【摘 要】
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针对现有跟驰模型的不足,提出一种5G环境下车联网实时稳定(current time stabilization,CTS)模型。该跟驰模型首先考虑了网络时延的时变性对跟驰模型的影响,其次考虑了由网络时延带来的对车辆实时速度、加速度、驾驶员反应时间的影响,从而保证CTS模型更符合实际驾驶情况。从理论上推导出跟驰模型的临界稳定性条件。仿真结果表明,当网络时延不同时,随着网络时延的降低,CTS模型的稳定性
【机 构】
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北京信息科技大学信息与通信工程学院,现代测控技术教育部重点实验室,高动态导航北京市实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61471046,51334003)
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针对现有跟驰模型的不足,提出一种5G环境下车联网实时稳定(current time stabilization,CTS)模型。该跟驰模型首先考虑了网络时延的时变性对跟驰模型的影响,其次考虑了由网络时延带来的对车辆实时速度、加速度、驾驶员反应时间的影响,从而保证CTS模型更符合实际驾驶情况。从理论上推导出跟驰模型的临界稳定性条件。仿真结果表明,当网络时延不同时,随着网络时延的降低,CTS模型的稳定性不断升高;在相同扰动下,CTS模型比传统优化速度(optimal velocity,OV)跟驰模型的稳定
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