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J-GLOBAL ID：201802221701125960   整理番号：18A0243207

CR SDVN:ソフトウェア定義車両ネットワークのための認知ルーティングプロトコル【Powered by NICT】

CR-SDVN: A Cognitive Routing Protocol for Software-Defined Vehicular Networks

著者 (2件)： Ghafoor Huma (School of Electrical Engineering, University of Ulsan, Ulsan, South Korea) ,  Koo Insoo (School of Electrical Engineering, University of Ulsan, Ulsan, South Korea)
資料名： IEEE Sensors Journal  (IEEE Sensors Journal)
巻： 18  号： 4  ページ： 1761-1772  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1318A  ISSN： 1530-437X  CODEN： ISJEAZ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： コグニティブ車両ネットワークの高度に動的な性質のために,いくつかの散発的な結びつきは,ネットワークにおける長い遅延を誘導する。安定したルートの選択は,全体のネットワーク安定性を改善するために重要な設計因子の一つ,エンドツーエンド遅延を減少させた。ソフトウェア定義ネットワーキング(SDN)は,ネットワーク知能を改善する新しいアプローチである。この目的のために,発信元と宛先の間の安定したルートを見出す認知車両ネットワークのための新しいSDNベースルーティングプロトコルを提案した。これは認知経路選定プロトコルである,スペクトルセンシングは,プライマリユーザ活性は安全に保つことによりネットワーク安定性を改善するために本アルゴリズムの主課題。チャネル選択のための信念伝搬アルゴリズムを適用した。共通空きチャネルに関するコンセンサスを持つ二ノードは通信できるこれはSDNベース車両通信方式である。プロトコルは二相:登録相と経路予測相を有していた。SDNメインコントローラ(MC)は,ネットワークの全体像の原因となる,いくつかの局所コントローラ(LC)は,ネットワークの局在のグローバルな視点に関与していた。二種類(MCおよびLC)へのコントローラのこの層は,エンドツーエンド遅延,高い配信率,低いオーバヘッドの観点からネットワーク性能を改善する。著者らの提案した方法を比較して二既存方式(と,有無,SDN)によるシミュレーション結果でこれを証明した。Copyright 2018 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： アルゴリズム ,  *ネットワーク ,  *プロトコル ,  シミュレーション ,  情報配布 ,  経路選定 ,  通信方式 ,  *ソフトウェア ,  制御装置
準シソーラス用語： ネットワーク性能 ,  オーバヘッド ,  エンドツーエンド遅延 ,  ネットワーク安定性 ,  *ルーティングプロトコル ,  *車両ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 通信網  (ND07030A)

タイトルに関連する用語 (5件)： Cr ,  ソフトウェア ,  定義 ,  認知 ,  ルーティングプロトコル