Resumen

En el entorno de VANET (red ad hoc vehicular), los datos sucesivos de posición de los vehículos en realidad son discretos, por lo que la clave para modelar el movimiento de los vehículos es reducir efectivamente la frecuencia de actualización de los datos de posición para aliviar la carga de comunicación y gestión de la base de datos. Este artículo propone una estrategia de actualización de datos de posición de vehículos con repetición de paquetes basada en la predicción del filtro de Kalman. En primer lugar, diseñamos un modelo de actualización de datos de posición basado en las ecuaciones de predicción de diferencia del filtro de Kalman. Luego, diseñamos un algoritmo de decisión de modo de repetición de paquetes, que se aplica para enviar los datos de actualización de posición del vehículo. El modelo con repetición de paquetes no solo puede generar datos de actualización de posición según un umbral preestablecido, sino que también decide el modo de repetición de paquetes relacionado con la distancia de dos vehículos adyacentes para reducir la pérdida de datos. Tanto

• Materias:Ecuación pseudoparabólica Dimensión fractal Virus informático Redes dinámicas Sistemas diferenciales
• Subjects:Pseudoparabolic equation Fractal dimension Computer virus Dynamic networks Differential systems
• Palabras claves:Datos de posición del vehículo; Frecuencia de actualización; Repetición de paquetes; Filtro de Kalman; Comunicación; Gestión de base de datos
• Keywords:Vehicle position data; Updating frequency; Packet repetition; Kalman filter; Communication; Database management