用模糊匈牙利算法解决广义指派问题开题报告

全文总字数：4732字

1. 研究目的与意义（文献综述）

近年来，随着车辆网络业务以及相关软件的发展，专用短距离通信（dsrc）频段不足以承载车载网络中增加的无线业务需求。美国联邦通信委员会发布的用于认知访问的大型电视频谱（即电视白色空间频谱）将用于给车载网络提供额外的带宽，面向tvws的新的信道分配方案已经成了我们要追求的目标。车辆的高速移动、复杂的网络环境等因素导致车载网络中车辆的通信性能较差，尤其随着车辆数目的增加，车辆之间的竞争和干扰越来越严重，为了满足车辆的通信性能需求，需要设计更加有效的通信性能需求，需要设计更加有效的信道分配机制。

认知无线电技术通过感知、分析、决策等方式检测和管理空闲频谱，在不干扰主要用户通信的情况下，认知用户根据一定的规则机会式地利用时间空间上的可用频谱，从而提高频谱利用率。将认知无线电技术引入车载自组网中，车辆可以机会地接入tvws信道，是解决频谱资源紧张的有效办法。我们需要在此基础上利用有限的频谱资源满足车载网络的通信效率和服务质量要求，而如何为认知车载用户分配可用频谱资源是能否有效提高频谱利用率的关键问题。

本次设计以最大化网络吞吐量为目标对认知车载网络进行建模，提出最大化系统收益的问题。经过化简之后，系统收益最大化问题可以理解为广义指派问题，经过分析后采用模糊匈牙利解决系统问题，实现信道分配。

2. 研究的基本内容与方案

3. 研究计划与安排

（1）第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需理论基础。确定方案，完成开题报告。（2）第4－5周：学习一门仿真语言（如Matlab，python等）相关知识。（3）第6－8周：构建相应的系统场景，设计优化问题。（4）第9－11周：对设计的车载网络场景进行建模和仿真，利用匈牙利算法进行仿真实验，分析仿真结果，得出结论。（5）第12－15周：完成并修改毕业论文，准备论文答辩。（6）第16周：论文答辩。

4. 参考文献（12篇以上）

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