【摘 要】
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为了使用尽可能少的RSU实现对目标区域的有效覆盖,设计c街道模型,将对区域的覆盖转化为对区域内街道的覆盖,然后,在该模型下提出基于贪心策略的多项式(GBP,greedy-based poly
【机 构】
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武汉大学计算机学院,美国得克萨斯里奥格兰德河谷大学
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61772385,No.61373040,No.61572370);美国国家科学基金会基金资助项目(No.0845376)~~
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为了使用尽可能少的RSU实现对目标区域的有效覆盖,设计c街道模型,将对区域的覆盖转化为对区域内街道的覆盖,然后,在该模型下提出基于贪心策略的多项式(GBP,greedy-based polynomial)时间近似算法,得到RSU的部署方案以解决覆盖问题。针对城市中一些地形复杂的区域,设计Cue模型(complex urban environment model),将目标区域划分为子区域,然后提出基于shifting策略的多项式时间近似算法,并对算法的近似比率和时间复杂度进行了理论分析与证明。仿真结果表明,算法GBP能够有效地解决城市环境车联网中的区域覆盖问题。
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