异构车联网中面向异质业务的分布式资源分配方法及系统

摘要

本公开提供了一种异构车联网中面向异质业务的分布式资源分配方法及系统，获取异构蜂窝车联网系统内的蜂窝用户、通信信道和V2V用户信息；采用时延违约概率和归一化的吞吐量，构建V2V用户时延敏感业务的效用函数和时延容忍业务的效用函数，得到V2V用户异质业务的混合效用函数；建立多用户的马尔可夫决策模型，确定状态空间、动作空间和回报函数；利用MADDPG算法集中训练分布执行的思想，根据训练好的Actor网络，输入每个V2V用户当前观测到的状态信息，得到通信信道和发射功率的最佳动作，进而得到最佳的资源分配方式；本公开能够更加智能和高效地配置网络中的有限资源来满足具有异质业务类型的V2V用户通信的需求，提升了资源的利用效率。