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J-GLOBAL ID：202002260988847414   整理番号：20A2551484

車両名前データネットワーキングフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Vehicular Named Data Networking Framework

著者 (2件)： Wang Xiaonan (Changshu Institute of Technology, Changshu, China) ,  Li Yanli (Changshu Institute of Technology, Changshu, China)
資料名： IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems  (IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems)
巻： 21  号： 11  ページ： 4705-4714  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： Named Data Networking(NDN)は車両環境におけるデータ収集効率の改善を助ける可能性があり,車両ネットワーク,すなわち車両NDN(VNDN)に導入される。既存のVNDN解法において,高い移動性を有する多数の車両は,転送メッセージに含まれて,そこで,NDNの主要な利点である要求集約を達成することは困難であり,データ取得遅れを減少するのを助けることができた。さらに,解は,データ取得コストを増加させ,データ収集成功率を低減する,消費者移動性サポートなしでデータ検索を達成するためにフラッディングを採用する。本論文では,新しいVNDNフレームワークを提案し,データ収集遅延とコストを低減し,データ収集成功率を改善した。このフレームワークにおいて,クラスタ鎖車両バックボーンを構築し,バックボーントポロジーの安定性を強化した。クラスタチェーンに基づいて,消費者は要求集約とユニキャストを採用して,最も近いプロバイダからのデータを取得することができる。さらに,消費者の移動性は,自動車の高い移動性にもかかわらず,データの検索の成功を保証するためにサポートされている。このフレームワークを定量的に評価した。VNDN手法と比較して,このフレームワークは,データ取得コストと遅延をそれぞれ54.6%と12.3%減らし,データ検索成功率をほぼ7.9%改善した。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： 位相幾何学 ,  自動車 ,  *消費者 ,  チェーン ,  フラッディング ,  データ検索 ,  クラスタ ,  データ収集
準シソーラス用語： ユニキャスト ,  ISP【インターネット】 ,  成功率 ,  移動性 ,  車両ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 移動通信  (ND08030H) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (1件)： 名前