Vehicular platooning is a promising way to facilitate efficient movement of vehicles with a shared route. Despite its relevance, the interplay of platooning and the communication performance in the resulting vehicular network (VN) is largely unexplored. Inspired by this, we develop a comprehensive approach to statistical modeling and system-level analysis of VNs with platooned traffic. Modeling the network of roads using the by-now well-accepted Poisson line process (PLP), we place vehicles on each road according to an independent Matern cluster process (MCP) that jointly captures randomness in the locations of platoons on the roads and vehicles within each platoon. The resulting triply-stochastic point process is a PLP-driven-Cox process, which we term the PLP-MCP. We first present this new point process's distribution and derive several fundamental properties essential for the resulting VN's analysis. Assuming that the cellular base-stations (BSs) are distributed as a Poisson point process (PPP), we derive the distribution of the loads served by the typical BS and the BS associated with the typical user. In deriving the latter, we also present a new approach to deriving the length distribution of a tagged chord in a Poisson Voronoi tessellation. Using the derived results, we present the rate coverage of the typical user while considering partial loading of the BSs. We also provide a comparative analysis of VNs with and without platooning of traffic.


翻译:客式排队是便利车辆在一条共同路线上有效移动的一个很有希望的方法。尽管它具有相关性,排的相互作用以及由此形成的车辆网络(VN)的通信性能基本上尚未探索。受此启发,我们制定了一个全面的方法,用排式交通对VN进行统计建模和系统级分析。我们首先介绍了这个新点的分布,并得出了由此进行VN线分析所必需的几个基本属性。假设蜂窝基站作为Poisson点(PPPP)分发,我们得出了由典型的BS和BS驱动的运货量分布,我们还将目前典型的BS和BS的运货量比例与典型的用户比例联系起来。我们用Voisson的运货量分布也提供了我们目前典型的Vosson的运货量比例。我们用Voslus的运货量分布也与我们目前典型的BS的运货量比例挂钩。我们用S和BS的运货量比例也从我们目前的运货量计算得出了我们目前的一个典型的Bslus的运量。

0
下载
关闭预览

相关内容

Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
150+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium7
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月15日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
92+阅读 · 2021年5月17日
VIP会员
相关资讯
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium7
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月15日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员