Som en framväxande plattform baserad på ITS är SIoV lovande för tillämpningar av trafikledning och trafiksäkerhet i smarta städer. End-to-end-fördröjningen är dock stor i butiksbaserade och framåtbaserade fordonsnätverk, vilket har blivit det största hindret för genomförandet av storskaliga SIoV. Med de omfattande applikationerna av mobila enheter är crowdsensing lovande för att möjliggöra spridning av innehåll i realtid i ett stadsomfattande trafikstyrningssystem. Denna artikel ger först en översikt över flera lovande forskningsområden för trafikledning i SIoV. Med tanke på betydelsen av trafikledning i stadsområden, undersöker vi ett crowdsensing-baserat ramverk för att ge snabb respons för trafikledning i heterogena SIoV. Deltagare fordon baserade på D2D kommunikation integrerar bana och topologi information för att dynamiskt reglera sina sociala beteenden enligt nätverksförhållandena. En analysbaserad prestandautvärdering av taxibanan i verkligheten tillhandahålls för att visa hur effektivt det utformade ramverket är. Dessutom diskuterar vi flera framtida forskningsutmaningar innan vi avslutar vårt arbete. Med utvecklingen av allestädes närvarande nätverk och genomträngande datorsystem kan sociala nätverk och mobilt Internet integreras sömlöst som en stadsomfattande plattform, känd som ett Internet of Things (IoT) system. Internet of Vehicles (IoV), som anses vara en djup integration av fordonsnätverk och sakernas internet, är hoppfull för tillämpning av trafikledning och trafiksäkerhet i stadsområden för att upprätta ett intelligent transportsystem (ITS). Med den snabba utvecklingen av teknik för avkänning, databehandling och nätverkande genereras enorma datavolymer i ett stadsomfattande system, inklusive inte bara trafikinformation i realtid och information om människors rörlighet, utan även sociala förbindelser [1]. Således, Social IoV (SIoV) uppstår, avser att effektivt hantera trafikinformation i realtid, samt använda uppdaterade databehandlings- och gruvtekniker för informationsleverans. Många länder över hela världen har uppmärksammat inrättandet av SIoV-system, såsom ERTI-CO-ITS i Europa. Inom industrin har kommunikationstestbäddar för fordon (V2V) utvecklats av globala biltillverkare, inklusive BMW, Volvo och Toyota. Ett typiskt urbant SIoV-system illustreras i bild.  1................................................................ Olika typer av information kan levereras till förare och passagerare via SIoV (t.ex. nödinformation, musik och videor), vilket gör deras resor säkra och roliga. Kollektivtrafik i stadsmiljö är utrustad med mobila routers (MRs) för trådlös tillgång. På bild. 1, bussar och bussar är utrustade med MR, och passagerarna inuti är utrustade med smarta terminaler (t.ex. smartphones eller surfplattor) för att ansluta till Internet via accesspunkter (APs). I allmänhet utnyttjar ett SIoV-system teknik baserad på fordonsbaserade ad hoc-nät (VANET), såsom V2V och kommunikation mellan fordon och infrastruktur (V2I), för utbyte av meddelanden. För motorvägsscenariot gör fordon trådlösa anslutningar till Internet via fasta enheter (RSU), och de rör sig i allmänhet med en relativt konstant hastighet. Den största skillnaden mellan stads- och motorvägsscenarier är därför att fordonens rörlighet i stadsområden är mer komplicerad och svårförutsägbar. Dessutom är det vanligt att man ger avkall på heterogena nättillträden i ett urbant system. Realtidstrafikledning är viktig för SIoV i smarta städer för att minska trafikstockningar och garantera att nödinformationen är aktuell. Dess design är utmanande främst på grund av följande skäl: • Eftersom fordonens rörelser är osäkra och motsvarande nättopologi är mycket dynamisk, är det omöjligt att förverkliga trafikstyrning i realtid genom att enbart vara beroende av trådlös kommunikation mellan fordon. Denna artikel avser att inrätta en enhet-till-enhet (D2D)-aktiverad realtid trafikhanteringssystem genom crowdsensing i SIoV så att en trafikledningsserver (TMS) kan vidta snabba åtgärder för snabb återkoppling av onormala händelser (t.ex. trafikstockningar och bilolyckor) genom fordon på vägen. Särskilt en crowdsensing-baserad realtid