Digital-Twin-Empowered Interference Management for Multihop Internet of Vehicles Networks Over Millimeter Wave Bands
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Internet of Vehicles (IoV) generates massive data traffic and demands reliable end-to-end connectivity to achieve multi-Gbps throughput between vehicles and roadside units. Millimeter-wave (mmWave) bands, with their abundant bandwidth, are promising for high-throughput IoV networks. However, in this context, significant propagation losses, intermittent line-of-sight availability, and dynamic topology changes due to vehicle mobility present critical challenges. This article introduces resource allocation for vehicular networks (<inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$\textsf {RAVEN}$ </tex-math></inline-formula>), a centralized resource management framework designed to address these challenges effectively. <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$\textsf {RAVEN}$ </tex-math></inline-formula> leverages a digital twin network (DTN) to optimize the end-to-end system capacity of multihop mmWave IoV networks by effectively managing co-channel interference among vehicles. <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$\textsf {RAVEN}$ </tex-math></inline-formula> comprises the following three steps: 1) a channel prediction step that utilizes DTN’s awareness of vehicular mobility and environmental contexts to predict site-specific channel gains for vehicular communication links; 2) a clustering step that partitions vehicles into nonoverlapping clusters, allowing vehicles within each cluster to share the same mmWave channel for data transmission, while simultaneously reducing co-channel interference; and 3) a multihop connectivity optimization step that provides a connected vehicular networking topology by jointly optimizing vehicle-to-vehicle and vehicle-to-infrastructure connectivity using a graph theory approach. A proof-of-concept of <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$\textsf {RAVEN}$ </tex-math></inline-formula> is developed by implementing a DTN on the Microsoft Azure Digital Twins platform while integrating real-world vehicular mobility traces, edge-cloud collaboration, and parallel computing. Extensive simulations demonstrate that <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$\textsf {RAVEN}$ </tex-math></inline-formula> outperforms several benchmark schemes, and offers scalability and near real-time decision-making capabilities for managing interference in large-scale IoV networks.
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.
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 | 0,001 | 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