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J-GLOBAL ID：201502212939378665   整理番号：15A0592677

車車間通信によるトラフィックオフロードにおける経路予測情報を用いたコンテンツ配送法

Contents delivery method using route prediction in traffic offloading by V2X

著者 (2件)： 大槻駿介 (関西学院大 理工) ,  巳波弘佳 (関西学院大 理工)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 114  号： 477(NS2014 176-279)  ページ： 451-456  発行年： 2015年02月23日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 現在,モバイル端末によるデータ通信量の急激な増大に携帯電話網の通信容量の増設が追いついておらず,携帯電話網の負荷が急速に高まっている。この状況を緩和・解消するため,データ通信のトラフィックを無線LANや車車間通信など他のシステムへ適切に振り替えて負荷を分散するデータオフロードの研究開発が進められている。また,近年,カーナビゲーションサービスにおいて,車載カメラで撮影した映像情報をドライバー間で共有し,より臨場感が高い渋滞・混雑状況を伝えるシステムの実用化が検討されている。映像コンテンツを含んでいるこれらのサービスが導入されると,携帯電話網に膨大なトラフィックが流入する危険性が高い。そのため,車車間通信によるトラフィックオフロードに関する研究も行われている。車車間通信によるトラフィックオフロードは,一般に,携帯電話通信(V2I通信)を有効に活用しつつ,近隣の車両とコンテンツを共有する車車間通信(V2V通信)を併用する。V2V通信において,一回に送信できるデータ量は大きくなく,また車両の移動によりコンテンツ交換の機会が限られるため,対象コンテンツを一定時間内に効率的に共有することは容易ではない。そこで本稿では,車両が大容量コンテンツをリアルタイムに生成する状況において,それらをV2I通信とV2V通信を併用する通信(V2X通信)によって車両間でコンテンツを効率的に共有するために経路予測情報を用いたコンテンツ配送法の制御アルゴリズムを設計し,シミュレーションによる性能評価によって有効性を示す。(著者抄録)

シソーラス用語： *自動車通信 ,  *計算機網 ,  *通信中継 ,  通信信号 ,  *負荷分散 ,  *経路 ,  *予測 ,  *情報配布 ,  *アルゴリズム ,  性能評価 ,  容量 ,  減少 ,  *移動通信 ,  *通信網
準シソーラス用語： *車車間通信 ,  *DTN【ネットワーク】 ,  *蓄積転送 ,  トラフィック【通信】 ,  *通信経路 ,  *コンテンツ配信 ,  *制御アルゴリズム ,  通信トラフィック量

分類 (1件)： 移動通信  (ND08030H)

引用文献 (7件)：

• 平成24年政府情報通信白書, http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h24/html/nc122120.html
• パイオニア,cybernavi, http://pioneer.jp/carrozeria/carnavi/cybernavi/
• S. Ancona, R. Stanica and M. Fiore “Performance Boundaries of Massive Floating Car Data Offloading,“ Proc. WONS, pp. 89-96, Obergurgl, Austria, Apr. 2-4, 2014.
• S. Ranjan, N. Akhtar, M. Mehta and A. Karandikar “User-Based Integrated Offloading Approach for 3GPP LTF-WLAN Network,“ Proc. NCC, pp. 1-6, Kanpur, India, Feb. 28-Mar. 2, 2014.
• 安達,梅津,山口,東野,“効率的な車両間情報共有のためのV2Xコンテンツ配送スケジューリング,“情処研報,CSEC,Vol.64,No.16,pp.1-8,Feb.27,2014.

タイトルに関連する用語 (6件)： 車車間通信 ,  トラフィック ,  経路 ,  予測 ,  コンテンツ ,  配送