A Secure Cooperative Approach for Nonline-of-Sight Location Verification in VANET
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In vehicular ad hoc networks (VANETs), network services and applications (e.g., safety messages) require an exchange of vehicle and event location information. The data are exchanged among vehicles within each vehicle's respective radio communication range through direct communication. In reality, direct communication is susceptible to interference and blocked by physical obstacles, which prevent the proper exchange of information about localization information. Obstacles can create a state of nonline of sight (NLOS) between two vehicles, which restricts direct communication even when corresponding vehicles exist within each other's physical communication range, thus preventing them from exchanging proper data and affecting the localization services' integrity and reliability. Dealing with such obstacles is a challenge in VANETs as moving obstacles such as trucks are parts of the network and have the same characteristics of a VANET node (e.g., high-speed mobility and change of driving behavior). In this paper, we present a location verification protocol among cooperative neighboring vehicles to overcome an NLOS condition and secure the integrity of localization services for VANETs. The simulation results showed improvement in neighborhood awareness under NLOS conditions. A solution such as that we propose will help to maintain localization service integrity and reliability.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle