典型文献
车联网中基于轨迹预测的无人机动态协同优化覆盖算法
文献摘要：
针对城市车联网中出现的基站覆盖空洞及局部流量过载等问题,提出了一种基于车辆轨迹预测信息的动态预部署方案.首先,为了训练得到统一的seq2seq-GRU轨迹预测模型,多个携带边缘计算服务器的无人机在分布式联邦学习与区块链的架构下去除中心聚合节点,采取改进的Raft算法,在每轮训练中根据贡献数据量的大小,选举得到节点来完成参数聚合及模型更新任务.其次,基于模型预测结果,提出了一种改进的虚拟力向导部署算法,通过各虚拟力来引导无人机进行动态部署以提升车辆的接入率及通信质量.仿真结果表明,提出的训练架构能够加速模型的训练,部署算法在提升车辆接入率的同时提升了车辆与无人机之间的通信质量.
文献关键词：
无人机;车联网;联邦学习;区块链;虚拟力
中图分类号：
作者姓名：
吴壮;唐伦;蒲昊;汪智平;陈前斌
作者机构：
重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆400065;重庆邮电大学移动通信技术重点实验室,重庆400065
文献出处：
引用格式：
[1]吴壮;唐伦;蒲昊;汪智平;陈前斌-.车联网中基于轨迹预测的无人机动态协同优化覆盖算法)[J].计算机应用研究,2022(08):2322-2328
A类：
B类：
车联网,动态协同,协同优化,覆盖算法,基站,覆盖空洞,过载,车辆轨迹预测,预部署,部署方案,练得,seq2seq,GRU,边缘计算服务器,联邦学习,下去,Raft,轮训,数据量,选举,模型更新,新任务,基于模型,虚拟力,向导,动态部署,通信质量,加速模型
AB值：
0.443095
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