面向优化车联网通信的时空模体
信息论
2017-11-20 v1 math.IT
摘要
在车对车（V2V）通信网络中缓存流行内容，有望在道路交通管理、智能交通系统（ITSs）的实现以及跨车辆多媒体内容分发中发挥重要作用。然而，为有效缓存，网络必须动态选择将缓存流行内容并在整个网络中分发的最优车辆集合。现有大多数V2V缓存的先前工作仅限于仅基于位置和用户需求的缓存放置，未考虑V2V通信网络中大规模的时空变化。相比之下，本文基于能够捕捉V2V网络中时空通信模式的时间图模体概念，提出了一种新颖的时空缓存策略。研究表明，通过识别此类V2V模体，网络可找到用于车辆网络有效内容分发的次优内容放置策略。使用科隆市真实轨迹的仿真结果表明，所提方法在不同网络场景下可将平均数据速率提升。
引用
@article{arxiv.1711.06306,
title = {Spatio-Temporal Motifs for Optimized Vehicle-to-Vehicle (V2V) Communications},
author = {Tengchan Zeng and Omid Semiari and Walid Saad},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.06306},
year = {2017}
}