车联网基于信任度的RSU识别及资源分配算法

摘要：

在车联网中,由于部分路侧单元(RSU)的位置比较偏远,无法得到网络管理员的及时维护,可能遭到攻击,变为不可信任的路侧单元,降低了车辆的通信质量和网络能效.为了有效地识别RSU的可靠性,提出了一种基于信任度的路侧单元识别及资源分配算法,将路侧单元识别、传输模式的选择和功率分配联合建模为网络能效的优化问题,并分成3个子优化问题,分别求解.首先,采用基于信任度的RSU识别算法,识别出可信任和不可信任的路侧单元;其次,优化车辆资源块配置和链路选择;最后,通过次梯度算法优化传输功率,最大化网络能效.理论分析和仿真结果表明,所提算法具备较低的复杂度,可以达到较高的路侧单元识别准确度,并有效地提升网络总能效.

关键词：城市街道、Y型模型、几何随机模型、信道特征

所属期刊栏目：44

分类号：TN929.5

资助基金：国家自然科学基金;重庆市科委重庆市基础研究与前沿探索项目

在线出版日期：2021-05-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：109-115