Abstract-Medan bilar endast betraktades som transportmedel för personlig transport under en lång tid, går de för närvarande över till mobila sensornoder som samlar mycket aktuell information för crowdsensing-aktiverade big datatjänster i ett smart stad sammanhang. Följaktligen kommer kommande 5G-kommunikationsnät att konfronteras med massiva ökningar av maskintypkommunikation (MTC) och kräva resurseffektiva överföringsmetoder för att optimera den totala systemprestandan och ge störningsfri samexistens med mänsklig datatrafik som använder samma offentliga cellulära nätverk. I detta dokument sammanför vi mobilitetsprognoser och maskininlärning baserad kvalitetsuppskattning av kanalen för att förbättra resurseffektiviteten vid överföring av bil-till-moln-data genom att schemalägga överföringstiden för sensordata med avseende på det förväntade beteendet i kommunikationssammanhanget. I en omfattande fältutvärderingskampanj utvärderar vi den föreslagna kontextprediktiva strategin i ett offentligt mobilnätsscenario där den kan öka den genomsnittliga datahastigheten med upp till 194% och samtidigt minska den genomsnittliga upplänkens effektförbrukning med upp till 54%.
I REF används konnektivitetskartor tillsammans med mobilitetsprognoser för att schemalägga tiden för överföring av fordonssensordata med avseende på den förväntade nätkvaliteten på den framtida rutten.
Machine learning based context-predictive car-to-cloud communication using multi-layer connectivity maps for upcoming 5G networks
{'venue': '2018 IEEE 88th Vehicular Technology Conference (VTC-Fall)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}