KR101847712B1 - Method and apparatus for allocating resource in vehicle communication and mobile communication network environment - Google Patents
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Abstract
본 발명은 차량 통신 및 이동통신 네트워크 환경에서의 자원 할당 방법 및 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 차량이 노변기지국을 지날 때마다 노변기지국에서 수집된 차량의 속도와 시간정보 및 차량 통신정보를 상기 노변기지국으로부터 수신하는 단계; 상기 수신된 차량의 속도와 시간정보를 이용하여 각 노변기지국 사이의 차량 분포를 예측하는 단계; 상기 예측된 각 노변기지국 사이에 위치한 차량 분포를 이용하여 통신 가능한 차량의 클러스터의 수를 산출하는 단계; 및 상기 산출된 차량의 클러스터의 수에 따라 이동통신을 위한 기지국을 통해 통신 자원을 할당하는 단계를 포함한다.The present invention relates to a method and apparatus for allocating resources in a vehicular communication and mobile communication network environment, and more particularly, to a method and apparatus for resource allocation in a vehicle communication and a mobile communication network environment, Receiving from a roadside base station; Estimating a vehicle distribution between each of the roadside base stations using the received vehicle speed and time information; Calculating a number of communicable clusters of vehicles using a vehicle distribution located between each of the predicted roadside base stations; And allocating communication resources through the base station for mobile communication according to the calculated number of clusters of the vehicle.
Description
본 발명은 차량 통신 및 이동통신 네트워크 환경에서의 자원 할당 방법 및 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 차량 통신 및 이동통신 네트워크가 혼합된 네트워크 환경에서 노변기지국과 연동하여 차량 분포 및 차량 통신의 특성을 예측하고 다수의 차량으로 이루어진 클러스터 수를 산출하여 이동통신 자원을 할당함으로써, 예측된 이동통신 자원을 기초로 한정된 무선 자원을 보다 효율적으로 활용하여 통신망의 성능을 향상시킬 수 있는, 차량 통신 및 이동통신 네트워크 환경에서의 자원 할당 방법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a method and apparatus for allocating resources in a vehicular communication and mobile communication network environment, and more particularly, to a method and apparatus for allocating resources in a vehicular communication and a mobile communication network environment, And estimating the number of clusters made up of a plurality of vehicles to allocate mobile communication resources, thereby improving the performance of the communication network by more efficiently utilizing limited radio resources based on the predicted mobile communication resources. To a resource allocation method and apparatus in a network environment.
통신기술의 발달로 차량 통신을 이용하여 다양한 지능형 교통시스템(ITS: Intelligent Transportation System)이 개발되었다. ITS는 교통체계의 운용관리의 효율성과 안정성을 높일 뿐만 아니라 사용자들에게 다양한 서비스를 제공할 수 있다. 또한, 5세대 이동통신 시스템에서는 셀룰라 통신뿐만 아니라 현재까지 별도로 발전해 온 차량 간 통신규격까지 포함하여 개발되고 있다.With the development of communication technology, various Intelligent Transportation System (ITS) has been developed using vehicle communication. ITS not only improves the efficiency and stability of the operation management of the traffic system, but also can provide various services to the users. In addition, in the 5th generation mobile communication system, not only cellular communication but also inter-vehicle communication standard developed up to now is being developed.
차량 통신은 차량 간(V2V: Vehicle-to-Vehicle) 통신과 차량 및 기지국 간(V2I: Vehicle-to-Infrastructure) 통신으로 구분이 된다. V2V 통신은 별도의 기간망이 없이 차량 간의 정보를 주고받는다. V2I 통신은 도로, 노변 등 길 가에 설치된 노변기지국(RSU: Roadside Unit)과 차량 간의 통신을 수행한다. 일정 간격으로 설치된 노변기지국(RSU)은 차량들과 정보를 주고받을 뿐만 아니라 차량으로부터 정보를 수집하여 정보센터가 포함된 백본망으로 전달한다. 노변기지국(RSU)과 통신 가능한 거리 내에 위치한 차량은 노변기지국(RSU)과의 정보교환이 가능하다. 하지만, 노변기지국(RSU)들 사이에 위치한 차량은 노변기지국(RSU)과 통신이 불가능하며, 차량 간의 통신을 통해 정보를 주고받을 수 있다. 차량 간의 통신은, 기간망 없이 차량이 정보를 중계하여 멀티홉 방식으로 정보를 전달한다.Vehicle communication is divided into Vehicle-to-Vehicle (V2V) communication and Vehicle-to-Infrastructure (V2I) communication. V2V communication exchanges information between vehicles without separate backbone network. The V2I communication communicates with the roadside unit (RSU) installed on the roads, roads, and the roadside. An RSU installed at regular intervals not only exchanges information with vehicles, but also collects information from the vehicle and transmits it to the backbone network including the information center. A vehicle located within a distance communicable with a roadside base station (RSU) is capable of exchanging information with a roadside base station (RSU). However, a vehicle located between the RSUs can not communicate with the RSU, and information can be exchanged between the vehicles. In the communication between the vehicles, the vehicle relays the information without the backbone network and transmits the information in the multi-hop manner.
이동통신망과 V2V 통신을 연계하는 문제는 3세대 이동통신 네트워크에서부터 연구가 되었다. 5G 네트워크에서는 V2V 통신과 이동통신망을 연계하는 규격화가 진행되고 있다. 무선자원을 효율적으로 사용하기 위해 차량끼리 클러스터를 구성하여 통신하는 방안이 제안되었다. 클러스터를 이용한 차량 간 통신은 가까운 거리의 차량끼리 그룹(클러스터: Cluster)을 구성하여 필요한 정보를 그룹 내의 차량 간의 통신을 한다. 클러스터를 이용한 차량 간 통신은 다른 클러스터의 차량과의 통신 또는 외부의 단말기와 통신이 필요한 경우, 이동통신네트워크를 이용하여 통신을 한다.The problem of linking mobile communication network with V2V communication has been studied from the third generation mobile communication network. In the 5G network, standardization linking V2V communication and mobile communication network is proceeding. In order to use wireless resources effectively, a method of communicating and configuring clusters among vehicles has been proposed. Vehicle-to-vehicle communication using clusters consists of groups of vehicles (clusters) at close distances and communicates necessary information among the vehicles in the group. Inter-vehicle communication using clusters uses a mobile communication network to communicate with vehicles in other clusters or when communication with an external terminal is required.
이러한 클러스터 구조에서는 각 클러스터 대표(또는 클러스터 헤드)를 선출하여 클러스터 관리 및 클러스터 내의 통신을 제어하여 효과적인 통신을 가능하게 한다. 또한, 클러스터 헤드는 클러스터 간의 통신 또는 클러스터 밖의 단말기와의 통신은 할 때 라우터 역할을 하게 된다. 따라서, 클러스터를 이용한 통신을 도입하면 모든 통신을 이동통신네트워크를 이용할 때보다 이동통신네트워크의 통신부하를 줄일 수 있다.In such a cluster structure, each cluster representative (or cluster head) is selected to control cluster management and communication within the cluster, thereby enabling effective communication. The cluster head also acts as a router when communicating between clusters or with terminals outside the cluster. Therefore, by introducing the communication using the cluster, the communication load of the mobile communication network can be reduced as compared with the case of using the mobile communication network for all the communication.
이동통신에서는 단말기들이 기지국과 연결이 되어있고, 제어할 수 있다. 또한, 이동통신은 필요한 통신 자원이 예측 가능하다. V2I 통신이 가능한 환경에 있는 차량과의 통신 또한 필요한 통신 자원 예측이 가능하다. 따라서 이동통신에서는 통신속도와 같은 무선네트워크의 성능 예측이 가능하다.In mobile communication, terminals are connected to a base station and can be controlled. In addition, the required communication resources can be predicted in the mobile communication. Communication with vehicles in an environment capable of V2I communication is also possible. Therefore, it is possible to predict the performance of the wireless network such as the communication speed in mobile communication.
그렇지만, 차량 그룹을 대표하는 클러스터 헤드와 기지국 간의 통신은 차량의 수, 차량의 분포에 따라 필요한 통신자원이 다르다. 또한, 차량의 이동성이 시간에 따라 변화하므로 차량의 수와 분포 등도 시간에 따라 달라진다. 또한, 클러스터 헤드와 기지국 간의 통신에 필요한 정확한 무선 자원 등의 정보를 알 수가 없게 된다. 따라서, QoS(Quality of Service) 등의 이유로 차량 간 통신을 위한 자원을 할당할 때, 필요한 통신 자원의 예측이 곤란하다. 또한, 차량 간의 통신 가능속도 및 지연 등의 성능을 예측하기 곤란하다. 이때, 예측된 필요자원은 QoS와 CAC(Call Admission Control) 등에 활용될 수 있다.However, communication between a cluster head and a base station representing a vehicle group requires different communication resources depending on the number of vehicles and distribution of vehicles. In addition, since the mobility of the vehicle changes with time, the number and distribution of the vehicles also vary with time. In addition, information such as accurate radio resources required for communication between the cluster head and the base station can not be known. Therefore, when allocating resources for inter-vehicle communication for reasons such as QoS (Quality of Service), it is difficult to predict necessary communication resources. In addition, it is difficult to predict performance such as communication speed and delay between vehicles. At this time, the predicted required resources can be utilized for QoS and CAC (Call Admission Control).
