技術(shù)特征：

1.一種車(chē)聯(lián)網(wǎng)中基于異步聯(lián)邦學(xué)習(xí)和社交感知的智能合作緩存策略，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的車(chē)聯(lián)網(wǎng)中基于異步聯(lián)邦學(xué)習(xí)和社交感知的智能合作緩存策略，其特征在于，所述預(yù)設(shè)優(yōu)先級(jí)，從高到低依次為：附近用戶(hù)車(chē)輛、鄰近rsu和宏基站，發(fā)送請(qǐng)求內(nèi)容的方法分別為：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的車(chē)聯(lián)網(wǎng)中基于異步聯(lián)邦學(xué)習(xí)和社交感知的智能合作緩存策略，其特征在于，將車(chē)輛的局部緩存更新模型簡(jiǎn)記為局部模型，rsu的全局緩存更新模型簡(jiǎn)記為全局模型；各車(chē)輛的初始局部模型，均通過(guò)下載本地rsu的全局模型得到；全局模型和局部模型采用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法來(lái)決策是否更新各自的緩存內(nèi)容；

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的車(chē)聯(lián)網(wǎng)中基于異步聯(lián)邦學(xué)習(xí)和社交感知的智能合作緩存策略，其特征在于，全局模型和各局部模型的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)為：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的車(chē)聯(lián)網(wǎng)中基于異步聯(lián)邦學(xué)習(xí)和社交感知的智能合作緩存策略，其特征在于，附近車(chē)輛響應(yīng)第i個(gè)車(chē)輛緩存請(qǐng)求的傳輸延遲dv,i的計(jì)算式為：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的車(chē)聯(lián)網(wǎng)中基于異步聯(lián)邦學(xué)習(xí)和社交感知的智能合作緩存策略，其特征在于，設(shè)x＝v，m，s分別代表附近車(chē)輛、宏基站、局部rsu，則附近車(chē)輛、本地rsu、宏基站與車(chē)輛vi之間的通道增益計(jì)算式為：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的車(chē)聯(lián)網(wǎng)中基于異步聯(lián)邦學(xué)習(xí)和社交感知的智能合作緩存策略，其特征在于，本地rsu根據(jù)車(chē)輛在其覆蓋范圍內(nèi)的停留時(shí)間選擇車(chē)輛的方法為：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的車(chē)聯(lián)網(wǎng)中基于異步聯(lián)邦學(xué)習(xí)和社交感知的智能合作緩存策略，其特征在于，用于更新全局緩存更新模型的車(chē)輛權(quán)重，計(jì)算式為：

9.一種車(chē)聯(lián)網(wǎng)中基于異步聯(lián)邦學(xué)習(xí)和社交感知的智能合作緩存系統(tǒng)，其特征在于，包括宏基站、若干rsu和若干用戶(hù)車(chē)輛，每個(gè)rsu的覆蓋范圍內(nèi)有若干用戶(hù)車(chē)輛，用戶(hù)車(chē)輛向所在覆蓋范圍的rsu發(fā)送緩存請(qǐng)求，且接收該緩存請(qǐng)求的rsu為本地rsu，其余rsu為附近rsu；所述車(chē)聯(lián)網(wǎng)中基于異步聯(lián)邦學(xué)習(xí)和社交感知的智能合作緩存系統(tǒng)用于實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-8任一所述的車(chē)聯(lián)網(wǎng)中基于異步聯(lián)邦學(xué)習(xí)和社交感知的智能合作緩存策略。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開(kāi)了一種車(chē)聯(lián)網(wǎng)中基于異步聯(lián)邦學(xué)習(xí)和社交感知的智能合作緩存策略，包括：用戶(hù)車(chē)輛向本地RSU發(fā)送緩存請(qǐng)求；按優(yōu)先級(jí)選擇有請(qǐng)求內(nèi)容的本地RSU、附近用戶(hù)車(chē)輛、鄰近RSU、宏基站，響應(yīng)用戶(hù)車(chē)輛的緩存請(qǐng)求，且車(chē)輛間通信采用社交網(wǎng)絡(luò)；用戶(hù)車(chē)輛接收到請(qǐng)求內(nèi)容后，采用車(chē)輛本地局部模型更新本地緩存內(nèi)容，并基于車(chē)輛本地經(jīng)驗(yàn)池?cái)?shù)據(jù)更新本地局部模型；被選車(chē)輛將更新后的局部模型上傳至本地RSU；本地RSU接收到局部模型時(shí)，基于車(chē)輛權(quán)重更新全局模型；本地RSU使用全局模型，基于其服務(wù)區(qū)域內(nèi)車(chē)輛的請(qǐng)求內(nèi)容更新本地緩存內(nèi)容。本發(fā)明通過(guò)異步FL下的DQN訓(xùn)練進(jìn)行協(xié)同更新緩存，可以降低請(qǐng)求內(nèi)容的傳輸延遲，提升緩存命中率。

技術(shù)研發(fā)人員：朱小玉,林羽杰,鄧樺,王晶晶,李桂繼,孟志剛,張維
受保護(hù)的技術(shù)使用者：長(zhǎng)沙學(xué)院
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9