92
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.2096−3750.2020.00178

摘要

随着全球汽车产业智能化和网联化的爆发式发展,作为车联网重要支撑的通信技术面临着频谱资源紧缺的难题.除了提供安全服务以外,车联网服务需求的多样性使得引入认知无线电技术成为有效的解决途径,可以实现与授权用户共享sub-6 GHz和毫米波的异质频谱资源,但车联网复杂动态变化环境的影响使得频谱利用率性能的提升受限.提出了充分利用潜在的多源动态时空数据挖掘和学习车辆轨迹、交通流的变化规律的方法,并利用其规律指导频谱的感知和共享.通过搭建系统级仿真平台进行仿真分析,结果表明所提方案的频谱效率得到有效提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭彩丽		27	503	10.0	22.0
2	陈九九		1	0	0.0	0.0
3	宣一荻		1	0	0.0	0.0
4	张荷		1	0	0.0	0.0