이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 발명의 실시 예들은 차량 통신 및 이동통신 네트워크가 혼합된 네트워크 환경에서 노변기지국과 연동하여 차량 분포 및 차량 통신의 특성을 예측하고 다수의 차량으로 이루어진 클러스터 수를 산출하여 이동통신 자원을 할당함으로써, 예측된 이동통신 자원을 기초로 한정된 무선 자원을 보다 효율적으로 활용하여 통신망의 성능을 향상시킬 수 있는, 차량 통신 및 이동통신 네트워크 환경에서의 자원 할당 방법 및 장치를 제공하고자 한다.In order to solve such a problem, embodiments of the present invention predict a characteristic of a vehicle distribution and a vehicle communication in cooperation with a roadside base station in a network environment where a vehicle communication and a mobile communication network are mixed, A method and an apparatus for allocating resources in a vehicular communication and mobile communication network environment capable of improving the performance of a communication network by more efficiently utilizing limited radio resources based on predicted mobile communication resources by allocating mobile communication resources do.
또한, 본 발명의 실시 예들은 노변기지국(RSU)에서 수집된 정보(예컨대, 차량 속도정보, 시간정보 및 차량 통신정보 등)을 기초로 하여 노변기지국(RSU)들 사이에서 통신하는 차량의 분포를 예측하고 이에 따른 차량 그룹인 클러스터들을 위한 이동통신 자원을 예측하여 그 예측된 이동통신 자원에 따라 이동통신 자원을 효율적으로 할당할 수 있는, 차량 통신 및 이동통신 네트워크 환경에서의 자원 할당 방법 및 장치를 제공하고자 한다.Embodiments of the present invention also provide a method of determining the distribution of vehicles communicating between roadside base stations (RSUs) based on information collected at a roadside base station (RSU) (e.g., vehicle speed information, time information, A resource allocation method and apparatus in a vehicular communication and mobile communication network environment capable of predicting and predicting mobile communication resources for clusters that are a group of vehicles and efficiently allocating mobile communication resources according to the predicted mobile communication resources .
본 발명의 제1 측면에 따르면, 차량이 노변기지국을 지날 때마다 노변기지국에서 수집된 차량의 속도와 시간정보 및 차량 통신정보를 노변기지국으로부터 수신하는 단계; 상기 수신된 차량의 속도와 시간정보를 이용하여 각 노변기지국 사이의 차량 분포를 예측하는 단계; 상기 예측된 각 노변기지국 사이에 위치한 차량 분포를 이용하여 통신 가능한 차량의 클러스터의 수를 산출하는 단계; 및 상기 산출된 차량의 클러스터의 수에 따라 이동통신을 위한 기지국을 통해 통신 자원을 할당하는 단계를 포함하는 차량 통신 및 이동통신 네트워크 환경에서의 자원 할당 방법이 제공될 수 있다.According to a first aspect of the present invention there is provided a method comprising: receiving, from a roadside base station, vehicle speed and time information and vehicle communication information collected at a roadside base station every time the vehicle passes a roadside base station; Estimating a vehicle distribution between each of the roadside base stations using the received vehicle speed and time information; Calculating a number of communicable clusters of vehicles using a vehicle distribution located between each of the predicted roadside base stations; And allocating communication resources through a base station for mobile communication according to the calculated number of clusters of the vehicle.
상기 방법은, 상기 수신된 차량 통신정보를 이용하여 단일 클러스터가 형성될 확률을 계산하는 단계; 및 상기 계산된 단일 클러스터가 형성될 확률이 기설정된 임계값을 초과하면 클러스터의 수를 단일 클러스터로 산출하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method includes calculating a probability that a single cluster will be formed using the received vehicle communication information; And calculating the number of clusters as a single cluster when the probability that the calculated single cluster is formed exceeds a predetermined threshold value.
상기 단일 클러스터가 형성될 확률을 계산하는 단계는 이전 노변기지국 및 다음 노변기지국 사이에 최대 전송범위를 갖는 복수 개의 차량이 존재할 경우, 최대 전송범위를 노변기지국 간의 거리로 나눈 값을 이용하여 단일 클러스터가 형성될 확률을 계산할 수 있다.Calculating a probability that the single cluster will be formed is performed by using a value obtained by dividing the maximum transmission range by the distance between the roadside base stations when there are a plurality of vehicles having the maximum transmission range between the previous roadside base station and the next roadside base station, The probability of being formed can be calculated.
상기 노변기지국으로부터 수신하는 단계는 차량의 속도계 정보 또는 GPS 정보로부터 계산된 차량의 속도를 수신하고, 최대통신거리가 포함된 통신특성정보를 수신할 수 있다.The step of receiving from the roadside base station may receive the speed of the vehicle calculated from the speedometer information of the vehicle or the GPS information, and may receive the communication characteristic information including the maximum communication distance.
상기 차량 분포를 예측하는 단계는 기설정된 단위시간당 노변기지국을 통과하는 차량의 수, 차량 속도 및 차량 속도의 누적분포를 이용하여 각 노변기지국 사이의 차량 밀도를 산출 할 수 있다.The step of predicting the vehicle distribution may calculate the vehicle densities between the respective roadside base stations using the cumulative distribution of the number of vehicles passing through the roadside base station, the vehicle speed, and the vehicle speed per predetermined unit time.
상기 차량 분포를 예측하는 단계는 차량 속도 및 차량 속도의 누적분포에 대해서, 복수 개의 관측된 속도정보와 기설정된 단위시간당 노변기지국을 통과하는 차량 수를 이용한 근사화를 적용시켜 각 노변기지국 사이의 차량 밀도를 산출할 수 있다.The step of predicting the vehicle distribution may include applying an approximation to the cumulative distribution of vehicle speed and vehicle speed using a plurality of observed speed information and a number of vehicles passing through the roadside base station per predetermined unit time, Can be calculated.
상기 클러스터를 산출하는 단계는 노변기지국 및 노변기지국 사이에 최대 전송범위를 갖는 복수 개의 차량이 존재할 경우, 통신 가능한 차량의 클러스터의 수를 산출할 수 있다.The step of calculating the cluster may calculate the number of communicable vehicle clusters when there are a plurality of vehicles having a maximum transmission range between the roadside base station and the roadside base station.
한편, 본 발명의 제2 측면에 따르면, 차량이 노변기지국을 지날 때마다 노변기지국에서 수집된 차량의 속도와 시간정보 및 차량 통신정보를 노변기지국으로부터 수신하는 수신부; 상기 수신된 차량의 속도와 시간정보를 이용하여 각 노변기지국 사이의 차량 분포를 예측하는 차량 분포 예측부; 상기 예측된 각 노변기지국 사이에 위치한 차량 분포를 이용하여 통신 가능한 차량의 클러스터의 수를 산출하는 클러스터 산출부; 및 상기 산출된 차량의 클러스터의 수에 따라 이동통신을 위한 기지국을 통해 통신 자원을 할당하는 자원 할당부를 포함하는 차량 통신 및 이동통신 네트워크 환경에서의 자원 관리 장치가 제공될 수 있다.According to a second aspect of the present invention, there is provided a vehicular navigation system comprising: a receiver for receiving, from a roadside base station, speed and time information of a vehicle collected from a roadside base station and vehicle communication information every time the vehicle passes the roadside base station; A vehicle distribution predicting unit for predicting a vehicle distribution between each of the roadside base stations using the speed and time information of the received vehicle; A cluster calculator for calculating a number of communicable clusters of vehicles using a distribution of vehicles located between the predicted lane base stations; And a resource allocator allocating communication resources through a base station for mobile communication according to the calculated number of clusters of the vehicle. The apparatus for managing resources in a vehicular communication and mobile communication network environment may be provided.
상기 장치는, 상기 수신된 차량 통신정보를 이용하여 단일 클러스터가 형성될 확률을 계산하는 확률 계산부를 더 포함하고, 상기 클러스터 산출부는 상기 계산된 단일 클러스터가 형성될 확률이 기설정된 임계값을 초과하면 클러스터의 수를 단일 클러스터로 산출할 수 있다.The apparatus further includes a probability calculation unit that calculates a probability that a single cluster will be formed using the received vehicle communication information, and the cluster calculation unit calculates a probability that a probability that the calculated single cluster will be formed exceeds a preset threshold value The number of clusters can be calculated as a single cluster.
