차량 애드 혹 네트웍 (VANET)은 모바일 애드혹 네트워크의 일종으로써 차량 간의 임시적인 통신을 가능케 한다. VANET의 모바일 노드는 네트웍의 일원으로 참여하면서 에너지와 자원을 사용한다. 몇몇의 노드는 다른 노드와 협력하는 대신에 자신의 이득만을 취하려고 하는 이기성을 가지고 있다. 이러한 이기성을 가진 노드들로 인해 데이터 접근성과 네트웍의 효율성이 감소하게 된다. 이 논문에서는 새로운 기법인 VANET 그룹에서 이기성을 갖고있는 노드를 제거하는 Friendship-VaR을 제안한다. Friendship-VaR은 이기성을 갖고있는 노드를 제거하고 믿을 수 있는 노드들간에 데이터 공유를 가능케 한다. Friendship-VaR는 간단한 데이터 교환을 통해 노드의 이기성 여부를 결정한다. 실험 결과는 제안한 기법이 기존의 기법에 비해 데이터 접근성이 좋아짐을 보여준다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권1호
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pp.41-60
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2018
Recently, road traffic congestion is becoming a serious urban phenomenon, leading to massive adverse impacts on the ecology and economy. Therefore, solving this problem has drawn public attention throughout the world. One new promising solution is to take full advantage of vehicular ad hoc networks (VANETs). In this study, we propose a new traffic congestion detection and quantification method based on vehicle clustering and fuzzy assessment in VANET environment. To enhance real-time performance, this method collects traffic information by vehicle clustering. The average speed, road density, and average stop delay are selected as the characteristic parameters for traffic state identification. We use a comprehensive fuzzy assessment based on the three indicators to determine the road congestion condition. Simulation results show that the proposed method can precisely reflect the road condition and is more accurate and stable compared to existing algorithms.
Khan, Latif Ullah;Khattak, M. Irfan;Khan, Naeem;Khan, Atif Sardar;Shafi, M.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제3권3호
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pp.142-152
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2014
Vehicular Ad-hoc Networks (VANETs) are comprised of wireless mobile nodes characterized by a randomly changing topology, high mobility, availability of geographic position, and fewer power constraints. Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) is a promising candidate for the physical layer of VANET because of the inherent characteristics of the spectral efficiency and robustness to channel impairments. The susceptibility of OFDM to Inter-Carrier Interference (ICI) is a challenging issue. The high mobility of nodes in VANET causes higher Doppler shifts, which results in ICI in the OFDM system. In this paper, a frequency domain com-btype channel estimation was used to cancel out ICI. The channel frequency response at the pilot tones was estimated using a Least Square (LS) estimator. An efficient interpolation technique is required to estimate the channel at the data tones with low interpolation error. This paper proposes a robust interpolation technique to estimate the channel frequency response at the data subcarriers. The channel induced noise tended to degrade the Bit Error Rate (BER) performance of the system. Parallel concatenated Convolutional codes were used for error correction. At the decoding end, different decoding algorithms were considered for the component decoders of the iterative Turbo decoder. A performance and complexity comparison among the various decoding algorithms was also carried out.
Most Vehicular Ad hoc Network (VANET) applications rely heavily on broadcast transmission of traffic related information to all reachable nodes within a certain geographical area. Among various broadcast approaches, flooding is the first broadcasting technique. Each node rebroadcasts the received message exactly once, which results in broadcast storm problems. Some mechanisms have been proposed to improve flooding in Mobile Ad hoc Networks (MANET), but they are not effective for VANET and only a few studies have addressed this issue. We propose two distance-based and timer-based broadcast suppression techniques: 15P(15percent) and slotted 15P. In the first (distance based) scheme, node's transmission range is divided into three ranges (80%,15%and5%). Only nodes within 15% range will rebroadcast received packet. Specific packet retransmission range (15%) is introduced to reduce the number of messages reforwarding nodes that will mitigate the broadcaststorm. In the second (timer-based) scheme, waiting time allocation for nodes within 15% range isused to significantly reduce the broadcaststorm. The proposed schemes are distributed and reliedon GPS information and do not requireany other prior knowledge about network topology. To analyze the performance of proposed schemes, statistics such as link load and the number of retransmitted nodes are presented. Our simulation results show that the proposed schemes can significantly reduce link load at high node densities up to 90 percent compared to a simple broadcast flooding technique.
It is a concern that eco-driving vehicles, because their driving behavior differs from other vehicles due to e.g. e-start, may inhibit smooth traffic flow. Therefore, it is necessary to study the cooperative eco-driving done by a vehicle group, putting "vehicle-to-vehicle communication" and "road-to-vehicle communication" into perspective. Based on these factors, this study aimed to: 1) Analyze fuel consumption rates and driving behaviors of more than one vehicle following an Eco-Driving vehicle. 2) Examine the effect of information on the fuel consumption rate of the preceding vehicles on the following vehicles. As a result, the following findings were obtained: 1) By providing information to multiple following vehicles, the fuel consumption rate of the second vehicle was not lowered, while that of the third one was. 2) It is possible that, when information on fuel consumption of a preceding vehicle is provided to the following one, an inter-vehicular distance is shortened during deceleration to contribute to smooth traffic flow. From the above results, it is suggested that, when targeting a vehicle group, sharing the information on preceding vehicles is effective.
