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车联网的动态资源分配算法研究

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车联网的动态资源分配算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-16页
 1.1 研究背景与意义第10-11页
 1.2 国内外研究现状第11-13页
  1.2.1 车联网研究现状第11-12页
  1.2.2 C-V2X资源分配研究现状第12-13页
 1.3 本文的研究工作第13页
 1.4 论文结构第13-16页
第二章 蜂窝车联网V2V资源分配和强化学习概述第16-28页
 2.1 蜂窝车联网概述第16-18页
  2.1.1 系统结构第16-17页
  2.1.2 通信类型第17-18页
 2.2 V2V通信资源分配第18-22页
  2.2.1 频谱资源分配方式第18-19页
  2.2.2 V2V通信的干扰分析第19-21页
  2.2.3 常用的资源分配技术第21-22页
 2.3 强化学习理论及方法第22-27页
  2.3.1 强化学习模型第22-24页
  2.3.2 马尔可夫决策过程第24-25页
  2.3.3 强化学习主要算法第25-27页
 2.4 本章小结第27-28页
第三章 基于多智能体强化学习的V2V资源分配研究第28-42页
 3.1 引言第28-29页
 3.2 系统模型第29-31页
  3.2.1 信号传输模型第29-31页
  3.2.2 资源分配问题建模第31页
 3.3 基于多智能体深度Q学习的V2V动态资源分配算法第31-37页
  3.3.1 MDP模型第31-34页
  3.3.2 DQN算法原理第34-35页
  3.3.3 基于多智能体DQN的V2V动态资源分配算法第35-37页
 3.4 仿真与分析第37-40页
 3.5 本章小节第40-42页
第四章 基于大尺度衰落的V2V预资源分配研究第42-54页
 4.1 引言第42页
 4.2 系统模型第42-45页
  4.2.1 信号传输模型第43-44页
  4.2.2 资源分配问题建模第44-45页
 4.3 基于大尺度衰落的V2V预资源分配研究第45-50页
  4.3.1 信道功率增益的计算第45-46页
  4.3.2 V2V用户对聚类第46-47页
  4.3.3 基于Q学习的V2V功率分配算法第47-49页
  4.3.4 V2V预资源分配算法第49-50页
 4.4 仿真与分析第50-53页
 4.5 本章小结第53-54页
第五章 总结和展望第54-56页
 5.1 研究工作总结第54-55页
 5.2 下一步工作展望第55-56页
参考文献第56-62页
附录 缩略语第62-64页
致谢第64页

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