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J-GLOBAL ID:202102290892273842   整理番号:21A0447929

バック状況認識強化のための5GシステムにおけるMECの利用【JST・京大機械翻訳】

Leveraging MEC in a 5G System for Enhanced Back Situation Awareness
著者 (9件):
資料名:
巻: 2020  号: LCN  ページ: 309-320  発行年: 2020年 
JST資料番号: W2441A  資料種別: 会議録 (C)
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:
抄録/ポイント
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5Gは,以前に認識できない新しい使用事例とビジネスモデルを導入する可能性を開く。公共安全の文脈において,5Gは緊急管理の間,ミッション成功と状況認識を強化するための莫大な機会を提供する。本論文では,その存在と到達時間を示す,接近する緊急車両の車両への早期警戒/通知を可能にする,バックシチュエーションアウェアネス(BSA)アプリケーションを紹介した。このような応用は,緊急車両のための安全回廊を安全に,そして,不燃に通すための安全回廊を創り出すのに十分な時間を与えることが期待される。5G移動通信システムを補完するマルチアクセス・エッジコンピューティング(MEC)システムの,システムおよび応用設計の詳細を提供した。アプリケーションの評価を,データ測定を用いて提供し,ETSI C-ITSプロトコルメッセージに基づく推定時間(ETA)の計算と通知の精度を示した。Copyright 2021 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】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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図形・画像処理一般  ,  パターン認識 
タイトルに関連する用語 (5件):
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