Advancements in automobile industries and the communication technologies caused VANET (Vehicular Ad Hoc NETwork) to evolve to VANET-based clouds before its deployment. It is more likely that VANET clouds will replace the traditional VANET in the deployment phase. It is to be noted that an abrupt deployment is out of question because it would require mass of resources and money to do so; instead incremental deployment is more ideal. In this paper, we aim at the incremental deployment phase of VANET clouds and focus on the well-established public transport networks. Data aggregation is one of the essential aspects in traditional VANET and has been researched for quite long time. However the previously proposed schemes are still controversial. Keeping in mind the time and space prediction of public buses, we leverage these buses as potential aggregators and MG (Mobile Gateways) in VANET clouds. Buses gather cooperative whereabouts information from neighbors, aggregate that information, disseminate it to the neighbor MGs and also send it to the cloud for storage and for services exchange. In our proposed scheme, we believe that the dissemination will be effective and cover most of the urban area since at any instant of time; buses cover most part of the urban areas. Besides, the effective transmission range is higher due to tall buses.
International journal of advanced smart convergence
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제11권2호
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pp.7-12
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2022
Safety and security are the topmost priority in every environment. With the aid of Artificial Intelligence (AI), many objects are becoming more intelligent, conscious, and curious of their surroundings. The recent scientific breakthroughs in autonomous vehicular designs and development; powered by AI, network of sensors and the rapid increase of Internet of Things (IoTs) could be utilized in maintaining safety and security in our environments. AI based on deep learning architectures and models, such as Deep Neural Networks (DNNs), is being applied worldwide in the automotive design fields like computer vision, natural language processing, sensor fusion, object recognition and autonomous driving projects. These features are well known for their identification, detective and tracking abilities. With the embedment of sensors, cameras, GPS, RADAR, LIDAR, and on-board computers in many of these autonomous vehicles being developed, these vehicles can properly map their positions and proximity to everything around them. In this paper, we explored in detail several ways in which these enormous features embedded in these autonomous vehicles, such as the network of sensors fusion, computer vision and natural image processing, natural language processing, and activity aware capabilities of these automobiles, could be tapped and utilized in safeguarding our lives and environment.
본 논문은 RSU 통신 범위 밖에서 요청 차량에게 콘텐츠를 전달하기 위해 최적의 릴레이 후보를 찾는 알고리즘으로 더 효율적인 릴레이 방안을 제시한다. 최근 차량 네트워크에서 사용자의 콘텐츠 이용의 불편함을 줄이기 위하여 지연 시간과 트래픽을 감소시키기 위해 사전 캐싱을 사용하기 위한 연구가 되어오고 있다. 따라서, 주변에 있는 차량을 이용하여 콘텐츠를 릴레이 하는 방안으로 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 RSU 통신 범위 밖에서 요청 차량에게 콘텐츠를 전달하기 위해 최적의 릴레이 후보를 찾는 알고리즘을 기반으로 추가적인 릴레이를 하여 콘텐츠를 전달하는 방안을 제시한다. 시뮬레이션은 NS-3 로 진행되었으며 성능 결과에서 제안 방안을 통해 릴레이 양은 증가하고, 딜레이는 감소하였다.
차량 간의 애드훅 네트워크 (VANET)은 모바일 애드훅 네트워크 (MANET)의 일종으로 차량 간의 무선 링크를 통하여 임시적인 정보 전송을 가능케 한다. VANET에서는 차량이 하나의 노드로 참여하면서 정보를 전송한다. 하지만 차량은 빠르게 이동하기 때문에 빈번하게 연결이 끊기게 된다. 이렇게 빈번하게 연결이 끊기기 때문에 차량의 데이터 접근성이 떨어지게 된다. 기존 연구에서는 모바일 애드훅 네트워크 환경에서 데이터 복제본 할당 기법을 통하여 노드의 데이터 접근성을 향상시키고자 하였다. 하지만 기존 연구에서 제안한 중앙 집중식 그룹 방법은 차량 간의 애드훅 네트워크에서는 빠르게 이동하는 차량 때문에 적합하지 않다. 본 연구에서는 데이터 복제본 할당을 분산적인 그룹 방법으로 할 수 있는 TBG (Tree Based Grouping)기법을 제안한다. 노드 자신 만의 TBG를 형성하여 연결의 안정성을 기반으로 데이터 복제본을 할당하여 데이터 접근성을 향상시킨다. 실험 평가를 통해 기존 기법에 비해 데이터 접근성이 크게 향상됨을 보여준다.
ITS(Intelligent Traffic System) 통신을 위한 국제표준인 IEEE WAVE(Wireless Access for Vehicular Environment) 규격은 핸드오버 기능을 제공하지 않는다. 본 논문에서는 IEEE WAVE 기반의 고속도로 통신 네트워크에서 웹 페이지, CCTV 동영상 비디오클립 등의 멀티미디어 기반 서비스를 제공하기 위한 능동적(proactive) 핸드오버 프로토콜을 제안한다. 제안하는 핸드오버 프로토콜은 핸드오버 시작 전에 기존의 RSU에게 범위 이탈을 알림으로써 OBU(On-Board Unit)로 향하는 데이터를 다음 RSU로 전달하여 사전캐싱을 하도록 한 후, OBU의 범위내 진입시 최종적으로 OBU에게 전송하여 핸드오버 과정을 완료한다. 시뮬레이션을 통해 본 핸드오버 프로토콜이 처리량과 전송성공률 그리고 핸드오버 지연시간 측면에서 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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