一种基于数字孪生的认知车联网连通性分簇算法

本发明属于车联网通信技术领域，涉及一种基于数字孪生的认知车联网连通性分簇算法，每台车辆根据车辆通信概率表通过迪杰斯特拉算法构建车辆通信网络，通过路径搜索计算当前车辆到网络中所有车辆的通信概率权重最小路径；并将通信概率权重最小路径上的直接可达邻居车辆和间接可达邻居车辆共同形成可达簇，通信概率权重最小路径上的直接可达邻居车辆形成冲突簇；每台车辆根据冲突簇，调整自身发射功率；每台车辆根据冲突簇中的车辆以及对应车辆的信道接入概率，并通过数字孪生模型感知全局网络状态，选择最优信道完成信道接入请求，构成连通簇。本发明在分簇过程中结合车辆之间通信概率，优化信道分配，减少通信冲突，提高数据传输效率。