Lane prediction optimization in VANET
在当前先进的驾驶员辅助系统中，车对车（V2V）技术具有很大的潜力，可以提高车辆自组织网络（VANET）在安全性、能源效率和舒适驾驶方面的性能。实际上，车辆驾驶员根据他们对视觉距离的假设定期改变车道。然而，许多系统的设计并不十分完善，因为可见范围有限，难以实现这样的任务。V2V技术为VANET提供了提高安全性、能源效率和驾驶员便利性的巨大潜力。驾驶员可以使用下游车道交通的预测信息在车道选择方面做出更智能的选择，这对于获得移动性益处至关重要。
2021-01-05 cs.NI
Performance Analysis of Optimized VANET Protocols in Real World Tests
本研究构建真实城市测试平台，对比人类专家与五种元启发式算法优化的VDTP协议参数设置，验证了优化配置在真实VANET环境中的性能提升。
2025-02-03 cs.NI
Overview on Security Approaches in Intelligent Transportation Systems
主要的标准化机构开发和设计的系统，应在车辆特设网络。美国电气和电子工程师协会（IEEE）设计了车载无线接入（WAVE）系统。欧洲电信标准协会（ETSI）提出了“ITS-G5”系统。车载自组织网络是智能交通系统的基础。他们的目标是有效地沟通，并为人们提供好处，从提高安全性到便利性。但是不同的设计和架构选择会导致不同的网络属性，特别是从根本上取决于网络架构的安全属性。为了能够比较不同的安全架构，需要讨论不同的建议方法。目前的研究中存在的一个问题是缺乏对VANESTIC中建立信任的不同方法的关注。因此，本文调查了不同的安全问题和解决方案在VANESTIC，我们进一步将这些解决方案分为三个基本的信任定义架构：集中式，分散式和混合。这些类别表示如何在系统中建立信任，即，以集中、分散的方式，甚至通过将两种相反的方法结合起来，形成一种混合解决方案，旨在继承两个世界的好处。这项调查定义了这些类别，并发现混合方法在目前的研究工作中代表性不足。
2015-09-04 cs.CR cs.NI
Evaluating the impact of adversarial traffic patterns on vanet communication using veins simulation
Texas A&M University San Antonio（德克萨斯农工大学圣安东尼奥分校）
该研究利用Veins框架仿真，评估消息泛洪等对抗性交通模式对VANET通信的影响，发现其可大幅降低PDR与吞吐量，为构建更安全的车载网络提供了依据。
2026-08-18 cs.LG cs.NI
Global mibility and handover management for heterogeneous network in VANET
车载自组织网络是一种新兴的技术.移动性管理是车载自组织网络支持各种智能交通系统应用的最具挑战性的研究课题之一。车载Ad hoc网络对于车辆间通信越来越重要，因为它们允许车辆之间的通信，而无需任何基础设施、配置工作，并且没有蜂窝网络的高成本。除了本地数据交换，车辆应用程序可以用于访问互联网服务。访问由位于路边站点的互联网网关提供。然而，互联网集成需要车载自组织网络的相应移动性支持。在本文中，我们将研究在车载自组网的网络移动性的方法，该模型将描述车辆从一个网络到另一个网络的运动。提出的切换方案减少了切换延迟，分组丢失信令开销。
2013-10-18 cs.NI
TDMP-Reliable Target Driven and Mobility Prediction based Routing Protocol in Complex VANET
车辆自组网（VANET）中的车对车（V2X）通信是一种无需基础设施的通信机制，是智能交通系统（ITS）中实现特殊信息传输和车与车之间通信的重要组成部分。VANET的主要研究挑战之一是设计和实现网络路由协议，该协议设法触发V2X通信，具有可靠的端到端连接和高效的分组传输。道路运输车辆的有机变化性质对VANET的数据包递送的准确性和可靠性构成了重大威胁。因此，基于位置的路由协议往往是VANET中的主导方法，因为它们有效地克服了车辆运动的快速变化。然而，现有的路由协议有一些局限性，如（i）不准确的高动态网络拓扑结构，（ii）有缺陷的链路状态估计，（iii）差的运动预测异构道路布局。在本文中，目标驱动和移动性预测（TANG）为基础的路由协议，因此开发的车辆的高速移动性和动态拓扑结构，波动的交通流量和不同的道路布局在VANET。在TPERT中的主要思想是，驱动程序的目的地目标被包括在移动性预测中，以帮助路由协议的实现。与现有的地理路由协议主要是基于数据包的当前位置和局部道路布局将数据包重转发到下一跳的策略相比，TTRIP协议考虑了车辆间链路状态的估计，以及在移动性波动和全局道路布局情况下对车辆位置的动态预测，从而提高了数据包的传输效率.
