Massive message transmissions, unpredictable aperiodic messages, and high-speed moving vehicles contribute to the complex wireless environment, resulting in inefficient resource collisions in Vehicle to Everything (V2X). In order to achieve better medium access control (MAC) layer performance, 3GPP introduced several new features in NR-V2X. One of the most important is the re-evaluation mechanism. It allows the vehicle to continuously sense resources before message transmission to avoid resource collisions. So far, only a few articles have studied the re-evaluation mechanism of NR-V2X, and they mainly focus on network simulator that do not consider variable traffic, which makes analysis and comparison difficult. In this paper, an analytical model of NR-V2X Mode 2 is established, and a message generator is constructed by using discrete time Markov chain (DTMC) to simulate the traffic pattern recommended by 3GPP advanced V2X services. Our study shows that the re-evaluation mechanism improves the reliability of NR-V2X transmission, but there are still local improvements needed to reduce latency.


翻译:大规模消息传输、不可预测的非周期性消息以及高速移动的车辆共同构成了复杂的无线环境,导致车联网(V2X)中资源碰撞效率低下。为提升介质访问控制(MAC)层性能,3GPP在NR-V2X中引入了多项新特性,其中重评估机制最为关键。该机制允许车辆在消息传输前持续感知资源,从而避免资源碰撞。目前仅有少数文献研究NR-V2X的重评估机制,且主要基于未考虑可变流量的网络模拟器,导致分析与比较存在困难。本文建立了NR-V2X模式2的分析模型,并采用离散时间马尔可夫链(DTMC)构建消息生成器,以模拟3GPP高级V2X服务推荐的流量模式。研究表明,重评估机制提升了NR-V2X传输的可靠性,但在降低延迟方面仍需局部改进。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关资讯
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员