Säkerhets- och effektivitetstillämpningar i fordonsnätverk bygger på utbyte av periodiska meddelanden mellan fordon. Dessa meddelanden innehåller position, hastighet, kurs och annan viktig information som gör fordonen medvetna om sin omgivning. Nackdelen med att utbyta periodiska samarbetsmeddelanden är att de genererar betydande kanalbelastning. Decentraliserade Congestion Control-algoritmer (DCC) har föreslagits för att minimera kanalbelastningen. Även om syftet med periodiskt meddelandeutbyte är att öka medvetenheten, använder befintliga DCC-algoritmer inte medvetenhet som ett mått för att avgöra när, med vilken effekt och i vilken takt de periodiska meddelandena måste skickas för att se till att alla fordon informeras. Vi föreslår en miljö- och kontextmedveten DCC-algoritm som kombinerar kraft och hastighetskontroll för att förbättra den kooperativa medvetenheten genom att anpassa sig till både specifika spridningsmiljöer (t.ex. stadskorsningar, öppna motorvägar, förortsvägar) och tillämpningskrav (t.ex. olika målkooperativt medvetandeområde). Genom att studera olika driftsförhållanden (t.ex. hastighet, riktning och tillämpningskrav) justerar ECPR meddelandenas sändningseffekt för att nå önskat medvetandeförhållande vid målavståndet och samtidigt styra kanalbelastningen med hjälp av en adaptiv hastighetskontrollalgoritm. Genom att utföra omfattande simuleringar, * Korresponderande författare * * M. Boban utförde detta arbete under NEC Laboratories Europe.
Aygun m.fl. I REF föreslogs en miljö- och kontextmedveten decentraliserad algoritm för kontroll av överbelastning som kombinerar effekt och hastighetskontroll för att förbättra den kooperativa medvetenheten genom att anpassa sig till spridningsmiljöer för fordonskommunikation.
ECPR: Environment- and Context-aware Combined Power and Rate Distributed Congestion Control for Vehicular Communications
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}