在城市峡谷场景中，V2X通信面临着信道拥塞的严峻挑战。本文聚焦基于Q学习的V2X资源分配优化技术，该技术通过应用强化学习动态调整通信信道和功率，能够有效解决信道拥塞问题。经实践验证，此技术可使信道利用率提升35%，丢包率降低至0.5%以下。阅读后您将掌握：Q学习在V2X资源分配中的工作原理，该技术解决城市峡谷信道拥塞的具体方式，基于Q学习的V2X资源分配优化的应用前景。
城市峡谷场景下V2X通信困境
在城市中，高楼大厦林立形成了所谓的“城市峡谷”。在这样的环境里，V2X（通信就像在一个狭窄且嘈杂的小巷里喊话，信号传播受到极大的阻碍。众多车辆和路侧设备都需要通过有限的通信信道进行数据传输，这就导致信道拥塞问题频繁出现，就好比一条狭窄的道路上挤满了汽车，交通变得十分拥堵。
传统的资源分配方式在这种复杂环境下显得力不从心，它们无法根据实时的通信状况动态调整信道和功率，就像一个不懂得根据路况调整行车路线的司机，只能在拥堵的道路上干着急。这种情况严重影响了V2X通信的质量，导致丢包率升高，信息传输不及时，进而影响到车辆的安全行驶和智能交通系统的高效运行。
Q学习 : 资源分配的智能指挥官
Q学习的基本原理
Q学习是强化学习中的一种经典算法，它就像是一个聪明的决策者，通过不断地尝试和学习，找到最优的行动策略。简单来说，Q学习会根据当前的环境状态，选择一个行动，并根据行动的结果获得相应的奖励或惩罚。在不断的尝试过程中，Q学习会逐渐记住哪些行动在哪些状态下能够获得最大的奖励，从而形成一个最优的行动策略。
举个生活中的例子，就像一个玩游戏的玩家，在不同的游戏场景下尝试各种操作，根据游戏得分来判断哪种操作是最好的。经过多次尝试后，玩家就能记住在什么情况下采取什么操作能获得最高分。
在V2X资源分配中的应用
在V2X资源分配中，Q学习算法可以根据当前的信道状态、车辆密度、信号强度等环境信息，动态地选择最优的通信信道和发射功率。例如，当检测到某个信道拥堵时，Q学习算法会指挥车辆切换到其他空闲的信道进行通信，就像一个聪明的交通指挥员，会根据道路的拥堵情况引导车辆选择不同的路线行驶。
通过不断地学习和调整，Q学习算法能够使V2X系统在复杂的城市峡谷环境中实现高效的资源分配，提高信道利用率，降低丢包率。
关键技术突破点
动态奖励函数设计
引入复合奖励函数：R=α*(吞吐量增益)+β*(时延降低)-γ*(功耗增加)
其中系数根据业务类型动态调整：安全类消息β 权重提升 300%，信息娱乐类 α 权重增加 50%。对于安全类消息，由于其对时延极为敏感，提升 β 权重能促使算法优先保障这类消息的低时延传输，降低因时延导致的安全风险。而信息娱乐类业务更关注数据吞吐量，增加 α 权重可使算法在满足其基本时延要求的前提下，尽可能提高吞吐量，提升用户体验。
这种设计如同给不同车辆安装智能计价器，实现资源的价值化分配。不同类型的业务如同不同需求的乘客，通过调整奖励函数的系数，就像根据乘客需求调整计价方式，引导算法将资源合理分配给最需要的业务。
经验回放机制优化
采用优先经验回放 (PER) 技术，将碰撞预警等关键事件的训练权重提升 10 倍。实测数据显示，这使得算法对突发事件的响应速度提升 40%，就像给通信系统安装了 "应急车道"。在传统的经验回放机制中，所有的经验样本被平等对待，但在实际通信中，像碰撞预警这类关键事件对通信系统的要求极高。
通过 PER 技术提升关键事件的训练权重，算法能够更快地学习到应对这些紧急情况的最优策略，当再次遇到类似事件时，能够迅速做出反应，保障通信的及时性和可靠性。
实测性能对比
在上海陆家嘴区域，高楼林立，交通流量大且复杂，是典型的城市峡谷环境。传统方案由于其固定的资源分配模式，无法适应这种复杂多变的环境，导致信道利用率较低，大量的频谱资源被浪费。同时，较高的丢包率也影响了通信的可靠性，特别是对于安全类消息的传输存在较大隐患。而功率效率低则意味着在相同的功率消耗下，数据传输速率较低。
相比之下，Q 学习方案通过实时感知环境并动态调整资源分配，显著提高了信道利用率，有效降低了丢包率，同时提升了功率效率，实现了更高效、可靠且节能的通信，在上海陆家嘴区域的实地测试中，系统展现出显著优势。
未来发展方向
● 与边缘计算结合，将决策时延压缩至 1ms 内：边缘计算能够在靠近数据源的位置进行数据处理和分析，减少数据传输延迟，与 Q 学习算法结合可进一步提升系统的实时决策能力，更快地响应通信环境的变化。
● 融合 5G-Advanced 的 AI-native 特性，实现协议栈级优化：5G-Advanced 具有更强大的 AI 能力，将其与 Q 学习算法融合，能够从协议栈层面优化通信系统，提高系统整体性能和效率。
● 开发联邦学习框架，构建跨区域协同决策系统：联邦学习框架可以在不共享原始数据的前提下，实现多个区域的数据联合训练，构建更全面、更智能的跨区域协同决策系统，提升整个智能交通网络的通信和决策能力。
参考
[1] 《智能车辆手册（卷 II）》