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J-GLOBAL ID：202002270913596244   整理番号：20A0011591

車両の重量に基づく優先化相反MAC【JST・京大機械翻訳】

A vehicle’s weight-based prioritized reciprocity MAC

著者 (5件)： Lang Ping (College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun, China) ,  Wang Jian (College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun, China) ,  Wang Jian (Department of Intelligent Vehicle, China Automotive Engineering Research Institute (CAERI), Chongqing, China) ,  Mei Fang (College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun, China) ,  Deng Weiwen (School of Transportation Science and Engineering, Beihang University, Beijing, China)
資料名： European Transactions on Telecommunications  (European Transactions on Telecommunications)
巻： 30  号： 12  ページ： e3654  発行年： 2019年 
JST資料番号： A0358B  ISSN： 1124-318X  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： 車両アドホックネットワークにおいて,車両は,メッセージを送信するために,媒体アクセス制御プロトコルを通して,チャネルアクセスのために競合する。ほとんどの伝統的なメディアアクセス法は,チャネルにアクセスするすべての車両に同じ確率を割り当て,異なる車両の固有の属性を無視する。車両の位置と役割に関する属性は,車両がチャネルに対して競合するときに考慮すべき重要な因子である。本論文では,公平なメディアアクセスゲームにおける重み因子の新しい概念を導入し,車両の重み因子に基づいて車両環境における完全な情報を用いて各ノードのチャネルアクセス確率を調整するゲームモデルを提案した。車両の重量は,車両間の距離,車両の役割などのような特定の特性を表し,それは,チャネル競争中の異なる車両の優先度を識別するために用いることができる。また,車両と車両の役割の間の距離を用いることにより,関連する応用例を提供した。次に,各ノードが他のノードの以前のチャネルアクセス確率を得ることができない不完全な情報ゲームを分析する。さらに,メディアアクセスゲームモデルに基づく分散型最良応答学習アルゴリズムを構築し,ゲームがある条件下でユニークで安定な平衡に収束できることを実証した。さらに,チャネルアクセス遅延と正規化スループットのようないくつかの性能指標を検討し,IEEE802.11pプロトコルと比較して広範な数値解析を行い,重みを考慮しない既存のゲームベースのメディアアクセス制御アルゴリズムを実行した。ネットワークにおける高優先ノードとすべてのノードの性能比較も研究した。最後に,チャネルの性能に及ぼす高優先ノードの割合の影響を解析した。これらの数値結果により,重み係数を導入した後の性能改善を検証した。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 数値解析 ,  正規化 ,  アルゴリズム ,  学習アルゴリズム ,  優先度 ,  ネットワーク ,  スループット ,  チャネル ,  *ゲーム
準シソーラス用語： 重み係数 ,  性能比較 ,  性能指標 ,  情報へのアクセス ,  メディアアクセス制御 ,  VANET , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  電話・データ通信・交換一般  (ND11010T)

タイトルに関連する用語 (2件)： 優先 ,  MAC