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Aiding Traffic Prediction Servers through Self-Localization to Increase Stability in Complex Vehicular ClusteringAyudando a los servidores de predicción de tráfico a través de la auto-localización para aumentar la estabilidad en el clustering vehicular complejo.

Resumen

La integración de redes celulares y redes vehiculares es compleja y heterogénea. La sincronización entre vehículos en conglomerados vehiculares heterogéneos juega un papel importante en el intercambio efectivo de datos y la estabilidad del conglomerado. Esta sincronización depende del intercambio fluido de información entre vehículos y servidores remotos a través de Internet. Los servidores remotos predicen patrones de tráfico por carretera mediante la adopción de métodos de aprendizaje profundo para ayudar a los conductores en las carreteras. Al mismo tiempo, el procesamiento de datos local a nivel de conglomerado vehicular puede aumentar las capacidades de los servidores remotos. Sin embargo, la interrupción de la señal del sistema de posicionamiento global (GPS), especialmente en entornos urbanos, juega un papel importante en las detracciones de la sincronización entre los vehículos que conducen a la inestabilidad del conglomerado. La inestabilidad de las conexiones es un obstáculo importante en el desarrollo de soluciones rentables para derivar aplicaciones de asistencia y planificación de rutas

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