车联网高级安然办事中，智能网联车辆装备了摄像头，可能拍摄边际的视频，用于安然、交通监控和看管等宗旨。车辆将获取的视频上传到周围准备节点后，可能对视频进

车联网高级安然办事中，智能网联车辆装备了摄像头，可能拍摄边际的视频，用于安然、交通监控和看管等宗旨。车辆将获取的视频上传到周围准备节点后，可能对视频举行剖判和备份，以知足差别的安然驾驶需求。然而，车辆相接直接向周围准备节点上传天生的视频实质会特别损耗带宽，并损耗巨额的能量。基于该题目，提出一种面向智能网联汽车周围汇集的分散式端-边协同算法。针对车联网高牢靠低时延实质传输的特征，引入有限块长度编码机制。同时，引入车辆视频音讯源的压缩编码功率损耗，筑设车辆能耗模子。凭据车辆视频音讯源的视频质地央浼，通过调动视频编码码率、音讯源传输速度，以及车辆众道途道由的计划，提出一种全体分散式的优化算法，以进步汇集资源行使率，并保障单个车辆的能耗公正性。

车联网技艺通过无线接入技艺让道道上安置了车载筑立单位（On Board Unit，OBU）的车辆可能与行人、相邻的智能网联汽车、道侧筑立单位（Road Side Unit，RSU）或者基站等实体便捷地举行各样音讯的相易和散布。通过这种形式，智能网联汽车可能获取碰撞预警等音讯，从而实时采用相应的方法，进而消浸交通事项的发作率、晋升主动驾驶车辆的安然性。道道解决者可能行使车联网技艺及时获取交通音讯，通过车速向导等形式缓解都市交通的拥堵情状，并抵达车辆节能减排的宗旨。

车联网高级安然办事中，智能网联车辆装备了摄像头，可能拍摄边际的视频，用于安然、交通监控和看管等宗旨。车辆将获取的视频上传到周围准备节点后，可能对视频举行剖判和备份，以知足差别的安然驾驶需求。现有钻探显示，假使将车辆获取的视频实时传输到周围准备节点举行视频剖判和备份，可能极大地进步群众安然性。然而，海量的视频实质上传会给目今的车联网加添庞大的流量，导致巨额的带宽和能量损耗。

为理解决上述题目，现有的学术管事重要眷注实质下载。E. Evdokimova等人提出了一个剖判框架，该框架通过众维马尔可夫进程对直通车联网场景中的下行链道流量举行筑模：将RSU缓冲区中的数据包抵达修建为泊松进程，而且传输工夫呈指数分散。探讨到与众维马尔可夫进程闭连的形态空间爆炸题目，该文运用迭代扰动技艺来准备马尔可夫链的平定分散。L. Yang等人钻探了羼杂数据散布题目，即优化确天命据传输的工夫和宗旨车辆， 以及车辆是直接从周围仍旧从邻近的车辆获取所需数据，宗旨是最小化周围的流量本钱并知足获取数据的时延央浼；作家提出了一种新的数据散布算法，称为羼杂数据散布离线算法，该算法优先寻找最有益的车到车播送，然后选取可行的车到基站散布形式。J. He等人通过探讨交付延迟和保管箱安放本钱之间的衡量来钻探若何以最佳形式安放保管箱，为理解决该题目，起初供给了一个表面框架来无误忖度交付延迟；然后，基于维度推广和动态计划的思念，安排了一种新奇的最优保管箱安放算法（ODDA）以得到最优安放战略。正在实质上传方面，L. Cui等人创议正在公交车站安放专用接入点 (AP) 以激动视频上传来钻探搬动公交车的视频上传题目，提出了一种注水安放算法，旨正在均衡分拨给每条总线的荟萃带宽，通过筑设列队模子来剖判视频实质的上传延迟，并进一步采用机械练习模子将公交门道的影响纳入列队模子中。

本文提出一种面向智能网联汽车周围汇集的分散式端（智能网联汽车）-边（周围准备节点）协同算法。针对车联网高牢靠低时延实质传输的特征，引入有限块长度机制。同时，引入车辆视频音讯源的压缩编码功率损耗，筑设车辆能耗模子。凭据车辆视频音讯源的视频质地央浼，通过调动视频编码码率、音讯源传输速度，以及对车辆众道途道由的选取，提出一种全体分散式的优化算法，进步汇集资源行使率，并保障单个车辆的能耗公正性。

智能网联汽车周围汇集边-端协同体例如图 1 所示，由智能网联汽车（端）、周围办事器（周围准备节点）、基站与周围网闭（道由节点）构成。个中智能网联汽车担任境况视频音讯数据的收集、压缩编码和数据传输的中继，用

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