Analysis of Intelligent Vehicular Relaying in Urban 5G+ Millimeter-Wave Cellular Deployments
针对城市5G+毫米波蜂窝场景下移动中继性能研究不足的问题，构建数学框架评估车载毫米波中继性能，分析连接策略增益并明确适用场景，为相关标准化与部署提供支撑。
2019-08-16 cs.NI eess.SP
Maximum Throughput Scheduling for Multi-connectivity in Millimeter-Wave Networks
多连接正在成为在毫米波频率范围内提供可靠通信和无缝连接的有前途的解决方案。由于在这样的高频范围内导致频繁中断的障碍，到多个小区的连接可以通过网络元件之间的协调在吞吐量和可靠性方面大幅提高网络性能。在本文中，我们提出了一种算法的链路调度优化，最大化网络吞吐量的多连接毫米波蜂窝网络。所考虑的方法利用了集中式架构，快速链路切换，主动上下文准备和毫米波接入点和用户之间的数据转发。所提出的算法能够数值上接近全局最优，并量化毫米波蜂窝网络中的多连接的潜在增益。
2018-12-17 cs.NI
Multi-hop Links Quality Analysis of 5G Enabled Vehicular Networks
随着第五代（5G）移动通信系统的出现，毫米波传输被认为是用于车辆网络的有前景的解决方案，特别是在车辆到车辆（V2V）通信中。在毫米波V2V通信中，不同的车联网业务对V2V多跳链路有不同的质量要求。针对V2V多跳无线链路的实时性和可靠性要求，提出了一种新的链路质量指标，用于评估不同V2V无线链路的质量。此外，在新的质量指标中配置不同的权重因子，以反映不同类型业务对实时性和可靠性的不同要求。基于提出的链路质量指标，分析了不同车辆密度下V2V链路质量与单跳通信距离的关系。仿真结果表明，随着车辆密度的增加，链路质量得到改善，当车辆密度一定时，存在一个最优的单跳通信距离。
2017-08-02 cs.NI
Technical Report - MillimeterWave Communication in Vehicular Networks: Coverage and Connectivity Analysis
在本技术报告（TR）中，我们描述了我们开发的数学模型，用于在基于毫米波链路的汽车通信场景中进行初步覆盖和连接分析。其目的是解决在为毫米波汽车场景设计解决方案时必须考虑的一些复杂而有趣的权衡。
2017-04-26 cs.IT cs.NI math.IT
Cell-less Communications in 5G Vehicular Networks Based on Vehicle-Installed Access Points
智能交通系统的发展对现有的车载网络提出了更高的要求。例如，为了确保车辆之间的安全通信，车辆网络需要低延迟、高连接性和高数据率。为了满足这些要求，用于车辆网络的5G通信系统应该相应地改进。本文提出了一种5G车载网络的通信方案，在该方案中，移动接入点部署在车辆上，以方便车辆用户的访问。此外，相邻的车载移动接入点可以通过联合发送和接收与车辆用户协作通信。以这种方式，车辆用户以无小区方式与一个或多个未指定的协作接入点通信，而不是与单个接入点相关联。为了管理这种无小区网络，采用本地移动软件定义的云来执行传输和调度管理。仿真结果表明，该方案在显著降低时延的同时，提高了车联网的连通性，可作为5G车联网解决方案的一个研究方向。
2018-01-28 cs.NI
VANET Connectivity Analysis
车载自组网是移动自组网的一个特殊子类，它提出了许多技术挑战，特别是从其移动模型的角度来看。在本文中，我们提供了一个彻底的分析，利用著名的结果，渗透理论的这种网络的连通性。通过仿真，我们研究了一些参数的影响，包括车辆密度，配备车辆的比例，和无线电通信范围。我们还研究了交通信号灯和路边单元的影响。我们的研究结果提供了有关连接行为的见解。我们相信本文是一个有价值的框架，以评估未来的应用程序的可行性和性能依赖于车辆连接在城市场景。
2009-12-30 cs.NI
Two Dimensional Connectivity for Vehicular Ad-Hoc Networks
在本文中，我们专注于二维连接稀疏车载自组网（VANESTO）。在这方面，我们发现阈值的车辆在一个街区的街道入口处的到达率，这样的连接是保证任何所需的概率。为此，我们利用最近提出的移动模型稀疏VANcampaign，基于BCMP开放排队网络和解决相关的交通方程，找到每条街道的交通特征，并使用结果来计算沿这些街道的连接的确切概率。然后，我们使用渗流理论的结果和提出的快速算法，在一个随机图对应的街道块的债券渗流问题的评价。然后，我们找到足够准确的二维的连通性相关的参数，如相互连接的交叉点的平均数量和相互连接的交叉点的最大集合的大小。我们还提出了两个传输范围的异构网络的情况下的下限。在文章的最后部分，我们将我们的方法应用于几个数值例子，并通过模拟来证实我们的结果。
2008-12-09 cs.DS cs.NI
Sensing-Based Beamformed Resource Allocation in Standalone Millimeter-Wave Vehicular Networks
本文针对独立毫米波车载网络中未协调资源分配导致的冲突问题，提出基于定向波束赋形和SCI的信道接入方案，仿真证明其能降低资源分配冲突概率。
2025-03-19 cs.NI eess.SP
CTMap: LLM-Enabled Connectivity-Aware Path Planning in Millimeter-Wave Digital Twin Networks
The University of Texas at Arlington（阿灵顿得克萨斯大学）；Howard University（霍华德大学）
CTMAP通过结合数字孪生与大语言模型，实现毫米波网络中连接感知的路径规划，显著提升信号强度并提高导航的可解释性与适应性。
