[发明专利]一种基于认知无线电的车联网通信方法

说明书

本发明涉及一种基于认知无线电的车联网通信方法，包括步骤：1)建立狄利克雷模型，用于描述每一时刻来自不同车辆的感知数据之间的相关性；2)根据狄利克雷模型建立隐马尔科夫模型，用于描述观测值和隐蔽信道状态之间的关系；3)根据隐马尔科夫模型，根据下一信道状态更倾向于与前一信道相同的状态，确定信道状态转移概率；4)根据获得的信道转移概率，得到下一路段信道的可用性。与现有技术相比，本发明在CR‑VANET中采用机器学习算法，将充分利用历史频谱感知数据库，利用狄利克雷过程和非参数的隐马尔可夫模型，进而利用频谱数据和隐藏的信道状态之间的关系，提高通信效率。

技术领域

本发明涉及一种车联网通信技术，尤其是涉及一种基于认知无线电的车联网通信方法。

背景技术

最近几年，汽车之间合作通信(例如：车联网)的观点被提出以用来支持行车安全，使行车更安全、更舒适。车联网是配备有无线通信设备车辆的特殊自组网络。车辆可以在彼此(即：车辆与车辆)，基础设施(即，车辆到基础设施)，和路侧单元之间进行信息传输，而且交通信息也可以在它们之间共享。根据美国国家公共运输安全管理局的报告，所有的车辆将被要求装备这样的无线通信设备，以便减少未来交通事故的发生。

在1999年，美国联邦通信委员会分配专用的75MHz的无线频谱(5.850-5.925GHz频带)给专用短程通信，它也被称为WAVE 802.11p标准。根据美国联邦通信委员会的规定，这些频段被分为七个信道，每个信道占用10MHz的带宽，其中包括一个控制信道和六个服务信道。然而，只有控制信道被分配给信号台传输信息或基本的安全消息。在控制信道中，每个车辆广播交通信息，以便实时查找所有相邻车辆。这样交通信息就周期性的传播出去，其中交通信息中包括速度，坐标，和车辆的下一个坐标信息。

然而，当交通密度增加，增加的信号台导致控制信道拥塞，并因此使碰撞的概率增大和信号台接受的成功率下降。控制信道所分配的带宽小于一些紧急情况下车联网安全应用所需要的带宽。因此，更多的无线频谱资源需要被用于紧急安全应用。认知无线电和动态频谱接入中在美国联邦通信委员会报告中提出，其中空闲许可频谱(也称为“频谱空洞”)可适当的给予次要用户(SUS)使用，以便提高频谱利用率。

车联网和认知无线电结合在一起(称为“CR-VANET”)。配备认知无线电通信设备的车辆可以促进接入专用短程信道并检测到其它的空闲信道。如果专用短程信道传输负荷较重，认知无线电设备将检测并使用其他空闲信道进行广播。配备了认知无线电设备的无牌用户车辆也可以检测到空闲信道(除了5.850-5.925G带宽外)。因此，CR-VANET应先运行频谱感知，然后有机会接入空闲信道。然而，由于CR-VANET的高速移动性，当车辆移动到下一个道路段，各车辆的当前信道状态会有一定的概率过期。因此，对信道可用性的预测方法应该为CR-VANET而设计。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于认知无线电的车联网通信方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于认知无线电的车联网通信方法，包括步骤：

1)建立狄利克雷模型，用于描述每一时刻来自不同车辆的感知数据之间的相关性；

2)根据狄利克雷模型建立隐马尔科夫模型，用于描述观测值和隐蔽信道状态之间的关系；

3)根据隐马尔科夫模型，根据下一信道状态更倾向于与前一信道相同的状态，确定信道状态转移概率；

4)根据获得的信道转移概率，得到下一路段信道的可用性。

所述狄利克雷模型中狄利克雷过程的共享特性为：