상기 확률 계산부는 이전 노변기지국 및 다음 노변기지국 사이에 최대 전송범위를 갖는 복수 개의 차량이 존재할 경우, 최대 전송범위를 노변기지국 간의 거리로 나눈 값을 이용하여 단일 클러스터가 형성될 확률을 계산 할 수 있다.The probability calculation unit may calculate a probability that a single cluster will be formed using a value obtained by dividing a maximum transmission range by a distance between the roadside base stations when there is a plurality of vehicles having a maximum transmission range between a previous roadside base station and a next roadside base station .
상기 수신부는 차량의 속도계 정보 또는 GPS 정보로부터 계산된 차량의 속도를 수신하고, 최대통신거리가 포함된 통신특성정보를 수신 할 수 있다.The receiving unit receives the speed of the vehicle calculated from the speedometer information of the vehicle or the GPS information, and receives the communication characteristic information including the maximum communication distance.
상기 차량 분포 예측부는 기설정된 단위시간당 노변기지국을 통과하는 차량의 수, 차량 속도 및 차량 속도의 누적분포를 이용하여 각 노변기지국 사이의 차량 밀도를 산출 할 수 있다.The vehicle distribution predicting unit may calculate the vehicle densities between the respective roadside base stations using the cumulative distribution of the number of vehicles passing through the roadside base station, the vehicle speed, and the vehicle speed per predetermined unit time.
상기 차량 분포 예측부는 차량 속도 및 차량 속도의 누적분포에 대해서, 복수 개의 관측된 속도정보와 기설정된 단위시간당 노변기지국을 통과하는 차량 수를 이용한 근사화를 적용시켜 각 노변기지국 사이의 차량 밀도를 산출 할 수 있다.The vehicle distribution predicting unit may calculate the vehicle density between each of the roadside base stations by applying an approximation to the cumulative distribution of the vehicle speed and the vehicle speed using a plurality of observed speed information and the number of vehicles passing through the roadside base station per predetermined unit time .
상기 클러스터 산출부는 노변기지국 및 노변기지국 사이에 최대 전송범위를 갖는 복수 개의 차량이 존재할 경우, 최대 전송범위를 노변기지국 간의 거리로 나눈 값을 이용하여 통신 가능한 차량의 클러스터의 수를 산출 할 수 있다.The cluster calculator may calculate the number of communicable clusters of vehicles by using a value obtained by dividing a maximum transmission range by a distance between the roadside base stations when a plurality of vehicles having a maximum transmission range exists between the roadside base station and the roadside base station.
본 발명의 실시 예들은 차세대 이동통신의 주요기능으로 여겨지는 차량 간 통신 네트워크와 이동통신 네트워크가 연계된 통신망에서, 노변기지국(RSU)에서 수집한 실시간 차량정보(예컨대, 차량의 속도정보, 차량 통신정보)를 이용하여 이동통신 네트워크의 차량 통신을 위한 무선 자원을 정확히 예측할 수 있다.The embodiments of the present invention are useful for real-time vehicle information (e.g., vehicle speed information, vehicle communication, etc.) collected in a roadside base station (RSU) in a communication network in which an inter- Information) can be used to accurately predict radio resources for vehicle communication in the mobile communication network.
또한, 본 발명의 실시 예들은 차량 통신 및 이동통신 네트워크가 혼합된 네트워크 환경에서 노변기지국과 연동하여 차량 분포 및 차량 통신의 특성을 예측하고 다수의 차량으로 이루어진 클러스터 수를 산출하여 이동통신 자원을 할당함으로써, 예측된 이동통신 자원을 기초로 한정된 무선 자원을 보다 효율적으로 활용하여 통신망의 성능을 향상시킬 수 있다.In addition, embodiments of the present invention predict a characteristic of vehicle distribution and vehicle communication in cooperation with a roadside base station in a network environment in which a vehicle communication and a mobile communication network are mixed, calculate the number of clusters composed of a plurality of vehicles, Thus, the performance of the communication network can be improved by more efficiently utilizing the limited radio resources based on the predicted mobile communication resources.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 차량 통신 및 이동통신 네트워크 환경에서의 자원 관리 장치가 적용된 통신 네트워크 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 차량 통신과 이동통신 네트워크에서 자원 관리 장치의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 차량 통신 및 이동통신 네트워크 환경에서의 자원 할당 방법에 대한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 차량 통신 및 이동통신 네트워크 환경에서의 자원 관리 장치에 의한 분석 값 및 시뮬레이션 값에 대한 결과도이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 차량 통신 및 이동통신 네트워크 환경에서의 자원 관리 장치에 의해 산출된 클러스터의 수 및 시뮬레이션 값에 대한 결과도이다.1 is a configuration diagram of a communication network system to which a resource management apparatus in a vehicle communication and mobile communication network environment is applied according to an embodiment of the present invention.
2 is a configuration diagram of a resource management apparatus in a vehicle communication and a mobile communication network according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart illustrating a method of allocating resources in a vehicular communication and mobile communication network environment according to an embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a view showing analysis values and simulation values by a resource management apparatus in a vehicle communication and mobile communication network environment according to an embodiment of the present invention.
5 is a graph showing the number of clusters calculated by the resource management apparatus in a vehicular communication and mobile communication network environment and simulated values according to an embodiment of the present invention.
이하, 본 발명의 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 설명한다. 본 발명에 따른 동작 및 작용을 이해하는 데 필요한 부분을 중심으로 상세히 설명한다. 본 발명의 실시 예를 설명하면서, 본 발명이 속하는 기술 분야에 익히 알려졌고 본 발명과 직접적으로 관련이 없는 기술 내용에 대해서는 설명을 생략한다. 이는 불필요한 설명을 생략함으로써 본 발명의 요지를 흐리지 않고 더욱 명확히 전달하기 위함이다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. The present invention will be described in detail with reference to the portions necessary for understanding the operation and operation according to the present invention. In describing the embodiments of the present invention, description of technical contents which are well known in the art to which the present invention belongs and which are not directly related to the present invention will be omitted. This is for the sake of clarity of the present invention without omitting the unnecessary explanation.
또한, 본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 동일한 명칭의 구성 요소에 대하여 도면에 따라 다른 참조부호를 부여할 수도 있으며, 서로 다른 도면임에도 동일한 참조부호를 부여할 수도 있다. 그러나 이와 같은 경우라 하더라도 해당 구성 요소가 실시 예에 따라 서로 다른 기능을 갖는다는 것을 의미하거나, 서로 다른 실시 예에서 동일한 기능을 갖는다는 것을 의미하는 것은 아니며, 각각의 구성 요소의 기능은 해당 실시 예에서의 각각의 구성 요소에 대한 설명에 기초하여 판단하여야 할 것이다.In describing the constituent elements of the present invention, the same reference numerals may be given to constituent elements having the same name, and the same reference numerals may be given to different drawings. However, even in such a case, it does not mean that the corresponding component has different functions according to the embodiment, or does not mean that it has the same function in different embodiments, and the function of each component is different from that of the corresponding embodiment Based on the description of each component in FIG.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 차량 통신 및 이동통신 네트워크 환경에서의 자원 관리 장치가 적용된 통신 네트워크 시스템의 구성도이다.1 is a configuration diagram of a communication network system to which a resource management apparatus in a vehicle communication and mobile communication network environment is applied according to an embodiment of the present invention.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시 예에 따른 차량 통신과 이동통신 네트워크에서 자원 관리 장치(140)가 적용된 통신 네트워크 시스템(100)은 다수의 차량(111)으로 이루어진 클러스터(110), 노변기지국(RSU), 이동통신 기지국(130) 및 자원 관리 장치(140)를 포함한다.1, a
우선, 본 발명의 실시 예에 따른 차량 통신 및 이동통신 네트워크 환경에서의 자원 관리 장치를 도 1에 도시된 네트워크에 적용하기 위해서는 하기와 같은 가정을 하기로 한다.First, assuming that a resource management apparatus in a vehicle communication and mobile communication network environment according to an embodiment of the present invention is applied to the network shown in FIG. 1, the following assumption will be made.
