Имитационная модель технологии V2V/V2X с применением методов машинного обучения

В работе разработана системная модель технологий V2V/V2X с применением методов машинного обучения для повышения эффективности соединений между автомобилями. Проведен анализ технологий передачи данных, включая 5G NR и суб-терагерцевые сети. Построена имитационная модель движения транспортных средств в различных дорожных условиях на языке C#. Основным результатом является применение машинного обучения для динамического управления соединениями с учетом скорости движения, плотности трафика. Полученные данные показывают эффективность предложенного подхода для улучшения качества связи в V2V/V2X.