[发明专利]一种邻居数量检测和Q学习的车联网MAC协议优化方法

说明书

本发明涉及一种邻居数量检测和Q学习的车联网MAC协议优化方法，该方法包括：获取当前车辆节点的邻居车辆节点的Beacon消息，构建邻居表并计算两跳邻居数量；将当前车辆节点视为智能体，利用Q学习和周期性的Beacon消息训练智能体，根据两跳邻居数量和MAC层的争用窗口值构建状态空间和动作空间；根据当前时刻ACK消息的接收与否和当前时刻使用的争用窗口值，确定奖励值，并根据状态空间、动作空间和奖励值，进行Q值的更新；利用预设概率在Q表中选择最优争用窗口值。本发明利用Q学习和Beacon消息训练不同竞争节点数量下最优争用窗口值，为不同车辆密度的节点分配合适争用窗口值，在减少数据碰撞增加数据包投递率的前提下保证较低的传播延迟能力。

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种邻居数量检测和Q学习的车联网MAC协议优化方法。

背景技术

车联网作为智能交通系统和无人驾驶汽车中的关键技术，长期以来吸引着汽车制造工业和学术界的广泛关注。目前车联网的相关通信标准主要包括IEEE WAVE标准系列和3GPP的C-V2X标准系列，但现阶段的标准均不够完善，仍有改进空间。车联网通信主要包括车与车(Vehicle to Vehicle,V2V)、车与路侧单元(Vehicle to Infrastructure,V2I)间的通信，其中车对车通信能够实现更快速便捷的车间通信，尤其在高速公路这种很难被基础设施完全覆盖的情况下。

MAC层负责协调通信节点的信道接入，实现通信的稳定、高效，在车联网这种多变的分布式无线通信系统中尤为重要，而IEEE WAVE标准MAC层使用分布式协调功能(Distributed Coordination Function,DCF)和增强型分布式信道接入(EnhancedDistributed Channel Access,EDCA)来完成车辆节点的信道接入过程，其中，EDCA在DCF的基础上增加了服务质量(Quality of Service,QoS)的支持。DCF利用带有冲突避免的载波侦听多路访问(Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoid,CSMA/CA)技术检测信道的繁忙与空闲状态，当节点检测到信道空闲且空闲时间持续了DIFS(DCFInterframe Space)时，节点开始执行从[0,CWCur]随机生成的退避窗口(BackoffWindow)，其中CWCur为当前使用的争用窗口值(Contention Window)，当退避窗口以时隙为单位(Slot Time)减小到0时节点执行数据发送。争用窗口的初始值为CWMin，当节点数据发送失败时(未接收到ACK消息)，其会根据二进制指数增长原则对争用窗口进行调整，直到达到预设的最大争用窗口CWMax；当节点发送成功时争用窗口恢复到初始值CWMin。争用窗口的调整在MAC协议中起着至关重要的作用，但已有很多研究在理论和实验方面证明了WAVE标准的争用窗口调整方案不能够满足车联网通信中对低延迟和高可靠性的需求，尤其是在车辆数量较多时依然会造成大量的数据碰撞。另外，车联网中通信的消息多为安全类消息，包括周期广播的Beacon消息和紧急消息，Beacon消息以单跳广播通信的方式将车辆自身的行驶状态(包括位置、行驶方向、速度、加减速度等)通知到周围的车辆，而紧急消息需要利用多跳广播通信将紧急状况(例如车辆碰撞等交通故障)通知到较远范围内的车辆。目前车联网的相关标准中尚未制定车辆间的多跳广播通信标准。因此，如何进行低延迟、高可靠性的车联网通信是亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，有必要提供一种邻居数量检测和Q学习的车联网MAC协议优化方法，用以解决现有技术中争用窗口调整不能够满足车联网通信中对低延迟和高可靠性的需求的问题。

本发明提供一种邻居数量检测和Q学习的车联网MAC协议优化方法，包括：

获取当前车辆节点对应的邻居车辆节点的Beacon消息，通过所述Beacon消息构建邻居表，并利用所述邻居表，计算对应的两跳邻居数量；