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Enregistrement W4400770872 · doi:10.1109/jiot.2024.3429517

A C-V2X Mode 4 and 802.11p-Based Resource Selection Scheme for Intraplatoon Message Delivery

2024· article· en· W4400770872 sur OpenAlexaff
Jun Zheng, Bingying Wang, Cheng Li

Notice bibliographique

RevueIEEE Internet of Things Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Networks and Protocols
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Key Research and Development Program of China
Mots-clésComputer scienceScheme (mathematics)Computer networkSelection (genetic algorithm)Resource management (computing)Mode (computer interface)IEEE 802.11pResource (disambiguation)TelecommunicationsWirelessVehicular ad hoc networkWireless ad hoc network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article proposes a cellular vehicle-to-everything (C-V2X) mode 4 and 802.11p-based resource selection (eInP-RS) scheme for efficient intraplatoon message delivery. The proposed eInP-RS scheme is intended to improve the delivery performance of cooperative awareness messages (CAMs) and decentralized environmental notification messages (DENMs) within a platoon. To achieve this goal, it allows each vehicle to transmit CAM and DENM packets on a C-V2X channel (CH1) and an 802.11p channel (CH2), separately, and introduces four mechanisms to enhance the standardized sensing-based semi-persistent scheduling (SPS) scheme. A contention window (CW) size adjustment mechanism is introduced to enable a vehicle to adjust its CW size according to the information it collects on CH1 in order to avoid potential packet collisions on CH2; a resource partition mechanism is introduced to divide frequency-time resources in a selection window into two sets in order for vehicles moving in opposite directions to select different resources and thus avoid potential merging collisions on CH1; an intraplatoon cooperation mechanism is introduced to enable a platoon leader to know the resource and channel occupation information of the platoon’s hidden nodes on CH1 and CH2; and a packet collision detection mechanism is used to enable a nonplatoon vehicle to detect packet collisions occurring on both channels after a lane-changing maneuver to avoid potential merging collisions. Simulation results show that the proposed eInP-RS scheme outperforms the standardized sensing-based SPS scheme in terms of the CAM/DENM delivery ratio and average DENM delivery delay of a platoon vehicle.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,914
Score d'incertitude au seuil0,612

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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