Анализ подходов к оптимизации V2X-систем: кластеризация, граничные и туманные вычисления
- Авторы: Плотников П.В.1, Владыко А.Г.1
-
Учреждения:
- Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича
- Выпуск: Том 10, № 3 (2024)
- Страницы: 7-22
- Раздел: КОМПЬЮТЕРНЫЕ НАУКИ И ИНФОРМАТИКА
- URL: https://journals.rcsi.science/1813-324X/article/view/259508
- EDN: https://elibrary.ru/TRWNON
- ID: 259508
Цитировать
Полный текст
Аннотация
В обзорной статье ставится задача по анализу существующих решений для систем связи на основе технологии Vehicle-to-Everything (V2X) при использовании механизмов кластеризации и периферийных вычислений с целью определения концептуальной модели V2X-системы и наиболее значимых показателей качества обслуживания (QoS) с учетом применения указанного комплекса технологических решений. Новизна работы состоит в том, что исследование направлено на выявление возможностей интеграции механизмов кластеризации, граничных и туманных вычислений для определения оптимальных решений по развертыванию объектов придорожной сетевой инфраструктуры с сохранением высоких показателей QoS для техники средств связи данного типа. Результат заключается в том, что предложен научно-обоснованный технологический подход к построению концептуальной модели V2X-системы с заданными показателями QoS. Практическая и теоретическая значимость. Полученные результаты могут быть использованы при проектировании и развертывании V2X-систем.
Ключевые слова
Об авторах
П. В. Плотников
Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича
Email: plotnikov.pv@sut.ru
ORCID iD: 0000-0001-8869-6142
SPIN-код: 9189-0421
А. Г. Владыко
Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича
Email: vladyko@sut.ru
ORCID iD: 0000-0002-8852-5607
SPIN-код: 4731-4347
Список литературы
- Mueck M., Karls I. Networking Vehicles to Everything: Evolving Automotive Solutions. Walter de Gruyter, 2018. 233 p.
- Chen S, Hu J., Zhao L., Zhao R., Fang J., Shi Y., Xu H. Cellular Vehicle-to-Everything (C-V2X). Wireless Networks. Springer, 2023. 416 p.
- Wang J., Shao Y., Ge Y., Yu R. A survey of vehicle to everything (V2X) testing // Sensors. 2019. Vol. 19. Iss. 2. P. 334. doi: 10.3390/s19020334
- V2X White Paper. Next Generation Mobile Networks Ltd.: San Jose, 2018.
- Cooper C., Franklin D., Ros M., Safaei F., Abolhasan M. A Comparative Survey of VANET Clustering Techniques // IEEE Communications Surveys and Tutorials. 2017. Vol. 19. Iss. 1. PP. 657–681. doi: 10.1109/COMST.2016.2611524
- Bali R.S., Kumar N., Rodrigues J.J. Clustering in vehicular ad hoc networks: taxonomy, challenges and solutions // Vehicular Communications. 2014. Vol. 1. Iss. 3. PP. 134‒152. doi: 10.1016/j.vehcom.2014.05.004
- Khan Z., Koubaa A., Fang S., Lee M.Y., Muhammad K. A Connectivity-Based Clustering Scheme for Intelligent Vehicles // Applied Sciences. 2021. Vol. 11. Iss. 5. P. 2413. doi: 10.3390/app11052413
- Abbas F., Liu G. Fan P., Khan Z. An efficient cluster-based resource management scheme and its performance analy-sis for V2X networks // IEEE Access. 2020. Vol. 8. PP. 87071–87082. doi: 10.1109/ACCESS.2020.2992591
- Jameel F., Javed M.A., Zeadally S., Jantti R. Efficient Mining Cluster Selection for Blockchain-Based Cellular V2X Communications // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2021. Vol. 22. Iss. 7. PP. 4064–4072. doi: 10.1109/TITS.2020.3006176
- Abbas F., Fan P., Khan Z. A novel low-latency V2V resource allocation scheme based on cellular V2X communications // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2019. Vol. 20. Iss. 6. PP. 2185–2197. doi: 10.1109/TITS.2018.2865173
