柔軟な学習仕組みに基づいた実用的な車両ネットワーク通信プロトコルの研
究(継続)
代表研究者

策力木格

電気通信大学

大学院情報システム学研究科 助教

1 研究調査の目的・意義
近年，高度交通システムの実現に向けて，車両アドホックネットワーク（VANET）を用いた運転支援シス
テム実現の取組が進められている（図 1）．VANET を利用することで，より効率的な事故防止支援システム，
道路交通情報システムなどの実現が期待される．本研究ではその一環として，事故・渋滞情報を音声・映像
で周囲の車両に配信するためのマルチホッププロトコルの研究を対象とした．既存方式には下記の問題点がある：①様々な環境に適応できるマルチホップルーティングプロトコルの設計は依然として未解決の重要な課題である②設計に仮定が多く，実装が難しい，実環境での通信品質が不明である．そこで，本研究では，
ファジィ論理[1]により利用可能帯域，移動状況，信号強度を統合化する，また強化学習[2][3]を用いて全体的に最適なパラメータ（経路選択，ファジィパラメータ）を決定することで安定かつ効率的な通信を可能にする柔軟な方式を提案した．さらに，提案プロトコルを Linux OS に実装し，実際の車両ネットワークにおいて，性能評価を行った．実証実験では提案プロトコルの UDP，TCP フローにおける性能に焦点をあて，パケッ
トサイズが経路選択における影響，経路変更が TCP の輻輳制御に関する影響，ホップ数が TCP 性能に対する影響，経路上のノードのチャンネル競争が TCP スループットに対する影響などを明らかにした．ファジィ論
理を利用して，複数の尺度を考慮し無線リンクの品質を評価することにより，様々な環境に機能する通用性の高い通信プロトコルが期待される．強化学習を用いて最適な経路，制御パラメータを学習することにより，マルチホップにおける最適な通信方式が期待される．

渋滞

渋滞

図 1 VANET におけるマルチホップ通信例

2 国内外の研究動向
近年車両ネットワークを用いた高度交通システム（ITS）の更なる展開が注目を浴びている．IEEE VTC,IEEE VNC（トヨタ後援），ACM VANET などの国際会議で，大学，研究機構，企業から研究者が集まって関連課
題と解決案を検討している．車両ネットワークの実用化のためには実環境での評価が重要であるため，実習実験なども行われている．
日本では，平成 24 年 4 月 1 日から新交通管理システム（UTMS）協会が設立された．通信事業者，トヨタなどの自動車関連企業が参加している．新交通管理システム協会の主催で，車両ネットワークの ITS での利用可能性について実証実験が行われている．米国では，University of Michigan-Dearborn，UCLA(Universityof California, Los Angeles)などが実車両ネットワークを用いて実験をしている．欧州の CTTC(Centre
Tecnologic de Telecomunicacions de Catalunya)も関連研究と実証実験などに関わっている．しかし，既存の実験はマルチホップ通信について十分考慮していない．無線電波伝送距離，車の移動速度などの原因により，マルチホップ通信は非常に重要である．
VANET のマルチホップ通信プロトコルとして，いくつかの研究がある．[4]では，移動が速いネットワー
クにおいて，動的に通信経路を変更することで通信効率を上げる方法を提案している．しかし無線チャンネ
ルの特性が考慮されていないため，フェージングが発生する実無線環境では[4]の性能が低下することがある．
[5]では，長い時間通信可能な中継ノードを選択する方法を提案している．しかしこの提案ではマルチホップ

1

における経路の選択方法を検討していない．そこで，申請者は電気通信普及財団「平成 24 年度研究調査助成」の支援で柔軟な学習仕組みに基づいたプロトコルを提案して，提案プロトコルを Ubuntu10.04 に実装した[3]．
さらに，10 台の車両に提案プロトコルをインストールしたノート PC を搭載させ，実車両ネットワークを構築し，プロトコルの性能を検証した．しかし[6]では，TCP スループットについて評価が行われていない．また通信プロトコルにおけるパケットサイズの影響を考慮していない．本研究では，道路交通情報などを音声（UDP），映像(TCP)で送信するアプリケーションを想定し，制御パケットサイズ，MAC 層の効率などの通信性能に対する影響に焦点をあて，提案プロトコルの実環境における性能評価，改良を行った．動作検証により，提案プロトコルの実用化に向けた課題を明らかにして，実際に使用できる見通しをつけた．

