ABSTRACT Den explosiva tillväxten av data med krav på hög tillförlitlighet och låg latens har inneburit enorma utmaningar för fordonsnätverken. En möjlig lösning är att distribuera dimdataservrarna geografiskt närmare fordonen för att betjäna de fordonsbaserade applikationerna i realtid. På grund av begränsningen av cachelagringsutrymme samt bristen på val av tillträdesläge och algoritm för spektrumtilldelning är det dock mycket svårt att balansera nätöverföringens prestanda och fronthaulbesparingar. I det här dokumentet undersöker vi det gemensamma optimeringsproblemet när det gäller val av åtkomstläge och spektrumallokering i dimbaserade fordonsbaserade nätverk. För att lösa problemet på ett effektivt sätt delas det ursprungliga problemet med hög komplexitet upp i två delproblem. Däri löses problemet med val av fordonsläge genom Q-learning-baserad algoritm genom att man överväger spektrumfördelningsprofiler och fronthaul-länkkostnaden. De slumpmässigt vehicular nätverk topologierna modelleras som CoX-processer och de slutna formen payoff uttrycken härleds av de stokastiska geometri verktygen. Å andra sidan kan det optimala spektrumfördelningsindikatorvärdet slutligen uppnås genom konvex optimering. Analysresultaten för den föreslagna algoritmen samt de traditionella baslinjemetoderna utvärderas med olika viktfaktorer, som verifierar vår teoretiska analys och bekräftar den föreslagna metoden kan uppnå betydande resultatvinster.
För att balansera nätverksöverföring prestanda och fronthaul besparingar i dimma datorbaserade fordonsnätverk, Yan et al. REF föreslår en Q-learning-baserad access mode-algoritm och en konvex optimeringsbaserad spektrumalgoritm.
Joint Access Mode Selection and Spectrum Allocation for Fog Computing Based Vehicular Networks
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}