Abstract-driven av den evolutionära utvecklingen av bilindustrin och cellulär teknik, pålitlig fordonsanslutning har blivit avgörande för att förverkliga framtida intelligenta transportsystem (ITS). I detta dokument undersöker vi hur man kan uppnå tillförlitlig innehållsdistribution i enhet-till-enhet (D2D)-baserade kooperativa fordonsnätverk genom att kombinera stor databaserad fordonsbana förutsägelse med koalitionsbildning spel-baserad resursallokering. För det första förutsägs fordonets bana baseras på globala positioneringssystem och geografiska informationssystemdata, vilket är avgörande för att hitta tillförlitliga och långvariga fordonsanslutningar. Sedan är fastställandet av innehåll distribution grupper med olika livstider formuleras som en koalitionsformation spel. Vi modellerar nyttofunktionen baserad på minimering av genomsnittlig nätverksfördröjning, som kan överföras till varje koalitionsmedlems individuella payoff i enlighet med dess bidrag. Sammanslagningen och uppdelningsprocessen genomförs iterativt baserat på preferensrelationer, och den slutliga partitionen har visat sig konvergera till en Nash-stabil jämvikt. Slutligen utvärderar vi den föreslagna algoritmen baserad på verklig karta och realistisk fordonstrafik. Numeriska resultat visar att den föreslagna algoritmen kan uppnå överlägsen prestanda i termer av genomsnittlig nätverksfördröjning och innehållsdistribution effektivitet jämfört med andra heuristiska system.
I REF, En big data-integrerade koalitionsspel metod används för att uppnå tillförlitlig innehållsdistribution i D2D kooperativa fordonsnätverk. Och bandbredd allokering och inträdeskontroll algoritmer erhålls på grundval av denna kooperativa spelmodell.
Dependable Content Distribution in D2D-Based Cooperative Vehicular Networks: A Big Data-Integrated Coalition Game Approach
{'venue': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}