Численный анализ математической модели кластерной V2X-системы
https://doi.org/10.31854/1813-324X-2023-9-1-14-23
Аннотация
В статье проводится анализ результатов численного моделирования информационных процессов в автомобильных самоорганизующихся сетях (VANETs). Приведен обзор работ, посвященных кластеризации и кэшированию данных при работе с Vehicle-to-Everything (V2X) системами. В качестве метрики выбрана L1-метрика из-за ее активного использования в городах с современной застройкой. Рассмотрены два подхода к описанию и оценке эффективности взаимодействия граничных устройств в традиционной конфигурации и с использованием кластерной схемы с общим кэшем. Построена математическая модель и проведен анализ ее эффективности. Показано, что внедрение новых стандартов IEEE 802.11bd позволит увеличить долю обслуженных устройств, тем самым будет сокращена общая задержка вычислений, что позволит повысить эффективность работы V2X-системы. Результаты исследования могут быть использованы при проектировании и развертывании автоматизированых систем управления дорожным движением в городах.
Об авторах
П. В. Плотников
Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича
Россия
Россия
кандидат физико-математических наук, доцент кафедры высшей математики Санкт-Петербургского государственного университета телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича
А. Г. Владыко
Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича
Россия
Россия
кандидат технических наук, доцент, декан факультета фундаментальной подготовки Санкт-Петербургского государственного университета телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича
Список литературы
1. Cisco Visual Networking Index: Global Mobile Data Traffic Forecast Update, 2015–2020. White Paper. San Jose: Cisco, 2016.
2. Abbas N., Zhang Y., Taherkordi A., Skeie T. Mobile Edge Computing: A Survey // IEEE Internet of Things Journal. 2018. Vol. 5. Iss. 1. PP. 450‒465. DOI:10.1109/JIOT.2017.2750180
3. Brehon-Grataloup L., Kacimi R., Beylot A.L. Mobile edge computing for V2X architectures and applications: A survey // Computer Networks. 2022. Vol. 206. P. 108797. DOI:10.1016/j.comnet.2022.108797
4. Vladyko A., Khakimov A., Muthanna A., Ateya A.A., Koucheryavy A. Distributed Edge Computing to Assist Ultra-Low-Latency VANET Applications // Future Internet. 2019. Vol. 11. Iss. 6. P. 128. DOI:10.3390/fi11060128
5. Vladyko A., Elagin V., Spirkina A., Muthanna A., Ateya A.A. Distributed Edge Computing with Blockchain Technology to Enable Ultra-Reliable Low-Latency V2X Communications // Electronics. 2022. Vol. 11. Iss. 2. P. 173. DOI:10.3390/electronics11020173
6. Плотников П.В., Владыко А.Г. Минимизация задержек при взаимодействии граничных устройств с использованием кластеризации в сетях VANETs // Труды учебных заведений связи. 2022. Т. 8. № 2. С. 6‒13. DOI:10.31854/1813-324X-2022-8-2-6-13
7. Аль-Свейти М.А.М., Волков А.Н., Мутханна А.С.А. Проблемы и требования для реализации технологии V2X // Информационные технологии и телекоммуникации. 2020. Т. 8. № 3. С. 20–26. DOI:10.31854/2307-1303-2020-8-3-20-26
8. Dziyauddin R.A., Niyato D., Luong N.C., Izhar M.A.M., Hadhari M., Daud S. Computation Offloading and Content Caching Delivery in Vehicular Edge Computing: A Survey // Computer Networks. 2021. Vol. 197. P. 108228. DOI:10.1016/j.comnet.2021.108228
9. You C., Huang K., Chae H., Kim B.H. Energy-Efficient Resource Allocation for Mobile-Edge Computation Offloading // IEEE Transactions on Wireless Communications. 2017. Vol. 16. Iss. 3. PP. 1397‒1411. DOI:10.1109/TWC.2016.2633522
10. Ren J., Yu G. He Y., Li G.Y. Collaborative Cloud and Edge Computing for Latency Minimization // IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2019. Vol. 68. Iss. 5. PP. 5031‒5044. DOI:10.1109/TVT.2019.2904244
11. Chen X., Jiao L., Li W., Fu X. Efficient Multi-User Computation Offloading for Mobile-Edge Cloud Computing // IEEE/ACM Transactions on Networking. 2016. Vol. 24. Iss. 5. PP. 2795‒2808. DOI:10.1109/TNET.2015.2487344
12. Bernardini C., Silverston T., Festor O. MPC: Popularity-based caching strategy for content centric networks // Proceedings of the International Conference on Communications (ICC, Budapest, Hungary, 09‒13 June 2013). IEEE, 2013. PP. 3619–3623. DOI:10.1109/ICC.2013.6655114
13. Perabathini B., Baştuğ E., Kountouris M., Debbah M., Conte A. Caching at the edge: A green perspective for 5G networks // Proceedings of the International Conference on Communication Workshop (ICCW, London, UK, 08‒12 June 2015). IEEE, 2015. PP. 2830–2835. DOI:10.1109/ICCW.2015.7247608
14. Mahmood A., Casetti C., Chiasserini C.F., Giaccone P., Harri J. Mobility-aware edge caching for connected cars // Proceedings of the 12th Annual Conference on Wireless On-demand Network Systems and Services (WONS, Cortina d'Ampezzo, Italy, 20‒22 January 2016). IEEE, 2016. PP. 1–8.
