Outage Analysis of Cognitive Electric Vehicular Networks Over Mixed RF/VLC Channels

2020

Полный текст Открытый доступ: Green Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/tccn.2020.2990771
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Modern transportation infrastructures are considered as one of the main sources of the greenhouse gases emitted into the atmosphere. This situation requires the decision-making players to enact the mass use of electric vehicles (EVs) which, in turn, highly demand novel secure communication technologies robust to various cyber-attacks. Therefore, in this paper, a novel jamming-robust communication method is proposed for different outdoor cognitive EV-enabled network scenarios over mixed radio-frequency (RF)/visible light communication (VLC) channels. One EV is designated to act as a relay enabling an aggregator to communicate with a jammed vehicle. This relay operates in both RF and VLC spectrum bands while meeting the interference restrictions defined by the primary network. Considering perfect and imperfect channel state information, exact closed-form analytical expressions are derived for the outage probability and their asymptotic analysis is provided. Moreover, we quantify the outage reduction achievable by deploying such mixed VLC/RF channels. Finally, analytical results are validated by Monte Carlo simulations.