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Logical Connectivity Prediction Models for VANET based on Nonlinear Regression and ELM : An Example of the AODV Protocol

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJFGCN) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Future Generation Communication and Networking 바로가기
  • 통권
    Vol.7 No.6 (2014.12)바로가기
  • 페이지
    pp.217-230
  • 저자
    Haiqing Liu, Licai Yang, Sijing Ding, Yunfeng Shi
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A236869

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원문정보

초록

영어
Differing from the physical connectivity of the topology structure, the logical connectivity of VANET considers both the interior network configuration and the external communication environment. Hence, the traditional mathematical analysis and modeling methods which are usually used in physical connectivity research are no longer suitable for the logical connectivity prediction. Taking the AODV protocol as an example, this paper simulates the effects of different road traffic parameters on logical connectivity probability and selects three main effect factors, roadway length, vehicle number and vehicle speed. Furthermore, the inner relation between the logical connectivity and the three road traffic parameters is studied based on data mining technique and then two logical connectivity prediction models are presented, the nonlinear regression-based model and the extreme learning machine-based model. Simulation results show that the two models are both with high accuracy in predicting the network logical connectivity under different road traffic environments.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Related Work
 3. Simulation Data Acquisition and Effect Factors Analysis
  3.1. Simulation Data Acquisition
  3.2. Effects of Vehicle Density on Logical Connectivity Probability
  3.3. Effects of Lane Number on Logical Connectivity Probability
  3.4. Effects of Roadway Length, Vehicle Number and Vehicle Speed on Logical Connectivity Probability
 3. Logical Connectivity Prediction Models based on Nonlinear Regression and ELM
  3.1. Connectivity Prediction Model based on Nonlinear Regression
  3.2. Connectivity Prediction Model based on ELM
 4. Simulations and Results
 5. Conclusions and Future Work
 References

키워드

VANET logical connectivity nonlinear regression ELM AODV

저자

  • Haiqing Liu [ School of control science and engineering, Shandong University, Jinan, 250061, Shandong, P.R. China ]
  • Licai Yang [ School of control science and engineering, Shandong University, Jinan, 250061, Shandong, P.R. China ]
  • Sijing Ding [ School of control science and engineering, Shandong University, Jinan, 250061, Shandong, P.R. China ]
  • Yunfeng Shi [ School of control science and engineering, Shandong University, Jinan, 250061, Shandong, P.R. China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJFGCN) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJFGCN)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Future Generation Communication and Networking
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2233-7857
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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