基于雾计算和自评估的VANET聚类与协作感知

来源 :计算机科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：redblackzhu

【摘要】

：

集群是提高车联网群智感知质量和降低成本的有效方法,但如何在车辆高机动性的同时提高集群稳定性是一个具有挑战性的问题。基于VANET(Vehicular Ad-Hoc Network)的通信特点,

【作者】

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刘丹

【机构】

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大连东软信息学院物联网工程系

【出处】

：

计算机科学

【发表日期】

：

2020年10期

【关键词】

：

车联网群智感知集群雾计算协作感知车载自组织网络 Internet of vehiclesCrowd sensingClusteringFog comp

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61772101),辽宁省自然科学基金(20180550021),大连市科技计划项目(2017RQ021)

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集群是提高车联网群智感知质量和降低成本的有效方法,但如何在车辆高机动性的同时提高集群稳定性是一个具有挑战性的问题。基于VANET(Vehicular Ad-Hoc Network)的通信特点,文中提出了基于雾计算和自评估的VANET聚类算法FCSAC(Fog Computing and Self-Assessment Clustering),将VANET分为多个集群,集群内车辆协作感知结果由主簇头(Master Cluster Head,MCH)发给雾节点;引入车辆移动率(Velocity Mobilit

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