基于DBSCAN的车辆聚类与无人机部署用于蜂窝V2X通信中基于NOMA的资源管理
网络与互联网体系结构
2025-05-01 v1
摘要
在未来无线网络中，地面、空中、空间和海上无线网络被集成到一个统一网络中，以满足全连接全球网络的需求。如今，车辆通信已成为无线网络中具有挑战性的应用之一。在本文中，我们旨在利用无人机（UAV）和非正交多址接入（NOMA）解决蜂窝V2X（C-V2X）网络中的无线资源管理问题。该问题的目标是在前传约束下最大化蜂窝车联网（C-V2X）网络中车辆用户的频谱效率。为了解决这个问题，采用了两阶段方法。在第一阶段，密集区域的车辆根据其地理位置、预测位置和速度进行聚类。然后部署无人机为这些聚类服务。在第二阶段，在每个聚类内形成NOMA组，并根据NOMA组为车辆分配无线资源。建立了一个优化问题，并使用次优方法求解。通过仿真评估了所提方法的性能，结果表明该方法在频谱效率、最小点和距离方面具有优越性。
引用
@article{arxiv.2504.21656,
title = {DBSCAN-based Vehicle Clustering and UAV Placement for NOMA-based Resource Management in Cellular V2X Communications},
author = {Hossein Davoudi and Behrouz Shahgholi Ghahfarokhi and Neda Moghim and Sachin Shetty},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.21656},
year = {2025}
}