2020-12-02 cs.NI
An overview of VANET vehicular networks
本文概述了 VANET 车载网络的技术、进展与挑战，提出通过构建包含区块链、人工智能和 SDN 的框架来优化资源利用并应对未来交通问题。
2023-09-12 cs.NI
Comparative Study of Simulators for Vehicular Networks
针对VANET真实实验成本高、仿真器需兼顾真实性与资源效率的问题，本文从资源利用、数据包交付和计算时间三方面比较评估多款车载网络模拟器。
2024-03-01 cs.NI
Performance Evaluation of Realistic Vanet Using Traffic Light Scenario
车载自组织网络（VANESTs）是一种能够改善智能交通系统（ITS）服务的网络，受到研究界和汽车工业界的广泛关注。当今的交通运输系统在道路安全、效率和环境友好方面面临着严峻的挑战，因此出现了所谓的“ITS”理念。由于在现实世界中部署这种系统的昂贵成本和复杂性，VANET的研究依赖于仿真。本文试图在一个现实的环境中评估的VANET的性能。本文通过使用现有的Google Earth和GIS工具生成JNU的真实世界路线图。从道路地图的有限区域收集交通数据，以捕捉现实的流动性。在这项工作中，整个地区已被划分为各种较小的路线。这里使用的现实的移动性模型考虑了驾驶员在运行时间的路线选择。研究了交叉口交通信号灯对不同方向交通流的调节作用。最后，VANET的性能进行评估的平均交付率，数据包丢失，和路由器丢弃作为统计措施的驱动程序与交通灯的情况下的路由选择。这个实验提供了一个小的现实场景的车辆交通通信的性能洞察。
2012-03-09 cs.NI cs.PF
Vehicular Ad-hoc Networks: Architecture, Applications and Challenges
随着信息通信技术（ICT）和无线嵌入式传感设备进入现代车辆，智能交通系统（ITS）成为现实，成为智慧城市不可或缺的组成部分。ITS的目的是提高道路安全和交通效率，并提供信息服务。事实上，在正确的时间警告驾驶员道路上的危险情况，并为他们提供有关交通的先验信息，无疑会提高驾驶员的安全性，减少交通拥堵。从技术上讲，ITS是基于自组织无线网络，称为车载自组织网络（VANESTs）。在VANET中的移动车辆可以在基于基础设施的网络中扮演固定传感器的角色。它们可以检测、收集和传播有关交通、驾驶条件和道路上潜在危险的实时数据。在这方面，我们在这项研究中，最近的发展VANET协议和应用程序的设计。我们首先介绍了VAN的体系结构，然后我们回顾了它们独特的特点和应用。此后，我们讨论了主要的研究挑战和开放的问题，要考虑设计高效和具有成本效益的VANET协议和应用。
2021-01-12 cs.NI
VANET Applications: Hot Use Cases
汽车制造商目前面临的挑战是使道路安全，以实现自由流动的交通与少数车辆，并减少污染的有效使用燃料。为了实现这些目标，许多改进都是在车内进行的，但越来越多的方法依赖于具有车与车之间的通信能力、基础设施或物联网设备的联网汽车。监控和协调车辆允许计算智能交通方式。联网汽车引入了一种新的思维方式--不仅是驾驶员从A地到B地的一种方式，而且是智能汽车--就像今天的智能手机一样，是用户的延伸。在本报告中，我们介绍了概念和特定词汇，以便对智能汽车新兴主题的当前创新或想法进行分类。我们提出了一个图形分类显示这种演变的社会演变的功能。采用不同的视角：以车辆为中心的视图，车辆网络视图和以用户为中心的视图;通过简单和复杂的用例进行描述，并通过来自学术界和工业界的新兴和当前项目列表进行说明。我们发现了用户和他的汽车之间的创新空间：矛盾的是，即使他们都在互动中，他们也会通过不同的应用程序被分开。未来的挑战是在智能和高效的驾驶中交织用户的社会关注。
