[论文解读] Scheduling and Power Control for V2V Broadcast Communications with Adjacent Channel Interference

Anver Hisham, Erik G. Ström+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2017

Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs)参考文献 19被引用 4

一句话总结

本文提出了一种联合调度与功率控制框架，以缓解车辆间（V2V）广播通信中的邻道干扰（ACI），从而最大化连通车辆数量。通过混合布尔线性规划与一种新型列生成方法（结合敏感性降低技术），相较于基线方案，实现了显著的性能提升。

ABSTRACT

This paper investigates how to mitigate the impact of adjacent channel interference (ACI) in vehicular broadcast communication, using scheduling and power control. Our objective is to maximize the number of connected vehicles. First, we formulate the joint scheduling and power control problem as a mixed Boolean linear programming (MBLP) problem. From this problem formulation, we derive scheduling alone problem as Boolean linear programming (BLP) problem, and power control alone problem as an MBLP problem. Due to the hardness in solving joint scheduling and power control for multiple timeslots, we propose a column generation method to reduce the computational complexity. We also observe that the problem is highly numerically sensitive due to the high dynamic range of channel parameters and adjacent channel interference ratio (ACIR) values. Therefore, we propose a novel sensitivity reduction technique, which can compute the optimal solution. Finally, we compare the results for optimal scheduling, near-optimal joint scheduling and power control schemes, and conclude that the effective scheduling and power control schemes indeed significantly improve the performance.

研究动机与目标

• 解决车载自组织网络（VANETs）中可靠V2V广播的邻道干扰（ACI）挑战。
• 在ACI约束下，最大化V2V网络中的连通车辆数量。
• 为多时隙环境下的联合调度与功率控制，开发一种计算高效的解决方案。
• 克服由信道参数与ACIR值高动态范围引起的数值敏感性问题。
• 提出一种敏感性降低技术，确保在参数波动下仍能可靠计算最优解。

提出的方法

• 将联合调度与功率控制问题建模为混合布尔线性规划（MBLP）问题。
• 将联合问题分解为两个子问题：调度建模为布尔线性规划（BLP）问题，功率控制建模为MBLP问题。
• 应用列生成方法，以降低在多时隙环境下求解联合问题的计算复杂度。
• 引入一种新颖的敏感性降低技术，以在信道参数与ACIR值具有高动态范围时稳定解的计算。
• 采用迭代优化方法，即使在数值不稳定条件下，也能计算出最优解。
• 对比最优调度、近似最优联合方案与基线方法，以评估性能表现。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何通过联合调度与功率控制，有效缓解V2V广播通信中的邻道干扰？
• RQ2 信道参数与ACIR值的高动态范围对解的稳定性与最优性有何影响？
• RQ3 列生成方法是否能显著降低多时隙联合调度与功率控制的计算复杂度？
• RQ4 所提出的敏感性降低技术在多大程度上提升了解的可靠性与最优性？
• RQ5 在连通车辆数量与系统性能方面，最优与近似最优联合方案之间有何差异？

主要发现

• 所提出的联合调度与功率控制方案相较于基线方法，显著提升了连通车辆数量。
• 列生成方法在保持近似最优性能的同时，有效降低了计算复杂度。
• 敏感性降低技术使得即使在信道参数与ACIR值具有高动态范围的情况下，也能可靠计算最优解。
• 联合优化方法在连通性与干扰抑制方面，优于单独的调度或功率控制策略。
• 近似最优联合方案在计算负载显著降低的前提下，实现了接近最优解的性能。
• 该问题具有高度的数值敏感性；若无所提出的敏感性降低技术，最优解将无法可靠计算。