Learning-based VANET Communication and Security Techniques / Xiao, Liang  

Público ISBD Ningún comentario para este título. Título : Learning-based VANET Communication and Security Techniques Tipo de documento: documento electrónico Autores: Xiao, Liang, ; Zhuang, Weihua, ; Zhou, Sheng, ; Chen, Cailian, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: IX, 134 p. 54 ilustraciones, 48 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-01731-6 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Sistemas de comunicación inalámbrica  Sistemas de comunicación móviles  Protección de datos  Inteligencia artificial  Telecomunicación  Comunicación inalámbrica y móvil  Seguridad de datos e información  Ingeniería en Comunicaciones  Redes Clasificación: Resumen: Este oportuno libro brinda una amplia cobertura de cuestiones de redes vehiculares ad-hoc (VANET), como la seguridad y la selección de redes. Se aplican métodos basados ​​en el aprendizaje automático para resolver estos problemas. Este libro también incluye cuatro capítulos rigurosamente arbitrados por destacados investigadores internacionales que trabajan en esta área temática. El material sirve como referencia útil para investigadores, estudiantes de posgrado y profesionales que buscan soluciones a problemas relacionados con la comunicación y la seguridad de VANET. Este libro también ayudará a los lectores a comprender cómo utilizar el aprendizaje automático para abordar los desafíos de seguridad y comunicación en VANET. Las redes vehiculares ad-hoc (VANET) respaldan las comunicaciones de vehículo a vehículo y de vehículo a infraestructura para mejorar la seguridad de la transmisión, ayudar a desarrollar la conducción no tripulada y respaldar las aplicaciones en auge de unidades a bordo (OBU). La alta movilidad de las OBU y la red dinámica a gran escala con unidades fijas en carretera (RSU) hacen que VANET sea vulnerable a las interferencias. La comunicación antiinterferencias de los VANET se puede mejorar significativamente mediante el uso de vehículos aéreos no tripulados (UAV) para transmitir el mensaje OBU. Los UAV ayudan a transmitir el mensaje OBU para mejorar la relación señal-interferencia más ruido de las señales OBU y, por lo tanto, reducen la tasa de errores de bits del mensaje OBU, especialmente si las RSU de servicio están bloqueadas por bloqueadores y/o o interferencia, lo cual también se demuestra en este libro. Este libro sirve como una referencia útil para investigadores, estudiantes de posgrado y profesionales que buscan soluciones a problemas relacionados con la comunicación y la seguridad de VANET. Nota de contenido: 1 Introduction -- 2 Learning-based Rogue Edge Detection in VANETs with Ambient Radio Signals -- 3 Learning While Offloading: Multi-armed Bandit Based Task Offloading in Vehicular Edge Computing Networks -- 4 Intelligent Network Access System for Vehicular Real-time Service Provisioning -- 5 UAV Relay in VANETs Against Smart Jamming with Reinforcement Learning -- 6 Conclusion and Future Work. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Learning-based VANET Communication and Security Techniques [documento electrónico] / Xiao, Liang, ; Zhuang, Weihua, ; Zhou, Sheng, ; Chen, Cailian,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2019 . - IX, 134 p. 54 ilustraciones, 48 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-01731-6 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Sistemas de comunicación inalámbrica  Sistemas de comunicación móviles  Protección de datos  Inteligencia artificial  Telecomunicación  Comunicación inalámbrica y móvil  Seguridad de datos e información  Ingeniería en Comunicaciones  Redes Clasificación: Resumen: Este oportuno libro brinda una amplia cobertura de cuestiones de redes vehiculares ad-hoc (VANET), como la seguridad y la selección de redes. Se aplican métodos basados ​​en el aprendizaje automático para resolver estos problemas. Este libro también incluye cuatro capítulos rigurosamente arbitrados por destacados investigadores internacionales que trabajan en esta área temática. El material sirve como referencia útil para investigadores, estudiantes de posgrado y profesionales que buscan soluciones a problemas relacionados con la comunicación y la seguridad de VANET. Este libro también ayudará a los lectores a comprender cómo utilizar el aprendizaje automático para abordar los desafíos de seguridad y comunicación en VANET. Las redes vehiculares ad-hoc (VANET) respaldan las comunicaciones de vehículo a vehículo y de vehículo a infraestructura para mejorar la seguridad de la transmisión, ayudar a desarrollar la conducción no tripulada y respaldar las aplicaciones en auge de unidades a bordo (OBU). La alta movilidad de las OBU y la red dinámica a gran escala con unidades fijas en carretera (RSU) hacen que VANET sea vulnerable a las interferencias. La comunicación antiinterferencias de los VANET se puede mejorar significativamente mediante el uso de vehículos aéreos no tripulados (UAV) para transmitir el mensaje OBU. Los UAV ayudan a transmitir el mensaje OBU para mejorar la relación señal-interferencia más ruido de las señales OBU y, por lo tanto, reducen la tasa de errores de bits del mensaje OBU, especialmente si las RSU de servicio están bloqueadas por bloqueadores y/o o interferencia, lo cual también se demuestra en este libro. Este libro sirve como una referencia útil para investigadores, estudiantes de posgrado y profesionales que buscan soluciones a problemas relacionados con la comunicación y la seguridad de VANET. Nota de contenido: 1 Introduction -- 2 Learning-based Rogue Edge Detection in VANETs with Ambient Radio Signals -- 3 Learning While Offloading: Multi-armed Bandit Based Task Offloading in Vehicular Edge Computing Networks -- 4 Intelligent Network Access System for Vehicular Real-time Service Provisioning -- 5 UAV Relay in VANETs Against Smart Jamming with Reinforcement Learning -- 6 Conclusion and Future Work. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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