2014-07-15 cs.CY cs.NI
Energy-efficient Caching and Task offloading for Timely Status Updates in UAV-assisted VANETs
智能边缘网络正在成熟，以实现智能和高效的交通系统。在这封信中，我们考虑无人机（UAV）辅助车载网络，无人机提供缓存和计算服务，与基站（BS）的补充。一个主要的挑战是车辆需要通过协调无处不在的缓存和计算资源来获得及时的态势感知。请注意，用于车辆感知任务的缓存数据包含时变上下文信息，因此应结合任务执行来考虑缓存数据的新鲜度，以保证获得的状态更新的及时性。为此，我们提出了一个两阶段的性能指标来量化的影响，缓存刷新和计算卸载的决定年龄的状态更新。我们制定了能源最小化问题，共同考虑缓存刷新，计算卸载和老化的状态更新。为了方便在线决策，我们提出了一个深度确定性策略梯度（DDPG）为基础的解决方案的过程，并结合差异化的经验重放机制，以加速收敛。仿真结果表明，所提出的解决方案的性能是有竞争力的能源消耗获得新鲜的状态更新。
2022-05-04 cs.NI
Vehicle Collision Detection & Prevention Using VANET Based IoT With V2V
紧急警报在任何事故的情况下是至关重要的，以拯救受害者。因此，本文提出了与碰撞时的紧急警报条件有关的主要分析结果（汽车）。在这项研究中，作者研究了现代物联网（IoT）和VANET（车载自组织网络）技术，并开发了一系列现代和专业技术及其特点。它具有传感器，可以检测不平衡的情况，并在发生碰撞时向微控制器发出警告。此外，该技术可以以这样的方式实现，即警告车辆可能关闭障碍物。车对车通信（V2V）具有巨大的影响，因为它允许车辆在接近时相互通信，蜂鸣器与LED一起用作安全功能。该系统的主要目标是在各种环境中执行微控制器功能，此外，该概念指的是检测和防止碰撞，特别是在雾天以及夜间和其他奇怪的情况下。物联网（IoT）和车载自组网（VANET）现已融合为智能交通系统（ITS）的基础和核心组件。此外，虽然获得保险的程序对某些人来说可能更长。另一方面，其他人在卷入严重冲突后可能会逃避法律，这使得当局难以区分刑事证据和非刑事证据。
2022-05-16 cs.NI
Stable Dynamic Predictive Clustering (SDPC) Protocol for Vehicular Ad hoc Network
车载通信是智慧城市的重要组成部分。可扩展性是车辆通信的主要问题，特别是当车辆数量在任何给定点增加时。车辆还遭受一些其他问题，如广播问题。分簇技术可以解决车载自组织网络的问题，但由于车辆的高度移动性，分簇在车载自组织网络中存在稳定性问题。以前提出的VANET的聚类算法进行了优化，无论是直路或交叉口。此外，缺乏对移动性参数的组合的智能使用，例如方向、移动、位置、速度、车辆的程度、在交叉口处的移动等，导致集群稳定性问题。一种动态分簇算法，考虑到所有的移动性参数的有效利用，可以解决VANET的稳定性问题。为了提高VANET的稳定性，提出了一种新的鲁棒动态分簇算法--稳定动态预测分簇算法（SDPC）。与以往的研究不同，在建立聚类时考虑了车辆相对速度、车辆位置、车辆距离、传输距离和车辆密度，而在选择簇头时则考虑了相对距离、交叉口的运动、车辆的度数等因素。从流动性参数的未来道路场景构建。创建簇，并基于道路的未来建设选择簇头。SDPC的性能进行了比较的平均簇头变化率，平均簇头持续时间，平均簇成员持续时间，和分簇开销的总数据包传输的比例。仿真结果表明，SDPC算法优于现有算法，具有更好的聚类稳定性。
2022-09-16 cs.NI
A swarm algorithm for collaborative traffic in vehicular networks
