一种邻居数量检测和Q学习的车联网MAC协议优化方法

    公开(公告)号:CN113347596B

    公开(公告)日:2022-09-20

    申请号:CN202110562484.9

    申请日:2021-05-21

    摘要: 本发明涉及一种邻居数量检测和Q学习的车联网MAC协议优化方法,该方法包括:获取当前车辆节点的邻居车辆节点的Beacon消息,构建邻居表并计算两跳邻居数量;将当前车辆节点视为智能体,利用Q学习和周期性的Beacon消息训练智能体,根据两跳邻居数量和MAC层的争用窗口值构建状态空间和动作空间;根据当前时刻ACK消息的接收与否和当前时刻使用的争用窗口值,确定奖励值,并根据状态空间、动作空间和奖励值,进行Q值的更新;利用预设概率在Q表中选择最优争用窗口值。本发明利用Q学习和Beacon消息训练不同竞争节点数量下最优争用窗口值,为不同车辆密度的节点分配合适争用窗口值,在减少数据碰撞增加数据包投递率的前提下保证较低的传播延迟能力。

    一种邻居数量检测和Q学习的车联网MAC协议优化方法

    公开(公告)号:CN113347596A

    公开(公告)日:2021-09-03

    申请号:CN202110562484.9

    申请日:2021-05-21

    摘要: 本发明涉及一种邻居数量检测和Q学习的车联网MAC协议优化方法,该方法包括:获取当前车辆节点的邻居车辆节点的Beacon消息,构建邻居表并计算两跳邻居数量;将当前车辆节点视为智能体,利用Q学习和周期性的Beacon消息训练智能体,根据两跳邻居数量和MAC层的争用窗口值构建状态空间和动作空间;根据当前时刻ACK消息的接收与否和当前时刻使用的争用窗口值,确定奖励值,并根据状态空间、动作空间和奖励值,进行Q值的更新;利用预设概率在Q表中选择最优争用窗口值。本发明利用Q学习和Beacon消息训练不同竞争节点数量下最优争用窗口值,为不同车辆密度的节点分配合适争用窗口值,在减少数据碰撞增加数据包投递率的前提下保证较低的传播延迟能力。