첫째, 통신 네트워크 시스템(100)은 다수의 차량(111), 노변기지국(120), 이동통신 기지국(130)과, 노변기지국들이 연결된 백본망과 백본망에 연결된 자원 관리 장치(140)로 이루어져 있다. 여기서, 노변기지국(120)은 도로기지국으로 지칭될 수 있다.First, the
둘째, 차량(111)은 차량 간 통신 모듈과 이동통신 모듈을 모두 구비하고 있다. 차량은 필요에 따라 차량 간 통신 및 이동통신 즉, 두 개의 통신을 이용할 수 있다.Second, the
셋째, 백본망은 노변기지국(120)을 위한 통신망과 이동통신 기지국(130)을 위한 이동통신망을 포함한다.Third, the backbone network includes a communication network for the
넷째, 차량(111)은 노변기지국(120)을 지날 때마다 차량의 속도정보와 차량 간 통신을 위한 최대전송 거리 등의 차량통신의 특성정보를 알 수 있다.Fourth, the
다섯째, 차량 클러스터(110)에서는 하나의 클러스터 대표(또는 클러스터 헤드)가 선출된다. 차량 클러스터(110) 내의 차량(111)과 차량 클러스터 밖의 다른 단말과의 모든 통신은 클러스터 대표를 통해 이루어진다.Fifth, in the
한편, 도로를 주행하고 있는 차량(111)은 서로 차량 통신을 통해 정보를 주고받는다. 즉, 클러스터(110) 내에서의 차량 통신은 차량 간(V2V: Vehicle-to-Vehicle) 통신을 통해 차량 간의 정보를 주고받는다. On the other hand, the
반면, 도로를 주행하고 있는 차량(111)과 노변기지국(120)은 V2I 통신을 통해 정보를 주고받는다. 노변기지국(120)은 일정 간격으로 설치되어 있고, 차량(111)으로부터 차량 정보를 수집하여 백본망을 통해 자원 관리 장치(140)에 전송한다. 이때, 노변기지국(120)과 통신 가능한 거리 내에 위치한 차량(111)은 노변기지국(120)과의 정보 교환이 가능하다.On the other hand, the
클러스터(110)를 이용한 차량 간 통신은 가까운 거리의 차량끼리 그룹(클러스터: Cluster)을 구성하여 필요한 정보를 그룹 내의 차량 간의 통신을 한다. 클러스터(110)를 이용한 차량 간 통신은 다른 클러스터의 차량과의 통신 또는 외부의 단말기와 통신이 필요한 경우, 이동통신 네트워크를 이용하여 통신을 한다.Vehicle-to-vehicle communication using the
이러한 클러스터 구조에서는 각 클러스터 대표(또는 클러스터 헤드)가 선출된다. 클러스터 헤드는 이동통신 기지국(130)으로부터 이동통신 자원을 할당받아 클러스터 간의 통신 또는 클러스터 밖의 단말기와의 통신을 수행하게 된다.In this cluster structure, each cluster representative (or cluster head) is selected. The cluster head allocates mobile communication resources from the mobile
이를 위해, 자원 관리 장치(140)는 차량이 노변기지국(120)을 지날 때마다 노변기지국(120)에서 수집된 차량의 속도와 시간정보 및 차량 통신정보를 수신하고, 그 수신된 차량의 속도와 시간정보를 이용하여 각 노변기지국(120) 사이의 차량 분포를 예측한다. 그리고 자원 관리 장치(140)는 차량 통신정보를 이용하여 단일 클러스터가 형성될 확률을 계산하고, 예측된 각 노변기지국(120) 사이에 위치한 차량 분포를 이용하여 통신 가능한 차량의 클러스터의 수를 산출한다. 이어서, 자원 관리 장치(140)는 산출된 차량의 클러스터의 수에 따라 이동통신을 위한 이동통신 자원을 해당 클러스터에 할당하게 된다.To this end, the
이후, 이동통신 기지국(130)에서는 차량 클러스터의 수에 맞게 자원을 할당한다. 예를 들어, 이동통신 기지국(130)은 클러스터당 필요 주파수 대역이 B인 경우 Nc 클러스터를 지원할 경우 BNc의 자원을 할당할 수 있다.Then, the mobile
만일, 할당된 자원 BNc보다 더 요구가 커서 QoS(Quality of Service)를 만족시킬 수 없는 경우, 이동통신 기지국(130)은 해당 차량으로 이루어진 클러스터를 다른 이동통신 기지국(130)으로 핸드오버를 시키거나, CAC(Call Admission Control)를 수행할 수 있다.If the quality of service (QoS) can not be satisfied because the request is larger than the allocated resource BN c , the mobile
여기서, 필요한 이동통신 자원의 할당은 이동통신 기지국(130)에서 수행될 수 있다. 다른 실시의 예로, 백본망의 한 구성요소를 통해 수행될 수도 있다. 예를 들어 자가최적화(SON: Self-Organization Network)를 통해 자원 할당이 수행될 수 있다.Here, the mobile
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 차량 통신과 이동통신 네트워크에서 자원 관리 장치의 구성도이다.2 is a configuration diagram of a resource management apparatus in a vehicle communication and a mobile communication network according to an embodiment of the present invention.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시 예에 따른 차량 통신과 이동통신 네트워크에서 자원 관리 장치는 수신부(210), 차량 분포 예측부(220), 확률 계산부(230), 클러스터 산출부(240) 및 자원 할당부(250)를 포함한다.2, in the vehicle communication and the mobile communication network according to the embodiment of the present invention, the resource management apparatus includes a receiving
이하, 도 2의 차량 통신 및 이동통신 네트워크 환경에서의 자원 관리 장치(140)의 각 구성요소들의 구체적인 구성 및 동작을 설명한다.The specific configuration and operation of each component of the
우선, 차량(111)은 노변기지국(120)을 지날 때마다 차량의 속도정보와 차량이 이용하는 차량 통신의 특성이 포함된 차량 통신정보를 노변기지국(120)에 전송한다. 노변기지국(120)은 수집된 차량 시간정보와 속도정보 그리고 차량 통신정보를 백본망의 관제 센터 즉, 백본망에 연결된 자원 관리 장치(140)로 전달한다.First, the
그리고 수신부(210)는 차량(111)이 노변기지국(120)을 지날 때마다 노변기지국(120)에서 수집된 차량의 속도와 시간정보 및 차량 통신정보를 노변기지국(120)으로부터 수신한다.The receiving
여기서, 노변기지국(120)은 차량(111) 자체의 속도계 또는 GPS(Global Positioning System)를 이용하여 차량 속도를 수집할 수 있다. 차량 통신의 특성정보는 최대통신거리를 포함한다. 즉, 수신부(210)는 차량의 속도계 정보 또는 GPS 정보로부터 계산된 차량의 속도를 수신할 수 있다. 또한, 수신부(210)는 최대통신거리가 포함된 통신특성정보를 수신할 수 있다.Here, the
차량 분포 예측부(220)는 수신부(210)에서 수신된 차량(111)의 속도와 시간정보를 이용하여 각 노변기지국 사이의 차량 분포를 예측한다. The vehicle
여기서, 차량 분포 예측부(220)는 기설정된 단위시간당 노변기지국을 통과하는 차량의 수, 차량 속도 및 차량 속도의 누적분포를 이용하여 각 노변기지국 사이의 차량 밀도를 산출할 수 있다.Here, the vehicle
구체적으로 살펴보면, 차량 분포 예측부(220)는 노변기지국(RSU) 간의 거리, 차량의 속도와 시간정보를 이용하여 노변기지국(RSU) 간의 차량 분포를 하기의 [수학식 1]과 같이 예측할 수 있다. 차량 분포 예측부(220)는 하기의 [수학식 1]과 같은 예측 모델을 이용하여 차량 분포를 예측하게 된다. λ를 단위시간당 RSU 통과 차량 수, FV(v)를 차량 속도의 누적분포라고 할 때, 차량 분포 예측부(220)는 예측 모델을 기초로 하여 차량 정보가 수집된 노변기지국(RSU)과 다음 노변기지국(RSU) 사이의 평균 밀도를 산출할 수 있다.Specifically, the vehicle
여기서, λd는 노변기지국(RSU)과 다음 노변기지국(RSU) 사이의 평균 밀도, λ는 단위시간당 RSU 통과 차량 수, v는 차량 속도, FV(v)는 차량 속도의 누적분포, V는 차량의 속도를 나타내는 확률변수, E[V-1]는 V의 역수의 기댓값을 나타낸다. 즉, [수학식 1]에서는 노변기지국(RSU) 간의 차량 밀도는 단위시간당 RSU 통과 차량 수에 선형으로 비례하며, 비례상수는 차량속도의 누적분포함수에 의해 결정됨을 나타낸다. Where λ d is the average density between the RSU and the RSU, λ is the number of RSU vehicles per unit time, v is the vehicle speed, F v (v) is the cumulative distribution of the vehicle speed, E [V-1] represents the expected value of the reciprocal of V, which is a random variable representing the speed of the vehicle. That is, in Equation (1), the vehicle density between the RSUs is linearly proportional to the number of RSU passing vehicles per unit time, and the proportional constant is determined by the cumulative distribution function of the vehicle speed.
