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  1. 全国大会
  2. 85回
  3. ネットワーク

Quality of Service prediction for V2X communication based on LSTNet

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230378
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230378
ab8ff3cd-f5e6-43fe-927d-8f4eea3bbfac
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z85-5ZA-03.pdf IPSJ-Z85-5ZA-03.pdf (195.4 kB)
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2023-02-16
タイトル
タイトル Quality of Service prediction for V2X communication based on LSTNet
言語
言語 eng
キーワード
主題Scheme Other
主題 ネットワーク
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
同志社大
著者所属
同志社大
著者所属
同志社大
著者名 徐, 煜程

× 徐, 煜程

徐, 煜程

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滕, 睿

× 滕, 睿

滕, 睿

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佐藤, 健哉

× 佐藤, 健哉

佐藤, 健哉

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 Due to complex network conditions, autonomous vehicles possibly do not have time to react appropriately when experiencing unexpected quality of service (QoS) degradation, which can impact the safety of road participants. Deep learning is considered to be an efficient way to provide accurate predictions about QoS based on vehicle and network information for vehicle-to-vehicle (V2X) communication applications and notify applications to adapt to upcoming QoS changes by the network proactively. In this paper, we examine a multivariate multi-step multi-output prediction method based on Long- and Short-term Time-series network (LSTNet) to predict QoS Key Performance Indicators (KPIs) as end-to-end latency and Packet Reception Ratio. Joint simulations based on NS-3 and SUMO demonstrate our approach’s effectiveness in QoS prediction.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第85回全国大会講演論文集

巻 2023, 号 1, p. 223-224, 発行日 2023-02-16
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 11:10:20.596862
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