2025-12-31 cs.NI
Connectivity Management in Satellite-Aided Vehicular Networks with Multi-Head Attention-Based State Estimation
Interdisciplinary Research Center for Intelligent Secure Systems, KFUPM, Saudi Arabia（智能安全系统跨学科研究中心，KFUPM，沙特阿拉伯）；Department of Computer Science and Information Engineering, National Taiwan University, Taipei 106319, Taiwan（计算机科学与信息工程系，国立台湾大学，台北106319，台湾）；Department of Communication Engineering, National Central University, Taoyuan 320317, Taiwan（通信工程系，国立中央大学，桃园320317，台湾）
本文提出了一种基于多头注意力机制的多智能体强化学习框架，用于卫星辅助车联网中的连接管理，通过自模仿学习和指纹识别提升学习效率和实时决策能力，仿真结果表明其在传输效用方面优于现有基线方法。
2025-08-01 cs.AI cs.NI
LTE and Millimeter Waves for V2I Communications: an End-to-End Performance Comparison
除了蜂窝连接之外，长期演进（LTE）标准还支持基本的汽车服务，以通过车辆到基础设施（V2I）通信来促进道路安全。尽管如此，在完全自主和智能交通系统所期望的雄心勃勃的技术进步的推动下，利益相关者和研究机构最近研究了新的无线电技术，以支持车辆应用。特别地，毫米波（mmWave）频谱由于可以提供所需链路容量的大的可用带宽而具有很大的前景。然而，高频通信遭受严重的传播和吸收损耗，这可能导致通信断开，特别是考虑到高移动性场景。因此，重要的是通过仿真来验证在6GHz以上频带中建立V2I通信的实际可行性。根据这一基本原理，在本文中，我们提供了第一个比较端到端的LTE和毫米波技术在车载场景中的性能评估。仿真框架包括详细的基于测量的信道模型以及MAC、RLC和传输协议的全部细节。我们的研究结果表明，虽然LTE仍然是一个有前途的接入解决方案，以保证强大和公平的连接，毫米波满足大多数新兴汽车应用的可预见的极端吞吐量需求。
2019-03-11 cs.NI
Performance evaluation of Secure DSRC (S-DSRC) protocol for Vehicular Adhoc Networks
Choudhary Devi Lal University（乔杜里·德维拉尔大学）
针对VANET安全通信问题，提出S-DSRC协议，通过密钥交换实现安全消息传输，在中型网络中性能优于现有DSRC协议。
2026-06-23 cs.NI
Navigo: Interest Forwarding by Geolocations in Vehicular Named Data Networking
提出了一种基于位置的车载命名数据网络（NDN）数据包转发机制--Navigo。Navigo采用全新的方法来解决车辆网络中频繁的连接中断和突然的网络变化的挑战。Navigo的目标不是将数据包转发到特定的移动汽车，而是从多个潜在的数据载体中获取特定的数据。该设计提供了（1）将NDN数据名称绑定到生产者的地理区域的机制;（2）使用道路拓扑上的专用最短路径将兴趣引导到数据生产者的算法;以及（3）可以识别跨多个地理区域的最佳数据源的自适应发现和选择机制，以及对V2X网络中的变化做出快速反应。
2015-03-05 cs.NI
Resource-efficient Transmission of Vehicular Sensor Data Using Context-aware Communication
即将到来的智能交通控制系统（ITSC）将基于其优化过程中获得的汽车作为移动传感器节点的人群感知数据。总之，公共蜂窝网络将面临机器类型通信（MTC）的大量增加，并且将需要有效的通信方案来最小化物联网（IoT）数据流量对人类通信的干扰。在这个演示中，我们提出了一个开源框架，用于车辆传感器数据的上下文感知传输，该框架利用有关传输信道特性的知识，以利用连接热点，其中可以执行高等级的数据传输，如果资源效率。在会议上，我们将介绍用于获取和实时可视化所需网络质量指标的测量应用程序，并根据现场实验获得的测量数据展示传输方案在真实车辆场景中的表现。
2018-04-16 cs.NI
Integrated Access and Backhaul in Millimeter-Wave Cellular: Benefits and Challenges
最近提出的NR就绪集成接入和回程（IAB）架构有望为未来5G/5G+系统的覆盖扩展和容量提升带来具有成本效益的部署解决方案。虽然其对覆盖范围扩展的影响在文献中得到了深思熟虑的解决，但诸如多跳、多连接和多波束操作等高级功能对吞吐量的影响仍然不清楚。我们审查和表征这些功能的系统级影响的性能的自回程IAB系统在半双工模式下运行，并利用毫米波（毫米波）技术在接入和回程。我们的研究结果表明，多跳和多波束的吞吐量增益是显着的，即使没有多连接操作。另一个重要的学习是，在具有链路阻塞的全毫米波系统中，具有链路切换的多连接允许实现自负载均衡。最后，我们展望了未来的研究方向。
2022-05-18 cs.NI
Modeling and Simulation of Reconfigurable Intelligent Surfaces for Hybrid Aerial and Ground-based Vehicular Communications
