I ett fordonsspecifikt ad hoc-nätverk (VANET) producerar det periodiska utbytet av en-hop-statusinformationssändningar (beacon-ramar) kanalbelastning, vilket orsakar överbelastning av kanalerna och skapar problem med informationskonflikter. För att garantera rättvisa i signalöverföringar från varje nod och maximal nätverksanslutning är justering av signalöverföringskraften en effektiv metod för att minska och förhindra kanalträngsel. I denna studie, de primära faktorerna som påverkar trådlös kanal laddning väljs för att konstruera KF-BCLF, som är en kanal belastning prognos algoritm baserad på en rekursiv Kalman filter och använder flera regressionsekvation. Genom att förhandsjustera transmissionseffekten baserat på den prognostiserade kanalbelastningen, hölls kanalbelastningen inom ett fördefinierat intervall; därför förhindrades kanalträngsel. Baserat på denna metod föreslås CLF-BTPC, som är en överföringskraftstyrningsalgoritm. För att verifiera KF-BCLF-algoritmen används en trafikundersökningsmetod som omfattade insamling av flytande bildata längs en större trafikväg i Changchun City. Genom att jämföra denna prognos med de uppmätta kanalbelastningarna visade sig den föreslagna KF-BCLF-algoritmen vara effektiv. Dessutom verifieras CLF-BTPC-algoritmen genom simulering av en sektion av åttalans motorväg och en signalstyrd stadskorsning. Resultaten av den två verifieringsprocessen tyder på att denna distribuerade CLF-BTPC-algoritm effektivt kan styra kanalbelastningen, förhindra kanalträngsel och förbättra stabiliteten och robustheten hos trådlös signalöverföring i ett fordonsnätverk.
Mo Ref föreslog en överföringskraftstyrningsalgoritm baserad på kanalbelastningsprognoser.
A Beacon Transmission Power Control Algorithm Based on Wireless Channel Load Forecasting in VANETs