- Paramonov A., Khayyat M., Chistova N., Muthanna A., Elgendy I.A., Koucheryavy A., et al. An Efficient Method for choosing Digital Cluster Size in Ultralow Latency Networks // Wireless Communications and Mobile Computing. 2021. Vol. 2021. P. 9188658. doi: 10.1155/2021/9188658
- Luoto P., Bennis M., Pirinen P., Samarakoon S., Horneman K., Latvaaho M. Vehicle clustering for improving enhanced LTE-V2X network performance // Proceedings of the European Conference on Networks and Communications (EuCNC, Oulu, Finland, 12‒15 June 2017). IEEE, 2017. doi: 10.1109/EuCNC.2017.7980735
- AlNagar Y., Hosny S., El-Sherif A.A. Proactive Caching for Vehicular Ad hoc Networks Using The City Model // Proceedings of the Wireless Communications and Networking Conference Workshop (WCNCW, Marrakech, Morocco, 15‒18 April 2019). IEEE, 2019. doi: 10.1109/WCNCW.2019.8902590
- Плотников П.В., Владыко А.Г. Численный анализ математической модели кластерной V2X-системы // Труды учебных заведений связи. 2023. T. 9. № 1. С. 14–23. doi: 10.31854/1813-324X-2023-9-1-14-23. EDN:JDPDSD
- Плотников П.В., Тамбовцев Г.И., Владыко А.Г. Программный модуль моделирования взаимодействия граничных устройств в сети VANET с одно- и двухканальным подключением. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № RU 2023681939 от 06.10.2023. Опубл. 19.10.2023. EDN:EYFCRR
- Liu L., Chen C., Pei Q., Maharjan S., Zhang Y. Vehicular edge computing and networking: A survey // Mobile Networks and Applications. 2021. Vol. 26. PP. 1145–1168. doi: 10.1007/s11036-020-01624-1
- Fardad M., Muntean G.M., Tal I. A Blockchain-Enabled Vehicular Edge Computing Framework for Secure Performance-oriented V2X Service Delivery // IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2024. doi: 10.1109/TVT.2024.3394150
- Fan W., Su Y., Liu J., Li S., Huang W., Wu F., Liu Y. Joint Task Offloading and Resource Allocation for Vehicular Edge Computing Based on V2I and V2V Modes // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2023. Vol. 24. Iss. 4. PP. 4277–4292. doi: 10.1109/TITS.2022.3230430
- Hou, P., Jiang, X., Lu, Z. et al. Joint computation offloading and resource allocation based on deep reinforcement learning in C-V2X edge computing // Applied Intelligence. 2023. Vol. 53. PP. 22446–22466. doi: 10.1007/s10489-023-04637-x
- Dai Y., Xu D., Maharjan S., Zhang Y., Joint Load Balancing and Offloading in Vehicular Edge Computing and Networks // IEEE Internet of Things Journal. 2019. Vol. 6. Iss. 3. PP. 4377–4387. doi: 10.1109/JIOT.2018.2876298
- Guo H., Liu J., Ren J., Zhang Y. Intelligent Task Offloading in Vehicular Edge Computing Networks // IEEE Wireless Communications. 2020. Vol. 27. Iss. 4. PP. 126–132. doi: 10.1109/MWC.001.1900489
- Cai G., Fan B., Dong Y., Li T., Wu Y., Zhang Y. Task-Efficiency Oriented V2X Communications: Digital Twin Meets Mobile Edge Computing // IEEE Wireless Communications. 2024. Vol. 31. Iss. 2. PP. 149–155. doi: 10.1109/MWC.012.2200465
- Ye D., Yu R., Pan M., Han Z. Federated Learning in Vehicular Edge Computing: A Selective Model Aggregation Approach // IEEE Access. 2020. Vol. 8. PP. 23920–23935. doi: 10.1109/ACCESS.2020.2968399
- Luo Q., Li C., Luan T.H., Shi W. Collaborative Data Scheduling for Vehicular Edge Computing via Deep Reinforcement Learning // IEEE Internet of Things Journal. 2020. Vol. 7. Iss. 10. PP. 9637–9650. doi: 10.1109/JIOT.2020.2983660
- Vladyko A., Tambovtsev G., Podgornaya E., Chelloug S.A., Alkanhel R., Plotnikov P. Cluster-Based Vehicle-to-Everything Modelwith a Shared Cache // Mathematics. 2023. Vol. 11. Iss. 13. P. 3017. doi: 10.3390/math11133017
- Bonomi F. Connected vehicles, the internet of things, and fog computing // Proceedings of the Eighth ACM International Workshop on VehiculAr Inter-NETworking (VANET 2011, 23 September 2011, Las Vegas, USA). 2011.
