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J-GLOBAL ID：202002226830537432   整理番号：20A2276740

列車中心CBTCは列車対列車通信における情報の年齢に合致する【JST・京大機械翻訳】

Train-Centric CBTC Meets Age of Information in Train-to-Train Communications

著者 (4件)： Wang Xiaoxuan (Bradley Department of Electrical and Computer Engineering, Virginia Tech, Blacksburg, VA, USA) ,  Liu Lingjia (Bradley Department of Electrical and Computer Engineering, Virginia Tech, Blacksburg, VA, USA) ,  Zhu Li (State Key Laboratory of Rail Traffic Control and Safety, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Tang Tao (State Key Laboratory of Rail Traffic Control and Safety, Beijing Jiaotong University, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems  (IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems)
巻： 21  号： 10  ページ： 4072-4085  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1272A  ISSN： 1524-9050  CODEN： ITISFG  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： サービス品質(QoS)保証は都市鉄道輸送において重要である。本論文では,列車ツートレイン(T2T)無線通信による列車中心通信ベース列車制御(BTC)システムを,LTE車両-に(LTE-V2X)の修正に基づいて導入した。特異的であるために,T2Tシナリオにおける資源割り当て方式として,分散センシングベースの半永続スケジューリング(DS-SPS)が供給されるT2T無線通信に基づいて,新規列車中心CBTCシステムを確立した。情報(AoI)の量子化年代を,都市鉄道輸送におけるBTC無線通信システムの統合システムQoS指標として使用した。機械学習技術,特にQ学習は,システムAoI性能を改善するためにさらに利用される。シミュレーション結果は,Q学習による列車中心CBTCにおける提案したLTE-T2Tベースの無線通信システムが,固定SPS方策と比較して,改良システムAoIとピークAoI性能を達成できることを示した。さらに,Q学習による列車中心CBTCにおける設計したLTE-T2Tベース無線通信システムのシステム性能は,従来のLTE-MおよびWLANベースの無線通信システムよりも良好であることを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  量子化 ,  スケジューリング ,  列車通信 ,  資源割付 ,  *無線伝送 ,  集中方式 ,  無線LAN
準シソーラス用語： Q学習 ,  サービス品質 ,  システム性能 ,  *CBTC ,  無線システム ,  都市鉄道輸送 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  信号,保安  (TC01040Y)

タイトルに関連する用語 (4件)： 列車 ,  CBTC ,  列車通信 ,  年齢