SDN Enabled 5G-VANET: Adaptive Vehicle Clustering and Beamformed Transmission for Aggregated Traffic
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
With the anticipated arrival of autonomous vehicles, supporting vehicle generated data traffic due to the dramatically increased use of in-vehicle mobile Internet access will become extremely challenging in 5G-based vehicular networks. This is mainly due to the high mobility of vehicles on the road and the high complexity of 5G HetNets. In order to support the increasing traffic and improve Het- Net management, an SDN enabled 5G VANET is proposed in this article, where neighboring vehicles are clustered adaptively according to real-time road conditions using SDN's global information gathering and network control capabilities. With proposed dual cluster head design and dynamic beamforming coverage, both trunk link communication quality and network robustness of vehicle clusters are significantly enhanced. Furthermore, an adaptive transmission scheme with selective modulation and power control is proposed to improve the capacity of the trunk link between the cluster head and base station. With cooperative communication between the mobile gateway candidates, the latency of traffic aggregation and distribution is also reduced. Computer simulation results show that the proposed design substantially improved 5G users' bit error rate and trunk link throughput rate.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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