trafikledning ram i heterogen SIoV, som kallas CREAM, är utformad för smarta städer. Vi ger först en översikt över flera lovande forskningsområden för trafikledning i SIoVs. Sedan etablerar vi en D2D-aktiverad systemmodell för SIoV och presenterar en crowdsensing-baserad metod för trafikstyrning i heterogen SIoV, som i stor utsträckning kan förkorta svarstiden genom att samarbeta med meddelandeuppladdning. För att visa hur effektivt det utformade ramverket är genomförs prestandautvärderingar baserade på verkliga taxibanaanalyser för att jämföra CREAM med två gränsvillkor. Slutligen diskuterar vi flera utmaningar och öppna frågor för spridning av innehåll i realtid i heterogen SIoV för att ge en riktlinje för ytterligare studier. Trafikstyrning i stadsområden är grundläggande för att uppnå smarta resor och upprätta gröna städer. I det följande diskuterar vi främst fyra lovande forskningsområden för trafikledning i SIoV. Trafikkontrollen är ett stort problem inom stadstrafiken, eftersom antalet fordon på vägarna ökar snabbt och orsakar allvarliga miljö- och trafikproblem (t.ex. luftföroreningar och trafikstockningar). Därför förespråkas trafikstyrningssystem i realtid, som övervakar trafikförhållandena på vägarna och genomför intelligenta ledningssystem som adaptiv trafikljusstyrning och rekommendationer för trafikpolitiken. Ett trafikövervakningssystem i realtid byggs i [2], där V2I-kommunikation är möjligt att samla in trafikinformation i realtid, och ett klusterbaserat tillvägagångssätt utvecklas för att minska kommunikations omkostnaderna. Ett trafikövervakningssystem som bygger på bussförare som bär mobiltelefoner är utformat på ett annat sätt än de flesta undersökningar som är starkt beroende av fordonskommunikation [3]. Vägtrafikförhållandena längs bussrutterna kan härledas från folkmassans information från bilisternas telefoner. För förare är det viktigt att automatiskt upptäcka potentiella risker vid körning, eftersom förarnas uppmärksamhet kanske inte alltid är djupt fokuserad, och farorna kan förbises. För att upprätthålla en säker resa kräver effektiva system för att upptäcka trafikavvikelser utredning. Många ansträngningar har gjorts för att utforma detektionssystem som fokuserar på specifika typer av händelser, till exempel skador på vägytan eller osäkra körbeteenden. För närvarande ägnar forskarna sig åt att hitta sätt att upptäcka olika typer av händelser med hjälp av robusta system. Till exempel, en gles kodning strategi under begränsningen av rumslig lokalisering föreslås för att upptäcka avvikelser i trafikscener [4]. Den kan upptäcka onormala händelser genom att konstruera en portalkarta som är robust i förhållande till de dynamiska förändringarna i fordonets rörelser. Genom att reglera människors resebeteende kan trafikproblem effektivt lindras i SIoV för smarta städer. Att planera en effektiv realtidsbana är dock fortfarande en utmaning. En realtidsplaneringsalgoritm är utformad i [5] av stokastisk Lyapunovoptimering, vilket inte bara minskar resekostnaderna genom att undvika att fordon fastnar i trängsel, utan också förbättrar det rumsliga utnyttjandet av vägnät. För att uppnå realtidsnavigering studeras en säker navigeringsmetod [6] genom att utnyttja rumslig crowdsensing i dimbaserade VANET. Dimnoderna hanterar crowdsensing-uppgifterna och väljer lämpliga rutter enligt den insamlade trafikinformationen i realtid. Informationsspridning i lokaliseringsbaserade tjänster (t.ex. lokaliseringsbaserade trafikvarningar) är viktig för att minska leveransfördröjningen och förbättra överföringseffektiviteten. Traditionella algoritmer använder alltid distansbaserade metoder, medan nuvarande system har utvecklat andra mått för att förbättra systemets prestanda. Till exempel, genom att integrera information på både kontaktnivå och social nivå för meddelande routing, ZOOM beslutar nästa humlerelä nod enligt den mest lämpliga mobilitetsinformation [7]. En programvarudefinierad arkitektur i SIoV presenteras i [8], där den cellulära infrastrukturen garanterar att fordon kan snabbt in i det sociala nätverket, och fordonsnätverket kan uppfylla datakommunikation. Målet med vår ram är att garantera att TMS kan vidta snabba åtgärder genom att ge snabb återkoppling till händelser som inträffar via fordon. Systemmodellen för vår D2D-aktiverade SIoV illustreras i bild. 2............................................................... Det omfattar fem huvudkomponenter: fordon, RSU, basstationer (BS), TMS och trust authority (TA). För varje fordon är ombordenheter (OBU) utrustade för trådlös kommunikation. D2D-överföringen beaktas främst för V2V-kommunikation i vårt system, eftersom den betraktas som en viktig teknik för att minska arbetsbelastningen för befintliga cellulära nätinfrastrukturer. När fordon befinner sig i närheten kan de direkt överföra data (inklusive multimedia) via D2D-kommunikation. RSU är utplacerade längs huvudvägarna för att ansluta förbipasserande fordon inom deras kommunikationstäckning. Genom RSU:er kan fordon ladda upp meddelanden till TMS. På grund av de dyra installationskostnaderna kan det hända att det inte finns tillräckligt många RSU för att täcka alla kommunikationsområden för fordon. Häri antar vi att en RSU kan få de närliggande RSU:s platser. BS regleras av mobiloperatörer, vilket kan ge nästan full täckning i stadsområden. De kan också tillhandahålla tjänster för trådlös åtkomst för fordon till TMS via LTE-cellnät. Men att skicka meddelanden via cellulära nätverk är inte kostnadseffektivt. Om meddelandestorleken är stor kommer det att orsaka trafikstockningar i nätet. När TMS tar emot meddelanden från fordon bekräftar det först att meddelandet är sant. Om de mottagna meddelandena är tillförlitliga, informerar TMS individer på trafikledningskontoret att vidta åtgärder, till exempel att tilldela ytterligare trafikpolis till en överbelastad väg för vägledning. Alla parter i det D2D-aktiverade SIoV förväntas vara helt betrodda. Dess funktion är att registrera de deltagande fordonen och initiera virtuella pengar ett fordon har. Tekniskt stöd anses ha en kraftfull och tillräcklig lagringskapacitet för att skydda sig självt. Dessutom är kredithanteraren inom TA ansvarig för den virtuella penningtilldelningen för att belöna fordon.  Vi anser att när ett fordon upptäcker en händelse, genererar det ett meddelande som beskriver detaljerad information om händelsen. Sedan gör det ett val om man ska ladda upp meddelandet till TMS av RSUs eller av BSs. Till en början jämförs den individuella nyttan mellan policyer baserade på RSU:er och BS:er. Därefter, om en BS väljs för uppladdningsprocessen, kommer fordonet omedelbart att ladda upp meddelandet utan dröjsmål. I annat fall utnyttjas ett geografiskt routingsystem för att vidarebefordra budskapet genom D2D-aktiverad kommunikation mellan fordon, med beaktande av både topologi och rörlighetsinformation. För att uppmuntra fordonen att rapportera händelser på vägarna är ett kreditbaserat incitamentssystem utformat på grundval av meddelandets noggrannhet och aktualitet. Efter att ha extraherat den korrekta informationen från de sensed data, TMS vidtar åtgärder omedelbart. Vi kan modellera ovanstående process som ett optimeringsproblem, med målet att minimera den förväntade svarstiden för TMS. Det kan beräknas genom skillnaden mellan tidpunkten för det senaste meddelandet som TMS tog emot för att återställa en fullständig händelse och händelsens händelsetid. Den bör tillgodose de totala sociala fördelarna i nätverket och syfta till att uppmuntra fordonen att samarbeta vid vidaresändning av budskap. För fordon är de inte medvetna om hela nätet topologi och kan bara förvärva rörelser av vissa närliggande fordon. Därför kan vår metod uppfyllas på ett distribuerat sätt. Ett kreditbaserat incitamentssystem föreslås för att uppmuntra fordon att sända meddelanden på ett samarbetsvilligt sätt. Virtuella pengar används som belöningar baserade på fordonens bidrag till beslutet om TMS. Om ett fordon laddar upp ett användbart meddelande innan TMS vidtar åtgärder kommer det att belönas. Liknar definitionen i [9], är nyttan av ett fordon representerar dess fördelar genom att ladda upp meddelanden till TMS, och bygger på server belöningar och uppladdningskostnaden. Den kan beräknas genom betalning av TMS, dvs. en funktion av rapportens