ABSTRACT Den dynamiska karaktären hos fordonsnätverk med sin snabbt föränderliga topologi innebär flera utmaningar för att konfigurera kommunikation mellan fordon. Packet kollisioner anses vara den viktigaste källan till dataförlust i stridande-baserade fordonsnätverk. Återsändning av kolliderade paket sker flera gånger tills ett erkännande av lyckad mottagning tas emot eller det maximala antalet retries nås. Återsändningsfördröjningen dras slumpmässigt från ett intervall som kallas backoff-intervallet. Ett bra val av backoff intervall minskar antalet kollisioner och väntetider av datapaket, vilket ökar genomströmningen och minskar energiförbrukningen. Ett optimalt reservintervall skulle kunna uppnås om den globala nätverksinformationen spreds i nätverket på kort tid. Detta är dock praktiskt taget inte möjligt, vilket motiverar ett effektivt utnyttjande av lokal information för att närma sig den optimala prestandan. I detta dokument föreslår vi en lokal adaptiv strategi som beräknar backoff-intervallet för unicast-tillämpningar i fordonsnätverk. Den nya strategin använder suddig logik för att anpassa reservintervallet till den snabbt föränderliga fordonsmiljön med hjälp av endast lokal information. Vi presenterar fyra planer av denna strategi som skiljer sig i deras beteende och antalet ingångar. Vi jämför de föreslagna systemen med andra kända system, binär exponentiell backoff, backoff algoritm, och ett optimalt system, när det gäller genomströmning, rättvisa, och energiförbrukning. Resultaten visar att en av de föreslagna systemen överträffar de andra systemen genom en korrekt inställning av de otydliga parametrarna och reglerna och närmar sig de optimala resultaten. INDEX TERMS Vehicular nätverk, backoff intervall, suddig logik.
I REF-författare använder fuzzy logik för att beräkna backoff intervall för att minska tvist över fordonsspecifika ad hoc-nätverk.
A Localized Adaptive Strategy to Calculate the Backoff Interval in Contention-Based Vehicular Networks
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}