- Khattak H.A., Islam S.U., Din I.U., Guizani M. Integrating fog computing with VANETs: A consumer perspective // IEEE Communications Standards Magazine. 2019. Vol. 3. Iss. 1. PP. 19–25. doi: 10.1109/MCOMSTD.2019.1800050
- Sarrigiannis I., Contreras L.M., Ramantas K., Antonopoulos A., Verikoukis C. Fog-Enabled Scalable C-V2X Architecture for Distributed 5G and Beyond Applications // IEEE Network. 2020. Vol. 34. Iss. 5. PP. 120–126. doi: 10.1109/MNET.111.2000476
- Alvi A.N., Javed M.A., Hasanat M.H.A., Khan M.B., et al. Intelligent task offloading in fog computing based vehicular networks // Applied Sciences. 2022. Vol. 12. Iss. 9. P. 4521. doi: 10.3390/app12094521
- Tonguz O.K., Viriyasitavat W. Cars as roadside units: A self-organizing network solution // IEEE Communications Magazine. 2013. Vol. 51. Iss. 12. PP. 112‒120. doi: 10.1109/MCOM.2013.6685766
- Karunathilake T., Forster A. A survey on mobile road side units in VANETs // Vehicles. 2022. Vol. 4. Iss. 2. PP. 482‒500. doi: 10.3390/vehicles4020029
- Guerna A., Bitam S., Calafate C.T. Roadside unit deployment in internet of vehicles systems: A survey // Sensors. 2022. Vol. 22. Iss. 9. P. 3190. doi: 10.3390/s22093190
- Ercan S., Ayaida M., Messai N. How mobile RSUs can enhance communications in VANETs? // Proceedings of the 6th International Conference on Wireless Networks and Mobile Communications (WINCOM, Marrakesh, Morocco, 16‒19 October 2018). IEEE, 2018. doi: 10.1109/WINCOM.2018.8629641
- Lee J., Ahn S. Adaptive configuration of mobile roadside units for the cost-effective vehicular communication infrastructure // Wireless Communications and Mobile Computing. 2019. Vol. 2019. P. 6594084. doi: 10.1155/2019/6594084
- Bitaghsir S.A., Kashipazha S., Dadlani A., Khonsari A. Social-aware Mobile Road Side Unit for Content Distribution in Vehicular Social Networks // Proceedings of the Symposium on Computers and Communications (ISCC, Barcelona, Spain, 29 June 2019 ‒ 03 July 2019). IEEE, 2019. doi: 10.1109/ISCC47284.2019.8969669
- Reis A.B., Sargento S., Tonguz O.K. Parked cars are excellent roadside units // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2017. Vol. 18. Iss. 9. PP. 2490–2502. doi: 10.1109/TITS.2017.2655498
- Qin P., Fu Y., Feng X., Zhao X., Wang S., Zhou Z. Energy-efficient resource allocation for parked-cars-based cellular-V2V heterogeneous networks // IEEE Internet of Things Journal. 2022. Vol. 9. Iss. 4. P. 3046‒3061. doi: 10.1109/JIOT.2021.3094903
- Evariste T., Kasakula W., Rwigema J., Datta R. Optimal exploitation of on-street parked vehicles as roadside gateways for social IoV ‒ a case of Kigali City // Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity. 2020. Vol. 6. Iss. 3. P. 73. doi: 10.3390/joitmc6030073
- Li G., Ma M., Liu C., Shu Y. Routing in taxi and public transport based heterogeneous vehicular networks // Proceedings of the IEEE Region 10 Conference (TENCON, Singapore, Singapore, 22‒25 November 2016). IEEE, 2019. PP. 1863‒1866. doi: 10.1109/TENCON.2016.7848344
- Jiang X., Du D.H.C. Bus-VANET: A bus vehicular network integrated with traffic infrastructure // IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine. 2015. Vol. 7. Iss. 2. P. 47‒57. doi: 10.1109/MITS.2015.2408137
- Heo J., Kang B., Yang J.M., Paek J., Bahk S. Performance-cost tradeoff of using mobile roadside units for V2X communication // IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2019. Vol. 68. Iss. 9. PP. 9049‒9059. doi: 10.1109/TVT.2019.2925849
- Kim D., Velasco Y., Wang W., Uma R.N., Hussain R., Lee S. A new comprehensive RSU installation strategy for cost-efficient VANET deployment // IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2016. Vol. 66. Iss. 5. PP. 4200–4211. doi: 10.1109/TVT.2016.2598253
- Ni Y., Zhao C., Cai L. Hybrid RSU management in cybertwin-IoV for temporal and spatial service coverage // IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2022. Vol. 71. Iss. 5. P. 4596‒4606. doi: 10.1109/TVT.2021.3138749
- Plotnikov P.V., Tambovtsev G.I., Vladyko A.G. Performance Evaluation of V2X Model with a Mobile Road Side Units // Proceedings of the Intelligent Technologies and Electronic Devices in Vehicle and Road Transport Complex (TIRVED, Moscow, Russian Federation, 15‒17 November 2023). IEEE, 2023. doi: 10.1109/TIRVED58506.2023.10332617
- Plotnikov P.V., Tambovtsev G.I., Vladyko A.G. Numerical Analysis of roadside Units Deployment Models in V2X Com-munication System // Proceedings of the Systems of Signals Generating and Processing in the Field of on Board Communica-tions (Moscow, Russian Federation, 12‒14 March 2024). IEEE, 2024. doi: 10.1109/IEEECONF60226.2024.10496720