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Enregistrement W4399855198 · doi:10.18280/isi.290315

A Comprehensive Survey on Challenges and Issues in V2X and V2V Communication in 6G Future Generation Communication Models

2024· article· en· W4399855198 sur OpenAlexvenueno aff
Spandana Mande, Nandhakumar Ramachandran

Notice bibliographique

RevueIngénierie des systèmes d information · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData scienceComputer sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The latest generation of technologies for Information and Communication Technologies (ICT) with V2V that links multiple vehicle to each other and Vehicle to Everything (V2X) links vehicles to every other object in the world.In addition to making travel more pleasant and secure, it also has far-reaching implications for enhancing traffic efficiency, decreasing pollution, and lowering accident rates with better resource utilization levels.V2X applications raise concerns regarding traffic safety and data security that have not yet been thoroughly assessed, as the technology is still in its infancy.There needs to be extensive testing and verification of the technology before it can be released to the public.As the quantity of vehicles on the highway continues to rise, vehicular networks must contend with new difficulties, including volatility, diversity, and scale.Collective Perception (CP) refers to the sharing of sensor data in V2X communication.V2X-capable stations, such as autos, vulnerable road users, and Roadside Units (RSUs), can enhance traffic safety and efficiency in VANETs by exchanging lists of detected items inside the designated frequency band.This process also helps optimize resource consumption.Position, direction, and speed are just few of the qualities that describe an object for the sake of traffic safety.Additional stringent requirements for cellular-based vehicular networks include low latency, high reliability, and excellent spectrum efficiency with high life time.When the life time of connected autonomous vehicles finally arrives, there will be a plethora of innovative uses in a wide range of transportation settings and scenarios.A V2X and V2V communication networks that are both to make this great idea come true, we need computers that are very smart and can handle the very fast, very reliable, low-latency transfer of huge amounts of data.6G communication technologies are poised to meet the requirements of next-gen V2X.In this research, a variety of enabling technologies, such as novel data sources, algorithms, and system architectures for V2V, V2X data transmissions, securing the data and communicating with other vehicles and RSUs are discussed.This research is helpful for numerous research scholars, academicians and industry experts for getting complete information of the working of available models and their limitations, so that innovative models can be designed with better efficiency.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,211
Score d'incertitude au seuil0,814

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2024
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Résumé présentoui

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