Deep Learning Based Solutions for Vehicular Adhoc Networks

392 Seiten, Taschenbuch
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Reihe Studies in Computational Intelligence
Themen Informatik und Informationstechnologie Computernetzwerke und maschinelle Kommunikation
ISBN 9789819651924
Sprache Englisch
Erscheinungsdatum 10.06.2026
Größe 23.5 x 15.5 cm
Verlag Springer Singapore
Herausgegeben von Jitendra Bhatia, Sudeep Tanwar, Joel J. P. C. Rodrigues, Malaram Kumhar
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HerstellerangabenAnzeigen
Springer Nature Customer Service Center GmbH
Europaplatz 3 | DE-69115 Heidelberg
ProductSafety@springernature.com
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Kurzbeschreibung des Verlags

This book provides a holistic and comprehensive approach to deep learning for vehicular ad hoc networks (VANETs), covering various aspects such as applications, agency involvement, and potential ethical and legal issues. It begins with discussions on how the transportation system has been converted into Intelligent Transportation System (ITS). The use of VANETs is increasing in the development of ITS to enhance road safety, traffic efficiency, and driver comfort. However, the dynamic nature of vehicular environments and the high mobility of vehicles pose significant challenges to designing and implementing VANETs and ensuring reliable and efficient communication. Deep learning, a subset of machine learning, has the potential to revolutionize vehicular ad hoc networks (VANETs) to enable various applications such as traffic management, collision avoidance, and infotainment. DL has demonstrated great potential in addressing various challenges involved in VANETs by leveraging its ability to learn from vast data and make accurate predictions. It reviews the state-of-the-art DL-based approaches for various applications in VANETs, including routing, congestion control, autonomous driving, and security. In addition, this book provides a comprehensive analysis of these approaches' advantages and limitations and discusses their future research directions. The study in this book shows that DL-based techniques can significantly improve the performance and reliability of VANETs. Still, in-depth research is required to address the challenges of deploying these methods in real-world scenarios. Finally, the book discusses the potential of DL-based VANETs in supporting other emerging technologies, such as autonomous driving and smart cities. It explores the simulation/emulation tools for practical exposure to the vehicular ad hoc network.

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Themen Informatik und Informationstechnologie Computernetzwerke und maschinelle Kommunikation
ISBN 9789819651924
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