Travel Matrix Enabled Delta-Based Roadside Units Deployment for Vehicular Ad Hoc Networks: A Case of Kigali City
Notice bibliographique
Résumé
Placements of Road Side Units (RSUs) are an important issue of vehicular networks in urban areas. The merged cost of procurement, installation, and maintenance of intelligent RSUs is high, and therefore, cost-effective deployment strategies are necessary. In this article, we propose a scheme that optimally deploys intelligent roadside units using a travel matrix scheme based on the classical delta strategy where urban vehicles are involved in RSUs communication in the course of their travel times. Four (4) vehicular communication modes are studied, namely, (a) travel matrix based on delta RSUs deployment communication, (b) road intersection-based RSUs deployment communication, (c) road segmentation, and (d) free vehicle-to-vehicle communication. A baseline algorithm is suggested to determine the optimal locations of RSUs in terms of their geographical positions. A travel matrix technique is proposed to trace vehicles’ routeways and travel times in some points of interest (POI). Our intention is to seek an approach that reduces the required number of RSUs and ensures greater network performance effectiveness in terms of packets delivery ratio, throughput, message delay, and jitter; from our study, travel matrix delta-based placement of RSUs becomes the best in our case study scenario. The simulation results indicate that the travel matrix deployment is a suitable deployment scheme in the case study area since it can reduce the number of RSUs while enhancing the vehicular communication abilities under different vehicle density scenarios.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».