Neues Framework für semantische Kommunikation und Edge‑Computing in Fahrzeugnetzen
In einer wegweisenden Studie aus dem Bereich der vernetzten Fahrzeuge wird ein innovatives Konzept vorgestellt, das semantische Kommunikation (SC) mit Vehicular Edge Computing (VEC) kombiniert. Das Ergebnis ist ein effi…
- In einer wegweisenden Studie aus dem Bereich der vernetzten Fahrzeuge wird ein innovatives Konzept vorgestellt, das semantische Kommunikation (SC) mit Vehicular Edge Com…
- Das Ergebnis ist ein effizientes Paradigma zur Auslagerung von Aufgaben an die Edge‑Infrastruktur, das speziell für Hochgeschwindigkeitsstraßen entwickelt wurde.
- Der Ansatz, der als Tripartite Cooperative Semantic Communication (TCSC) bezeichnet wird, ermöglicht es Fahrzeugbenutzern (Vehicle Users, VUs), ihre semantischen Aufgabe…
In einer wegweisenden Studie aus dem Bereich der vernetzten Fahrzeuge wird ein innovatives Konzept vorgestellt, das semantische Kommunikation (SC) mit Vehicular Edge Computing (VEC) kombiniert. Das Ergebnis ist ein effizientes Paradigma zur Auslagerung von Aufgaben an die Edge‑Infrastruktur, das speziell für Hochgeschwindigkeitsstraßen entwickelt wurde.
Der Ansatz, der als Tripartite Cooperative Semantic Communication (TCSC) bezeichnet wird, ermöglicht es Fahrzeugbenutzern (Vehicle Users, VUs), ihre semantischen Aufgaben über Vehicle‑to‑Infrastructure (V2I) und Vehicle‑to‑Vehicle (V2V) Verbindungen auszulagern. Dabei werden sowohl die Latenz als auch die Anzahl der semantischen Symbole berücksichtigt, um die optimale Auslagerungsstrategie zu bestimmen.
Zur Lösung des damit verbundenen Mixed‑Integer Nonlinear Programming (MINLP) Problems wird das Problem in zwei Teilaufgaben zerlegt. Zunächst wird ein neu entwickelter Multi‑Agent Proximal Policy Optimization Ansatz mit parametrierter Rauschverteilung (MAPPO‑PDN) eingesetzt, um die optimale Anzahl semantischer Symbole zu bestimmen. Anschließend wird ein lineares Programm (LP) verwendet, um das Auslagerungsverhältnis zu berechnen.
Simulationen zeigen, dass das vorgeschlagene Framework die Leistung gegenüber bestehenden Algorithmen deutlich verbessert. Damit stellt die Arbeit einen bedeutenden Fortschritt für die effiziente Nutzung von Edge‑Computing in vernetzten Fahrzeugnetzen dar.
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