차량 분포 예측부(220)는 차량 속도 및 차량 속도의 누적분포에 대해서, 복수 개(N 개)의 관측된 속도정보와 기설정된 단위시간당 노변기지국을 통과하는 차량 수를 이용한 근사화를 적용시켜 각 노변기지국 사이의 차량 밀도를 산출할 수 있다.The vehicle
일례로, 차량 분포 예측부(220)는 N 개의 관측된 차량 속도정보 v1, v2, …, vN와 단위시간당 노변기지국(RSU)을 통과하는 차량 수 λ를 이용하여 노변기지국(RSU)과 다음 노변기지국(RSU) 사이의 평균 밀도는 하기의 [수학식 2]와 같이 구할 수 있다.For example, the vehicle
여기서, λd는 노변기지국(RSU)과 다음 노변기지국(RSU) 사이의 평균 밀도, λ는 단위시간당 RSU 통과 차량 수, N은 관측된 차량 속도정보의 개수, v1, v2, …, vN는 1 내지 N의 차량 속도를 나타낸다. 대수의 법칙에 근거하여 [수학식 1]에서 기댓값 E[V-1]은 관측된 N개의 차량 속도정보의 역수들의 평균 (즉, 합 을 N으로 나눈 값)으로 근사화 할 수 있으며, 관측된 차량 속도정보의 수 N이 증가할수록 근사의 정확도가 증가된다. 따라서 [수학식 2]에서는 노변기지국(RSU) 간의 차량 밀도는 단위시간당 RSU 통과 차량 수에 선형으로 비례하며, 비례상수는 관측된 차량 속도들의 역수들의 평균값으로 근사할 수 있음을 나타낸다. Where λ d is the average density between the roadside base station (RSU) and the next roadside base station (RSU), λ is the number of RSU passing vehicles per unit time, N is the number of observed vehicle speed information, v 1 , v 2 , ... , v N represents the vehicle speed from 1 to N. Based on the law of algebra, the expected value E [V-1] in Equation (1) is the average of the reciprocals of the observed N vehicle speed information By N), and the accuracy of the approximation increases as the number N of observed vehicle speed information increases. Thus, in Equation (2), the vehicle density between the RSUs is linearly proportional to the number of RSU passing vehicles per unit time, and the proportional constant can be approximated by the average value of the inverses of the observed vehicle speeds.
이후, 확률 계산부(230)는 수신부(210)에서 수신된 차량 통신정보를 이용하여 단일 클러스터가 형성될 확률을 계산한다. 단일 클러스터가 형성될 확률은 모든 차량이 통신 가능할 확률을 의미한다.Then, the
여기서, 확률 계산부(230)는 이전 노변기지국(RSU) 및 다음 노변기지국(RSU) 사이에 최대 전송범위를 갖는 복수 개(N 개)의 차량이 존재할 경우, 최대 전송범위를 노변기지국 간의 거리로 나눈 값을 이용하여 단일 클러스터가 형성될 확률을 계산할 수 있다.Here, if there are a plurality of (N) vehicles having the maximum transmission range between the old roadside base station (RSU) and the next roadside base station (RSU), the
일례로, 노변기지국(RSU)과 다음 노변기지국(RSU) 사이에 최대 전송범위 R을 갖는 n 개의 차량이 존재할 경우, 확률 계산부(230)는 모든 차량이 통신이 가능할 확률 즉, 단일 클러스터가 형성될 확률은 하기의 [수학식 3]과 같이 계산할 수 있다. 여기서, a는 최대 전송범위 R을 노변기지국(RSU) 간의 거리(D)로 나눈 값으로 정의된다.For example, when there are n vehicles having the maximum transmission range R between the roadside base station (RSU) and the next roadside base station (RSU), the
여기서, P(VANET is connected | N(t)=n)은 모든 차량이 통신이 가능할 확률, R은 최대 전송범위, D는 노변기지국(RSU) 간의 거리, a는 최대 전송범위 R을 노변기지국(RSU) 간의 거리(D)로 나눈 값을 나타낸다. 즉, [수학식 3]에서는 노변기지국(RSU)과 다음 노변기지국(RSU) 사이의 모든 차량의 통신이 가능할 확률은 차량의 수에 따라 변화함을 나타낸다. 또한, 각각의 차량 통신 네트워크가 서로 다른 최대 전송범위 또는 노변기지국(RSU) 간의 거리를 갖더라도, 최대 전송범위와 노변기지국(RSU) 간의 거리의 상대적인 비율이 일정하다면 모든 차량이 통신이 가능할 확률은 동일함을 나타낸다. 따라서 [수학식 3]은 모든 차량이 통신할 확률을 제어하기 위해서는 최대 전송범위와 노변기지국(RSU) 간의 거리의 상대적인 비율을 조절해야 함을 의미한다.Where R is the maximum transmission range, D is the distance between the RSUs, and a is the maximum transmission range R to the roadside base station (RS), where P (VANET is connected | N (t) = n) And the distance (D) between the RSUs. That is, in Equation (3), it is shown that the probability that communication of all vehicles between the RSU and the RSU changes according to the number of vehicles. Also, even though each vehicle communication network has a different maximum transmission range or distance between the RSUs, the probability that all vehicles will be able to communicate if the relative ratio of the distance between the maximum transmission range and the RSU is constant Respectively. Therefore, Equation (3) means that the relative ratio of the maximum transmission range and the distance between the RSUs should be adjusted in order to control the probability that all the vehicles communicate with each other.
이와 같이, [수학식 3]은 모든 차량이 통신 가능할 확률을 나타낸다. 다시 말하면, [수학식 3]은 단일 클러스터가 형성될 확률을 의미한다.Thus, Equation (3) represents the probability that all the vehicles can communicate. In other words, Equation (3) means the probability that a single cluster will be formed.
한편, 클러스터 산출부(240)는 차량 분포 예측부(220)에서 예측된 각 노변기지국 사이에 위치한 차량 분포를 이용하여 통신 가능한 차량의 클러스터의 수를 산출한다.On the other hand, the
여기서, 클러스터 산출부(240)는 노변기지국 및 노변기지국 사이에 최대 전송범위를 갖는 복수 개(n 개)의 차량이 존재할 경우, 통신 가능한 차량의 클러스터의 수를 산출할 수 있다.Here, when there are a plurality of (n) vehicles having the maximum transmission range between the roadside base station and the roadside base station, the
일례로, 노변기지국(RSU)과 다음 노변기지국(RSU) 사이에 최대 전송범위 R을 갖는 n 개의 차량이 존재할 경우, 클러스터 산출부(240)는 통신 가능한 차량의 그룹(클러스터)의 수를 하기의 [수학식 4]와 같이 산출할 수 있다.For example, when there are n vehicles having a maximum transmission range R between a roadside base station (RSU) and a next roadside base station (RSU), the
여기서, E[C(t)|N(t)=n]은 통신 가능한 차량의 클러스터의 수, R은 최대 전송범위, D는 노변기지국(RSU) 간의 거리, a는 최대 전송범위 R을 노변기지국(RSU) 간의 거리(D)로 나눈 값을 나타낸다. 즉, [수학식 4]에서는 통신 가능한 차량의 클러스터의 수는 노변기지국(RSU)과 다음 노변기지국(RSU) 사이의 차량의 수에 따라 변화함을 나타낸다. 또한, 각각의 차량 통신 네트워크가 서로 다른 최대 전송범위 또는 노변기지국(RSU) 간의 거리를 갖더라도, 최대 전송범위와 노변기지국(RSU) 간의 거리의 상대적인 비율이 일정하다면 통신 가능한 차량의 클러스터의 수는 동일함을 나타낸다. 따라서 [수학식 4]는 통신 가능한 차량의 클러스터의 수를 제어하기 위해서는 최대 전송범위와 노변기지국(RSU) 간의 거리의 상대적인 비율을 조절해야 함을 의미한다.Where R is the maximum transmission range, D is the distance between the RSUs, and a is the maximum transmission range R to the roadside base station (RSU). In this case, E [C (t) And the distance (D) between the RSUs. That is, in Equation (4), the number of communicable vehicle clusters changes according to the number of vehicles between the RSU and the RSU. Further, even though each vehicle communication network has a different maximum transmission range or distance between the RSUs, if the relative ratio of the distance between the maximum transmission range and the RSU is constant, the number of clusters of communicatable vehicles is Respectively. Equation (4) means that the relative ratio of the maximum transmission range and the distance between the RSUs must be adjusted in order to control the number of clusters of communicable vehicles.
이와 같이, [수학식 4]는 통신 가능한 차량의 평균 클러스터의 수를 나타낸다.Thus, Equation (4) represents the average number of clusters of vehicles that can communicate.
한편, 클러스터 산출부(240)는 확률 계산부(230)에서 [수학식 3]을 이용하여 계산된 단일 클러스터가 형성될 확률이 기설정된 임계값(예컨대, 0.99 등)을 초과하면, [수학식 4]의 클러스터 수를 산출하는 과정을 생략할 수 있다. 클러스터 산출부(240)는 계산된 단일 클러스터가 형성될 확률이 기설정된 임계값(예컨대, 0.99 등)을 초과하면 단일 클러스터가 형성된 것으로 산출한다. 이때, 클러스터 산출부(240)는 클러스터 수를 단일 클러스터로 산출하여 자원 할당부(250)에 전달한다.On the other hand, if the probability that a single cluster calculated using Equation (3) in the
이후, 자원 할당부(250)는 클러스터 산출부(240)에서 산출된 차량의 클러스터의 수에 따라 이동통신을 위한 기지국을 통해 통신 자원을 할당한다.Then, the
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 차량 통신 및 이동통신 네트워크 환경에서의 자원 할당 방법에 대한 흐름도이다.3 is a flowchart illustrating a method of allocating resources in a vehicular communication and mobile communication network environment according to an embodiment of the present invention.