随着自动驾驶水平的提高和智能交通系统（ITS）的未来应用，车辆通信的需求也在增长。除了对高容量无线电链路的需求不断增长之外，可靠性和延迟约束也对移动网络供应提出了挑战。虽然例如毫米波频谱和太赫兹频带提供了大量的无线电资源，但由于微妙的无线电信道条件和信号传播特性，它们的适用性受到限制。作为未来ITS基础设施的智能无线电环境（SRE）的一部分，可重构智能表面（RISs）通过有目的地培养无源反射来改善无线电链路质量。这样，被阻挡的毫米波或太赫兹波束可以通过RIS反射路径在障碍物周围被引导，以改善否则有限的覆盖范围。在这篇文章中，提出了RIS增强的车辆通信的应用用例。除了在建筑物的外墙上静态部署RIS之外，无人驾驶飞行器（UAV）可以根据需要提供反射能力，而未来的飞行器可以-在一个有远见的方法中-由超材料组成，允许在丰富的SRE中机会性地利用它们。基于我们的多尺度移动性和网络仿真模型的案例研究的结果清楚地突出了RIS部署混合车辆通信场景的潜力。路径损耗和中断百分比可以大大降低。
2021-08-29 cs.NI
An SDN hybrid architecture for vehicular networks: Application to Intelligent Transport System
车载网络是智能交通系统（ITS）的基石之一。它们有望为移动车辆提供无处不在的网络连接，同时支持各种ITS服务，其中一些服务在延迟和可靠性方面具有非常严格的要求。两种车辆联网技术被设想为共同支持ITS服务的全部范围：用于直接车对车/路侧单元（RSU）通信的DSRC（专用短程通信）和蜂窝技术。据我们所知，文献中的方法通常根据其要求在每个网络上划分ITS服务，并且一个单一的网络负责支持每个服务。那些考虑两种网络技术以提供多路径路由、负载均衡或路径分裂以获得更好质量的ITS服务体验的技术显然假定单独控制的网络。在SDN（软件定义网络）的保护伞下，我们在本文中提出了一种混合网络架构，使网络的联合控制提供连接到多个家庭的车辆，也探索这样的架构带来的机会。我们通过一些用例表明，除了SDN带来的灵活性和细粒度可编程性之外，它还为开发有效的网络控制算法开辟了道路，这些算法是成功支持ITS服务的关键，特别是那些具有严格QoS的服务。我们还展示了这些算法如何也可以受益于与车辆发展的环境或背景相关的信息（交通密度，计划轨迹等），这些数据可以很容易地被数据提供商收集，并通过云提供。
2018-01-08 cs.NI
A Belief Propagation Solution for Beam Coordination in MmWave Vehicular Networks
毫米波通信被广泛认为是增加车载网络容量的一个有前途的选择，预计联网汽车很快将需要发送和接收大量数据。由于恶劣的传播条件，毫米波系统采用窄波束为其用户提供服务，并且需要根据业务需求及其空间分布以及干扰来配置此类波束。在这项工作中，我们解决的波束管理问题，考虑城市车辆网络组成的gNB。我们首先建立一个准确的，但易于处理的系统模型，并制定了一个优化问题，旨在最大限度地提高总网络数据率，同时考虑到网络场景的随机性。然后，我们开发了一个基于图的模型捕获的主要系统特征，并使用它来开发一个信念传播算法框架，称为CRAB，具有低复杂性，因此，可以有效地应对大规模的场景。我们评估了我们的方法在现实世界的设置下的性能，并表明，与最先进的替代品相比，CRAB提供了平均50%的改善，由单个gNB传输的数据量和高达30%的更好的用户覆盖。
2022-06-23 cs.NI
Towards Standardization of Millimeter Wave Vehicle-to-Vehicle Networks: Open Challenges and Performance Evaluation
IEEE 802.11bd和3GPP NR V2X代表了下一代车载网络的新规范，利用新的通信技术和新的频谱（如毫米波（mmWave）频段）来提高吞吐量并减少延迟。在本文中，我们特别关注mmWaves为车对车（V2V）网络带来的挑战，通过回顾最新的标准发展以及802.11bd和NR V2X在mmWaves上进行V2V操作时必须解决的问题。据我们所知，我们的工作是第一个考虑毫米波V2V网络设计的全栈端到端方法，讨论了从物理层到更高层的开放问题，并报告了端到端性能评估的结果，突出了毫米波V2V通信的潜力。
2020-05-15 cs.NI
Dynamic Mask Enhanced Intelligent Multi-UAV Deployment for Urban Vehicular Networks
University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）；Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心人工智能研究院）
本文提出Q-SDAM算法，通过动态动作掩码机制提升多无人机部署效率，有效增强车联网连接并降低能耗。
2026-03-19 cs.AI cs.NI
Message Dissemination in Connected Vehicles
近年来，基于车辆自组织网络（VANESTs）的连接车辆的进展在以有效方式传播消息方面在智能交通系统（ITS）中获得了显著关注。VANET使用专用短程通信（DSRC）在车辆之间和基础设施之间传播消息。虽然基于DSRC的通信是可行的，但当车辆不在彼此的传输范围内时，及时传播消息仍然具有挑战性。此外，当道路上的车辆密度增加时，DSRC通信信道严重拥塞。为了解决这些限制，采用两种新兴范例：1）车辆云计算和2）车辆雾计算以在连接的车辆环境中在车辆之间传播消息。车辆雾计算使用雾节点在车辆之间传播消息。任何真实世界的对象都可以通过获取1）网络连接性，2）计算性和3）存储性等属性来形成雾节点。在本书的这一章中，我们强调了基于DSRC、车载云计算和车载雾计算等技术的互联车辆中的消息传播的重要性。我们的目标是帮助读者更好地了解互联车辆和通信技术的基本原理，同时在车辆之间和基础设施之间传播信息。
