SDN-Based Intelligent Multicast Protocol for Enhanced Vehicle-to-Vehicle Telescreen Using Hybrid Networks

2025

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/tits.2025.3616544
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

This paper proposes SDN-MAOTRP, a multicriteria adaptive opportunistic multicast routing protocol that leverages Software-Defined Networking (SDN) and deep learning. It enables efficient Vehicle-to-Vehicle Telescreen (VVT) services, including delay-sensitive and real-time multimedia dissemination, and are critical components of Intelligent Transportation Systems (ITS). However, the deployment of VVT in ITS is hindered by challenges such as high mobility, frequent topology changes, packet loss, and latency, which degrade Quality of Service (QoS) and Quality of Experience (QoE). To address these challenges, SDN-MAOTRP incorporates an intelligent SDN controller which dynamically performs multicast routing decisions according to network conditions, user feedback, and historical data. In contrast to traditional multicast protocols that rely heavily on broadcasting - often resulting in network congestion and performance degradation - SDN-MAOTRP strategically decouples the control and data planes by utilizing LTE for control signaling and IEEE 802.11p for multimedia data transmission. Simulation results demonstrate that SDN-MAOTRP significantly improves both QoS and QoE, providing a scalable, efficient, and ITS-compliant solution for robust multimedia communication in dynamic vehicular environments.