15. Garetto M., Leonardi E., Traverso S. Efficient analysis of caching strategies under dynamic content popularity // Proceedings of the Conference on Computer Communications (INFOCOM, Hong Kong, China, 26 April 2015‒01 May 2015). IEEE, 2015. PP. 2263–2271. DOI:10.1109/INFOCOM.2015.7218613
16. Poularakis K., Iosifidis G., Sourlas V., Tassiulas L. Exploiting Caching and Multicast for 5G Wireless Networks // IEEE Transactions on Wireless Communications. 2016. Vol. 15. Iss. 4. PP. 2995–3007. DOI:10.1109/TWC.2016.2514418
17. Golrezaei N., Molisch A.F., Dimakis A.G., Caire G. Femtocaching and device-to-device collaboration: A new architecture for wireless video distribution // IEEE Communications Magazine. 2013. Vol. 51. Iss. 4. PP. 142–149. DOI:10.1109/MCOM.2013.6495773
18. Abuelenin S.M., Abul-Magd A.Y., Empirical study of traffic velocity distribution and its effect on VANETs connectivity // Proceedings of the International Conference on Connected Vehicles and Expo (ICCVE, Vienna, Austria, 03‒07 November 2014). IEEE, 2014. PP. 391‒395. DOI:10.1109/ICCVE.2014.7297577
19. Ma J., Wang J., Fan P. A Cooperation-Based Caching Scheme for Heterogeneous Networks // IEEE Access. 2017. Vol. 5. PP. 15013‒15020. DOI:10.1109/ACCESS.2016.2644980
20. Torgunakov V., Loginov V., Khorov E. A Study of Channel Bonding in IEEE 802.11bd Networks // IEEE Access. 2022. Vol. 10. PP. 25514‒25533. DOI:10.1109/ACCESS.2022.3155814
21. Zhu Z., Zhang M., Hao W. Chapter 6 – Artificial intelligence technology in the Internet of things. Intelligent Sensing and Communications for Internet of Everything. Academic Press; 2022. p.245‒297. DOI:10.1016/B978-0-32-385655-3.00010-2
22. Плотников П.В., Тамбовцев Г.И., Владыко А.Г. Программный модуль моделирования взаимодействия граничных устройств в сети VANET. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № RU 2022669558 от 07.10.2022. Опубл. 21.10.2022.
23. Торгунаков В.А., Логинов В.А., Хоров Е.М., Ляхов А.И. Алгоритм адаптивного выбора конкурентного окна в сетях IEEE 802.11bd // Информационные процессы. 2022. Т. 22. № 4. С. 373–383. DOI:10.53921/18195822_2022_22_4_373
24. Елькин Д.М., Вяткин В.В. На пути к интернету вещей в управлении транспортными потоками: обзор существующих методов управления дорожным движением // Известия ЮФУ. Технические науки. 2019. № 5. С. 100-113. DOI:10.23683/2311-3103-2019-5-100-113
Рецензия
Для цитирования:
Плотников П.В., Владыко А.Г. Численный анализ математической модели кластерной V2X-системы. Труды учебных заведений связи. 2023;9(1):14-23. https://doi.org/10.31854/1813-324X-2023-9-1-14-23
For citation:
Plotnikov P., Vladyko A. Numerical Analysis of the Mathematical Model of a Cluster V2X-System. Proceedings of Telecommunication Universities. 2023;9(1):14-23. (In Russ.) https://doi.org/10.31854/1813-324X-2023-9-1-14-23
Просмотров:
396
Послать статью по эл. почте 