kvalitet och den tid som förflutit från händelsens händelsetid till den tidpunkt då meddelandet tas emot. Det har samband med storleken på det uppladdade meddelandet, uppladdningskostnaden för BS för varje meddelandeenhet, och den minskade svarsfördröjningen som orsakas av policyn baserad på RSU jämfört med den som baseras på BS. Med andra ord representerar den minskade reaktionsfördröjningen också den tid då ett meddelande går från det aktuella fordonet till närmaste RSU. Om fordonet använder RSU för att ladda upp ett meddelande, är justeringsfaktorn för betalningsfunktionen lika med 1. I annat fall beräknas justeringsfaktorn med hjälp av värdet av ett fordons ingångar. Därför stimuleras fordon att delta i händelsedetektering och göra korrekta rapporter för att maximera sina fördelar. De närliggande fordonen, som hjälper framåt budskap, kan också belönas. De slutliga belöningarna för reläfordonen kan delas upp från nyttan av det fordon som registrerar händelsen. Eftersom massor av befintliga verk har studerat hur man belönar närliggande fordon för vidarebefordran av budskap, specificerar vi det inte eftersom det inte är vårt huvudsakliga fokus. Det crowdsensing-baserade datainsamlingssystemet specificeras i detta underavsnitt för trafikledning i realtid. Meddelandegenerering: När ett fordon upptäcker en trafikstockning, olycka eller skada på vägytan på sin rutt, kan föraren eller passagerarna använda specifik förinstallerad programvara inne i fordonet för att spela in denna händelse i form av texter, bilder eller till och med korta videor. Sedan förpackas posten i ett meddelande, som betecknas med tre faktorer: plats, tid och beskrivning. Plats anger händelsen händelse plats, tid representerar händelsen händelse tid, och beskrivning ger en detaljerad händelsebeskrivning. Efter det måste fordonet göra ett val om uppladdningsstrategin. Uppladdningsstrategi för fordon: Det finns två alternativ för ett fordon att ladda upp meddelanden till TMS: en är att ansluta till TMS genom RSUs direkt; den andra är att få tillgång till det cellulära nätverket av BSs. För det första valet måste fordonet genomföra ett geografiskt routingsystem för vidarebefordran av meddelanden, vilket innebär att det kan finnas ett långt avstånd mellan fordonets läge och ett RSU-läge. Lyckligtvis är det gratis för fordon att ladda upp meddelanden till TMS. När ett fordon beslutar att ladda upp meddelanden via BS kan det skicka ut meddelandena nästan utan dröjsmål, men det finns ytterligare kostnader för överföring av cellulära data. När ett fordon genererar ett meddelande genom att känna av en onormal händelse på väg, måste det välja uppladdningsstrategi i tid eftersom belöningen förfaller över tiden. Till exempel, när ett fordon genererar ett meddelande vid en viss tidpunkt och laddar upp meddelandet via BS, beror dess verktyg på aktuell uppladdningstid. Om RSU används, är motsvarande verktyg baserat på meddelandegenereringstiden och den mottagande fördröjningen. Den mottagande fördröjningen omfattar i själva verket två delar: överföringsfördröjningen från dess nuvarande plats till närmaste RSU och uppladdningsfördröjningen för RSU. Eftersom uppladdningsfördröjningen är mycket kortare än överföringsfördröjningen, kan den mottagande fördröjningen beräknas ungefär genom att endast beakta överföringsfördröjningen. Följaktligen, om det motsvarande verktyget baserat på BS är större än det som baseras på RSU:er, laddar fordonet upp det genererade meddelandet från BS:er; annars laddar det upp meddelandet av RSU:er. Hur man ska uppskatta den mottagande förseningen i förväg är dock en viktig fråga. I följande avsnitt anges uppskattningen av den fördröjning av överföringen som orsakas av systemet för geografisk routing. Serversvar: När TMS tar emot ett meddelande kontrollerar det meddelandenoggrannheten, till exempel platsen för händelsen, tiden och en detaljerad beskrivning av den rapporterade händelsen. Vi kan integrera en metod för datasäkerhetssäkring [10] med vårt system för crowdsensing för att säkerställa meddelandenoggrannheten. Således kommer TMS att bilda ett svarsmeddelande och skicka det till fordon genom RSU om en korrekt