Un Marco de Segmentación de Red para Redes Vehiculares Asistidas por UAV
Autores: Skondras, Emmanouil; Michailidis, Emmanouel T.; Michalas, Angelos; Vergados, Dimitrios J.; Miridakis, Nikolaos I.; Vergados, Dimitrios D.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Un Marco de Segmentación de Red para Redes Vehiculares Asistidas por UAV
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Robótica
Palabras clave
Esquema de segmentación de red
Esquemas de asignación de recursos
LTE vehículo a todo
UAVs
ARNs
RSUs
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
En una arquitectura de red vehicular de quinta generación (5G), se pueden aprovechar varios tipos de puntos de acceso (PoA), incluyendo tanto unidades de carretera (RSUs) como nodos de relé aéreo (ARNs), para atender el servicio de un número creciente de usuarios vehiculares. En tal arquitectura, la aplicación de esquemas de asignación de recursos eficientes es indispensable. En esta dirección, este documento describe un esquema de segmentación de red para redes vehiculares 5G que tiene como objetivo optimizar el rendimiento de los servicios de red modernos. La arquitectura propuesta consiste en RSUs terrestres y vehículos aéreos no tripulados (UAVs) que actúan como ARNs, permitiendo la comunicación entre nodos vehiculares terrestres y proporcionando recursos de comunicación adicionales. Tanto las RSUs como los ARNs implementan la tecnología LTE vehículo-a-todo (LTE-V2X), mientras que la posición de cada ARN se optimiza aplicando una técnica de toma de decisiones multiatributo difusa (fuzzy MADM). Con respecto a la arquitectura de red propuesta, cada RSU mantiene un pool de recursos virtual local (LVRP) que contiene bloques de recursos locales (LRBs) y bloques de recursos compartidos (SRBs), mientras que un controlador SDN mantiene un pool de recursos virtual (VRP), donde se almacenan los SRBs de las RSUs. Además, cada ARN mantiene sus propios bloques de recursos (RBs). Para los usuarios conectados a las RSUs, si los RBs restantes de la RSU actual pueden satisfacer el valor umbral predefinido, los LRBs de la RSU se asignan a los servicios de los usuarios. Por el contrario, si los RBs restantes de la RSU actual no pueden satisfacer el umbral, se asignan RBs adicionales del VRP a los servicios de los usuarios. De manera similar, para los usuarios conectados a los ARNs, se monitorea el grado de satisfacción de cada servicio de usuario considerando tanto la QoS como los factores de relación señal-ruido más interferencia (SINR). Si el grado de satisfacción es mayor que el valor umbral predefinido, los requisitos del servicio pueden ser satisfechos por los RBs restantes del ARN. Por el contrario, si el grado de satisfacción estimado es menor que el valor umbral predefinido, el ARN toma prestados RBs adicionales del LVRP de la RSU correspondiente para lograr el grado de satisfacción requerido. La evaluación del rendimiento muestra que el método sugerido optimiza la asignación de recursos y mejora el rendimiento de los servicios ofrecidos en términos de rendimiento, retraso en la transferencia de paquetes, jitter y tasa de pérdida de paquetes, ya que el uso de ARNs que obtienen posiciones óptimas mejora las condiciones del canal observadas desde cada usuario vehicular.
Descripción
En una arquitectura de red vehicular de quinta generación (5G), se pueden aprovechar varios tipos de puntos de acceso (PoA), incluyendo tanto unidades de carretera (RSUs) como nodos de relé aéreo (ARNs), para atender el servicio de un número creciente de usuarios vehiculares. En tal arquitectura, la aplicación de esquemas de asignación de recursos eficientes es indispensable. En esta dirección, este documento describe un esquema de segmentación de red para redes vehiculares 5G que tiene como objetivo optimizar el rendimiento de los servicios de red modernos. La arquitectura propuesta consiste en RSUs terrestres y vehículos aéreos no tripulados (UAVs) que actúan como ARNs, permitiendo la comunicación entre nodos vehiculares terrestres y proporcionando recursos de comunicación adicionales. Tanto las RSUs como los ARNs implementan la tecnología LTE vehículo-a-todo (LTE-V2X), mientras que la posición de cada ARN se optimiza aplicando una técnica de toma de decisiones multiatributo difusa (fuzzy MADM). Con respecto a la arquitectura de red propuesta, cada RSU mantiene un pool de recursos virtual local (LVRP) que contiene bloques de recursos locales (LRBs) y bloques de recursos compartidos (SRBs), mientras que un controlador SDN mantiene un pool de recursos virtual (VRP), donde se almacenan los SRBs de las RSUs. Además, cada ARN mantiene sus propios bloques de recursos (RBs). Para los usuarios conectados a las RSUs, si los RBs restantes de la RSU actual pueden satisfacer el valor umbral predefinido, los LRBs de la RSU se asignan a los servicios de los usuarios. Por el contrario, si los RBs restantes de la RSU actual no pueden satisfacer el umbral, se asignan RBs adicionales del VRP a los servicios de los usuarios. De manera similar, para los usuarios conectados a los ARNs, se monitorea el grado de satisfacción de cada servicio de usuario considerando tanto la QoS como los factores de relación señal-ruido más interferencia (SINR). Si el grado de satisfacción es mayor que el valor umbral predefinido, los requisitos del servicio pueden ser satisfechos por los RBs restantes del ARN. Por el contrario, si el grado de satisfacción estimado es menor que el valor umbral predefinido, el ARN toma prestados RBs adicionales del LVRP de la RSU correspondiente para lograr el grado de satisfacción requerido. La evaluación del rendimiento muestra que el método sugerido optimiza la asignación de recursos y mejora el rendimiento de los servicios ofrecidos en términos de rendimiento, retraso en la transferencia de paquetes, jitter y tasa de pérdida de paquetes, ya que el uso de ARNs que obtienen posiciones óptimas mejora las condiciones del canal observadas desde cada usuario vehicular.