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多智能体上下文学习策略下的毫米波车联网干扰感知波束分配
利用毫米波、5G 和车辆通信研究具有潜力的提高信道带宽和网络容量，通过开发一种名为多主体背景学习（MACOL）的新策略，利用环境上下文信息来控制干扰并分配毫米波束为网络中的车辆服务，成功实现了在重载交通负荷条件下将干扰水平保持在约 10%
PDF6 months ago
车载自组织网络中低延迟多描述视频流传输的跨层方案
本研究旨在提出一种基于跨层系统的多描述编码方法，以增强车辆通信中接收视频的质量。在真实的车辆环境模拟结果中，该方法对于低延迟视频通信在接收端提供了显著的视频质量改进。
PDF8 months ago
边缘近似人工智能对于能源效率自主驾驶服务的调查
自动驾驶需依赖多种传感器和高性能计算单元搭载的 AI 模型，但面临着巨大数据负担和能耗问题，本文回顾了连接车辆应用、车辆通信、Edge AI 技术的最新进展并重点关注能源效率，探讨了提高能源效率的方法，为低功耗、内存受限制的系统和自主车辆的
PDFa year ago
基于时域平均 LSTM 的 IEEE 802.11p 标准信道估计方案
本文讨论了车载通信中关于通道估计的问题，提出采用基于 LSTM 的方法取代传统的深度学习技术以提高计算效率和降低噪声水平，同时证实该方法相对于其他近期提出的深度学习估算器具有更好的性能。
PDF3 years ago
可重构智能表面增强车联网通信：联合用户调度和被动波束成形
本文提出了一种通过利用可重构智能表面技术与车联网集成来增强车辆通信的方法，旨在解决车联网中出现的连接性问题。该方法采用离散型可重构智能表面作为中继，在交通中断区域提供无线传输。深度强化学习与块坐标下降算法用于解决资源调度和相位位移矩阵的问题
PDF3 years ago
IEEE 802.11bd 与 5G NR V2X：V2X 通信无线接入技术的进化
本研究旨在描述当今的两种车载无线电路（DSRC 和 C-V2X），以及它们在支持先进自动驾驶应用方面的限制。同时，我们还介绍了正在发展的 IEEE 802.11bd 和 NR V2X，它们旨在弥补 DSRC 和 C-V2X 的局限性，并为实
PDF5 years ago
车联网通信：网络层视角
本文提供一篇综合概述，就网络层角度，分别介绍了手动驾驶和自动驾驶交通网络的相关信息交换特征和分类，并讨论了可用的通信技术，网络结构，路由协议和切换策略以及当前交通网络所面临的挑战和研究机会。
PDF7 years ago
车联网通信：物理层视角
本文综述了车联网通信的物理层基础问题，包括车联网信道特性、通信模型、信道估计、调制技术及资源分配等方面，并讨论了车联网通信在毫米波频段下的潜力和挑战。
PDF7 years ago
车载通信中波束宽度对时域信道变化的影响及其意义
本文研究了毫米波在车辆通信中的应用，提出了概念 “波束相干时间” 并通过相关函数定义了考虑通道时变和波束对准开销的综合性能度量，结果表明相对于传统的通道相干时间，每个波束相干时间的波束对准表现更好，从而实现了通信高速和实时的目标。
PDF9 years ago