公开(公告)号：CN112714417B

公开(公告)日：2023-07-28

申请号：CN202110127213.0

申请日：2021-01-29

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 丁飞 ,  李治良 ,  沙宇晨 ,  张美楠 ,  张楠 ,  张登银

IPC: H04W4/40 ,  H04W16/22 ,  H04W28/10

Abstract: 本发明公开了一种蜂窝车联网C‑V2X业务流控制方法，旨在解决传统业务流控制无法适应车联网C‑V2X业务流的时变场景导致网络延迟较高的技术问题。其包括：利用预先构建的业务流模型将车联网业务流转化为数据包排队队列，并通过队列分析迭代获取车联网的队列阈值与平均排队时延的映射关系；根据数据包排队时延计算当前时间窗口的平均排队时延；基于队列阈值与平均排队时延的映射关系，根据当前时间窗口的平均排队时延和预设的车联网时延要求进行闭环反馈控制，动态调整下个时间窗口的队列阈值；根据下个时间窗口的队列阈值实现车联网业务流控制。本发明能够有效降低C‑V2X网络场景下各类业务流的网络延迟。

公开(公告)号：CN113660050B

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202110720407.1

申请日：2021-06-28

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 丁飞 ,  沙宇晨 ,  张楠 ,  苏偌宇 ,  张登银

IPC: H04B17/391 ,  H04W4/40 ,  H04W4/44 ,  H04W4/46 ,  H04W24/06

Abstract: 本发明公开了一种车联网无线信道V2X仿真方法及存储介质，构建基于车路协同的V2X通信模型；对核心通信节点进行建模，生成V2X传播模型、丢包率模型和延迟模型。传播分别是在视距、非视距及非视距环境下，受路径损耗和大型建筑物、车辆遮挡所带来的阴影衰落的影响，丢包率模型采用BPSK调制方式编码，延迟模型包括信道竞争时延和接收响应时延，使用载波监听多路复用机制来避免多个邻节点同时发送信息而产生碰撞。本发明提出的V2X仿真模型、测试方法与系统，充分利用V2X融合通信的优势，可为车联网移动通信模型的仿真验证提供借鉴和参考。

公开(公告)号：CN113660050A

公开(公告)日：2021-11-16

申请号：CN202110720407.1

申请日：2021-06-28

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 丁飞 ,  沙宇晨 ,  张楠 ,  苏偌宇 ,  张登银

IPC: H04B17/391 ,  H04W4/40 ,  H04W4/44 ,  H04W4/46 ,  H04W24/06

Abstract: 本发明公开了一种车联网无线信道V2X仿真方法及存储介质，构建基于车路协同的V2X通信模型；对核心通信节点进行建模，生成V2X传播模型、丢包率模型和延迟模型。传播分别是在视距、非视距及非视距环境下，受路径损耗和大型建筑物、车辆遮挡所带来的阴影衰落的影响，丢包率模型采用BPSK调制方式编码，延迟模型包括信道竞争时延和接收响应时延，使用载波监听多路复用机制来避免多个邻节点同时发送信息而产生碰撞。本发明提出的V2X仿真模型、测试方法与系统，充分利用V2X融合通信的优势，可为车联网移动通信模型的仿真验证提供借鉴和参考。

公开(公告)号：CN115297171B

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202210801107.0

申请日：2022-07-08

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 丁飞 ,  金钰森 ,  沙宇晨 ,  王晔 ,  童恩 ,  张登银 ,  朱洪波

IPC: H04L67/568 ,  H04L67/55 ,  H04L67/12 ,  H04W4/44 ,  H04W28/14 ,  H04W12/06 ,  H04W28/08 ,  H04W28/084 ,  H04L41/16

公开(公告)号：CN115297171A

公开(公告)日：2022-11-04

申请号：CN202210801107.0

申请日：2022-07-08

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 丁飞 ,  金钰森 ,  沙宇晨 ,  王晔 ,  童恩 ,  张登银 ,  朱洪波

IPC: H04L67/568 ,  H04L67/55 ,  H04L67/12 ,  H04W4/44 ,  H04W28/14 ,  H04W12/06 ,  H04W28/08

Abstract: 本发明公开了一种蜂窝车联网分级决策的边缘计算卸载方法及系统，包括：识别目标智能车辆的计算任务在多接入边缘计算MEC平台中是否存在缓存历史计算任务结果；若存在，则将历史计算任务结果直接推送给目标智能车辆；若不存在，则将所述计算任务视为新任务，选出区域内符合时延约束条件的边缘服务器；采用最近最少使用LRU算法对新任务进行边缘缓存队列管理，以优化MEC平台资源使用率；对新任务实施基于深度强化学习DDPG算法的计算卸载与边缘缓存协同策略，将获得的计算任务结果推送给目标智能车辆；目标智能车辆将计算任务结果同步给相邻智能车辆。本发明能够实现车载计算任务的自适应卸载与高效管理，避免网络通讯堵塞，提高卸载效率，降低系统成本。

公开(公告)号：CN112714417A

公开(公告)日：2021-04-27

申请号：CN202110127213.0

申请日：2021-01-29

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 丁飞 ,  李治良 ,  沙宇晨 ,  张美楠 ,  张楠 ,  张登银

IPC: H04W4/40 ,  H04W16/22 ,  H04W28/10

Abstract: 本发明公开了一种蜂窝车联网C‑V2X业务流控制方法，旨在解决传统业务流控制无法适应车联网C‑V2X业务流的时变场景导致网络延迟较高的技术问题。其包括：利用预先构建的业务流模型将车联网业务流转化为数据包排队队列，并通过队列分析迭代获取车联网的队列阈值与平均排队时延的映射关系；根据数据包排队时延计算当前时间窗口的平均排队时延；基于队列阈值与平均排队时延的映射关系，根据当前时间窗口的平均排队时延和预设的车联网时延要求进行闭环反馈控制，动态调整下个时间窗口的队列阈值；根据下个时间窗口的队列阈值实现车联网业务流控制。本发明能够有效降低C‑V2X网络场景下各类业务流的网络延迟。