Skim Penempatan Pelayan Pinggir Rantaian Blok dalam Internet Kenderaan

Isi Kandungan

• 1. Pengenalan
• 2. Latar Belakang dan Kerja Berkaitan
  • 2.1 Rantaian Blok dalam IoV
  • 2.2 Integrasi Pengkomputeran Pinggir
• 3. Metodologi
  • 3.1 Model Sistem
  • 3.2 Perumusan Masalah
  • 3.3 Algoritma Rawak
• 4. Keputusan Eksperimen
• 5. Analisis Teknikal
• 6. Pelaksanaan Kod
• 7. Aplikasi Masa Depan
• 8. Rujukan

1. Pengenalan

Dengan perkembangan kenderaan pintar, keselamatan dan kebolehpercayaan komunikasi antara kenderaan telah menjadi masalah utama dalam Internet Kenderaan (IoV). Rantaian blok dianggap sebagai penyelesaian yang boleh dilaksanakan kerana sifatnya yang terdesentralisasi, tidak boleh dipalsukan, dan penyelenggaraan kolektif. Walau bagaimanapun, kuasa pengiraan terhad nod kenderaan menimbulkan cabaran untuk pelaksanaan rantaian blok. Kertas kerja ini mencadangkan penggunaan pengkomputeran pinggir dengan unit tepi jalan (RSU) sebagai pelayan pinggir untuk menangani batasan ini.

2. Latar Belakang dan Kerja Berkaitan

2.1 Rantaian Blok dalam IoV

Teknologi rantaian blok menyediakan penghantaran data yang selamat melalui seni bina terdesentralisasi. Proses perlombongan memerlukan sumber pengiraan yang besar, yang mencabar untuk nod kenderaan yang mempunyai sumber terhad. Menurut kertas kerja Bitcoin asal Nakamoto, konsensus bukti-kerja memerlukan kuasa pengiraan yang signifikan yang tidak dapat disediakan oleh peranti mudah alih.

2.2 Integrasi Pengkomputeran Pinggir

Pengkomputeran pinggir memperluaskan keupayaan awan ke pinggir rangkaian, menyediakan perkhidmatan masa nyata dengan kependaman yang lebih rendah. RSU berfungsi sebagai pelayan pinggir yang ideal disebabkan oleh topologi rangkaian yang stabil, saluran komunikasi yang boleh dipercayai, dan keupayaan pengiraan/penyimpanan yang lebih baik berbanding dengan nod kenderaan.

3. Metodologi

3.1 Model Sistem

Sistem ini terdiri daripada nod kenderaan, RSU yang bertindak sebagai pelayan pinggir, dan rangkaian rantaian blok. Pelayan pinggir melaksanakan operasi perlombongan dan mengurus data rantaian blok, manakala kenderaan memindahkan tugas pengiraan kepada pelayan ini.

3.2 Perumusan Masalah

Masalah liputan dirumuskan sebagai memaksimumkan bilangan nod kenderaan yang diliputi oleh pelayan pinggir yang ditempatkan. Fungsi objektif boleh dinyatakan sebagai: $\max \sum_{i=1}^{n} x_i$ tertakluk kepada $\sum_{j \in N(i)} y_j \geq x_i$ untuk semua $i$, di mana $x_i$ menunjukkan sama ada kenderaan $i$ diliputi dan $y_j$ menunjukkan sama ada pelayan pinggir $j$ ditempatkan.

3.3 Algoritma Rawak

Algoritma rawak yang dicadangkan mengira penyelesaian penghampiran untuk penempatan pelayan pinggir untuk memaksimumkan liputan kenderaan. Algoritma ini memberikan jaminan teori mengenai kualiti penyelesaian dengan kerumitan masa polinomial.

4. Keputusan Eksperimen

Simulasi membandingkan skim yang dicadangkan dengan strategi penempatan lain. Algoritma rawak mencapai liputan lebih baik kira-kira 15-20% berbanding pendekatan lobai dan peningkatan 25-30% berbanding penempatan rawak. Prestasi dinilai di bawah ketumpatan kenderaan dan corak mobiliti yang berbeza, menunjukkan keunggulan yang konsisten dalam metrik liputan.

5. Analisis Teknikal

Perspektif Penganalisis Industri: Penyelidikan ini menangani kesesakan kritikal dalam rangkaian kenderaan dengan gabungan pragmatik rantaian blok dan pengkomputeran pinggir. Pendekatan ini secara teknikal kukuh tetapi menghadapi cabaran skalabiliti dalam persekitaran bandar yang padat. Algoritma rawak memberikan batasan teori yang baik tetapi mungkin bergelut dengan keputusan penempatan masa nyata. Berbanding dengan kerja serupa seperti CycleGAN untuk terjemahan imej, penyelesaian ini menangani masalah pengoptimuman yang lebih terhad dengan keperluan kependaman yang lebih ketat. Integrasi RSU sebagai pelombong adalah inovatif tetapi sangat bergantung pada pelaburan infrastruktur.

6. Pelaksanaan Kod

Kod pseudo untuk algoritma penempatan rawak:

function RandomizedDeployment(vehicles, potentialSites):
    deployedServers = []
    uncovered = vehicles.copy()
    
    while uncovered not empty:
        candidate = randomSelect(potentialSites)
        coverage = calculateCoverage(candidate, uncovered)
        if coverage > threshold:
            deployedServers.append(candidate)
            uncovered = removeCovered(uncovered, candidate)
        potentialSites.remove(candidate)
    
    return deployedServers

7. Aplikasi Masa Depan

Hala tuju masa depan termasuk mengintegrasikan pembelajaran mesin untuk penempatan ramalan, membangunkan mekanisme konsensus hibrid yang menggabungkan bukti-kerja dan bukti-kepentingan, dan berkembang ke rangkaian kenderaan 5G/6G. Aplikasi meluas ke infrastruktur bandar pintar, penyelarasan kenderaan autonomi, dan sistem pengurusan trafik teragih.

8. Rujukan

1. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.
2. Shi, W., et al. (2016). Edge Computing: Vision and Challenges.
3. Zhu, L., et al. (2020). Blockchain-based Secure Data Sharing in IoV.
4. IEEE Transactions on Vehicular Technology, Special Issue on Blockchain in IoV.
5. Isola, P., et al. (2017). Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks (CycleGAN).