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MEC的可重新配置智能计算表面...
摘要 - 在本文中，我们专注于通过使用车辆到基础结构（V2I）链接从蜂窝车辆（CVS）卸载的任务来提高自主驾驶安全性，并将其转移到多访问Edge Computing（MEC）服务器。考虑到可以将用于V2I链路的频率重复用于车辆到车辆（V2V）通信以改善频谱利用率，因此每个V2I链接的接收器可能会严重干扰，从而导致任务卸载过程中的中断。为了解决这个问题，我们建议部署可重新配置的智能构成表面（RIC），不仅可以启用V2I反射性链接，而且还可以在V2V链接处取消利用其超材料的计算能力。我们为CVS和MEC服务器之间的任务卸载比率，V2V和V2I通信之间的频谱共享策略以及RICS反射和折射矩阵设计了联合优化公式，目的是最大程度地利用基于安全的自动驱动任务。由于问题的非跨性别性和自由变量之间的耦合，我们将其转换为更易于处理的等效形式，然后将其分解为三个子问题，并通过替代近似方法求解。我们的仿真结果证明了拟议的RIC优化在提高自动驾驶网络安全性方面的有效性。索引项 - 功能，自动驾驶，多访问边缘计算，频谱共享，任务卸载。
两条车辆通信的自动控件
该项目着重于使用物联网（IoT）技术实施车辆到车辆（V2V）通信系统。目的是通过实现车辆之间的实时数据交换来提高道路安全和效率。使用传感器和通信模块，该系统促进了附近车辆中速度，位置和道路状况等信息的共享。收集的数据是集中处理的，允许生成警报和警告，以提高驾驶员意识并先发出潜在的危害。这个V2V通信框架旨在创建一个连接和响应的汽车生态系统，为更安全，更智能的运输网络做出贡献。使用双向车辆到车辆（2WV2V）通信，车辆可以检测到高达四分之一公里的其他车辆的位置和移动。在现实世界中，车辆配备了简单的天线，计算机芯片和GPS（全球定位系统）技术，您的车辆将
对电网技术的电动汽车的文献综述
NTPC商学院副总干事（A）。抽象 - 增加温室气体排放，化石资源的耗尽，石油危机和石油价格上涨，必须从内燃烧发动机转换为电动汽车。商业电动汽车部署需要大量充电基础架构。车辆到网格是一种新的开发技术，因为许多电动汽车可能被用作负载和储能来帮助网格。但是，不协调的EV充电说明了系统的重要意义。因此需要最佳的V2G协调。因此，本研究涵盖了完整的V2G系统研究。该论文讨论了V2G功率流方法。它还突出了V2G采用的主要业务挑战。还提供了V2G，V2H和V2V的艺术状态的比较（V2V）。在协调的V2G系统中，几种优化策略有助于最佳能源管理系统。关键字：电动汽车，电网的车辆，单向，双向，遗传算法
基于PPO的车辆控制坡道合并方案，由增强的C-V2X
摘要 - 在坡道合并中，在自动驾驶中提出了一个关键的挑战，因为车辆合并车道需要动态调整其位置和速度，同时监视主要道路上的交通以防止碰撞。为了应对这一挑战，我们提出了一种基于强化学习的新型合并控制方案，该方案整合了横向控制机械。这种方法可确保从合并车道的车辆平稳整合到主道路上，从而优化了燃油效率和乘客舒适性。此外，我们认识到车辆对车辆（V2V）通信对控制策略的影响，并引入了增强的协议利用蜂窝车辆到全部用途（C-V2X）模式4。该协议旨在降低信息时代（AOI）并提高沟通可靠性。在我们的模拟中，我们使用两个基于AOI的指标来严格评估该协议在自主驾驶场景中的有效性。通过将NS3网络模拟器与Python相结合，我们可以多地模拟V2V通信和车辆控制。结果表明，增强的C-V2X模式4优于标准版本，而拟议的控制方案可确保在坡道合并期间安全可靠的车辆操作。
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• (1) IEEE P1920.1: Airborne Networks – released in 2022 • (2) IEEE P1920.2: V2V Communications for UAS (in progress) – expected to be released in early 2025 • NSF Engines – planning grant • Three Patents (in progress) • S pin-off of a new start-up Hermes Autonomous Air Mobility • Several UNT students found jobs in the aviation industry - a workforce pipeline从大学到工业
请致电论文