3 研究調査の方法
3-1 技術背景
車両アドホックネットワーク（Vehicular Ad hoc Network, VANET）は近隣の車両間や車と固定路側装置の間でコミュニケーションを提供するモバイルアドホックネットワークの一種類である。車両アドホックネ
ットワークにおいていろいろなアプリケーションが検討されているが、それらアプリケーションのルーティ
ング要件に従ってポイントツーポイントデータ転送アプリケーションとブロードキャストデータ転送アプリ
ケーションの二種類に分類することができる。ポイントツーポイント通信は車両データを収集する時に利用される．またポイントツーポイントデータ転送を使うことにより、ユーザが車で移動時に音楽をダウンロー
ドする、メールを送信する、後部座席の乗客がゲームをすることが可能になる。ブロードキャストデータ転送は交通警告メッセージや、近くのサービス情報やリアルタイムのルート情報などのメッセージ配布に使用される。
ポイントツーポイント通信の場合には、VANET トポロジの頻繁な変化により，汎用経路選択が適応できない．そのため，一連の中間ノードを通してソースノードから目的ノードまでの信頼できる経路を見つけることは特に重要である．また様々な交通状況において高信頼性、低遅延と低オーバヘッドを提供するべきである．ブロードキャストデータ転送アプリケーションに関しては，高密度環境において単純なマルチホップ通信を行うと，メッセージを受信した通信ノードが再度ブロードキャストを行い，中継メッセージ数が無駄に増加する状況が起こり，効率が悪い．このため，適切に中継ノードを選択することにより，送信されるメッ
セージ総数の削減と，中継回数の削減を行う必要がある．一方，情報の確実な配布を実現するため，伝送誤りなどにより紛失したメッセージの再送などの高信頼化も必須である．
3-1 提案手法（１）概要
効率的な VANET 通信プロトコルを設計するには，以下の３点に注目する必要がある：①中継車両の選択には，車両間距離，車両の移動，受信信号強度，利用可能無線帯域という複数の尺度を考慮する必要がある②エンド・ツー・エンドのスループットはデータ転送に参加するすべてのノードの行動により決まるために，全体的に最適な経路を選択することが重要である③VANET は，異なる環境において，通信特性が変化するために，柔軟性の高いプロトコルの設計が必要である．
これに対し研究代表者は，予備研究[6]にて，利用可能帯域，移動状況，受信信号強度を考慮して，無線リンクの品質を評価している．これらは互いに相反するため，[6]ではファジィ論理を導入している．また強化学習を用いて，ファジィ評価に基づき，マルチホップにおける最適通信経路を学習している．しかし，研究[6]では，①ファジィ論理に用いたメンバシップ関数やファジィルールの定義などで，シミュレーションにより得られた結果を反映しているため汎用性に問題があること，②パケットサイズの影響を考慮していないなどの課題が残されている．そこで，本研究では，研究[6]を発展させ，プロトコルの提案並びに実環境での評価を行った．
本プロトコルでは，ノード(車両)はその位置情報，帯域利用情報を含む Hello メッセージを定期的に送信する．Hello メッセージを受信したノードは，自身のすべての隣接ノードの位置と受信信号電力の情報を得る．それに基づき，隣接ノードとの距離，移動の状況，受信信号強度，利用可能無線帯域の評価値を得る．
これらの評価値から，各ノードが，メッセージを転送する際の中継ノードを決定する．しかしながらこれらの評価尺度は互いに相反する（図 2 参照）．各ノードで保持している情報は定期的な Hello メッセージの交換から得られたものであるため，必ずしも正確ではなく，不完全，不確かであるといえる．また次の中継ノードとのリンクがよくても，経路全体の品質がよいとは限らない．エンド・ツー・エンドのスループットは経路を構築するすべてのノードに依存するため，全体最適な経路を選ぶ必要がある．これらの理由から最適な

