論文の概要: AI-aided Traffic Control Scheme for M2M Communications in the Internet of Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.03504v1
• Date: Sat, 5 Mar 2022 10:54:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-10 11:08:09.272120
• Title: AI-aided Traffic Control Scheme for M2M Communications in the Internet of Vehicles
• Title（参考訳）: 車両インターネットにおけるm2m通信のためのai支援交通制御方式
• Authors: Haijun Zhang, Minghui Jiang, Xiangnan Liu, Keping Long, and Victor C.M.Leung
• Abstract要約: 交通のダイナミクスと異なるIoVアプリケーションの異種要求は、既存のほとんどの研究では考慮されていない。 本稿では,ハイブリッド交通制御方式とPPO法を併用して検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.21359293642559
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to the rapid growth of data transmissions in internet of vehicles (IoV), finding schemes that can effectively alleviate access congestion has become an important issue. Recently, many traffic control schemes have been studied. Nevertheless, the dynamics of traffic and the heterogeneous requirements of different IoV applications are not considered in most existing studies, which is significant for the random access resource allocation. In this paper, we consider a hybrid traffic control scheme and use proximal policy optimization (PPO) method to tackle it. Firstly, IoV devices are divided into various classes based on delay characteristics. The target of maximizing the successful transmission of packets with the success rate constraint is established. Then, the optimization objective is transformed into a markov decision process (MDP) model. Finally, the access class barring (ACB) factors are obtained based on the PPO method to maximize the number of successful access devices. The performance of the proposal algorithm in respect of successful events and delay compared to existing schemes is verified by simulations.
• Abstract（参考訳）: 車両のインターネット(IoV)におけるデータ転送の急速な増加により,アクセス混雑を効果的に緩和する手法の発見が課題となっている。 近年,多くの交通制御手法が研究されている。 それでも、トラフィックのダイナミクスと異なるiovアプリケーションの不均一性要件は、既存のほとんどの研究では考慮されていない。 本稿では,ハイブリッドトラヒック制御方式を検討し,それに取り組むために近位政策最適化(ppo)手法を用いる。 まず、IoVデバイスは遅延特性に基づいて様々なクラスに分けられる。 成功率制約付きパケットの送信を最大化する目標を確立する。 そして、最適化目標をマークフ決定プロセス(MDP)モデルに変換する。 最後に、PPO法に基づいてアクセスクラスバーリング(ACB)係数を求め、アクセスデバイスの成功数を最大化する。 提案手法の性能をシミュレーションにより検証した。

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