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J-GLOBAL ID：202002285086990842   整理番号：20A0581397

エッジインテリジェンスによるセルラ支援自動運転のための大容量データ配布【JST・京大機械翻訳】

Large-volume data dissemination for cellular-assisted automated driving with edge intelligence

著者 (5件)： Liu Luning (Beijing Laboratory of Advanced Information Networks, and Beijing Key Laboratory of Network System Architecture and Convergence, School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Lu Zhaoming (Beijing Laboratory of Advanced Information Networks, and Beijing Key Laboratory of Network System Architecture and Convergence, School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Wang Luhan (Beijing Laboratory of Advanced Information Networks, and Beijing Key Laboratory of Network System Architecture and Convergence, School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Chen Xin (Beijing Laboratory of Advanced Information Networks, and Beijing Key Laboratory of Network System Architecture and Convergence, School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Wen Xiangming (Beijing Laboratory of Advanced Information Networks, and Beijing Key Laboratory of Network System Architecture and Convergence, School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China)
資料名： Journal of Network and Computer Applications  (Journal of Network and Computer Applications)
巻： 155  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0842A  ISSN： 1084-8045  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自動運転は,安全で便利で効率的な輸送システムのための潜在的技術として出現する。高精細(HD)地図のような大容量データ普及による自律的車両を支援するために,セルラネットワークはインターネットアクセス能力を有する車両を提供するためにより不可避になる。しかしながら,無線帯域幅のボトルネックと車両の高い移動性のために,セルラネットワークによって支援された効率的なデータ普及は挑戦的な課題である。本研究では,与えられた遅延限界内でのセル支援自動駆動に対する大容量データ普及問題を検討した。最初に,中継車両の収集により,基地局から目標車両へのデータを伝送するデータ配信方式を設計した。第二に,車両移動度パターンと消去符号化を考慮することにより,新しいユーザ満足モデルを導出し,データ普及を最適化問題に定式化した。次に,このNP困難問題を解決するために,エッジ知能による低複雑性動的プログラミングベースのデータ普及解法を提案した。最後に,広範なシミュレーションを行うことにより,セルラ支援自動駆動に対する提案データ普及方式の有効性を,CPLEXに基づく最適解および他の従来方式と比較して実証した。Copyright 2020 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： NP困難 ,  *自動運転 ,  帯域幅 ,  最適化問題 ,  動的計画法 ,  有効性 ,  移動度 ,  交通システム ,  基地局 ,  定式化
準シソーラス用語： 最適解 ,  データ配信 ,  ワイヤレス ,  セルラーネットワーク ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： セルラ支援自動運転 ,  エッジコンピューティング ,  データ配布 ,  リレー車両

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  通信網  (ND07030A)

タイトルに関連する用語 (5件)： エッジ ,  インテリジェンス ,  支援 ,  大容量データ ,  配布