2

経路を選択することは難しい問題となる．

信頼性

相対移動が小さい
中継車両

無線リンク品質は不明

評価値

次の中継車両とのリンク品質がよい

経路全体品質は不明

中継ノードの設定

車両分布

移動速度

信号強度

ファジィ論理により統合化

効率

パケットサイズ

ホップ数

強化学習コントローラ
報酬

信号強度が高い
中継車両

信頼性

行動

効率

状態観測

車両間距離が大きぃ
中継車両

環境

図 2 ファジィ尺度強化学習に基づいた方式
そこでこれら問題を解決するために，近似的な推論を行う学習仕組みが必要になる．本研究では，ファジィ論理により車両分布，移動状況，信号強度を統合化する，また強化学習を用いて全体的に最適な経路を決定することで（図 2）安定かつ効率的な通信を可能にする方式を提案する．強化学習を利用して最適なファジィパラメータを学習する方法を提案した[7]（発表資料 VTC 論文）．また経路選択プロトコルで制御パケ
ットサイズを考慮することでより安定した通信品質を提供できることが確認できた[8]（発表資料 ICCCN 論文）．ファジィ論理と強化学習を組み合わせることで，さまざまな状況で安定した通信パラメータ（経路を含む）を自動的に選択することが可能となった．
（２）ファジィ論理を用いて複数の尺度を統合的に評価する
ファジィ集合論[4]は，複雑なシステムを「曖昧」にとらえることで最適に制御するアルゴリズムおよび理論である．ファジィ集合論は，要素がある集合にどの程度属しているかという，中間的な所属状態を許容した集合論である．これにより，あいまいな表現（例えば{とても大きい，やや大きい，やや小さい，とても小さい}など，以下言語表現と呼ぶ)との対応関係を扱うことができる．ファジィ集合論では，ファジィ集合に関するファジィ演算を定義している．ファジィ論理は，ファジィ集合論から派生したもので，近似的な推論を扱う論理体系である．ファジィ論理がファジィ集合論の応用面とされ，実世界の複雑な問題を扱う．ファジィ論理では，ある要素を複数の言語表現と対応付け，その対応の度合い（メンバシップ）を管理する．さらに，言語表現を用いたファジィルールに基づいた推論により，様々な制御を実現する．ファジィルールは，
IF/THEN 規則やそれに類するもの（例えばファジィ関係行列）で規定される．
あるノードがメッセージを送信する場合，メッセージの送信方向にあるすべての隣接ノードに対して，ファジィ論理に基づき，複数の因子の値から中継ノードの適性値を求める．具体的な手順は以下のとおりである．
 ファジィ化
ファジィ化とは，数値で表される量を、メンバシップ関数を用いて言語表現に置き換えることである．距
離，移動，信号強度の各因子に対して，それぞれの度合いを示す言語表現と，対応するメンバシップを得る（考慮する因子に対しては拡張または変更可能とする）．
 ファジィルールの適用
距離，移動，信号強度の言語表現から，中継ノードしてのランクを表す言語表現を導くルールを事前に定義しておく．ファジィ化の結果とこのルールとのマッチングをとることにより，ランクと対応するメンバシ
ップを求める．
 非ファジィ化
非ファジィ化とはメンバシップ関数を用いて言語表現の結論を数値で置き換えることである．ルールの適用の結果得られた中継ノードのランクを，メンバシップ関数を用いて数値に置きかえ，この隣接ノードの中継ノードとしての適性値を決定する．
以上の評価に基づき，すべての隣接ノードの適性値を比較して，最も高い隣接ノードを中継ノードとして指定する．
具体的は以下のように実行される．
ファジィ化
 距離に関するファジィ化
hello メッセージ中の位置情報を用いて，隣接ノードと自分自身の距離を求める．基本的に，送信ノー
ドから遠い隣接ノードほど効率的な中継ができると判断できる．そこで，隣接ノードの距離に関する評価3

値：距離因子（Distance Factor）を計算する（詳細は[3]を参照）．
あるノードがメッセージを送信する必要がある時点で，事前に定義した距離因子メンバシップ関数により，隣接ノードの距離が{Small, Medium, Large}にそれぞれどの程度属するかを計算する.この計算をすべての隣接ノードに対して行う．
 移動状況に関するファジィ化
各ノードが hello メッセージを受信した際に移動因子（MF: Mobility Factor）を計算する．MF が隣接ノードの移動状況を表す．ノードがメッセージを送信する時点で，移動因子メンバシップ関数により，隣接ノードの移動状況が{Slow, Medium, Fast}に，それぞれどの程度属するか度合いを計算する. この計算
をすべての隣接ノードに対して行う．
 受信信号強度に関するファジィ化
各ノードが hello メッセージを受信した際に信号強度因子（RSSIF: RSSI FACTOR）を計算する．そのノードがメッセージを送信する時点で，信号強度因子メンバシップ関数を利用し，各隣接ノードの信号強度
が{Bad, Medium, Good}に，それぞれどの程度属するかの度合いを計算する.
ルールベースと推論
上述のように距離，移動状況，信号強度が各言語表現にどの程度属するかを計算した後，送信ノードが事前に定義されている IF-THEN 形式のルールを用いて隣接ノードの中継ノードとしてのランクを評価する.
ランクの言語表現としては{Perfect, Good, Acceptable, NotAcceptable, Bad, VeryBad}を定義する．
ルールの定義例として
Rule1: 距離が Large，移動状況が Slow，信号強度が Good であれば，中継ノードとしては Perfect.



