Resumen

Con la mejora del nivel de vida y el desarrollo de la ciencia y la tecnología, Internet de los Vehículos (IOV) jugará un papel importante en el transporte industrial como un campo de investigación principal de Internet de las Cosas. Por lo tanto, es muy necesario conocer la ubicación del vehículo. Sin embargo, el tradicional sistema de posición global único se ve fácilmente afectado por el entorno externo, por lo que se propone un enfoque de localización accesorio basado en la estimación de la dirección de llegada (DOA) de banda ancha en el transporte inteligente. Primero, se modela la señal recibida por el arreglo en la infraestructura vial. Luego, mediante la regresión de bosque aleatorio (RFR) en el aprendizaje supervisado, los elementos de la parte superior del triángulo de la matriz de covarianza de cada frecuencia y la DOA real se extraen respectivamente como las características de entrada y los parámetros de salida; de esta manera, los coeficientes de predicción correspondientes se resuelven mediante el entrenamiento. Después, el modelo RFR

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Nivel de vida; Ciencia y tecnología; Internet de los Vehículos; Transporte industrial; Internet de las Cosas; Dirección de llegada
• Keywords:Living standard; Science and technology; Internet of Vehicle; Industrial transportation; Internet of Things; Direction of arrival