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J-GLOBAL ID：201902217598920195   整理番号：19A2503975

低遅延車両エッジ:5Gのための車両インフラストラクチャーモデル【JST・京大機械翻訳】

Low-latency vehicular edge: A vehicular infrastructure model for 5G

著者 (6件)： Balasubramanian Venkatraman (Arizona State University, AZ, USA) ,  Otoum Safa (Gnowit Inc., 7 Bayview Road, Ottawa, ON K1Y2C5, Canada) ,  Aloqaily Moayad (Gnowit Inc., 7 Bayview Road, Ottawa, ON K1Y2C5, Canada) ,  Aloqaily Moayad (Al Ain University of Science and Technology, UAE) ,  Al Ridhawi Ismaeel (Department of Computer Science and Engineering, Kuwait College of Science and Technology, Kuwait) ,  Jararweh Yaser (Duquesne University, Pittsburgh, PA, USA)
資料名： Simulation Modelling Practice and Theory  (Simulation Modelling Practice and Theory)
巻： 98  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0733A  ISSN： 1569-190X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： コーナー周辺の5Gネットワークサービスにより,計算能力を提供する車両クラウドネットワークは,従来の費用のかかるクラウドソリューションに対して優先順位を取った。しかしながら,車両クラウドコンピューティングにより,種々の新しい挑戦が成長した。本論文では,運転者支援のためのオンデマンドenter楽と音声認識のようなクラウドサービスの範囲を提供するための車内資源共有モデルを提案した。提案した解決策は,車両ユーザのニーズに応じて,近い低待ち時間車両サービスクラウド(VSC)オンザフライを形成する。駐車場における車両または道路上に移動する車両は,異なる車両サービス要求を完成するために,それらの計算および貯蔵資源を協調させ,共有する。著者らは,不均一ノード資源を構成し,最小遅れでユーザの要求を満たす利用可能な資源を生成するために,エッジベースのロードサイドユニット(RSU)を使用する,インセンティブベースのモデルを開発した。概念シミュレーションの証明を通して,提案フレームワークを採用する有効性を示すために,従来のクラウド解に対する著者らの解を比較した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 有効性 ,  *待ち時間 ,  音声認識 ,  シミュレーション ,  計算機シミュレーション ,  道路 ,  駐車場
準シソーラス用語： 資源共有 ,  クラウドサービス ,  オンデマンド ,  運転者支援システム ,  クラウドコンピューティング ,  ネットワークサービス ,  *第5世代移動通信システム ,  *低遅延 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 車両モデル ,  モバイルエッジコンピューティング ,  車両サービスクラウド ,  車両クラウドコンピューティング ,  5G

分類 (1件)： 計算機シミュレーション  (JE11000H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 低遅延 ,  両エッジ ,  5G ,  インフラストラクチャー ,  モデル