面向 URLLC 基于智能电表车联网（V2N）通信的认知网络架构
网络与互联网体系结构
2023-08-29 v1 信号处理
摘要
随着智慧城市基础设施的快速发展，车联网（V2N）通信已成为实现智能交通系统（ITS）的关键技术。车载网络对高速可靠通信日益增长的需求，激发了人们对改进 V2N 通信新方法的研究。为实现 V2N 场景下的超可靠低时延通信（URLLC），我们提出一种基于智能电表（SM）的认知网络（CN）架构用于 V2N 通信。我们的方案利用 SM 可用的未充分利用的时间资源，使其充当 V2N 通信的分布式接入点（AP），以提升可靠性并降低时延。我们提出并研究了两种将车辆高效关联至合适 SM 的算法。开展了大量仿真，以在多样系统场景下对所提架构与算法进行全面性能评估。重点考察了通信时延与可靠性性能，并与传统基于基站（BS）的 V2N 架构比较以进一步验证。结果凸显了将 SM 纳入现有基础设施的价值，并为未来 ITS 利用更高效可靠的 V2N 通信打开了大门。
引用
@article{arxiv.2308.13833,
title = {A Cognitive Network Architecture for Vehicle-to-Network (V2N) Communications over Smart Meters for URLLC},
author = {Shoaib Ahmed and Sayonto Khan and Kumudu S. Munasinghe and Md. Farhad Hossain},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.13833},
year = {2023}
}
备注
12 pages, 19 figures, IEEE format