【车载通信】基于联合聚类和定价的鲁棒功率控制方法车载通信中能量谱效率优化附Matlab代码

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🔥 内容介绍

车载通信（Vehicle-to-Everything, V2X）作为智能交通系统的核心技术，支持车辆与车辆（V2V）、车辆与基础设施（V2I）、车辆与行人（V2P）的实时数据交互，是实现自动驾驶、交通调度和安全预警的关键支撑。然而，车载环境的高动态性（车辆高速移动导致信道快速变化）、密集干扰（大量车辆并发通信引发同频干扰）和能量约束（车载设备电池容量有限），使得能量谱效率（Energy Spectral Efficiency, ESE，单位：bit/J/Hz）成为制约系统性能的核心瓶颈。传统功率控制方法多聚焦于单一目标（如最大化吞吐量或最小化能耗），难以在复杂车载场景中实现鲁棒性与效率的平衡。本文提出一种基于联合聚类与定价机制的鲁棒功率控制方法，通过动态分组降低干扰复杂度，结合经济杠杆引导功率分配，最终实现能量谱效率的全局优化。

一、车载通信的能量谱效率挑战与优化需求

1.1 车载通信的核心特性与干扰模型

车载通信的无线信道具有以下独特特性，直接影响能量谱效率：

高移动性：车辆时速可达 120km/h，导致信道在毫秒级内发生剧烈变化（如多普勒频偏可达 1kHz 以上），传统静态功率控制策略失效。

密集部署：在城市道路或高速公路场景中，每平方公里可存在数百辆通信车辆，V2V 链路的并发传输易引发同频干扰，使接收端信噪比（SNR）波动超过 20dB。

信道非平稳性：车辆间的距离快速变化导致路径损耗和阴影衰落呈现非线性特征，信道增益的预测误差可达 10dB 以上。

能量约束：车载通信设备（如 OBU，On-Board Unit）依赖车载电池供电，过度发射功率会缩短设备续航，增加维护成本。

干扰模型可描述为：某车辆的接收信噪比（SNR）为：

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SNR_k = (p_k · g_kk) / (σ² + Σ_{j≠k} p_j · g_kj)

其中，p_k为车辆k的发射功率，g_kk为车辆k到自身接收端的信道增益（V2I 场景）或目标车辆的信道增益（V2V 场景），g_kj为车辆j对车辆k的干扰信道增益，σ²为高斯白噪声功率。能量谱效率（ESE）定义为：

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ESE_k = (log2(1 + SNR_k)) / p_k

（单位：bit/J/Hz），反映单位能量和单位频谱下的有效传输速率。

1.2 现有功率控制方法的局限性

传统功率控制方法在车载场景中存在明显短板：

分布式功率控制（如 Foschini-Miljanic 算法）：仅基于本地信道信息调整功率，易陷入 “干扰抬升” 恶性循环（某车辆增大功率对抗干扰，导致其他车辆跟进增功）。

集中式优化：依赖中心节点（如路侧单元 RSU）收集全局信息，在高动态场景中因信息更新延迟导致鲁棒性不足。

单一目标优化：或追求最大吞吐量（忽略能耗），或追求最小能耗（牺牲传输质量），未实现能量与频谱的联合高效利用。

缺乏干扰管理机制：未对干扰源进行分类处理，在密集场景中计算复杂度呈指数增长。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

V1=18*ones(1,5)+2*F*ones(1,5);%The speed vector of active CM transmitters in all clusters

V2=[20,20,20,20,20];%The speed vector of CH receivers in all clusters.

v=zeros(5,5);%Initialize the relative velocity matrix between vehicles.

h=zeros(5,5);%Initialize the mobile links¡¯channel fast fading component in previous time.

G=zeros(5,5);%%Initialize average channel gain matrix between vehicles.

I=zeros(5,5);% Initialize interference channel gain matrix between vehicles.

%(All diagonal elements are 0 elements, because diagonal elements are effective channel gains)

for i=1:5

🔗 参考文献

Y. Xie, Z. Liu, K. Y. Chan and X. Guan, "Energy-Spectral Efficiency Optimization in Vehicular Communications: Joint Clustering and Pricing-based Robust Power Control Approach," in IEEE Transactions on Vehicular Technology, doi: 10.1109/TVT.2020.3021478.