2020-09-03 cs.NI
VariSAC: V2X Assured Connectivity in RIS-Aided ISAC via GNN-Augmented Reinforcement Learning
VariSAC提出GNN增强的SAC强化学习框架，通过统一连续连接比度量，联合优化信道、功率与RIS配置，实现RIS辅助ISAC V2X系统中的持续可靠连接，并在真实城市数据上优于基线。
2025-09-09 cs.NI
NR V2X Communications at Millimeter Waves: An End-to-End Performance Evaluation
3GPP NR V2X代表了下一代车载系统的新3GPP标准，除其他创新外，该标准还支持毫米波（mmWave）频谱中的车对车（V2 V）操作，以满足未来智能汽车网络的通信需求。虽然毫米波将实现大数据率和低延迟，但非常高频率下的传播特性变得非常具有挑战性，因此需要准确的性能评估作为适当评估此类系统性能的手段。在本文中，基于最新NR V2X规范的新型ns-3模块MilliCar用于提供毫米波V2 V网络的端到端性能评估。我们调查不同的传播场景和系统参数的影响，包括车辆间的距离，所采用的帧参数，以及调制和编码方案，并提供最有前途的V2 V部署配置的指导方针。
2020-05-20 cs.NI
Connectivity of Millimeter Wave Networks with Multi-hop Relaying
本文提出了一种新的随机几何方法的毫米波（毫米波）网络的连接与多跳中继。将无线电环境中障碍物的随机位置和形状建模为布尔模型，其芽按泊松点过程分布，颗粒为随机矩形。导出的分析结果揭示了毫米波网络的连通性如何取决于关键系统参数，例如障碍物的密度和大小以及中继路由窗口-选择路由中继的距离范围。我们发现，多跳中继可以大大提高连接与单跳毫米波传输。我们表明，要获得接近最佳的连接中继路由窗口的大小的障碍物。
2014-12-21 cs.IT cs.NI math.IT
Energy Efficient and Delay Aware Vehicular Edge Cloud
车辆边缘云（VECs）是一种新的分布式处理范例，其利用车辆处理能力的革命来提供节能服务和改进的QoS。在本文中，我们解决了在云雾VEC架构的处理分配问题，通过开发一个联合优化混合线性规划（MILP）模型，以最小化功耗，传播延迟，和排队延迟。结果表明，虽然VEC处理可以降低功耗和传播延迟，但由于车辆和数据源节点之间的低数据率连接，VEC处理会增加排队延迟。
2020-04-15 cs.NI eess.SP
Millimeter Wave V2V Communications: Distributed Association and Beam Alignment
最近，毫米波段已被假定为一种手段，以适应可预见的极端带宽需求的车辆通信，这是由于传感器数据传播到附近的车辆，以提高环境意识和安全水平。然而，文献是特别稀缺的原则性的资源分配方案，处理具有挑战性的无线电条件所带来的车辆场景的高移动性。在这项工作中，我们提出了一个新的框架，融合了匹配理论和群体智能，动态和有效地配对车辆和优化发射和接收波束宽度。这通过在建立车辆到车辆（V2 V）链路时联合考虑信道状态信息（CSI）和队列状态信息（QSI）来完成。为了验证所提出的框架，模拟结果和讨论的吞吐量性能以及所提出的方法的延迟/可靠性的权衡进行评估和比较，最近在文献中提出的几个基线方法。在我们的研究中获得的结果显示，在超密集车辆场景中，可靠性和延迟方面的性能提高高达25%，平均配对车辆比一些基线多50%。这些结果揭示了毫米波频段的操作限制和实际可行性，作为未来高速率V2 V通信的可行无线电接入解决方案。
2017-05-30 cs.GT cs.IT cs.NI
QoS-Aware Radio Access Technology (RAT) Selection in Hybrid Vehicular Networks
针对混合车载网络中多RAT选择难题，提出一种QoS感知的RAT选择算法，通过负载和QoS要求切换IEEE 802.11p与LTE，减少垂直切换并提升分组投递率、时延和吞吐量。
2025-01-21 cs.NI
Connectivity Analysis of Directed Highway VANETs using Graph Theory
该研究将图论方法用于车载自组织网络连通性分析，验证了两种图基方法与概率模型结果的一致性，并将其扩展到有向VANETs场景，证明该类方法可适配复杂场景，性能稳健。
2023-03-19 cs.NI
Learning-Based Link Scheduling in Millimeter-wave Multi-connectivity Scenarios
Linköping University（林雪平大学）；Nokia Bell Labs（诺基亚贝尔实验室）
多连接正在成为为毫米波频率范围提供可靠通信和无缝连接的有前途的解决方案。由于在如此高的频率下的阻塞敏感性，与多个小区的连接可以在吞吐量和可靠性方面大幅提高网络性能。然而，低效率的链路调度，即，连接的过度供应和供应不足可能导致高干扰和能量消耗，或者导致不能满足用户的服务质量（QoS）要求。在这项工作中，我们提出了一个基于学习的解决方案，能够学习，然后预测最佳的链路调度，以满足用户的QoS要求，同时避免通信中断。此外，我们比较了所提出的方法与两个基线方法和基因辅助链路调度，假设完美的信道知识。我们表明，基于学习的解决方案接近最佳和优于基线方法。
2020-03-02 cs.LG cs.NI eess.SP
Enhanced Antenna Position Implementation Over Vehicular Ad Hoc Network (VNET) In 3D Space