차량은 노변기지국(120)을 지날 때마다 차량 속도정보와 차량 통신정보를 노변기지국(120)에 전송한다(S101). 그러면, 노변기지국(120)은 차량이 노변기지국(120)을 지날 때마다 차량의 속도와 시간정보 및 차량 통신정보를 수집한다.The vehicle transmits the vehicle speed information and the vehicle communication information to the
그리고 노변기지국(120)은 수집된 차량 시간 및 속도정보와 차량 통신정보를 자원 관리 장치(140)에 백본망을 통해 전달한다(S102).The
이후, 백본망에 연결된 자원 관리 장치(140)는 전달된 차량 시간 및 속도정보를 이용하여 각 노변기지국 사이의 차량 분포를 예측한다(S103). 여기서, 차량 분포 예측부(220)는 기설정된 단위시간당 노변기지국을 통과하는 차량의 수, 차량 속도 및 차량 속도의 누적분포를 이용하여 각 노변기지국 사이의 차량 밀도를 산출할 수 있다.Thereafter, the
그리고 자원 관리 장치(140)는 전달된 차량 시간 및 속도정보와 차량 통신정보를 이용하여 단일 클러스터가 형성될 확률을 계산한다(S104). 여기서, 자원 관리 장치(140)는 이전 노변기지국 및 다음 노변기지국 사이에 최대 전송범위를 갖는 복수 개의 차량이 존재할 경우, 최대 전송범위를 노변기지국 간의 거리로 나눈 값을 이용하여 단일 클러스터가 형성될 확률을 계산할 수 있다.Then, the
이어서, 자원 관리 장치(140)는 S104 과정에서 계산된 단일 클러스터가 형성될 확률이 기설정된 임계값(예컨대, 0.99 등)을 초과하는지를 확인한다(S105).Next, the
상기 확인 결과(S105), 단일 클러스터가 형성될 확률이 기설정된 임계값을 초과하면, 자원 관리 장치(140)는 통신 가능한 차량의 클러스터 수를 단일 클러스터가 형성된 것으로 산출한다(S106).If the probability that a single cluster will be formed exceeds the predetermined threshold value, the
반면, 상기 확인 결과(S105), 단일 클러스터가 형성될 확률이 기설정된 임계값 이하이면, 자원 관리 장치(140)는 그 예측된 각 노변기지국 사이에 위치한 차량 분포를 이용하여 통신 가능한 차량의 클러스터의 수를 산출한다(S107). 즉, 단일 클러스터가 형성될 확률이 기설정된 임계값 이하이면, 자원 관리 장치(140)는 다수의 클러스터를 형성한다고 판단한다. 여기서, 자원 관리 장치(140)는 노변기지국 및 노변기지국 사이에 최대 전송범위를 갖는 복수 개의 차량이 존재할 경우, 최대 전송범위를 노변기지국 간의 거리로 나눈 값을 이용하여 통신 가능한 차량의 클러스터의 수를 산출할 수 있다.On the other hand, if it is determined in step S105 that the probability that a single cluster will be formed is less than or equal to a predetermined threshold, the
이와 같이, 단일 클러스터가 형성될 확률이 기설정된 임계값을 초과하면, 자원 관리 장치(140)는 통신 가능한 차량의 클러스터의 수를 산출하는 S107 과정을 수행하지 않아 클러스터 산출에 필요한 연산량을 줄일 수 있다. 즉, 자원 관리 장치(140)는 클러스터 수를 신속하게 산출할 수 있다.If the probability that a single cluster will be formed exceeds the predetermined threshold value, the
이때, 자원 관리 장치(140)는 클러스터 수를 산출하는 S107 과정을 생략하고, 단일 클러스터가 형성된 것으로 산출하는 S106 과정만 수행할 수 있다.At this time, the
이후, 자원 관리 장치(140)는 산출된 클러스터 수를 이동통신 기지국(130)에 전송한다(S108).Then, the
그리고 이동통신 기지국(130)은 자원 관리 장치(140)로부터 수신된 클러스터 수에 따라 이동통신을 위한 통신 자원을 할당한다(S109).The mobile
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 차량 통신 및 이동통신 네트워크 환경에서의 자원 관리 장치에 의한 분석 값 및 시뮬레이션 값에 대한 결과도이다.FIG. 4 is a view showing analysis values and simulation values by a resource management apparatus in a vehicle communication and mobile communication network environment according to an embodiment of the present invention.
도 4에 도시된 결과도에서 X축은 차량의 수이고, Y축은 차량 네트워크가 연결될 확률이다. 즉, n 개의 차량 수에 따른 차량 네트워크가 모두 연결될 확률이 나타나 있다.4, the X-axis is the number of vehicles and the Y-axis is the probability that the vehicle network will be connected. That is, the probability of connecting all the vehicle networks according to the number of vehicles of n is shown.
일례로, 최대 전송범위 R을 노변기지국(RSU) 간의 거리(D)로 나눈 값(a)이 0.133, 0.100 및 0.067일 때, n 개의 차량 수에 따른 차량 네트워크가 모두 연결될 확률이 도 4에 도시되어 있다. 도 4에 도시된 바와 같이, 차량의 개수가 0에서부터 증가함에 따라 차량 네트워크가 모두 연결될 확률이 증가하는 경향을 보인다. 이후, 차량의 개수가 일정 개수를 초과하면 차량 네트워크가 모두 연결될 확률이 1로 수렴하는 경향이 나타난다. 즉, 차량의 개수가 증가하면, 차량 네트워크가 모두 연결될 확률이 100%에 근접하게 된다. 또한, 동일한 차량 수일 때, 최대 전송범위 R을 노변기지국(RSU) 간의 거리(D)로 나눈 값(a)이 클수록, 차량 네트워크가 모두 연결될 확률은 커지는 경향을 나타낸다.For example, when the value (a) obtained by dividing the maximum transmission range R by the distance D between the RSUs is 0.133, 0.100, and 0.067, the probability that all the vehicle networks according to the number of vehicles are connected is shown in FIG. . As shown in FIG. 4, as the number of vehicles increases from 0, the probability that all vehicle networks are connected increases. Thereafter, when the number of vehicles exceeds a certain number, the probability that all of the vehicle networks are connected converges to 1. That is, as the number of vehicles increases, the probability that all the vehicle networks are connected becomes close to 100%. In addition, the larger the value (a) of the maximum transmission range R divided by the distance D between the RSUs, the greater the probability that the vehicle networks are all connected.
여기서, 차량 네트워크가 모두 연결되면 단일 클러스터를 형성하게 된다.Here, when all of the vehicle networks are connected, a single cluster is formed.
자원 관리 장치의 확률 계산부(230)는 상기의 [수학식 3]을 이용하여 차량 통신 및 이동통신 네트워크 환경에서 n 개의 차량 수에 따른 차량 네트워크가 모두 연결될 확률을 계산할 수 있다.The
또한, 차량 통신 및 이동통신 네트워크 환경에서 n 개의 차량 수에 따른 차량 네트워크가 모두 연결될 확률은 미리 설정된 시뮬레이션 툴에 의해 시뮬레이션될 수 있다.Furthermore, the probability that all vehicle networks according to the number of vehicles in the vehicle communication and mobile communication network environment are connected can be simulated by a preset simulation tool.
이와 같이, [수학식 3]을 이용하여 도 4와 같은 분석 값 및 시뮬레이션 값에 대한 결과를 얻을 수 있다. 도 4에는 차량 수에 따른 단일 클러스터가 형성될 확률이 나타나 있다.As described above, the results of the analysis values and the simulation values as shown in FIG. 4 can be obtained by using Equation (3). FIG. 4 shows the probability that a single cluster will be formed according to the number of vehicles.
도 4에 도시된 바와 같이, 이러한 확률 계산부(230)에 의한 분석(Analysis)을 통한 분석 값과 미리 설정된 시뮬레이션 툴에 의한 시뮬레이션 값이 거의 동일하게 나타나 있다. 이는 이러한 확률 계산부(230)에 의한 분석(Analysis)을 통한 예측 값이 정확한 것을 의미한다.As shown in FIG. 4, the analysis values obtained through the analysis by the
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 차량 통신 및 이동통신 네트워크 환경에서의 자원 관리 장치에 의해 산출된 클러스터의 수 및 시뮬레이션 값에 대한 결과도이다.5 is a graph showing the number of clusters calculated by the resource management apparatus in a vehicular communication and mobile communication network environment and simulated values according to an embodiment of the present invention.
