Resumen

La comunicación direccional es útil para mejorar el rendimiento de las conexiones de onda milimétrica (mmWave). Sin embargo, la naturaleza dinámica de los escenarios vehiculares aumenta la complejidad de las comunicaciones vehiculares mmWave direccionales. Además, una conexión mmWave es susceptible a bloqueos. Por lo tanto, un sistema de comunicación vehicular mmWave requiere una alta adaptabilidad ambiental y conciencia del contexto. Debido a la información de contexto inadecuada y a la configuración insuficiente de haces en el algoritmo relacionado existente, es difícil seleccionar el conjunto de haces con anchos y direcciones más razonables, lo que obstaculiza la promoción de la capacidad de red en las redes vehiculares. Por lo tanto, proponemos un algoritmo de aprendizaje automático rápido mejorado (IFML) para superar esta deficiencia. Con el fin de mejorar la capacidad de red mientras se suprime la sobrecarga adicional de búsqueda de haces, se diseña un método de búsqueda particionado en el IFML. Además, para ser robust

• 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:Comunicación direccional; Ondas milimétricas; Escenarios vehiculares; Enlaces de mmWave; Adaptabilidad ambiental; Aprendizaje automático
• Keywords:Directional communication; Millimeter wave; Vehicular scenarios; MmWave links; Environmental adaptability; Machine learning