与网络相关的技术将有线连接转移到无线连接，无线领域的基本问题是端到端连接的随机分组丢失。在本文中，我们显示的性能和影响的数据包丢失和延迟，比特出错率吞吐量等方面的现实世界的情况下，在3维空间的车载自组织网络（VANET在3D）。多年来，软件开发在开发网络使能软件方面响应了无线连接的日益增长。在本文中，我们考虑现实世界中的三维无线领域的物理问题，并映射到解析问题。在本文中，我们模拟分析问题，相对于现实世界的情况下，通过使用增强型天线定位系统（EAPS）安装在移动节点在三维空间。在本文中，我们通过使用EAPS系统将现实世界的问题转化为面向实验室的问题，并在三维空间中显示了无线域中的性能。
2011-11-21 cs.NI
Mmwave Beam Management in Urban Vehicular Networks
毫米波通信是解决车载网络容量不足的一种有效途径。然而，为了实现快速波束控制，在发射机和接收机之间进行有效的波束对准需要准确地了解飞行器的位置，而这通常是不切实际的，无法实时的获得。我们通过利用调节车辆移动性的交通信号来解决这个问题：例如，我们可以将光束与红色交通灯协调，因为它们对应于更高的车辆密度和更低的速度。为了评估我们的直觉，我们提出了一个易于处理的，但准确的，毫米波通信模型占的距离和正在服务的车辆的航向。使用这样的模型，我们优化的光束设计，并定义一个低复杂度，启发式的策略。为了提高现实性，我们考虑作为参考方案的大规模，现实世界的车辆在卢森堡的流动性跟踪。结果表明，我们的方法密切匹配的最佳和总是优于静态梁设计的基础上，道路拓扑结构。值得注意的是，它也比基于实时移动信息的解决方案产生更好的性能。
2020-05-19 cs.NI eess.SP
APS Implementation Over Vehicular Ad Hoc Networks
现实世界的场景已经从有线连接变成了无线连接。多年来，软件开发已经在开发网络使能软件方面对无线连接的日益增长做出了响应。由于传输层和端到端连接的数据链路层中的随机分组丢失，在无线域中出现了问题。在这项工作中考虑的基本问题是通过使用APS系统将车辆ad hoc网络的真实世界场景转换为面向实验室的问题，并研究结果以在无线域中实现更好的性能。将真实世界的物理问题映射为解析问题，并通过自动定位系统（APS）在二维空间中针对安装在移动节点上的天线来模拟关于真实世界场景的解析问题。在此，该方法通过比特出错率和吞吐量来量化VANET在MAC层、数据链路层和传输层中的性能和分组丢失、延迟的影响.结果表明，安装在车辆上方的定向天线与各向同性天线和碟形天线相比具有更小的误码率。
2012-09-24 cs.NI
User Association and Multi-connectivity Strategies in Joint Terahertz and Millimeter Wave 6G Systems
太赫兹（THz）无线接入被认为是第六代（6 G）蜂窝系统的下一步。通过利用比5G毫米波（mmWave）新无线电（NR）更高的频段，它们将在极端带宽上运行，在接入接口处提供前所未有的速率。然而，通过依赖于毫米波宽波束，这些系统不仅将继承毫米波传播挑战，例如阻塞现象，而且还将引入它们自己的与用户设备（UE）的微移动性相关联的问题。在本文中，我们分析和比较联合6 G THz/毫米波部署的用户关联方案和多连接策略。随后，从随机几何研究，我们开发了一个统一的分析易处理的框架，同时考虑到太赫兹和毫米波无线电部分设计的细节和毫米波和太赫兹基站（BS）的流量服务细节。我们的结果表明：（i）对于可忽略的阻断剂密度，$λ_B\leq{}0.1$ bl./对于$m^2$，运营商需要通过接受在阻塞的情况下经历中断的会话来扩大THz BS的覆盖范围（ii）对于$λ_B>0.1$ bl./（iii）THz/毫米波多连接性根据系统参数通过$m^2$提高了正在进行的会话丢失概率。
2022-06-07 cs.NI eess.SP
Towards the Age of Intelligent Vehicular Networks for Connected and Autonomous Vehicles in 6G
第一代车载网络出现22年后，随着专用短程通信（DSRC）标准/IEEE 802.11p的不断发展，车载技术市场已经变得非常具有竞争力，新的参与者是蜂窝车联网（C-V2X）。目前，C-V2X技术可能在竞争中占据主导地位，因为它具有全面覆盖和高吞吐量/可靠性的巨大优势。与此同时，基于DSRC的技术正在努力生存和反弹，许多人希望第二代标准IEEE P802.11bd的成功。在标准争夺战吸引汽车厂商并主导商用市场落地的同时，研究界已经开始思考下一代车载网络的形态。本文详细介绍了车辆网络的最新进展，特别是与当前一代的功能相比，特定用例中的蜂窝V2X相关技术。通过典型的例子，我们还强调了为什么5G不足以为车辆应用提供最佳连接，然后6 G技术可以填补空缺。
2022-09-03 cs.CR cs.NI
Implicit Cooperative Positioning in Vehicular Networks
车辆的绝对定位是以全球导航卫星系统为基础，结合车载传感器和高分辨率地图。在协同智能交通系统（C-ITS）中，定位性能可以通过车辆网络，使车辆能够共享位置相关的信息来增强。本文提出了一种隐式合作定位（ICP）算法，利用车辆到车辆（V2 V）的连接，以创新的方式，避免使用显式的V2 V测量，如测距。在ICP方法中，车辆联合定位周围区域中的非合作物理特征（例如人、交通灯或不活动的汽车），并将其用作公共噪声参考点来改进其位置估计。通过V2 V链接的共识程序，嵌套在一个消息传递算法，以提高车辆定位精度的信息融合感测功能。由于定位不依赖于车辆之间的显式测距信息，因此所提出的ICP方法适合于用现成的车辆通信硬件来实现。该定位算法在不同的交通场景中进行了验证，包括在特征密度和V2 V连接方面具有异构条件的十字路口区域，以及通过使用城市移动性模拟（SUMO）生成交通数据的真实城市区域。性能结果表明，所提出的ICP方法可以显着提高车辆定位精度相比，独立的GNSS，特别是在恶劣的环境中，如在城市峡谷，其中GNSS信号是高度退化或拒绝。
