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J-GLOBAL ID：201702277841852899   整理番号：17A0239805

車両ネットワークにおける予測ビッグデータ収集:ソフトウェア定義ネットワーキングに基づくアプローチ【Powered by NICT】

Predictive Big Data Collection in Vehicular Networks: A Software Defined Networking Based Approach

著者 (5件)： Jiao Zhenzhen ,  Ding Hui ,  Dang Meimei ,  Tian Rui ,  Zhang Baoxian
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： GLOBECOM  ページ： 1-6  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 車両環境における多くのアプリケーションをサポートするための重要であるのでデータ収集は,車両ネットワークにおける重要な問題である。都市域におけるセンシングデータの爆発的な成長に伴い,しかしながら,車両ネットワークにおけるビッグデータの効率的な収集のための戦略はまだよく研究されていない。本論文では,この問題を研究することに焦点を当て,それに応じてソフトウェア定義車両ネットワーク(SDVN)アーキテクチャを提案した。このアーキテクチャについて,予測データ収集アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムでは,パケット転送道路側のユニット(RSU)に適用できるときはいつでもパケット配信は協調セルラーとアドホックネットワークインタフェース,ビッグデータの収集は常にアドホックベースのマルチホップ中継を採用により満たされている。マルチホップ中継機会が利用できない場合のみ細胞ネットワークはデータアップロードに使用されている。提案SDVNアーキテクチャは,そのような効率的協調通信,予測ルーティング決定は経験的知識以外のリアルタイムネットワーク状態に基づいてを可能にした。シミュレーション結果は,筆者らのアルゴリズムは,パケット配信比と送信効率の点で既存のアルゴリズムよりも優れていることを実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *データ収集 ,  都市域 ,  送信 ,  計算機アーキテクチャ ,  パケット ,  経路選定 ,  アルゴリズム ,  *ソフトウェア ,  通信操作
準シソーラス用語： 協調通信 ,  細胞ネットワーク ,  マルチホップ ,  パケット伝送 ,  *ネットワーキング ,  *ビッグデータ ,  *車両ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 予測 ,  ビッグデータ ,  収集 ,  ソフトウェア定義ネットワーキング