vehicular network | BriefGPT

关键词vehicular network

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在 URLLC 启用的车载网络中使用包络更新的广义多目标强化学习
我们开发了一种新的多目标强化学习（MORL）框架，以在传统的次 6GHz 频谱和太赫兹频率上运行的多频段车联网中共同优化无线网络选择和自主驾驶策略。该框架旨在通过控制车辆的运动动态（即速度和加速度）来最大化交通流量，最小化碰撞，并增强超可靠
PDF2 months ago
连接车辆中的疲劳检测的联邦学习
通过观察视觉线索，驾驶员监控系统可以辅助确定驾驶员的状态。我们提出了一种基于联邦学习框架的嗜睡检测方法，在车辆网络中利用 YawDD 数据集，实现了 99.2% 的准确率，证明了其在与传统深度学习技术比较时的可行性和可比性。
PDF2 months ago
车联网中的非正交年龄最优信息传播：一个基于元多目标强化学习的方法
本文研究了在车辆网络中如何通过最小化信息时代和发送功率消耗来提供及时更新，采用非正交多模式信息传播方法，利用混合深度 Q 网络和深度确定性策略梯度模型解决多目标优化问题，并提出了一个两阶段元多目标强化学习解决方案来估计 Pareto 前沿。
PDF5 months ago
可扩展的车载网络语义通信的 AI 生成内容
本论文介绍了一种利用神经网络编码 - 解码架构的可扩展的人工智能生成内容系统，通过将图像转化为文本表示并优化传输以实现语义通信，从而提高对盲区车辆的感知能力和有效压缩通信数据。
PDF7 months ago
MM车联网中基于时延优化的信息动态单播 - 多播调度
该论文研究了如何通过使用深度强化学习等方法，优化决策，减少信息年龄和传输功率，实现在路边单元（RSU）向车辆提供物理过程的及时更新的车辆网络中，并通过仿真结果展示了 AoI 和功耗之间的有趣的权衡关系。
PDF2 years ago
MM5G V2X 通信中 NLOS 毫米波的机器学习算法
本文介绍了一种采用 5G 车到车（V2X）通信实现的无人驾驶和半自动驾驶技术，利用毫米波技术在通信方面广泛应用于车辆网络应用。文章提出了一种结合机器学习的中继机制来实现基于毫米波基站的广播信息传输，包括通过 LOS 节点中继机来将信息传输到
PDF4 years ago