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J-GLOBAL ID:202202214766332534   整理番号:22A0631308

協調エッジ計算可能車両ネットワークにおける社会的予測ベースハンドオーバ【JST・京大機械翻訳】

Social Prediction-Based Handover in Collaborative-Edge-Computing-Enabled Vehicular Networks
著者 (5件):
資料名:
巻:号:ページ: 207-217  発行年: 2022年 
JST資料番号: W2444A  ISSN: 2329-924X  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)
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協調エッジコンピューティング(CEC)は,隣接領域に分布する異種資源の協調と統合を実現し,全体の資源利用効率を増加させる。セルビヒクル・ツー・バーテイング(C-V2X)と専用の短範囲通信(DSRC)を含む,異なるアクセスソリューションから成るCEC支援異種車両ネットワークにおいて,良好なネットワーク接続は,エッジ資源へのタイムリーなアクセスを保証することができる。車両のための安定で高品質のネットワーク接続を維持する方法は重要な問題である。従来の受信信号強度(RSS)ベースのハンドオーバ方式によって,車両は,データパケット損失につながる厳しいピンポン効果および直接ハンドオーバ故障さえ遭遇する可能性がある。本論文では,車両の高速運動と絶えず変化するネットワーク環境に起因する頻繁なハンドオーバ問題を克服するために,軌道予測ベースのハンドオーバ方式を提案した。このスキームにおいて,各候補ネットワークカバレッジにおける車両滞在の滞在時間は,社会的長い短期メモリ(社会的-LSTM)ベースの予測モデルを通して得られる。信号強度,利用可能な帯域幅,およびコストと共に,時間も,ハンドオーバ決定属性パラメータとして取り入れた。シミュレーション結果は,提案した方式が効果的にハンドオーバの数を減らすことができることを示した。Copyright 2022 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):
分類
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計算機網  ,  信号理論 
タイトルに関連する用語 (5件):
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