Resumen

La red vehicular está recibiendo gran atención tanto de la academia como de la industria para habilitar el sistema de transporte inteligente (ITS), la conducción autónoma y las ciudades inteligentes. El sistema proporciona características extremadamente dinámicas debido a las rápidas características móviles. Mientras el número de diferentes aplicaciones en la red vehicular está creciendo rápidamente, la calidad de servicio (QoS) en la red vehicular 5G se vuelve diversa. Uno de los requisitos más estrictos en la red vehicular es un sistema crítico de seguridad en tiempo real. Para garantizar baja latencia y otros diversos requisitos de QoS, los recursos de red inalámbrica deben ser utilizados de manera efectiva y asignados entre vehículos, como la potencia de cálculo en servidores en la nube, de niebla y de borde; espectro en unidades de carretera (RSUs); y estaciones base (BSs). Históricamente, los problemas de optimización han sido mayormente investigados para formular la asignación de recursos y son resueltos por métodos de cálculo matem

• 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:Red vehicular; 5G; Asignación de recursos; Aprendizaje automático; Aprendizaje por refuerzo profundo; 6G
• Keywords:Vehicular network; 5G; Resource allocation; Machine learning; Deep reinforcement learning; 6G