Araçların İnternetinde Yapay Sinir Ağları ile Geçici ve Optimal bir Ağ Oluşturmak

Year 2019, Volume: 3 Issue: 3, 261 - 268, 31.12.2019

Ercüment Öztürk Ahmet Ulu Tuğrul Çavdar

Abstract

Günümüzde araçlar ve çevreleri arasındaki bağlantılar sınırlıdır. Bununla birlikte, Nesnelerin İnterneti(IoT) ve yeni teknolojik gelişmelerle birlikte, araçlararası internette ciddi ilerlemeler kaydedilmiştir ve araç üreticileri bu konuda çeşitli çalışmalar yapmıştır. Ancak, bu çalışmalar genellikle otomobiller ve kullanıcılar arasında bir bağlantı olduğunu göstermektedir. Mevcut durumda, araçlar ve çevre arasındaki bağlantı yeterince ele alınmamaktadır. Bu nedenle böyle bir çalışma yapılmıştır. Bu çalışmada, araçlararası oluşturulacak olan geçici ağda kalacak araç sayısını optimize etmek için araçlar ve bulundukları ortamları arasında geçici bir ağ kurulması, trafik akışı ve hız bilgilerinin paylaşılması amaçlanmaktadır. Bu anlamda geçici bir ağda hız ve yön sınırlaması yoktur. Ağın optimizasyonu konusunda simülasyon çalışmaları yapılmış, bant genişliğinin verimli bir şekilde kullanılması ve girişimin giderilebilmesi için, MATLAB ortamında simülasyonlar gerçekleştirilmiştir. Yapılan simülasyonlarda geçici ağa dahil edilecek araç sayısını optimize etmek için Yapay Sinir Ağı ve Benzetilmiş Tavlama algoritmaları kullanılmıştır.

Keywords

Nesnelerin İnterneti, Araçların interneti, benzetilmiş tavlama, yapay sinir ağları, geçici ağlar, optimal ağlar

Creating an Optimal Ad Hoc Network in Internet of Vehicles with Artificial Neural Networks

Abstract

Today, the connections between vehicles and their surroundings are limited. However, with the development of the Internet of Things (IoT) and the new technological developments, there have been serious progresses in the Internet of Vehicles (IoV), and vehicle manufacturers have made various studies in this subject. However, these studies generally suggest a link between cars and users. Today, most of the studies do not refer to the connection between vehicles or the vehicle and its environment, so it is necessary to carry out such a study. In this study, it is aimed to establish an ad-hoc network between vehicles and their environments to optimize the number of vehicles to be accommodated in this temporary network. However, it is aimed to share traffic flow and speed information by communicating the vehicles in urban traffic. In this sense, there is no speed and direction limitations in the transient network to be created between vehicles without a specific limitation. Simulation studies have been carried out on the optimization of the network by considering the problems such as; use of the bandwidth efficiently and the removal of the interference problems in the communication between the vehicles and their environments. In order to solve these problems, Artificial Neural Network and Simulated Annealing (SA) algorithms are used to optimize the number of vehicles to be included in the ad-hoc network in the simulations, which performed in MATLAB environment.

Keywords

Internet of Things, internet of vehicles, simulated annealing, Artificial Neural Network, Ad-Hoc Network, Optimized Network

References

• Öztürk, E., Kakız, M.T. ve Çavdar, T., The Economical Importance and Contribution of Information Technologies to Rural and Regional Development: An Empirical Analysis. E. Akbulut (Ed.), In 4th International Regional Development Conference (IRDC), 2017, Proceeding Book, pp. 684-690.
• Stafford-Fraser, Q. (2001). On site: The life and times of the first web cam. Communications of the ACM, 44(7), 25-26.
• Öztürk, E., Nesnelerin İnterneti için Genel Amaçlı Yeni bir Mimari Modelin Önerilmesi, MScThesis, Institute of Natural Sciences, Trabzon, 2018.
• Yiğitbaşı Z. H., Nesnelerin İnterneti ve Makineden Makineye Kavramları İçin Kilit Öncül - Ipv6, Ulusal IPv6 Konferansı, Ocak 2011, Ankara, Gazi Üniversitesi Bildiriler Kitabı, 103-108.
• Fangchun, Y., Shangguang, W., Jinglin, L., Zhihan, L., & Qibo, S. (2014). An overview of internet of vehicles. China Communications, 11(10), 1-15.
• Yanmaz, E., Mitigating effects of node failure via mobility in wireless networks. In 4th International Symposium on Wireless Pervasive Computing (ISWPC), 2009, (pp. 1-5). IEEE.
• Yang, F., Li, J., Lei, T., & Wang, S. (2017). Architecture and key technologies for Internet of Vehicles: a survey. Journal of Communications and Information Networks, 2(2), 1-17.
• Srivastava, J. R., & Sudarshan, T. S. B. (2013, May). Intelligent Traffic management with wireless sensor networks. In 2013 ACS International Conference on Computer Systems and Applications (AICCSA) (pp. 1-4). IEEE.
• Barth, M., Boriboonsomsin, K., & Wu, G. (2013, December). The potential role of vehicle automation in reducing traffic-related energy and emissions. In 2nd IEEE International Conference on Connected Vehicles and Expo (ICCVE 2013) (pp. 604-605).
• Ito, H., Wako, K., Murase, T., & Sasajima, K. (2015, October). Crash warning for intersection and head-on car collision in vehicle-to-vehicle communication. In 2015 International Conference on Connected Vehicles and Expo (ICCVE), (pp. 240-247). IEEE.
• Dandala, T. T., Krishnamurthy, V., & Alwan, R. (2017, January). Internet of Vehicles (IoV) for traffic management. In International Conference on Computer, Communication and Signal Processing (ICCCSP), 2017, (pp. 1-4). IEEE.