2016-Centralized and Localized Data Congestion Control Strategy for Vehicular Ad Hoc Networks

该论文提出了一种结合集中和分布式的Vehicular Ad Hoc Networks(VANETs)数据拥塞控制策略,利用RSU进行机器学习聚类算法,以降低十字路口的通信冲突和数据丢失。通过信道利用率检测拥塞,使用K-means算法对信息进行聚类,并调整通信参数来优化传输效率。

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《Centralized and Localized Data Congestion Control Strategy for Vehicular Ad Hoc Networks Using a Machine Learning Clustering Algorithm》发表于2016年的IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems,由Nasrin Taherkhani 和Samuel Pierre 编写

摘要

在城市环境中,十字路口是关键的位置,因为大部分交通事故和死伤的人员都发生在这里。VANETs可以通过向车辆发送报警信息来减少交通事故。但是VANETs的性能还需要提升特别是在向目的地传输安全信息的时候。其中数据拥塞控制就是解决数据包丢失和延迟的有效方式。

这篇论文提出了一个集中和本地式的数据拥塞控制策略,使用到了路边设备(RSU)。这一策略包括三个方面,分别是检测拥塞,聚类信息和控制数据拥塞。其中使用信道使用率作为检测拥塞的标准。信息被收集过滤,然后使用机器学习K-means算法,根据信息的尺寸、有消息、类型进行聚类。数据拥塞控制单元决定各个类别的传输范围和速率、通信窗口和仲裁帧间间隔的合适值。最后,十字路口的RSU设备将这些通信参数的值发送给停在红灯前的车辆来减少数据冲突。

介绍

这一部分主要描写了车联网的重要用途(节省油耗、减少车辆碰撞等’),VANETs中数据应用的分类(安全应用、便利性应用、商业营业),十字路口的重要性和十字路口易发生数据拥塞,控制数据拥塞方法的分类(基于速率、基于能量、基于CSMA/CA、基于目标优选和调度、混合策略)和它们的优缺点。

本文的方法属于混合策略,策略运行在每个十字路口的RSU中,最终控制方法在每个车辆上&

内容概要:本文详细介绍了DirectX修复工具的功能及其重要性。DirectX是微软开发的多媒体编程接口,广泛应用于游戏开发、多媒体播放和工业设计等领域。它包含Direct3D、Direct2D、DirectInput、DirectSound和DXGI等多个组件,这些组件协同工作,为多媒体应用提供全面支持。然而,由于软件安装与卸载、驱动程序更新、系统升级、病毒攻击和硬件故障等因素,DirectX可能出现问题,导致游戏或软件无法启动、画面显示异常、音频问题等。DirectX修复工具通过全面检测、智能修复、备份与还原、解决关键错误等功能,帮助用户快速准确地修复这些问题,确保系统恢复正常运行。文中还详细讲解了修复工具的不同版本(标准版、增强版、在线修复版)的特点,以及使用过程中可能遇到的问题及解决方法。 适合人群:适用于所有使用Windows操作系统的用户,尤其是游戏玩家和多媒体软件用户。 使用场景及目标:①帮助用户解决因DirectX故障导致的游戏无法启动、画面显示异常、音频问题等;②确保多媒体应用正常运行,避免图形显示错误、色彩异常等问题;③为不具备专业知识的普通用户提供便捷的修复方案。 其他说明:使用DirectX修复工具时,用户应确保下载来源的安全性,保持修复过程的稳定性,并可在必要时尝试多次修复或更换其他修复工具。此外,文中还提供了详细的使用教程,包括下载渠道、安装与解压、运行与检测、查看结果与修复以及诊断功能的使用,帮助用户更好地理解和操作修复工具。
内容概要:本文综述了电能质量扰动(PQDs)检测与识别的研究现状。随着新能源发电的快速发展,PQDs问题日益严重。文章梳理了当前研究中的关键问题,包括信号特征检测精度不足、特征选择冗余及扰动类型识别能力有限等。详细阐述了基于先进信号处理技术的特征检测方法、智能算法的特征提取策略以及深度学习模型的分类识别技术,分析了各类方法的优缺点。最后指出了当前研究中存在的问题,并对未来发展趋势进行了展望。此外,文章还提供了详细的代码实现,涵盖了从信号生成、特征提取到基于深度学习的分类识别,再到结果分析与可视化的全过程。 适合人群:具备一定电能质量基础知识和编程能力的研发人员、研究生及以上学历的电力系统研究人员。 使用场景及目标:①适用于电力系统监测与维护部门,帮助其提升对电能质量扰动的检测与识别能力;②为高校和科研机构提供理论依据和技术支持,推动相关领域的学术研究;③为企业研发团队提供实用的技术方案,助力开发更高效的电能质量监测产品。 其他说明:本文不仅提供了理论分析,还通过具体代码实现了多种先进的检测与识别方法,包括但不限于小波变换、FFT、STFT、CNN、LSTM等。这些方法能够有效应对实际应用中的复杂情况,如高噪声环境下的信号处理、多类型扰动的精确分类等。同时,文中还探讨了未来的研究方向,如基于Transformer的端到端识别架构、结合物理约束的深度学习、边缘计算部署优化等,为后续研究提供了有价值的参考。
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