2017-09-05 cs.NI stat.AP
Simulating Hybrid Aerial- and Ground-based Vehicular Networks with ns-3 and LIMoSim
将无人机（UAV）集成到未来的智能交通系统（ITS）中，可以利用其独特的移动潜力来提高近场包裹递送、动态网络配置和空中传感等服务的性能。为了提供一个可控的环境的方法性能分析，仿真框架需要支持地面和空中的移动性，以及所涉及的通信技术。在本文中，我们提出了开源的轻量级ICT为中心的移动性仿真（LIMoSim）框架，用于在网络模拟器3（NS-3）中模拟混合车辆网络。LIMoSim实现了一种共享代码库耦合方法，该方法将所有必需的组件集成到单个仿真过程中。低层次的流动性行为依赖于众所周知的分析模型。不同的案例研究讨论了前沿的通信技术，如蜂窝车联网（C-V2X）和毫米波（mmWave），以说明如何将所提出的框架集成到基于ns-3的网络仿真设置。
2020-03-22 cs.NI eess.SP
Optimizing Vehicular Networks with Variational Quantum Circuits-based Reinforcement Learning
York University（约克大学）
本文提出基于变分量子电路的多目标强化学习框架，用于车载网络中的网络选择与自动驾驶决策，相比传统深度Q网络在收敛速度和奖励上均有显著提升。
2024-05-29 cs.AI cs.LG cs.NI
Data Collection through Vehicular Sensor Networks by using TCDGP
如今，许多汽车制造商正计划在其车辆中安装无线连接设备，以实现与“路边基站”以及车辆之间的通信，以实现安全，驾驶辅助和娱乐的目的。一个明显的特点是，车辆是高度移动的，速度高达30米/秒，虽然他们的移动模式是更可预测的比移动自组织网络（MANET）中的节点，由于道路，速度限制和通勤习惯的约束。因此，这些网络需要特定的解决方案，并确定一个新的研究领域，即，车载自组织网络（VANET）。在本文中，我们专注于一个特定的VSN架构，其中的ad hoc网络由电信/服务提供商操作，结合无价值的个人感知数据，并从中提取有效的反馈有关的情况下，在一个地理区域的道路。在运营的VSN中，提供商倾向于使用自由频率通信介质（例如IEEE 802.11p）来减少其网络上的流量负载。为此，我们提出了TCDGP（树形数据收集协议），一个跨层协议的基础上分层和地理数据汇集，聚合和传播机制。我们分析我们的解决方案的性能，使用模拟环境和现实的移动模型。我们证明了这种解决方案的可行性，并表明，TCDGP提供了宝贵的信息，而不会使他的网络过载的运营商。
2012-08-19 cs.NI
Light commodity devices for building vehicular ad hoc networks: An experimental study
本文通过室外实测，利用智能手机、平板和笔记本等商用轻量设备，评估了IEEE 802.11g/a下车载短距通信性能，发现2.4GHz下通信距离达75-150米，5GHz下达100米，为自组网移动通信应用提供了实验依据。
2025-01-21 cs.NI
On the Feasibility of Integrating mmWave and IEEE 802.11p for V2V Communications
最近，毫米波（mmWave）频带已经被研究为支持新兴汽车应用的预见的极端数据率需求的手段，其超出了用于车辆通信的现有技术的能力。然而，这种潜力受到严重的各向同性路径损耗和高频信道的恶劣传播的阻碍。此外，毫米波信号通常是定向的，以受益于波束成形增益，并且需要波束的频繁重新对准以保持连接。当考虑车辆到车辆（V2V）传输时，由于车辆场景的高度移动性质，这些限制特别具有挑战性，并且对适当的车辆通信设计提出了新的挑战。在本文中，我们进行了模拟，以比较IEEE 802.11p和毫米波技术的性能，以支持V2V网络，旨在提供有关这两种技术如何相互补充，以满足未来汽车服务的要求的见解。结果表明，基于毫米波的策略支持超高传输速度，IEEE 802.11p系统有能力保证可靠和鲁棒的通信。
2018-07-04 cs.NI
A Region-based Collaborative Management Scheme for Dynamic Clustering in Green VANET
绿色车载自组织网络（VANET）是一个新兴的研究领域，其重点是减少车辆通信设备对自然环境的有害影响。最近的研究表明，将车辆分组到温哥华的绿色通信集群中可以显着提高网络效率并降低基础设施成本。作为一个动态的网络系统，保持网络的连通性和减少通信重叠是绿色VANET分簇的两个关键挑战。然而，现有的工作大多数研究连通性和重叠分开，缺乏深入了解它们之间的关系。为了解决这个问题，我们提出了一个全面的分析，共同考虑在一个模型中的两个关键因素。具体而言，首先设计了基于车辆间历史轨迹特征相关性的状态相似性预测（SRP）模型;结合SRP模型，提出了基于区域的协同管理方案（RCMS），建立动态聚类;最后通过大量实验验证了基于区域的协同管理方案的动态聚类。实验结果表明，该分簇算法具有较高的组网效率和较好的通信稳定性。
2021-10-06 cs.NI
Empirical Study of Traffic Velocity Distribution and its Effect on VANETs Connectivity
在这篇文章中，我们使用实际的交通数据，以确认车辆速度遵循高斯分布在稳定状态的交通制度（自由流动，拥挤）。我们还表明，在自由流和拥挤之间的过渡，速度分布更好地模拟广义极值分布（GEV）。我们研究了不同的模型估计车辆之间的连通性持续时间的概率分布在车载自组织网络的效果。
2015-02-28 cs.NI physics.soc-ph
Network Slicing for Vehicular Communication