도 5에 도시된 결과도에서 X축은 차량의 수이고, Y축은 차량 클러스터의 평균 개수이다. 즉, n 개의 차량 수에 따른 차량 클러스터의 개수가 나타나 있다. 차량 수에 따른 클러스터의 수는 차량 간 통신의 다양한 전송범위에 대해 예측 (Analysis)과 시뮬레이션을 수행한 결과가 나타나 있다.5, the X-axis is the number of vehicles and the Y-axis is the average number of the vehicle clusters. That is, the number of vehicle clusters according to the number of n vehicles is shown. The number of clusters according to the number of vehicles shows the results of analysis and simulation for various transmission ranges of inter-vehicle communication.
일례로, 최대 전송범위 R을 노변기지국(RSU) 간의 거리(D)로 나눈 값(a)이 0.133, 0.100 및 0.067일 때, n 개의 차량 수에 따른 차량 클러스터의 개수가 도 5에 도시되어 있다. 도 5에 도시된 바와 같이, 차량의 개수가 0에서부터 증가함에 따라 차량 클러스터 수가 증가하는 경향을 보인다. 차량 클러스터가 최대 개수가 산출된 후, 차량의 개수가 증가하면 차량 클러스터가 1개의 차량 클러스터로 수렴하는 경향이 나타난다. 즉, 차량의 개수가 증가하면, 점차 단일 클러스터가 형성된다. 또한, 동일한 차량 수일 때, 최대 전송범위 R을 노변기지국(RSU) 간의 거리(D)로 나눈 값(a)이 작을수록, 차량 클러스터의 개수는 많아지는 경향을 나타낸다.For example, when the values (a) obtained by dividing the maximum transmission range R by the distance D between the RSUs are 0.133, 0.100 and 0.067, the number of vehicle clusters according to the number n of vehicles is shown in Fig. 5 . As shown in FIG. 5, the number of vehicle clusters tends to increase as the number of vehicles increases from zero. After the maximum number of vehicle clusters is calculated, when the number of vehicles increases, the vehicle clusters tend to converge into one vehicle cluster. That is, when the number of vehicles increases, a single cluster is gradually formed. Also, the number of vehicle clusters tends to increase as the value (a) obtained by dividing the maximum transmission range R by the distance (D) between the RSUs when the number of vehicles is the same.
자원 관리 장치의 클러스터 산출부(240)는 상기의 [수학식 4]를 이용하여 차량 통신 및 이동통신 네트워크 환경에서 n 개의 차량 수에 따른 차량 클러스터의 개수를 산출할 수 있다.The
또한, 차량 통신 및 이동통신 네트워크 환경에서 n 개의 차량 수에 따른 차량 클러스터 수는 미리 설정된 시뮬레이션 툴에 의해 시뮬레이션될 수 있다.Further, the number of vehicle clusters according to the number of vehicles of n in the vehicle communication and mobile communication network environment can be simulated by a preset simulation tool.
도 5에 도시된 바와 같이, 이러한 클러스터 산출부(240)에 의한 분석(Analysis)을 통한 분석 값 즉, 클러스터의 평균 개수와 미리 설정된 시뮬레이션 툴에 의한 시뮬레이션 값이 거의 동일하게 나타나 있다. 이는 이러한 클러스터 산출부(240)에 의한 분석(Analysis)을 통한 예측 값이 정확한 것을 의미한다.As shown in FIG. 5, the analysis value through the analysis by the
이와 같이, [수학식 4]를 이용하여 도 5와 같이 산출된 클러스터의 수 및 시뮬레이션 값에 대한 결과를 얻을 수 있다.Thus, the number of clusters calculated as shown in FIG. 5 and the results of simulation values can be obtained by using Equation (4).
이상에서 설명한 실시 예들은 그 일 예로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit or essential characteristics thereof. Therefore, the embodiments disclosed in the present invention are intended to illustrate rather than limit the scope of the present invention, and the scope of the technical idea of the present invention is not limited by these embodiments. The scope of protection of the present invention should be construed according to the following claims, and all technical ideas within the scope of equivalents should be construed as falling within the scope of the present invention.
100: 통신 네트워크 시스템
110: 차량 클러스터
111: 차량
120: 노변기지국(RSU)
130: 이동통신 기지국
140: 자원 관리 장치
210: 수신부
220: 차량 분포 예측부
230: 확률 계산부
240: 클러스터 산출부
250: 자원 할당부100: communication network system
110: Vehicle cluster
111: vehicle
120: Roadside base station (RSU)
130: mobile communication base station
140: resource management device
210:
220: vehicle distribution predicting unit
230: probability calculation unit
240: Cluster calculation unit
250: resource allocation unit
Claims (14)
차량이 노변기지국을 지날 때마다 노변기지국에서 수집된 차량의 속도와 시간정보 및 차량 통신정보를 노변기지국으로부터 수신하는 단계;
상기 수신된 차량의 속도와 시간정보를 이용하여 각 노변기지국 사이의 차량 분포를 예측하는 단계;
상기 예측된 각 노변기지국 사이에 위치한 차량 분포를 이용하여 통신 가능한 차량의 클러스터의 수를 산출하는 단계; 및
상기 산출된 차량의 클러스터의 수에 따라 이동통신을 위한 기지국을 통해 통신 자원을 할당하는 단계를 포함하고,
상기 클러스터의 수를 산출하는 단계는 노변기지국 및 노변기지국 사이에 최대 전송범위를 갖는 복수 개의 차량이 존재할 경우, 최대 전송범위, 노변기지국 간의 거리, 최대 전송범위를 노변기지국 간의 거리로 나눈 값을 이용하여 통신 가능한 차량의 클러스터의 수를 산출하는 차량 통신 및 이동통신 네트워크 환경에서의 자원 할당 방법.A method of allocating resources in a vehicle communication and mobile communication network environment performed by a resource management device,
Receiving the speed and time information of the vehicle collected from the roadside base station and the vehicle communication information from the roadside base station every time the vehicle passes the roadside base station;
Estimating a vehicle distribution between each of the roadside base stations using the received vehicle speed and time information;
Calculating a number of communicable clusters of vehicles using a vehicle distribution located between each of the predicted roadside base stations; And
And allocating communication resources through a base station for mobile communication according to the number of clusters of the vehicle,
The step of calculating the number of clusters may include using a value obtained by dividing the maximum transmission range, the distance between the roadside base stations and the maximum transmission range by the distance between the roadside base stations when there are a plurality of vehicles having the maximum transmission range between the roadside base station and the roadside base station To calculate the number of clusters of communicatable vehicles.
상기 수신된 차량 통신정보를 이용하여 단일 클러스터가 형성될 확률을 계산하는 단계; 및
상기 계산된 단일 클러스터가 형성될 확률이 기설정된 임계값을 초과하면 클러스터의 수를 단일 클러스터로 산출하는 단계
를 더 포함하는 차량 통신 및 이동통신 네트워크 환경에서의 자원 할당 방법.The method according to claim 1,
Calculating a probability that a single cluster will be formed using the received vehicle communication information; And
Calculating the number of clusters as a single cluster when the probability that the calculated single cluster is formed exceeds a predetermined threshold value
Further comprising the steps of: (a) receiving a resource allocation request from the mobile communication network;
상기 단일 클러스터가 형성될 확률을 계산하는 단계는
이전 노변기지국 및 다음 노변기지국 사이에 최대 전송범위를 갖는 복수 개의 차량이 존재할 경우, 최대 전송범위를 노변기지국 간의 거리로 나눈 값을 이용하여 단일 클러스터가 형성될 확률을 계산하는 차량 통신 및 이동통신 네트워크 환경에서의 자원 할당 방법.3. The method of claim 2,
The step of calculating the probability that the single cluster is formed
A vehicle communication and mobile communication network that calculates a probability that a single cluster will be formed using a value obtained by dividing a maximum transmission range by a distance between the roadside base stations when there is a plurality of vehicles having a maximum transmission range between a previous roadside base station and a next roadside base station, A method of resource allocation in an environment.
상기 노변기지국으로부터 수신하는 단계는
차량의 속도계 정보 또는 GPS 정보로부터 계산된 차량의 속도를 수신하고, 최대통신거리가 포함된 통신특성정보를 수신하는 차량 통신 및 이동통신 네트워크 환경에서의 자원 할당 방법.The method according to claim 1,
The step of receiving from the roadside base station
A method for allocating resources in a vehicular communication and mobile communication network environment that receives a speed of a vehicle calculated from speedometer information or GPS information of a vehicle, and receives communication characteristic information including a maximum communication distance.