针对车载自组织网络的数据拥塞问题，提出基于群智能的分布式拥塞控制策略，在维持信道使用低于故障阈值的同时保障高服务质量，实验验证其在吞吐量等多方面优于同类策略。
2025-01-17 cs.NE cs.NI
Enhancing Urban VANETs Stability: A Single-Hop Clustering Strategy in Metropolitan Environments
针对城市VANET高度动态、依赖RSU的问题，提出以公交为主簇头、独立车辆动态补选簇头的单跳分簇算法，利用现有城市设施减少RSU依赖，在不同传输距离下均提升了簇稳定性。
2025-10-01 cs.NI cs.SY eess.SY
Platoon--assisted Vehicular Cloud in VANET: Vision and Challenges
配备无线传感器、智能控制系统和通信设备的智能联网车辆预计将在短期内商业化推出并出现在道路上。这些智能车辆能够部分/完全自行驾驶;从传感器收集数据，根据这些数据做出和执行决策;与其他车辆，行人和安装在道路上的节点进行通信;并提供信息娱乐和增值服务，如超高清视频的宽带传输、文件/应用程序下载和上传、在线游戏、访问社交媒体，音频/电视会议流传输（车内办公）、直播电视流传输等;此外，自动驾驶车辆还可以在道路上形成“队列”;保持紧密接近，以便减少燃料消耗和/或气体排放，降低成本，增加安全性，并提高传统运输系统的效率。这些新兴的车辆应用需要大量的计算和通信能力，以在其计算密集型和延迟敏感的任务中脱颖而出。基于这些事实，本文的作者提出了一个有远见的概念-“车队辅助车辆云”-利用车队中未充分利用的资源来增强车辆云，旨在提供具有成本效益和按需的计算资源。此外，作者还提出了三种潜在场景，并解释了如何利用队列资源和路边基础设施来促进新应用。除了系统设计，本文还总结了一些开放的研究挑战，目的是激励新的进展和潜在的解决方案，这一领域。
2020-08-25 cs.NI cs.SY eess.SP
Vehicular Communication and Mobility Sustainability: the Mutual Impacts in Large-scale Smart Cities
智能交通系统（ITS）是智慧城市交通服务的支柱。ITS使用从联网车辆收集的实时数据做出更明智的决策。在ITS中，车辆自组织网络（VANET）是负责车辆和交通管理中心（TMC）之间交换数据的通信基础设施。VANET性能（数据包延迟和丢弃率）可能会影响ITS应用程序的性能。此外，通信车辆的分布影响VANET的性能。因此，捕捉通信和交通之间的这种相互影响对于理解ITS应用程序的行为至关重要。因此，本文重点研究了城市级ITS中VANET通信和移动性的相互影响。我们首先介绍了一个新的可扩展和计算快速的框架，包括通信和移动性的大型ITS建模。在该框架中，我们开发并验证了一个新的数学模型的IEEE 802.11p的MAC协议，可以捕获的介质访问和排队过程的行为。然后将该MAC模型集成到微观交通模拟器中，以准确地模拟车辆移动性。该集成框架可以准确地捕捉大规模ITS中的移动性、通信和时空影响。其次，该框架被用来研究在一个真正的大规模网络与真正校准的车辆交通的通信生态路由导航性能的影响。研究表明，在交通密度较高的情况下，通信性能会显著降低动态生态路由导航的性能。它还表明，由于缺乏通信可靠性，燃料消耗会增加。
2019-08-22 cs.NI
Entwicklung eines Reputationssystems für cyber-physikalische Systeme am Beispiel des inHMotion Forschungsprojektes
