[发明专利]基于用户体验质量的车联网频谱资源分配方法及系统

权利要求书

1.一种基于用户体验质量的车联网频谱资源分配方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1：构建包括基站、增强型节点和车辆用户的系统网络；

步骤S2：当车辆用户需要频谱资源时，经过所在小区的增强型节点中转向所述基站发送请求，所述基站收到资源分配请求后，通过判定策略利用体验质量模型计算结果，其中所述判定策略是对于执行数据量运算时，计算处理过程运行位置所依据实际网络情况，区分大数据量或小数据量，所述体验质量模型是针对车联网用户期望获得服务质量量化数值；

步骤S3：按照所得结果下发分配命令至小区LTE网络中的增强型节点，通过所述增强型节点对所述车辆分配频谱资源；

在车载云LTE网络中，在基站与LET小区网络中车辆之间通过增强型节点建立多条通信链路以实现频谱资源分配，模型中包括车载云、基站、增强型节点、车辆用户和通信链路，车载云为云服务提供者，而通信链路传输不同数据类型，所述的车载云LTE网络可以为各种类型，包括但不限于服务质量驱动车载云LTE网络和体验质量驱动车载云LTE网络；

假设系统总带宽为W，且下行链路信道分为B个独立的子信道，存在N辆车随机分布于LTE小区网络中且集中构成车载云，且不同车辆的服务需求不同，假设网络中BS与eNB之间的距离固定且为d_Be，假设eNB位于坐标系统原点位置，且网络中车辆n，n∈{1，2，…，N}都可以根据自身GPS系统获得自身位置坐标，eNB与车辆之间的距离容易获得为d_n；

整个通信过程可以分为两个阶段：阶段1，即时隙1和阶段2，即时隙2，其中，BS与eNB之间的通信过程称为阶段1；阶段2为eNB与车辆n之间的信息传输过程，阶段1和阶段2之间的信息传输受到的噪声均为加性高斯白噪声且值为σ²；

在阶段1，LTE小区中eNB接收端接收信息时，其接收信噪比(Signal-to-Noise，简称SNR)为

在阶段2，当小区中车辆n成功接收到eNB传输的信息时，接收SNR表示为

其中，P_BS和P_eNE分别为BS和eNB的固定传输功率，PL(·)为相应的路径损耗，计算表达式为

其中，x为阶段1或阶段2时的传输距离，PL(d₀)为d₀＝1时的路径损耗值，μ为路径损耗指数，

根据公式(1)和(2)，利用香农定理，阶段1中至eNB和阶段2中处于链路子信道b，b∈{1，2，…，B}的车辆n的信道容量分别为

受阶段1和阶段2链路传输信道容量，车载云可以发送控制信息至BS来控制第1阶段的数据速率，因此，其相应的传输速率满足条件：

在阶段2，车辆n的传输速率为：

其中，δ_n，b为子信道分配参数，可以表示为：

采用车载用户平均意见得分具体评估用户满意度，MOS为反映网络条件的用户满意度函数，其取值范围为[0,4.5]，当MOS取值不小于设定阈值时，用户满意服务质量，否则，用户不满意，一般情况下，该阈值设定为3，当MOS取值大于4.5时，用户满意度并不会随着更多的分配资源而满意度增加；

计算车辆n在时隙t时的MOS为：

MOS_n(t)＝log₂(aI_n(t)+b) (9)

其中，I_n表示车辆n获得资源与需求资源之间的比值，它受时延、传输速率、服务价格的影响，a和b通常情况下为常数，用于限制QoE值，如果I_n取值大于等于1，车辆n满意服务质量，反之，车辆n对服务质量不满意；

为使网络吞吐量最大，建立QoE优化问题模型如下：

其中，为车辆n在时隙t时处于eNB缓存区域中的发送数据队列长度，T为调度周期持续时间，a_n，b为子信道分配参数，和P_BS(t)分别为eNB提供给车辆n的服务价格和BS在时刻t时提供的服务价格；

从场景问题描述中，可知不同的车辆用户拥有从BS和eNB获得不同服务的请求，不同服务所需的网络资源也不尽相同，对于不同的服务请求，采用三个属性来表示：时延、传输速率和服务价格；服务类型特征定义为I_n，它在时隙t时的表达式为：

I_n(t)＝αDⁿ(t)+βRⁿ(t)+γPⁿ(t) (11)

其中，Dⁿ(t)、Rⁿ(t)和Pⁿ(t)分别车辆n在时隙t时的表示为时延、传输速率和服务价格，且满足α+β+γ＝1；

更具体地，车辆n在时隙t时获得资源与所需资源之间比值表示为：

其中，是车辆传输时延，是车辆n在时隙t时的平均传输时延，是车辆n可以容忍的最大传输时延；是车辆n所需最小传输速率，是车辆n在时隙t时的平均传输速率；是所需服务最大容忍价格，是时隙t时平均服务价格，是车辆n所需最小服务价格， t时隙长度内服务价格稳定；

关于体现QoE的三个方面：链路传输延时D，链路传输速率R和服务价格P，下面详细分析：

有关链路传输延时D：

假设BS缓存区始终处于饱和状态，且数据平均队列长度为L_BS，在时隙t开始，eNB中缓存区的队列长度为数据在时隙t开始时到达，且数据到达速率遵循均值为λ_n的泊松分布，qⁿ(t)表示车辆n在t时隙到达；

在t时隙结束时，车辆n在eNB缓存区中的队列长度表示为：

时隙t结束时，车辆n在时间窗口t_c内处于eNB缓存区中的平均队列长度表示为：

可以预测，车辆n在t时隙后处于eNB缓存区内的平均队列长度为

其中，E(·)表示均值函数；

根据排队论中的Little理论，车辆n在t时隙内的平均时延为

因此，可以计算车辆n在时隙t结束时的平均传输时延为：

有关链路传输速率R：

车辆n在时隙t结束时的平均传输速率为：

有关服务价格P：

假设时隙t内服务价格处于稳定状态，则车辆n在时隙t结束时的平均服务价格为：

其中，∈为服务价格P改变速率，c是调整量，通过调整∈和c使得服务价格在时间t内保持稳定，和分别为小区内eNB和LTE网络内BS在时间t时为车辆n提供服务的价格；

提出次最优资源分配算法和相应调度准则如下：

其中，车辆n相邻时隙平均MOS差值为：

为确保每个车辆信道传输的公平性，车辆轮询选择BS与eNB之间的链路信道，车辆用户对与eNB之间的链路信道选择则具体依据满意度准则的方法选择，具体方法步骤如下：

第一步：车辆QoS参数初始化，子信道集合S＝{1，2，…，B}，车辆集合M＝{1，2，…，n，…，N}，α，β，γ∈[0，1]；

第二步：所有车辆发送自身位置坐标(x_n，y_n)至车载云端；

第三步：依据PL(x)，车载云计算eNB与车辆n之间传输链路d_n的路径损耗，之后，将所有计算结果排序b^*＝min_{b＝1，2，…，B}PL(d_n)；

第四步：从信道集合S中选择一个子信道，且计算所有车辆的满意度变化差值||MOS_n(t+1)-MOS_n(t)||，然后为车辆n分配最优子信道b^*；

第五步：返回第三步，直到所有车辆都获得分配的子信道。