在车辆自组织网中,针对安全消息广播的有效覆盖及竞争冲突问题,本文提出了基于概率及退避等待的广播机制(VANET Broadcast Mechanism based on Probability and Backoff,VBM-PB).该机制隶属于接受者机制,其复杂度低并且具有完全分布式...在车辆自组织网中,针对安全消息广播的有效覆盖及竞争冲突问题,本文提出了基于概率及退避等待的广播机制(VANET Broadcast Mechanism based on Probability and Backoff,VBM-PB).该机制隶属于接受者机制,其复杂度低并且具有完全分布式计算特性.VBM-PB将车辆的地理位置信息和节点负载结合,计算各节点潜在的转发概率;构造概率转发函数并设计自适应退避等待方案,减少网络中数据包冗余、降低节点间数据发送冲突并保障消息覆盖率;利用超时重传机制确保消息发送的可靠性.仿真表明,VBM-PB与经典的几种广播机制相比,在数据包渗透速度、转发节点所占比例以及消息传输时延上均具有更好的性能.展开更多
在基于蜂窝通信演进形成的车用无线通信技术(Cellular-Vehicle to everything,C-V2X)场景下,基站作为多接入边缘计算(Multi-access Edge Computing,MEC)边缘缓存节点可提高用户获取数据的效率,但其缓存容量有限.因此,C-V2X中如何准确预...在基于蜂窝通信演进形成的车用无线通信技术(Cellular-Vehicle to everything,C-V2X)场景下,基站作为多接入边缘计算(Multi-access Edge Computing,MEC)边缘缓存节点可提高用户获取数据的效率,但其缓存容量有限.因此,C-V2X中如何准确预测缓存请求内容成为待解决的重要问题.本文从文件请求的时变性出发,针对实际的城市场景,采用Simulation of Urban MObility(SUMO)对交通流进行建模;其次,通过采集实际网站分时分类的点击量数据,并根据各路段交通流规律进行预处理,构建用户请求模型;最后,利用Long Short-Term Memory(LSTM)深度学习模型进行训练,预测各基站的文件请求.仿真结果表明,在网易新闻流行度分布和请求间隔分布形成的文件请求下,vanillaLSTM模型对娱乐类型数据集预测时的均方根误差在1.3左右.展开更多
文摘在车辆自组织网中,针对安全消息广播的有效覆盖及竞争冲突问题,本文提出了基于概率及退避等待的广播机制(VANET Broadcast Mechanism based on Probability and Backoff,VBM-PB).该机制隶属于接受者机制,其复杂度低并且具有完全分布式计算特性.VBM-PB将车辆的地理位置信息和节点负载结合,计算各节点潜在的转发概率;构造概率转发函数并设计自适应退避等待方案,减少网络中数据包冗余、降低节点间数据发送冲突并保障消息覆盖率;利用超时重传机制确保消息发送的可靠性.仿真表明,VBM-PB与经典的几种广播机制相比,在数据包渗透速度、转发节点所占比例以及消息传输时延上均具有更好的性能.
文摘在基于蜂窝通信演进形成的车用无线通信技术(Cellular-Vehicle to everything,C-V2X)场景下,基站作为多接入边缘计算(Multi-access Edge Computing,MEC)边缘缓存节点可提高用户获取数据的效率,但其缓存容量有限.因此,C-V2X中如何准确预测缓存请求内容成为待解决的重要问题.本文从文件请求的时变性出发,针对实际的城市场景,采用Simulation of Urban MObility(SUMO)对交通流进行建模;其次,通过采集实际网站分时分类的点击量数据,并根据各路段交通流规律进行预处理,构建用户请求模型;最后,利用Long Short-Term Memory(LSTM)深度学习模型进行训练,预测各基站的文件请求.仿真结果表明,在网易新闻流行度分布和请求间隔分布形成的文件请求下,vanillaLSTM模型对娱乐类型数据集预测时的均方根误差在1.3左右.