A.通信系统：1。调制和编码，2。通道估计和均衡，3。ML通信，4。完整双工，5。JC＆S，6。超低潜伏期，7。物理层安全与隐私，8。水下通信，9。有线和光学通信，10。卫星通信，11。IoT，V2V等的通信方案。12。6G及以后的B. Mimo通信和信号处理：1。单用户和多用户mimo，2。Massive Mimo，3。MIMO通道估计4。合作与继电器，5。干涉管理与意识，6。MMWave和THZ，7。无单元系统，8。可重新配置的智能表面C.网络和图形：1。网络信息理论，2。分布式优化和算法，3。图形信号处理，4。图形上的机器学习，5。联邦学习，6。无线网络，7。物联网，8。社交网络和网络科学，9。数据网络和计算卸载，10。运输，无人机和V2V网络，11。电源网络和智能电网D.自适应系统，机器学习和数据分析：1。自适应过滤，2。自适应和认知系统，3。估计和推理，4。压缩感应和稀疏恢复，5。高维大规模数据的模型，6。优化，7。学习理论和算法，9。在线学习和遗憾最小化，8。自我和半监督学习，10。深度学习，11。增强学习
交通电气化对电网的影响——综述
摘要：交通电气化是加速向可持续能源转型的关键因素。电动汽车 (EV) 可以在车辆到电网 (V2G) 或车辆到车辆 (V2V) 连接中作为负载或分布式电源运行。本文回顾了交通电气化的现状及其对环境效益、消费者方面的影响、电池技术、电池可持续性、技术趋势、公用事业方面的影响、自动驾驶技术和社会经济效益的影响。这些是相关文献中尚未得到适当研究关注的关键主题，本综述旨在探索它们。我们的研究结果表明，在交通电气化的同时，还应考虑向更清洁的发电来源过渡。此外，电动汽车拥有成本的降低与电动汽车采用率的提高和社会公平性的提高相关。研究还发现，电动汽车的每小时英里充电率高于传统汽车，这是一个开放的技术挑战。文献表明，电动汽车的普及不会在短期内影响电网，但长期来看，需要充电管理来提高电动汽车的普及率。V2G 连接中的双向电力流提高了电网的效率、安全性、可靠性、可扩展性和可持续性。车对车 (V2V) 充电/放电
由 Nor El Islam Dahmouni 推荐
车辆通信智能交通系统 (ITS) 对车辆通信有严格的要求，需要提供卓越的安全性和服务质量 (QoS)。C-V2X 和 ITS-G5 是为了满足 ITS 系统的需求而开发的。3GPP 的标准化和创新版本 16 引入了 NR C-V2X 或 NR-V2X，通过 V2I、V2V 和 V2P 等高级功能增强了可靠性、降低了延迟并确保了兼容性。
征文通知
A. 通信系统：1. 调制和编码、2. 信道估计和均衡、3. 通信机器学习、4. 全双工、5. JC&S、6. 超低延迟、7. 物理层安全和隐私、8. 水下通信、9. 有线和光通信、10. 卫星通信、11. 物联网、V2V 等通信方案、12. 6G 及更高版本 B. MIMO 通信和信号处理：1. 单用户和多用户 MIMO、2. 大规模 MIMO、3. MIMO 信道估计 4. 协作和中继、5. 干扰管理和意识、6. 毫米波和 THz、7. 无蜂窝系统、8. 可重构智能表面 C. 网络和图：1. 网络信息论、2. 分布式优化和算法、3. 图信号处理、4. 机器学习图表、5. 联邦学习和边缘计算、6. 无线网络、7. 物联网、8. 社交网络和网络科学、9. 交通运输、无人机和 V2V 网络、10. 电力网络和智能电网、11. 网络神经科学 D. 自适应系统、机器学习和数据分析：1. 自适应过滤、2. 自适应和认知系统、3. 估计和推理、4. 压缩感知和稀疏恢复、5. 高维数据模型、6. 优化、7. 在线学习、8. 学习理论和算法、9. 自监督和半监督学习、10. 深度学习、11. 强化学习、12. 不确定性量化、13. 生成模型
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A. 通信系统：1. 调制和编码、2. 信道估计和均衡、3. 通信机器学习、4. 全双工、5. JC&S、6. 超低延迟、7. 物理层安全和隐私、8. 水下通信、9. 有线和光通信、10. 卫星通信、11. 物联网、V2V 等通信方案、12. 6G 及更高版本 B. MIMO 通信和信号处理：1. 单用户和多用户 MIMO、2. 大规模 MIMO、3. MIMO 信道估计 4. 协作和中继、5. 干扰管理和意识、6. 毫米波和 THz、7. 无蜂窝系统、8. 可重构智能表面 C. 网络和图：1. 网络信息论、2. 分布式优化和算法、3. 图信号处理、4. 机器学习图表、5. 联邦学习和边缘计算、6. 无线网络、7. 物联网、8. 社交网络和网络科学、9. 交通运输、无人机和 V2V 网络、10. 电力网络和智能电网、11. 网络神经科学 D. 自适应系统、机器学习和数据分析：1. 自适应过滤、2. 自适应和认知系统、3. 估计和推理、4. 压缩感知和稀疏恢复、5. 高维数据模型、6. 优化、7. 在线学习、8. 学习理论和算法、9. 自监督和半监督学习、10. 深度学习、11. 强化学习、12. 不确定性量化、13. 生成模型