ABSTRACT Numera har fordonstillämpningar för trafiksäkerhet, trafikeffektivitet och underhållning ställt högre krav på fordonskommunikationssystem. Femte generationens (5G) cellulära nät kan ge högkapacitetskommunikation med låg latens för fordon i mycket mobila miljöer. Dessutom föreslås att IEEE 802.11p-baserad särskild kortdistanskommunikationsteknik ska bilda fordonsspecifika ad hoc-nätverk. Att integrera klusterbaserade VANET med 5G-cellnät är fördelaktigt för att spara knappa spektrumresurser, förhindra överbelastning av nätet och minska paketförlusterna. Det är dock ett utmanande problem att hitta en effektiv klusteralgoritm med hög stabilitet som anpassar sig till dynamiska VANET. Med tanke på fördelarna med programvarudefinierat nätverk (SDN) presenterar vi i detta dokument en SDN-aktiverad social-medveten klusteralgoritm i 5G-VANET-systemet, som utnyttjar en social modell (dvs. fordonens framtida rutter) för att öka stabiliteten i kluster. Varje fordons rörelse är modellerad som en diskret tid-homogene semi-Markov modell, där staten övergångsannolikhet och vistelse tidssannolikhet fördelning är ingångar och varje fordons sociala mönster är utdata. De förutsagda sociala mönstren används därefter för att skapa kluster så att fordon i samma kluster tenderar att dela samma rutter. Klusterhuvuden väljs baserat på mätvärdena för avstånd mellan fordon, relativ hastighet och fordonsattribut. Vi utvärderar vår algoritm och resultaten visar att den presterar bättre i form av klusterlivslängd och kluster överliggande jämfört med traditionella klusteralgoritmer. INDEX TERMS 5G-VANET, programvarudefinierat nätverk, social mönsterförutsägelse, klusterbildning.
Författarna i REF föreslog en socialt medveten klusteralgoritm i 5G-VANET-systemet, som utnyttjade en social mönsterförutsägelsemodell för att förbättra klusterens stabilitet.
SDN-Enabled Social-Aware Clustering in 5G-VANET Systems
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}