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Learning-Based Quality of Service Prediction in Cellular Vehicle Communication

  • Network communication has become a part of everyday life, and the interconnection among devices and people will increase even more in the future. A new area where this development is on the rise is the field of connected vehicles. It is especially useful for automated vehicles in order to connect the vehicles with other road users or cloud services. In particular for the latter it is beneficial to establish a mobile network connection, as it is already widely used and no additional infrastructure is needed. With the use of network communication, certain requirements come along. One of them is the reliability of the connection. Certain Quality of Service (QoS) parameters need to be met. In case of degraded QoS, according to the SAE level specification, a downgrade of the automated system can be required, which may lead to a takeover maneuver, in which control is returned back to the driver. Since such a handover takes time, prediction is necessary to forecast the network quality for the next few seconds. Prediction of QoS parameters,Network communication has become a part of everyday life, and the interconnection among devices and people will increase even more in the future. A new area where this development is on the rise is the field of connected vehicles. It is especially useful for automated vehicles in order to connect the vehicles with other road users or cloud services. In particular for the latter it is beneficial to establish a mobile network connection, as it is already widely used and no additional infrastructure is needed. With the use of network communication, certain requirements come along. One of them is the reliability of the connection. Certain Quality of Service (QoS) parameters need to be met. In case of degraded QoS, according to the SAE level specification, a downgrade of the automated system can be required, which may lead to a takeover maneuver, in which control is returned back to the driver. Since such a handover takes time, prediction is necessary to forecast the network quality for the next few seconds. Prediction of QoS parameters, especially in terms of Throughput (TP) and Latency (LA), is still a challenging task, as the wireless transmission properties of a moving mobile network connection are undergoing fluctuation. In this thesis, a new approach for prediction Network Quality Parameters (NQPs) on Transmission Control Protocol (TCP) level is presented. It combines the knowledge of the environment with the low level parameters of the mobile network. The aim of this work is to perform a comprehensive study of various models including both Location Smoothing (LS) grid maps and Learning Based (LB) regression ones. Moreover, the possibility of using the location independence of a model as well as suitability for automated driving is evaluated.show moreshow less
  • Netzwerkkommunikation ist zu einem Teil des täglichen Lebens geworden, und die Vernetzung von Geräten und Menschen wird in Zukunft noch weiter zunehmen. Ein neuer Bereich, in dem diese Entwicklung zunimmt, sind vernetzte Fahrzeuge. Es ist vorteilhaft automatisierte Fahrzeuge mit anderen Verkehrsteilnehmern oder Cloud-Diensten zu verbinden. Insbesondere für letztere ist der Einsatz einer mobilen Netzwerkverbindung zweckmäßig, da sie bereits weit verbreitet ist und keine zusätzliche Infrastruktur erfordert. Mit der Nutzung des Netzwerkes gehen auch einige Anforderungen einher. Die Zuverlässigkeit der Verbindung ist entscheidend. Kann keine ausreichende Qualität der Verbindung erfüllt werden kann nach SAE Spezifikation das Herunterstufen der Automatisierungsstufe erforderlich sein. In letzter Konsequenz kann diese schließlich zu einem Übernahmemanöver führen, wobei die Kontrolle wieder an den Fahrer zurückgegeben wird. Da ein solcher Wechsel Zeit in Anspruch nimmt, ist eine Vorhersage erforderlich, um die Netzqualität in den nächstenNetzwerkkommunikation ist zu einem Teil des täglichen Lebens geworden, und die Vernetzung von Geräten und Menschen wird in Zukunft noch weiter zunehmen. Ein neuer Bereich, in dem diese Entwicklung zunimmt, sind vernetzte Fahrzeuge. Es ist vorteilhaft automatisierte Fahrzeuge mit anderen Verkehrsteilnehmern oder Cloud-Diensten zu verbinden. Insbesondere für letztere ist der Einsatz einer mobilen Netzwerkverbindung zweckmäßig, da sie bereits weit verbreitet ist und keine zusätzliche Infrastruktur erfordert. Mit der Nutzung des Netzwerkes gehen auch einige Anforderungen einher. Die Zuverlässigkeit der Verbindung ist entscheidend. Kann keine ausreichende Qualität der Verbindung erfüllt werden kann nach SAE Spezifikation das Herunterstufen der Automatisierungsstufe erforderlich sein. In letzter Konsequenz kann diese schließlich zu einem Übernahmemanöver führen, wobei die Kontrolle wieder an den Fahrer zurückgegeben wird. Da ein solcher Wechsel Zeit in Anspruch nimmt, ist eine Vorhersage erforderlich, um die Netzqualität in den nächsten Sekunden zu prognostizieren. Eine solche Vorhersage der Dienstgüte (Quality of Service (QoS)), besonders hinsichtlich Durchsatz und Latenz, nach wie vor eine recht anspruchsvolle Aufgabe, da die drahtlosen Übertragungseigenschaften einer sich bewegenden mobilen Netzwerkverbindung großen Schwankungen unterliegen. In dieser Dissertation wird ein neuer Ansatz für die Vorhersage von Network Quality Parameters (NQPs) auf der Ebene des Transmission Control Protocol (TCP) vorgestellt. Er kombiniert das Wissen der Umgebung mit den Parametern des Mobilfunknetzes. Das Ziel dieser Arbeit ist eine umfangreiche Untersuchung verschiedener Modelle, darunter sind sowohl Lokalisationsglättende Kachel-Karten wie auch Regressionsverfahren aus dem Bereich des Maschinellen Lernens. Darüber hinaus wird dessen die Möglichkeit der Nutzung der Ortsunabhängigkeit eines Modells erörtert sowie Eignung für automatisiertes Fahren evaluiert.show moreshow less

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Metadaten
Author:Josef SchmidORCiD
URN:urn:nbn:de:bvb:739-opus4-10772
Advisor:Björn Schuller
Document Type:Doctoral Thesis
Language:English
Year of Completion:2022
Date of Publication (online):2022/06/28
Date of first Publication:2022/06/28
Publishing Institution:Universität Passau
Granting Institution:Universität Passau, Fakultät für Informatik und Mathematik
Date of final exam:2022/06/23
Release Date:2022/06/28
Page Number:xvi, 147 Seiten
Institutes:Fakultät für Informatik und Mathematik
Dewey Decimal Classification:0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke
open_access (DINI-Set):open_access
Licence (German):License LogoCreative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International