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本发明公开了一种基于智能反射面辅助车辆自组织网络数据传输方法，包括：车辆节点以时分复用方式在控制信道预约可用时隙，车辆节点缓存V2V数据；当车辆节点成功预约的时隙到达后，如果有要发送的数据则查看发送对象是否在一跳范围内，根据查看结果选择直接发送V2V数据还是采用多跳转发发送V2V数据，直接发送V2V数据或多跳转发中的相邻转发节点之间发送V2V数据时，通过坐标判断两个节点之间的直线是否经过建筑物坐标，并根据判断结果和是否监听到反馈选择是否启用RIS辅助V2V数据传输。本发明解决了V2V通信过程中因建筑物遮挡存在盲区的通信问题，同时有效降低了V2V数据丢包率和传输时延。

本公开提供了一种传输数据的方法和装置，属于通信技术领域。所述方法包括：获取待发送的数据；将所述待发送的数据添加到发送队列中；当达到预设发送周期时，按照添加时间顺序在所述发送队列中选取不大于第一预设数量的数据，发送给数据接收端。采用本公开，可以避免了数据接收端因处理大量数据而出现宕机的情况，保证了数据接收端的正常运行。

本发明公开了一种面向差异化QoS保障的链路汇聚节点缓存方法，首先将进行差异化业务分类；然后构建训练数据集，之后构建DQN缓存调整神经网络，将汇聚节点的缓存空间作为环境，将缓当前队列长度、出队速率、当前排队时延作为状态空间，定义动作空间为增大或减小缓存容量，设置总奖励，选择当前状态下奖励函数最大化的动作，训练DQN缓存调整神经网络：主Q网络用于评估当前策略，计算当前状态下动作的Q值与目标Q值之间的损失，不断更新主Q网络，得到面向差异化QoS保障的链路汇聚节点缓存模型；输出缓存策略。本法发明能有效提升主动队列管理算法的传输时延、吞吐量、丢包率的性能，从而为差异化业务的QoS保障提供了技术支撑。

本发明公开了一种基于动态缓存的主动队列管理方法，通过针对流量队列执行动态缓存策略；然后构建DQN环境，学习得到最优丢包策略；构建DQN智能体，采用#imgabs0#策略来选择能够使总奖励函数最大化的动作；最后构建由策略网络和价值网络构成的深度确定性策略梯度网络，并采用经验回放机制训练深度确定性策略梯度网络，得到动态缓存的主动队列管理模型,利用动态缓存的主动队列管理模型，以当前流量队列为输入，得到缓存内流量队列管理策略。本发明采用的缓存容量更低，能够有效降低路由器等转发设备的硬件成本，实现更低的平均传输时延和平均时延抖动，具有降本增效的优势。