I fordonsspecifika ad hoc-nät (VANET) förändras ofta nättopologi och kommunikationslänkar på grund av fordonens höga rörlighet. Viktiga utmaningar är bland annat hur överföringsförseningar kan förkortas och överföringarnas stabilitet ökas. När man upprättar färdvägar fokuserar de flesta forskningen på att upptäcka trafik och välja vägar med högre fordonstätheter för att överföra paket, vilket gör att man undviker scenarier för transport och vidarebefordran och minskar förseningar i överföringen. Sådana tillvägagångssätt kan dock inte få korrekta trafiktätheter i realtid genom att regelbundet övervaka varje väg eftersom fordonstätheten förändras så snabbt. I detta dokument föreslår vi ett nytt routing informationssystem som kallas systemet för maskininlärning-stödd ruttval (MARS) för att uppskatta nödvändig information för routing protokoll. I MARS upprätthålls väginformationen i vägenheterna med hjälp av maskininlärning. Vi använder maskininlärning för att förutsäga fordonens rörelser och sedan välja några lämpliga routingvägar med bättre överföringskapacitet för att överföra paket. Dessutom kan MARS hjälpa till att bestämma vidarebefordringsriktningen mellan två RSU enligt den förutsedda platsen för destinationen och de beräknade förseningarna i båda vidarebefordringsriktningarna. Vårt föreslagna system kan ge i tid routing information för VANETs och avsevärt förbättra nätverksprestanda.
I REF föreslås ett system för maskininlärning assisterad ruttval (MARS) för att utforma routingprotokoll för stadsmiljö.
A Machine Learning System for Routing Decision-Making in Urban Vehicular Ad Hoc Networks
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}