超可靠的车联网（V2X）通信对于实现下一代智能车辆至关重要。V2X通信是一个不断增长的通信领域，它将车辆连接到相邻车辆（V2 V），基础设施（V2 I）和行人（V2 P）。网络切片是下一代设备连接的有前途的技术之一，在公共和可编程的物理基础设施上创建多个逻辑网络。网络切片提供了一种有效的方式，通过利用共享物理基础设施的好处来满足不同的用例需求。在这方面，我们提出了一种基于网络切片的车载网络通信解决方案。在这项工作中，我们模拟了一个高速公路的情况下，具有异构的交通需求的车辆。自动驾驶切片（安全信息）和信息娱乐切片（视频流）是在公共基础设施上创建的两个逻辑切片。我们制定了一个网络聚类和切片算法划分成不同的集群的车辆和分配切片领导人到每个集群。Slice leaders为其集群车辆提供高质量的V2 V链路，并以低延迟转发安全信息。另一方面，路边单元使用高质量的V2 I链路提供信息娱乐服务。一个广泛的长期演进高级（LTE-A）系统级仿真与蜂窝V2X（C-V2X）标准的增强被用来评估所提出的方法的性能，其中它表明，所提出的网络切片技术实现了低延迟和高可靠性的通信。
2019-05-23 cs.NI
Energy-Efficient Routing Protocol in Vehicular Opportunistic Networks: A Dynamic Cluster-based Routing Using Deep Reinforcement Learning
University of Wollongong（伍伦贡大学）
本文提出一种基于深度强化学习的动态簇路由协议，通过实时最优中继选择和动态簇重叠调整，提升车载机会网络的路由效率与节点寿命。
2026-02-17 cs.NI stat.ME
Digital Twin Enabled Data-Driven Approach for Traffic Efficiency and Software-Defined Vehicular Network Optimization
本文提出数字孪生赋能的数据驱动框架，协同优化环岛交通效率与SDVN流表生命周期，显著降低等待时间和流表空间需求。
2024-09-06 cs.NI
Multi-Agent Meta-Advisor for UAV Fleet Trajectory Design in Vehicular Networks
National Laboratory of Wireless Communications of CNIT (Wilab, CNIT)（CNIT无线通信国家实验室）；University of Bologna（博洛尼亚大学）
本文提出多智能体元顾问框架，用于解决车联网中无人机编队轨迹设计问题，通过联合学习的元策略实现高效探索，提升网络性能。
2026-02-18 cs.NI
Concurrent Transmission Scheduling for Perceptual Data Sharing in mmWave Vehicular Networks
与其他车辆共享感知数据可以增强自动驾驶车辆的交通安全，因为它可以帮助车辆定位盲点中的其他车辆和行人。这种安全应用要求高吞吐量和短延迟，这是传统的微波车载通信系统无法实现的。因此，毫米波（mmWave）通信由于其宽带宽而被认为是用于共享感知数据的关键技术。毫米波通信中的数据共享的挑战之一是广播，因为窄波束定向天线用于获得高增益。因为许多车辆应该在短时间帧内将它们的感知数据共享给其他车辆，以便基于共享的感知数据来扩大可以感知的区域，所以对于感知数据共享，需要改进空间重用的并发传输的有效调度。提出了一种基于图的并发传输调度的数据共享算法。该算法利用窄波束天线的无线传播特性，通过设计一个规则来判断两对发射机和接收机之间是否相互干扰，从而实现并发传输，提高了空间复用率。考虑感知数据中的地理信息的优先级排序方法也被设计为在数据共享时间有限并且不能共享所有数据的情况下扩大可感知区域。仿真结果表明，该算法的两倍的合作感知区域的面积相比，传统的算法，不考虑毫米波通信，因为该算法实现了高吞吐量传输，提高了空间复用。优先化还将可感知区域最大放大20%。
2019-03-22 cs.NI
Data-driven Network Simulation for Performance Analysis of Anticipatory Vehicular Communication Systems
提供可靠的连接被认为是未来自动驾驶的关键推动因素。预期通信技术已经被提出用于主动地考虑通信系统自身内的高度动态无线电信道的属性。由于现实世界的实验是非常耗时的，缺乏一个可控的环境，性能评估和新的预期车载通信系统的参数研究通常是基于网络仿真进行。然而，由于所需的简化和未知参数的宽范围（例如，移动网络运营商（MNO）特定的网络基础设施配置），所实现的结果通常与现实世界评估中的行为显著不同。在本文中，我们提出了数据驱动的网络仿真（DDNS）作为一种新的数据驱动的方法来分析和优化预期的车载通信系统。不同的机器学习模型被组合以实现所分析的系统的行为的接近现实的表示。在一个概念验证评估集中在机会车辆数据传输，所提出的方法进行了验证，对现场测量和系统级网络仿真。与后者相比，DDNS不仅提供了更快的结果生成，而且由于通过机器学习方法隐式地考虑了跨层依赖性，它还实现了对真实世界行为的更好的表示。
2019-11-28 cs.NI eess.SP
Coalition Game Based Full-duplex Popular Content Distribution in mmWave Vehicular Networks
毫米波（mmWave）通信由于具有丰富的频带资源而引起了广泛的关注。在本文中，我们认为流行的内容分发（PCD）的毫米波车载网络中的问题。为了减轻基站（BS）的通信负担，将车对车（V2V）通信引入到PCD问题中，以在车载单元（OBU）之间传输内容，提高传输效率。提出了一种基于联盟形成博弈的全双工（FD）协作方案，并给出了以接收内容数最大化为目标的效用函数。联盟中每个成员的贡献都可以转化为个人的利润。该方案在保证固定时间内接收内容数量最大化的同时，也保证了联盟中各OBU的个体收益。我们评估所提出的方案在毫米波车载网络的广泛模拟。与现有的其他方案相比，该方案具有优越的性能，拥有的内容和系统的公平性。此外，通过开关操作次数和CPU时间证明了该算法的低复杂度。
