Abstract-Intelligent Transport Systems (ITS) kräver ultra-låga end-to-end förseningar och multi-gigabit-per-sekund dataöverföring. Millimetervågar (mmWaves) kommunikation kan uppfylla dessa krav. Den ökade rörligheten för anslutna och autonoma fordon (CAV) kräver dock frekvent strålformning, vilket medför ökade omkostnader. I det här dokumentet föreslås en ny strålformningsalgoritm som kan leda till overheadfri strålformningsutbildning. Utjämning från CAVs sensoriska data, sändning med Dedicated Short Range Communications (DSRC) fyrar, position och rörelse av en CAV kan uppskattas och strålform därefter. För att minimera positionsfelen presenterades en analys av de olika felkomponenterna. Nätverksprestandan förbättras ytterligare genom att antennstrålkastaren anpassas med avseende på positionsfelet. Vår algoritm överträffar den äldre IEEE 802.11ad-metoden som visar att den är en genomförbar lösning för framtida ITS-tillämpningar och ITS-tjänster.
Mavromatics m.fl. utnyttjade fordon sensoriska uppgifter om position och rörelse för stråle som bildas av DSRC-fyrar REF.
Beam Alignment for Millimetre Wave Links with Motion Prediction of Autonomous Vehicles
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}