自動車インターネットにおけるM2M通信のためのAI支援トラヒック制御方式【JST・京大機械翻訳】

Zhang Haijun; Jiang Minghui; Liu Xiangnan; Long Keping; Leung Victor C. M.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202214966518477 整理番号：22P0327926

自動車インターネットにおけるM2M通信のためのAI支援トラヒック制御方式【JST・京大機械翻訳】

AI-aided Traffic Control Scheme for M2M Communications in the Internet of Vehicles

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発行年： 2022年03月05日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月12日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

車両(IoV)のインターネットにおけるデータ伝送の急速な成長のため,アクセス輻輳を効果的に軽減できる発見スキームが重要な課題となっている。最近,多くの交通制御方式が研究されている。それにもかかわらず,トラヒックのダイナミックスと,異なるIoVアプリケーションの不均一要求は,ほとんどの既存の研究において考慮されておらず,それはランダムアクセス資源割当てにとって重要である。本論文では,ハイブリッドトラヒック制御スキームを考察し,それに取り組むために,近位ポリシー最適化(PPO)法を使用した。最初に,IoV装置を遅延特性に基づく様々なクラスに分割した。成功率制約によるパケットの成功した伝送を最大化する目標を確立した。次に,最適化目標を,Markov決定プロセス(MDP)モデルに変換した。最後に,アクセスクラスバーリング(ACB)因子を,成功したアクセス装置の数を最大化するためにPPO方法に基づいて得た。既存の方式と比較して,成功したイベントと遅れに関する提案アルゴリズムの性能を,シミュレーションによって検証する。【JST・京大機械翻訳】

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