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题名

车联网中以学习为中心的大规模带宽和功率调度

其他题名
LEARNING-CENTRIC LARGE-SCALEBANDWIDTH AND POWER ALLOCATION IN V2X SYSTEM
姓名
姓名拼音
LI Xinrao
学号
11930632
学位类型
硕士
学位专业
0809 电子科学与技术
学科门类/专业学位类别
08 工学
导师
王锐
导师单位
电子与电气工程系
论文答辩日期
2022-05-06
论文提交日期
2022-06-17
学位授予单位
南方科技大学
学位授予地点
深圳
摘要
  随着自动驾驶技术不断由低级自动驾驶向高级自动驾驶发展,基于车联网的 车路协同技术也越来越受到研究者们的关注。以往的车联网中的资源调度研究,重 点在于通过对频谱、功率等资源的调度,来优化系统的总吞吐量,而在现如今自动 驾驶中人工智能广泛应用的情况下,如何调度车联网中的通信资源从而提升人工 智能任务的性能是当下的研究热点。
  本文针对城市宏蜂窝场景下的车联网边缘学习系统,提出了以学习为中心的 资源调度问题:该问题以应用层的机器学习任务的性能为指标,通过调度系统的 功率和带宽资源,最小化所有学习任务的平均错误率。该问题为大规模优化问题, 为了高效求解此问题,本文设计了交替优化算法:首先将原问题分解为两个子凸 优化问题,通过交替优化子问题,得到原问题的解。对于子问题的求解,本文根据 子问题的特点,分别运用了带快速投影的一阶加速优化算法——FISTA 算法和对 偶分解算法进行求解。本文通过 MATLAB 以及 CARLA 软件仿真,以现有的内点 法为对比,对算法的有效性、收敛性和高效性进行了验证。同时,本文选取了传统 的最大化吞吐率的功率注水策略,以及简单的资源均分策略为对比,通过实际的 机器学习实验,验证以学习为中心的调度策略对比传统的以吞吐量为中心的调度 策略在车联网边缘学习系统中的优势,通过对比,揭示了在现如今的人工智能应 用普及在车联网系统中的情况下,通信资源的分配应该倾向于对样本容量需求大 的复杂机器学习任务。
关键词
语种
中文
培养类别
独立培养
入学年份
2019
学位授予年份
2022-07
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所在学位评定分委会
电子与电气工程系
国内图书分类号
TN929.5
来源库
人工提交
成果类型学位论文
条目标识符http://sustech.caswiz.com/handle/2SGJ60CL/335960
专题工学院_电子与电气工程系
推荐引用方式
GB/T 7714
黎鑫荛. 车联网中以学习为中心的大规模带宽和功率调度[D]. 深圳. 南方科技大学,2022.
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