通过网络技术的持续进步和进步，以及通过工业4.0、智能电网、智能城市等努力，大部分自我维持的系统现在正在形成网络化的网络物理系统（CPS）。网络不仅有巨大的好处，而且还增加了这些系统经常被忽视的攻击面。信息技术系统的一个基本问题是建立和维持信任。这项工作着眼于声誉系统在CPS领域的使用，以及它们是否可以用来维护通信合作伙伴的可信赖性。这是在慕尼黑应用科学大学的一个研究项目中完成的，该项目属于智能交通系统（ITS）领域。对该项目进行了基于风险的分析。基于主动威胁，提出了缓解措施。一个可能的解决方案可能是使用信誉系统，这是设计和原型实现的模拟ist做。Meta信誉系统的概念，它结合了不同的信誉系统和验证系统，可以在一个简单的模拟实现有希望的结果。在最后的讨论中，提出了批评和可能的改进。
2016-09-20 cs.CR cs.NI
Analysis of AODV over increased density and mobility in Intelligent Transportation System
目前的VANET领域缺乏一些更好的设计算法来处理动态变化和频繁的中断，由于车辆的高移动性。有许多技术可以在移动车辆上传播信息，但它们都高度依赖于流量，密度和速度等条件。常用的两种技术是AODV（Ad Hoc on Demand Distance Vector）和DSRC（Dedicated Short Range Communication）。本文对AODV协议进行了详细的分析。本文主要研究AODV在智能交通系统中的应用。分析了AODV路由协议的局限性。可以在一定程度上消除这些限制，以提高车辆网络的性能，并使驾驶对于普通用户来说更加安全和容易，并且将消除实现的复杂性，并且可以实现高效的系统实现。
2012-11-12 cs.NI
Futuristic Intelligent Transportation System
新兴的自动驾驶汽车（AV）将不可避免地彻底改变交通系统。这是因为自动驾驶汽车的一个关键特征;而不是由人类驾驶员管理的传统车辆，自动驾驶汽车是完全能够管理自己的驾驶。因此，未来的智能交通系统（FITS）可以是一个集中管理和优化的系统，具有完全协调的车辆驾驶，这是目前由人类控制的交通系统所不可能实现的。在这篇文章中，我们设想了当采用自动驾驶汽车、先进的车辆网络（VANELS）和人工智能（AI）时，这种FITS的操作。具体而言，首先在自主车辆和异构车辆通信技术发展的基础上，开发自主车辆网络（Autonomous Vehicle Networks，AVN），实现全局数据汇集和实时数据共享。在此网络架构下，我们以智能数字孪生（IDT）为基础，将AVNs与人工智能相结合，设计了FITS，旨在建立一个准确、高效的全球交通调度系统。最后，通过与传统路径规划方法的比较，研究了一个自定义路径规划案例，对所提方法的性能进行了评估。最后，我们强调了新出现的问题，为未来的研究与FITS。
2021-05-20 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
Optimizing V2V Unicast Communication Transmission with Reinforcement Learning and Vehicle Clustering
本文提出Qucts协议，通过强化学习与车辆分簇优化V2V单播路由，在提升数据传递率的同时显著降低端到端时延。
2023-09-21 cs.NI
Traffic Road Congestion System using by the internet of vehicles (IoV)
本文通过系统文献综述分析2014-2023年间121篇论文，研究车联网（IoV）在交通拥堵控制中的应用，并基于SUMO仿真和车辆云提出比传统模型更高效的IoV交通控制模型。
2023-06-01 cs.CY cs.NI