beskrivning av en händelse kan erhållas. När ett fordon passerar en RSU kan det ta emot svarsmeddelandet. Dessutom belönar TMS de fordon som bidrar till händelserapporter på grundval av fördröjningen av överföringen och händelsebeskrivningens riktighet. Vi kan formulera belöningens funktion som en sönderfallande exponentiell funktion med parametrarna för När ett fordon avser att använda RSU för att ladda upp meddelanden, bör en V2V-baserad routing algoritm utformas för att vidarebefordra meddelanden till närmaste RSU. Inledningsvis kör fordonet en område upptäckt process för att hitta sina en-eller två-hop grannar. Baserat på den insamlade informationen kan antingen en fördefinierad ruttväg eller ett dynamiskt bär-och-framåt-system väljas. I det följande beskrivs den detaljerade processen. Grannskapsupptäckt: Fordonet utnyttjar de periodiska signalsignalerna för att få information om sina närbelägna fordon. Neighborhood Discovery Protocol (NHDP) [11] och standardpaketformat [12] kan användas. Från de mottagna beacon-meddelandena kan vi lära oss adresser till one-hop grannar, länktillstånd, plats, hastighet, riktning och slutdestination. Dessa mottagna meddelanden kommer att lagras i fordonets buffert under en viss period. En analys baserad på taxispår i Shanghai visar att ett fordon kan kontakta andra fordon inom flera minuter [13]. Därför bestämmer vi tidsperioden för att lagra signalmeddelandena som fem minuter. Meddelande Vidarebefordring: Om en fördefinierad routingbana från fordonet till dess närmaste RSU kan bildas genom att analysera de historiska beacon-meddelandena, kan det genererade meddelandet vidarebefordras via denna sökväg. I synnerhet är en fördefinierad väg endast en eller två humlearter baserade på NHDP. I annat fall kan ett dynamiskt bär-och-fram-system väljas. Källfordonet skickar meddelandet till ett fordon som har en rörelseriktning mot närmaste RSU vid högsta hastighet. Hela beslutsförfarandet för routing är illustrerat i bild 3. Tiden komplexiteten i vår routing algoritm är i proportion till kvadraten av det totala antalet fordon. Eftersom varje fordon söker i närbelägna fordon under varje tidsintervall, är antalet angränsande fordon lika med det totala antalet fordon minus ett som mest. Uppskattning av överföringsfördröjning: Om en fördefinierad färdväg kan erhållas kan överföringsfördröjningen beräknas med reläfordonens hastighet. Om t.ex. tre reläfordon väljs beräknas den totala sändningsfördröjningen med summan av överföringsfördröjningen mellan varje två reläfordon, som kan beräknas med hjälp av den matematiska lösningen på mötesproblemet. Om ingen granne finns tillgänglig, beräknas den totala sändningsfördröjningen av fordonets restid från den aktuella platsen till närmaste RSU. Om bara en en-hop granne finns, beräknas den totala sändningsfördröjningen av restiden för grannfordonet från den aktuella platsen till närmaste RSU. Vi använder en real-world dataset, Roma/taxi dataset [14], för att utvärdera nätverksprestanda för den utformade ramen. Detta dataset innehåller spår av taxibilar i Rom, Italien, inklusive GPS-koordinater för 316 taxibilar som samlats in under 30 dagar. Simuleringstiden är inställd på 168 timmar och D2D-överföringsområdet är 40 m. Meddelandestorleken är inställd på mellan 10 MB och 40 MB, medan meddelandetiden att leva (TTL) är 2 timmar. Enhetskostnaden för ett meddelande är 0,01/kB. Vi kör varje simulering inställning 100 gånger och beräkna medelvärdet. Den genomsnittliga leveranskvotens prestanda visas i figuren. 4........................................... Genomsnittlig leveranskvot definieras som procentandelen besvarade meddelanden jämfört med det totala antalet genererade meddelanden. Vi kan hitta att genomsnittliga leveransförhållanden CREAM och RSU_bara öka försiktigt, medan BaseStation_ endast är nästan stabil med 1. Anledningen är att med färre nyskapade meddelanden finns det mer 24 tillgängliga nätverksresurser för meddelandeöverföring. Uppenbarligen kan fordon ladda upp meddelanden omedelbart när de använder BS. Därför är den genomsnittliga leverans kvoten nästan lika med 1 genom BS uppladdning. Vi kan observera att leveransförhållandena