Resumen

Con el creciente número de vehículos conectados inteligentes, el problema de la escasez de recursos de comunicación se ha vuelto cada vez más evidente. Es un problema práctico con una importancia significativa explorar un esquema de asignación dinámica de espectro en tiempo real y confiable para los usuarios de vehículos, al mismo tiempo que se mejora la utilización del espectro disponible. Sin embargo, estudios anteriores presentan problemas como óptimos locales, configuración de parámetros compleja, velocidad de aprendizaje y convergencia deficiente. Por lo tanto, en este documento, proponemos un método de asignación cognitiva de espectro basado en la prioridad del estado de viaje y la simulación de escenarios en IoV, llamado Finder-MCTS. El método propuesto integra el aprendizaje offline con la búsqueda online. Este método consta principalmente de dos etapas. Inicialmente, Finder-MCTS otorga la prioridad de asignación de diferentes usuarios de vehículos basándose en el estado de conducción local de los vehículos y el estado de comunicación global. Además, Finder-MCTS puede buscar

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Incremento; Vehículos conectados inteligentes; Esquema de asignación de espectro; Método de asignación de espectro cognitivo; Finder-MCTS; Soluciones de asignación en tiempo real
• Keywords:Increasing; Intelligent connected vehicles; Spectrum allocation scheme; Cognitive spectrum allocation method; Finder-MCTS; Real-time allocation solutions