I detta brev föreslås en ålder av information (AoI)-medveten överföring kraft och resursblock (RB) allokeringsteknik för fordonskommunikationsnät. På grund av fordonsnätverkens mycket dynamiska karaktär är det en utmaning att skaffa sig förkunskaper om nätverksdynamiken, dvs. trådlösa kanaler och störningar, för att fördela resurser. Därför, för att effektivt fördela effekt och RBs, den föreslagna metoden gör det möjligt för nätverket att aktivt lära sig sin dynamik genom att balansera en avvägning mellan att minimera sannolikheten för att fordonens AoI överstiger en fördefinierad tröskel och maximera kunskapen om nätverket dynamik. I detta avseende, med hjälp av en Gaussian process regression (GPR) metod, föreslås en online decentraliserad strategi för att aktivt lära sig nätverksdynamiken, uppskatta fordonens framtida AoI, och proaktivt fördela resurser. Simuleringsresultat visar en signifikant förbättring i fråga om sannolikheten för AoI-överträdelse, jämfört med flera baslinjer, med en minskning med minst 50%. Termer-Gaussian process regression (GPR), ultra-tillförlitlig låg-latency kommunikation (URLLC), ålder av information (AoI), V2X.
I REF används Gaussian process regression för att uppskatta åldern på fordonens data och proaktivt fördela, t.ex., transmissionskraft och resursblock för tillförlitlig och låg latent V2V kommunikation.
Ultra-Reliable and Low-Latency Vehicular Communication: An Active Learning Approach
{'venue': 'IEEE Communications Letters', 'journal': 'IEEE Communications Letters', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}