för CREAM är nära de av BaseStation_Only, och är mycket högre än de av RSU_Only. Till exempel, när meddelandeintervallet är 500-600 s, är leveransförhållandet för CREAM 0,9, medan det för RSU_Endast är 0,6. Detta visar att endast beroende på det traditionella ad hoc-överföringsläget (t.ex. V2V eller V2I) är inte effektivt eftersom förseningen kan vara stor och meddelanden kanske inte levereras framgångsrikt inom deras TTL. Som illustreras i bild. 5, Den genomsnittliga leveransfördröjningen av RSU_Only är mycket högre än de andra två algoritmer. Genomsnittlig leveransfördröjning definieras som den genomsnittliga tidslängden som tar ett meddelande från den tid det genereras till den tid det får ett svar från TMS. Anledningen är att det kan finnas ett långt avstånd mellan fordon som transporterar meddelanden och RSU. Även om BaseStation_Only-algoritmen är den mest effektiva uppladdningslösningen är kostnaden den största. CREAM drar nytta av både BS och RSU, och dess sändningsfördröjning kan minskas avsevärt. Den genomsnittliga kommunikationskostnaden visas i figuren. 6............................................................. Genomsnittliga kommunikationskostnader motsvarar procentandelen av de totala meddelandekopiorna jämfört med de svarande meddelandena. Det visas att den genomsnittliga kommunikationskostnaden för RSU_Only är den högsta, medan den för CREAM är mellanliggande. Anledningen är att när BSs används, är det inte nödvändigt att kopiera meddelanden till angränsande noder. En geografisk routingalgoritm används dock för RSU-baserad routing, vilket producerar många meddelandekopior under överföringsprocessen. I denna artikel anges det första steget mot spridning av innehåll i realtid i heterogen SIoV för smarta städer. Många öppna frågor förtjänar fortfarande att diskuteras. Djupanalys av nätverksmodellen: SIoV är lovande för högeffektiv trafikstyrning i städer och kan tillhandahålla effektiv kommunikation baserad på V2X-kommunikation. Hur man väljer ut reläfordonen för V2V-kommunikation för att minska den fördröjning av överföringen som orsakas av urkopplingen i ett geografiskt routingsystem måste dock undersökas ytterligare. Dessutom är det nödvändigt att bygga en exakt modell genom att extrahera nätverksparametrar från verkliga datauppsättningar. Till exempel kan datadrivna metoder utvecklas för att modellera fordonsnätverk för att ge djup insikt i deras egenskaper och ändra regler i olika scenarier [15]. Specifika Metrics for Data Trust Evaluation: Data Trust utvärdering är nödvändig i trafikstyrningssystemet, eftersom det kan finnas någon falsk eller falsk information som distribueras i nätverket, som kan förvirra andra fordon och TMS. För att få korrekta resultat måste vissa specifika mått beaktas för att utvärdera dataförtroende från båda sidor av fordonen och TMS, såsom nod rykte, varaktigheten från händelsen händelsetid till rapporttid, och avståndet från fordonets plats till händelsen händelse plats. Dessutom bör olika vikter för varje förtroendemått utformas på ett korrekt sätt för att uppnå en rättvis förtroendenivå baserad på insamling av bevis. Flexibel nätverksinfrastruktur: För att förverkliga distribuerad nätverkshantering kräver trafikstyrning i SIoV en flexibel, programmerbar och skalbar nätverksinfrastruktur. Även om programvarudefinierade nätverk och nätverksfunktioner virtualisering är lovande för att främja prestanda skalbarhet, tillförlitlighet och smidighet i SIoV-nätverk, de är centraliserade strategier för nätverkshantering. Det är därför svårt att utforma en enhetlig flexibel infrastruktur för trafikstyrning på ett distribuerat sätt, eftersom vissa fordon kan vara själviska eller skadliga.
I syfte att tillhandahålla snabba svar i heterogena sociala VSN för trafikledning föreslog de en crowdsensing-baserad realtid trafikledningsram på ett helt distribuerat sätt och visade att deras ramverk är mer effektivt än andra REF.
A City-Wide Real-Time Traffic Management System: Enabling Crowdsensing in Social Internet of Vehicles
{'venue': 'IEEE Communications Magazine', 'journal': 'IEEE Communications Magazine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}