Conceptos Básicos
車両センサネットワークにおいて、中心性指標を用いて効率的にデータ集約ポイントを選択する手法を提案する。
Resumen
本研究では、車両センサネットワーク(VSN)におけるデータオフロードの問題に取り組む。具体的には、セルラーネットワークへのデータ送信を最小限に抑えるため、中心性指標を用いて集約ポイントを選択する手法を提案している。
まず、データオフロードの問題をd-ホップ支配集合問題としてモデル化し、最適解を求める手法を示す。次に、計算コストが高い最適解の代替として、クロージネス中心性に基づくヒューリスティックアルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは、中心性の高い車両を集約ポイントとして選択し、近隣車両のデータを集約して送信する。
提案手法の性能評価では、実際の交通データに基づくシミュレーション実験を行い、従来手法と比較した。その結果、提案手法は、セルラーネットワークへのアップロードコストを最大30.92%削減し、集約率を最大10.45%向上させることができることが示された。また、車両の移動方向を考慮することで、集約ポイントの安定性が向上することも確認された。
Estadísticas
月間モバイルデータトラフィックは2022年までに77エクサバイトに達し、2019年から165%以上増加する予定である。
モバイルデバイスからのIPトラフィックは全体の20%を占める。
提案手法は、従来手法と比べて、最大30.92%のアップロードコスト削減と10.45%の集約率向上を実現した。
Citas
"月間モバイルデータトラフィックは2022年までに77エクサバイトに達し、2019年から165%以上増加する予定である。"
"モバイルデバイスからのIPトラフィックは全体の20%を占める。"