城市车联网V2V链路时延动态预测

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链路时延是决定车联网(vehicular ad hoc networks, VANETs)许多网络性能的重要标准.现存的VANETs基于节点移动性解决链路时延的问题,但是都没有预测的功能,不适合实际VANETs中动态预测车车(vehicle to vehicle, V2V)链路时延.提出动态预测任意2车链路时延的数学模型DPLD,考虑2车相对速度分布、相对距离变化、交通密度和城市场景中交通灯因素对2车之间链路时延的影响,因为这些因素在链路连接过程中是变化的.通过考虑相对速度的分布,模型能够实时地调整原则自
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