2021-01-29 cs.IT cs.NI math.IT
Multi-Robot Association-Path Planning in Millimeter-Wave Industrial Scenarios
Linköping University（林雪平大学）
工业4.0机器人的大规模开发需要先进的无线解决方案，以取代灵活性较低且成本较高的有线网络。在这方面，毫米波（mm波）可以提供高数据率，但是它们的特征在于需要密集无线电部署的不均匀覆盖。在这种情况下，覆盖漏洞和大量切换可能会降低通信吞吐量和可靠性。与传统的多机器人路径规划（MPP）相比，我们定义了一种多机器人关联路径规划（MAPP）问题，旨在共同优化机器人的路径和机器人接入点（AP）的关联。在MAPP中，我们专注于最小化的路径长度，以及在保持连通性的同时，保持连接的数量。我们提出了一个算法，可以解决MAPP在多项式时间，它是能够数值逼近全局最优。我们表明，所提出的解决方案是能够保证网络的连通性，并显着减少的数量相比，最大限度地减少路径长度。
2020-03-21 cs.NI cs.RO
Fogbanks: Future Dynamic Vehicular Fog Banks for Processing, Sensing and Storage in 6G
固定边缘处理已成为5G网络的一个关键功能，同时在减少延迟、提高能效和按需引入灵活的计算资源利用方面发挥着关键作用，并节省了额外的成本。预计自动驾驶汽车将拥有更多的车载处理能力，并具有更好的连接性。车辆继续在一天中的一小部分时间内使用，因此，当车辆处于短期和长期停车场、道路和道路交叉口时，有可能通过利用这些资源来提高处理能力。这些停车场和路段可以通过6G网络转变为车辆雾群或雾库，可以提供处理，存储和传感功能，从而利用未充分利用的车辆资源。我们介绍了Fogbanks的概念，概述了目前在车辆云方面正在进行的研究工作，并提出了在自动驾驶将变得司空见惯的世界中6G的前景方向。此外，我们研究了基于云的Fogbank架构中的处理分配问题。我们解决这个问题，使用混合编程（MILP），以最大限度地减少总功耗的建议架构，考虑到两个分配策略，单一分配的任务和分布式分配。最后，我们描述了建立可靠性、安全性、虚拟化、能源效率、商业模式和标准化所需的其他未来方向。
2020-05-10 cs.NI eess.SP
Machine Learning Algorithm for NLOS Millimeter Wave in 5G V2X Communication
Auckland University of Technology（奥克兰理工大学）；University of Charleston（查尔斯顿大学）
用于自动驾驶和半自动驾驶的5G车联网（V2X）通信利用无线技术进行通信，并且毫米波频段在这种车辆网络应用中被广泛实施。本文的主要目的是从毫米波基站广播的消息到车辆在LOS（视线）和NLOS（非LOS）。中继使用机器学习（RML）算法制定训练毫米基站识别其覆盖范围内的阻塞和广播消息的车辆在NLOS使用LOS节点作为中继。信息的传输速度更快，吞吐量更高，并且它覆盖了更宽的带宽，可以重复使用，因此当在mmBS的覆盖区域内执行机器学习时，NLOS中的大多数车辆都可以受益。提出了一种独特的中继机制结合机器学习的方法，在NLOS下与移动节点进行通信。
2020-12-16 cs.LG cs.NI
AI-Driven Multi-Hop Relay Selection for Smart Urban NR-V2X Networks via Learning-to-Optimize Graph Neural Networks
研究智能城市NR-V2X网络中多跳中继选择问题，提出基于图神经网络的学习优化框架，将车辆通信状态建模为属性图，通过离线MILP预言机监督、边缘感知图同构网络近似决策，实验证明该方法能在降低执行时间的同时实现与MILP相当的连接性。
2026-07-24 cs.AI cs.LG cs.NI
Connecting flying backhauls of UAVs to enhance vehicular networks with fixed 5G NR infrastructure
本文研究了无人机（如无人机）的移动网络，作为5G带来的创新机遇之一。无人机的主要目的是扩展连接性并保证数据率，由于飞行时间和覆盖面等限制，无人机需要悬停位置。我们提供了分析边界上的要求，在连接扩展的车辆网络服务的固定增强型移动宽带（eMBB）基础设施，其中车辆网络和基础设施建模使用随机和分形几何作为城市环境的模型。我们证明，假设$n$移动节点（根据尺寸$d_F$的超分形分布分布）和$ρ$下一代节点B（gNB）的平均值，分布像一个超分形的尺寸$d_r$，如果$ρ=n^θ$与$θ>d_r/4$，让$n$趋于无穷大（反映特大城市），那么没有被gNB覆盖的移动节点的平均分数趋于零一样$O\left(n^{-\frac{(d_F-2)}{d_r}(2θ-\frac{d_r}{2})}\right)$。有趣的是，我们证明了连接每个未被gNB覆盖的移动节点所需的无人机的平均数量与孤立的移动节点的数量相当。我们完成的表征证明，当$θ<d_r/4$覆盖的移动节点的比例趋于零。我们提供关于“无人机车库”的智能放置的见解，这些游牧基础设施节点的家庭位置，例如最大限度地减少我们所说的“飞行到覆盖时间”。我们提供了一个快速的程序来选择将成为车库（和存储无人机）的继电器，以最大限度地减少车库的数量并最大限度地减少延迟。最后，我们确认我们的分析结果，在Matlab中进行模拟。
2021-02-05 cs.DC cs.IT cs.NI
