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🔥 内容介绍
车载网络 (In-Vehicle Network, IVN) 作为现代汽车的核心组成部分，承担着越来越多的信息处理和控制任务。随着车载电子设备数量的爆炸式增长以及对实时性、可靠性要求的不断提高，高效的共享资源分配策略显得尤为重要。本文将深入探讨车载网络共享资源分配的挑战、现有策略以及未来发展方向，并对关键技术进行分析。
一、车载网络共享资源分配的挑战
车载网络中的资源，主要包括带宽、计算能力和存储空间等。这些资源通常是有限的，而来自不同应用的需求却千差万别，呈现出动态变化、实时性要求高、可靠性要求高以及安全性要求高等特点。因此，车载网络共享资源分配面临以下主要挑战：
-
资源竞争: 众多电子控制单元 (Electronic Control Unit, ECU) 同时竞争有限的网络带宽和计算资源，可能导致资源竞争激烈，影响系统性能和实时性。例如，高级驾驶辅助系统 (Advanced Driver-Assistance Systems, ADAS) 对带宽和计算能力的需求较高，需要优先保障；而一些次要功能，例如娱乐系统，则可以适当降低优先级。
-
实时性要求: 部分应用，例如发动机控制、制动系统等，对实时性要求极其严格，任何延迟都可能造成严重后果。资源分配策略必须保证这些应用能够及时获取所需的资源，避免延误。
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可靠性要求: 车载网络需要保证高可靠性，避免出现网络故障或资源分配错误导致系统崩溃。这要求资源分配策略具有容错能力，能够应对网络异常和资源故障。
-
安全性要求: 随着车联网的兴起，车载网络的安全性也日益重要。资源分配策略需要考虑安全因素，防止恶意攻击或数据泄露。例如，需要对关键ECU和应用进行访问控制，防止未经授权的访问。
-
动态性: 车辆运行状态和应用需求是动态变化的。例如，在高速行驶时，ADAS应用对资源的需求会增加；而在停车状态下，娱乐系统则可能成为主要资源使用者。资源分配策略需要能够适应这些动态变化，并进行相应的调整。
二、现有车载网络共享资源分配策略
目前，车载网络共享资源分配策略主要包括以下几种：
-
静态资源分配: 这种方法在系统设计阶段预先分配资源，各个ECU拥有固定的资源配额。其优点是简单易实现，缺点是灵活性差，无法适应动态变化的需求，资源利用率低。
-
动态资源分配: 这种方法根据实时需求动态分配资源，可以提高资源利用率和系统灵活性。常用的动态资源分配策略包括：
-
优先级调度: 根据应用的优先级分配资源，高优先级应用优先获取资源。常用的优先级调度算法包括轮询调度、优先级抢占式调度等。
-
时间片轮询: 将时间划分为若干个时间片，依次分配给不同的应用。这种方法简单易实现，但可能导致实时性差。
-
基于拍卖的资源分配: 将资源视为商品，各个应用通过竞价获得资源。这种方法可以有效利用资源，但实现复杂度较高。
-
基于学习的资源分配: 利用机器学习技术预测应用的资源需求，并进行预分配或动态调整。这种方法可以提高资源利用率和预测精度，但需要大量的训练数据。
-
-
混合资源分配: 结合静态和动态资源分配方法的优点，实现更加灵活高效的资源分配。例如，可以预先分配部分关键资源，然后动态分配剩余资源。
三、未来发展方向
未来车载网络共享资源分配将朝着以下方向发展：
-
人工智能技术: 利用人工智能技术进行资源预测和优化，提高资源利用率和系统效率。例如，使用强化学习技术优化资源分配策略，或者使用深度学习技术预测应用的资源需求。
-
边缘计算: 将部分计算任务转移到边缘节点进行处理，减轻网络负担，提高实时性。
-
软件定义网络 (Software Defined Networking, SDN): 利用SDN技术实现网络的可编程性和灵活性，提高资源分配效率。
-
区块链技术: 利用区块链技术增强车载网络安全性，防止恶意攻击和数据篡改。
-
多维资源管理: 考虑带宽、计算能力、存储空间等多种资源的联合调度，实现资源的全局优化。
四、结论
车载网络共享资源分配是一个复杂的问题，需要考虑诸多因素。本文综述了车载网络共享资源分配的挑战、现有策略和未来发展方向。随着车载电子技术的不断发展和应用需求的不断增长，研究和开发更先进、更有效的车载网络共享资源分配策略，对于提高车辆安全性、可靠性和智能化水平至关重要。未来的研究需要关注人工智能、边缘计算、SDN等新技术的应用，以及多维资源管理和安全性问题的解决。 只有不断创新，才能满足未来车载网络对资源分配的高效、可靠、安全和灵活的要求。
📣 部分代码
[numV2I,numV2V] = size(alpha_mk_);
rateMFN = zeros(numV2I,numV2I,numV2I);
x_mfk = zeros(numV2I,numV2I,numV2V); % indicator matrix
Pd_mfk = zeros(numV2I,numV2I,numV2V); % opt power for V2V
Pc_mfk = zeros(numV2I,numV2I,numV2V); % opt power for V2I
for f = 1:numV2I
g_kB_ = alpha_kB_.*h_kBf_(:,f);
g_mB_ = alpha_mB_.*h_mBf_(:,f);
for m = 1:numV2I
for n = 1:numV2I % V2V cluster index
% indV2V = clusterMatProp(n,:); % indices of V2V in this cluster
tmp = 1:numV2V;
indV2V = tmp(clusterMatProp(n,:)>0);
alpha_m = alpha_mk_(m,indV2V);
alpha_kk = alpha_kk_(indV2V,indV2V);
g_mB = g_mB_(m);
g_kB = g_kB_(indV2V);
[rate, Pc_opt, Pd_opt] = calOptPower(alpha_m(:), ...
alpha_kk, g_mB, g_kB, gamma, sig2, Pd_max, Pc_max);
if rate < 0 % power optimization is infeasible
rateMFN(m,f,n) = -infty;
continue;
end
rateMFN(m,f,n) = rate;
% store the optimal power values
Pd_mfk(m,f,clusterMatProp(n,:)>0) = Pd_opt;
Pc_mfk(m,f,clusterMatProp(n,:)>0) = Pc_opt;
end
end
end
small = 0.01;
% rateMFNadj = rateMFN + infty + 1; % avoid negative numbers
rateMFNadj = rateMFN + small;
[assign, ~, ~] = solution3DMatching(rateMFNadj);
if sum(rateMFNadj(assign>0)<0)>0 || length(rateMFNadj(assign>0))<numV2I
% if sum(rateMFNadj(assign>0)<0)>0
% If the whole layer, e.g., rate(:,:,n)=-infty,
% solution3DMatching will ignore this layer, making the
% matching result contain < numV2I elements.
% If some of rate(m,f,n)=-infty and the matching picks it, the
% problem is infeasible too.
sumRate = -1;
return;
end
sumRate = sum(rateMFN(assign>0));
% refresh x_mfk indicator matrix
for f = 1:numV2I
for m = 1:numV2I
for n = 1:numV2I
if assign(m,f,n)>0
x_mfk(m,f,clusterMatProp(n,:)>0) = 1;
end
end
end
end
% clear temp powers generated in matching process
Pd_mfk(x_mfk==0) = 0;
Pc_mfk(x_mfk==0) = 0;
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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
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🌈 通信方面
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