상기 차량 분포를 예측하는 단계는
기설정된 단위시간당 노변기지국을 통과하는 차량의 수, 차량 속도 및 차량 속도의 누적분포를 이용하여 각 노변기지국 사이의 차량 밀도를 산출하는 차량 통신 및 이동통신 네트워크 환경에서의 자원 할당 방법.The method according to claim 1,
The step of predicting the vehicle distribution
A method of allocating resources in a vehicular communication and mobile communication network environment that calculates vehicle densities between each of the roadside base stations using cumulative distribution of the number of vehicles passing through a roadside base station per unit time, vehicle speed, and vehicle speed.
상기 차량 분포를 예측하는 단계는
차량 속도 및 차량 속도의 누적분포에 대해서, 복수 개의 관측된 속도정보와 기설정된 단위시간당 노변기지국을 통과하는 차량 수를 이용한 근사화를 적용시켜 각 노변기지국 사이의 차량 밀도를 산출하는 차량 통신 및 이동통신 네트워크 환경에서의 자원 할당 방법.The method according to claim 1,
The step of predicting the vehicle distribution
Vehicle communication and mobile communication that calculate the vehicle density between each of the roadside base stations by applying an approximation using cumulative distribution of vehicle speed and vehicle speed using a plurality of observed speed information and the number of vehicles passing through the roadside base station per predetermined unit time Resource allocation method in network environment.
상기 수신된 차량의 속도와 시간정보를 이용하여 각 노변기지국 사이의 차량 분포를 예측하는 차량 분포 예측부;
상기 예측된 각 노변기지국 사이에 위치한 차량 분포를 이용하여 통신 가능한 차량의 클러스터의 수를 산출하는 클러스터 산출부; 및
상기 산출된 차량의 클러스터의 수에 따라 이동통신을 위한 기지국을 통해 통신 자원을 할당하는 자원 할당부를 포함하고,
상기 클러스터 산출부는 노변기지국 및 노변기지국 사이에 최대 전송범위를 갖는 복수 개의 차량이 존재할 경우, 최대 전송범위, 노변기지국 간의 거리, 최대 전송범위를 노변기지국 간의 거리로 나눈 값을 이용하여 통신 가능한 차량의 클러스터의 수를 산출하는 차량 통신 및 이동통신 네트워크 환경에서의 자원 관리 장치.A receiver for receiving the speed and time information of the vehicle collected from the roadside base station and the vehicle communication information from the roadside base station every time the vehicle passes the roadside base station;
A vehicle distribution predicting unit for predicting a vehicle distribution between each of the roadside base stations using the speed and time information of the received vehicle;
A cluster calculator for calculating a number of communicable clusters of vehicles using a distribution of vehicles located between the predicted lane base stations; And
And a resource allocator allocating communication resources through a base station for mobile communication according to the calculated number of clusters of the vehicle,
The cluster calculator calculates the cluster output of the vehicle by using a value obtained by dividing the maximum transmission range, the distance between the roadside base stations and the maximum transmission range by the distance between the roadside base stations when there are a plurality of vehicles having the maximum transmission range between the roadside base station and the roadside base station A resource management device in a vehicle communication and mobile communication network environment that calculates the number of clusters.
상기 수신된 차량 통신정보를 이용하여 단일 클러스터가 형성될 확률을 계산하는 확률 계산부를 더 포함하고,
상기 클러스터 산출부는 상기 계산된 단일 클러스터가 형성될 확률이 기설정된 임계값을 초과하면 클러스터의 수를 단일 클러스터로 산출하는 차량 통신 및 이동통신 네트워크 환경에서의 자원 관리 장치.9. The method of claim 8,
Further comprising a probability calculator for calculating a probability that a single cluster will be formed using the received vehicle communication information,
Wherein the cluster calculator calculates the number of clusters in a single cluster when the probability that the calculated single cluster is formed exceeds a preset threshold value.
상기 확률 계산부는
이전 노변기지국 및 다음 노변기지국 사이에 최대 전송범위를 갖는 복수 개의 차량이 존재할 경우, 최대 전송범위를 노변기지국 간의 거리로 나눈 값을 이용하여 단일 클러스터가 형성될 확률을 계산하는 차량 통신 및 이동통신 네트워크 환경에서의 자원 관리 장치.10. The method of claim 9,
The probability calculator
A vehicle communication and mobile communication network that calculates a probability that a single cluster will be formed using a value obtained by dividing a maximum transmission range by a distance between the roadside base stations when there is a plurality of vehicles having a maximum transmission range between a previous roadside base station and a next roadside base station, Resource management device in an environment.
상기 수신부는
차량의 속도계 정보 또는 GPS 정보로부터 계산된 차량의 속도를 수신하고, 최대통신거리가 포함된 통신특성정보를 수신하는 차량 통신 및 이동통신 네트워크 환경에서의 자원 관리 장치.9. The method of claim 8,
The receiving unit
A device for managing resources in a vehicular communication and mobile communication network environment that receives a speed of a vehicle calculated from vehicle speedometer information or GPS information, and receives communication characteristic information including a maximum communication distance.
상기 차량 분포 예측부는
기설정된 단위시간당 노변기지국을 통과하는 차량의 수, 차량 속도 및 차량 속도의 누적분포를 이용하여 각 노변기지국 사이의 차량 밀도를 산출하는 차량 통신 및 이동통신 네트워크 환경에서의 자원 관리 장치.9. The method of claim 8,
The vehicle distribution predicting unit
And calculating the vehicle density between each of the roadside base stations using the cumulative distribution of the number of vehicles passing through the roadside base station per predetermined unit time, the vehicle speed, and the vehicle speed.
상기 차량 분포 예측부는
차량 속도 및 차량 속도의 누적분포에 대해서, 복수 개의 관측된 속도정보와 기설정된 단위시간당 노변기지국을 통과하는 차량 수를 이용한 근사화를 적용시켜 각 노변기지국 사이의 차량 밀도를 산출하는 차량 통신 및 이동통신 네트워크 환경에서의 자원 관리 장치.9. The method of claim 8,
The vehicle distribution predicting unit
Vehicle communication and mobile communication that calculate the vehicle density between each of the roadside base stations by applying an approximation using cumulative distribution of vehicle speed and vehicle speed using a plurality of observed speed information and the number of vehicles passing through the roadside base station per predetermined unit time A resource management device in a network environment.
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Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109118786A (en) * | 2018-08-20 | 2019-01-01 | 浙江工业大学 | A kind of car speed prediction technique based on quantization adaptive Kalman filter |
KR102084528B1 (en) | 2018-12-11 | 2020-03-04 | 한국교통대학교산학협력단 | Method and apparatus for load balancing of vehicular communications network and autonomous driving path control in cooperative self-driving system |
KR20200075105A (en) | 2018-12-11 | 2020-06-26 | 한국교통대학교산학협력단 | Method and apparatus for controlling vehicle based on infra sensing information |
KR20240061389A (en) | 2022-10-31 | 2024-05-08 | 국립한국교통대학교산학협력단 | A method and apparatus for determining a path of an autonomous driving vehicle considering communication network load |
Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102168576B1 (en) * | 2018-06-04 | 2020-10-21 | 성균관대학교산학협력단 | Edge-assisted Cluster-based Media Access Control Protocol for Safe Driving in Highway |
US10878282B2 (en) * | 2018-10-15 | 2020-12-29 | Tusimple, Inc. | Segmentation processing of image data for LiDAR-based vehicle tracking system and method |
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KR102555696B1 (en) * | 2021-02-04 | 2023-07-14 | 한양대학교 에리카산학협력단 | Device and method for allocating resource in vehicle to everything communication based on non-orhthogonal multiple access |
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Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
Mehdi Khabazian 외 1명, "A Performance Modeling of Connectivity in Vehicular Ad Hoc Networks", IEEE TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY, VOL. 57, NO. 4(2008.07.31.)* |
Ramakrishnan 외 2 명, "CBVANET: A Cluster Based Vehicular AdhocNetwork Model for Simple Highway Communication", Int. J. Advanced N/W and Apps Volume: 02, Issue: 04, P755-761(2011.12.31.)* |
허성만 외 1명 , "VANET에서 V2I/V2V 협력 기반 멀티채널 MAC 프로토콜",한국통신학회논문지 40(1), p96-107(2015.01.31.)* |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109118786A (en) * | 2018-08-20 | 2019-01-01 | 浙江工业大学 | A kind of car speed prediction technique based on quantization adaptive Kalman filter |
KR102084528B1 (en) | 2018-12-11 | 2020-03-04 | 한국교통대학교산학협력단 | Method and apparatus for load balancing of vehicular communications network and autonomous driving path control in cooperative self-driving system |
KR20200075105A (en) | 2018-12-11 | 2020-06-26 | 한국교통대학교산학협력단 | Method and apparatus for controlling vehicle based on infra sensing information |
KR20240061389A (en) | 2022-10-31 | 2024-05-08 | 국립한국교통대학교산학협력단 | A method and apparatus for determining a path of an autonomous driving vehicle considering communication network load |
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