抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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自動車間および自動車と無人航空機(UAV)とセルラ基地局間の通信を可能にする車両アドホックネットワーク(VANET)は,最近研究コミュニティから大きな関心を集めている,それらは容易に(例えば,道路安全性,交通管理,汚染モニタリングと救助ミッション)実用化の広い範囲に起因した。この増加した研究活動にもかかわらず,VANETにおける高車両移動度はシステムアプリケーションをサポートするために,このようなネットワークのロバスト性と適応性に関して懸念が生じている。UAVまたは基地局ごとに車両間の直接通信を可能にする代わりに,クラスタリング法は,帯域幅,電力消費と他の資源問題を克服するために効率的である可能性を有すると考える。クラスタリング法を用いて,隣接車両は各クラスタにおけるクラスタヘッド(CH)選択特に賦形剤をクラスタにグループ分けする。各車両は,関連するクラスタのCHによるU AVまたは基地局と通信できる。潜在的利点にもかかわらず,クラスタリング技術のための主要な課題は,車両移動性と無線変動に照らしてみたクラスタ安定性を維持することである。本論文では,車両アドホックネットワーク(SCalE)のための安定なクラスタリングアルゴリズムを提案した。二つの新しい特徴をアルゴリズムに組み込まれている:CHの効率的な選択のための車両挙動の知識,及びクラスタ構造の安定性を維持するためにバックアップCHの雇用。シミュレーションの方法により,既存のクラスタリングアルゴリズムと比較した場合,これらは安定性を増加させ,性能を改善することが示される。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
