Influence of Channel Fading and Capture for Performance Evaluation in Vehicular Communications
Notice bibliographique
Résumé
Autonomy and intelligent transportation systems (ITSs) have recently received increased interest for vehicular ad hoc networks (VANETs). In addition, the impending 5G and 6G technologies will result in substantial advancements for VANETs. The IEEE 802.11p summarizes specifications of physical (PHY) and medium access control (MAC) layers for VANETs. Although IEEE 802.11p MAC performance has been investigated, analytical methods need improvement. Bit error and channel capture influence the performance of vehicular communications in real-world transmission. These effects are investigated separately in previous works. In this article, an extensive study is provided that integrates these two major factors. In VANETs, the influence of channel fading and capture on IEEE 802.11p is investigated analytically using a Markov chain model. For Nakagami-m, Rayleigh, and Rician fading channels, performance-impacting factors are considered, and the relationships between parameters as well as performance metrics are derived. The probability of unsuccessful and successful transmission, outage probability, probability of frame capture, throughput, bit error rate (BER), and delay terms are attained. Moreover, simulation results are provided, which verify analytical studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».