ルールが多数存在するため，解の合成を行う必要がある．ここでは Min-Max 法を用いる．例えば，Rule1に対して，Large の度合いが 0.9 で Slow の度合いが 0.8，Good の度合いが 0.7 だとする．Min-Max 法では前件部の演算は AND（Min）演算であり，3 つの値の最小をとり，前件部のグレード値は 0.7 となる．したがって，Perfect の度合いは 0.7 となる．またル－ル毎に得られたランクの MAX 演算を行う．このように
ファジィルールを複数組み合わせることによって，結論を言語表現で得る．
非ファジィ化
提案手法の出力メンバシップ関数を事前に定義する．ここでは，非ファジィ化には重心法（COG: Centerof Gravity）を用いる．これで計算した値が対応する隣接ノードの中継ノードとしての適性値となる．提案プロトコルでは，送信ノードがすべての隣接ノードに対して適性値を求め，その値の一番高い隣接ノードを中継ノードとして選択する．

（３）強化学習を用いたファジィパラメータの学習
一般のファジィシステムにおいては，ファジィパラメータ（membership function, ルール）は設計者の経験により設定される．しかし，車両アドホックネットワークにおいては，ネットワーク構成，通信
環境，車両の密度などが道路によって異なる場合がある．そのため，道路が変わることによって最適な通信パラメータが変化する．そのため，ネットワーク環境，通信環境に基づいて，ファジィパラメータを自動的に調整する仕組みが必要になる．そこで本研究では，強化学習を用いて fuzzy membership function
を自動的に調整する方式を提案した（詳細は[7]を参考）．
（４）パケットサイズを考慮した経路選択
一般的な経路選択プロトコルでは，制御メッセージ（hello パケットなど）のパケット到達率に基
づき，リンクの品質を評価している．しかし，一般的には，制御パケットのサイズはデータパケットより小さいため，制御パケットのパケット到達率はリンクの品質を精確に示すことができない（パケットサイ
ズが大きくなると，パケットロスが発生する確率が増えることがある）．そこで本研究では，パケットサイ
ズを経路選択に考慮する方式を提案した．実験結果により提案プロトコルが既存方式（パケットサイズを考慮しない方式）より高い性能を提供できることが分かった．また提案プロトコルはパケットサイズを考慮するため，TCP パケット, ACK パケットが異なるルートで転送される場合がある．それによって，提案プ
ロトコルはより効率的な通信方式を提供できる．

4

（５）強化学習を用いて最適な経路を決定する提案手法では，Q-Learning（強化学習の一種類）[2,3]を用いてマルチホップにおける最適な経路を決定する．送信されるデータパケットが学習エージェントになる．ネットワークノード（車両）が状態となる．学習エージェントが実行する行動が次の中継ノードを選択することである．ネットワークにおけるすべてのノードの集合はエージェントが選択可能な行動の集合となる．パケットが目的ノードに届いたら，プラスの報酬が得られる．直接目的ノードに届かない場合（しかしほかのノードで中継することで目的ノードに届く場合がある）は，割引された報酬が得られる．この場合の報酬の割引がファジィ論理を用いた
リンク品質の評価に基づく．具体的には，1-hop におけるリンク品質をファジィ論理で評価し，マルチホップにおける経路の品質は強化学習を用いて評価することである．強化学習とファジィ論理を組み合わせることで，マルチホップにおける最適な経路を見つけることができる．
（６）ダイナミックルート変更メカニズム
提案プロトコルは Reactive 型の経路選択を利用する．つまり，データ送信要求が発生したときに経路を決定することである．車両アドホックネットワークにおける効率的なポイントツーポイント通信を実現するため、本論文では高い移動状況において効率よく機能する手法を提案する．提案プロトコルは分散的強化学習ルーティング・プロトコルである．提案プロトコルは Q-Learning を利用してネットワークのリ
ンクステータス情報を学習する。リンクステータス情報として、ホップ数，移動性など複数の指標を考慮する。提案プロトコルは従来のルート・メンテナンスと異なるダイナミックルート変更メカニズムを使って、ルートが切断される前によりよいルートに変更する．これにより、ルート・エラーによるパケットロスを削減できる。また常によりよい経路を使うことによってネットワーク全体の効率を向上させることが可能になる。ダイナミックルート変更メカニズムを使うことにより提案プロトコルがダイナミックな車両
アドホックネットワークのポイントツウポイントデータ転送に適応できる。
3-2 提案手法の検証（１） 検証方法
実証実験，コンピュータシミュレーションの 2 種類の方法を利用して提案プロトコルの性能評価を行った．提案プロトコルを既存方式と比較する．この報告書では，映像配信などをサポートする TCP スループッ
トの結果を示す（その他，
パケットサイズの影響，
パラメータの自動設定に関する結果は，関連発表資料[7][8]を参考すること）．
（２） 実証実験
実証実験を用いて提案プロトコルの評価を行った．提案プロトコルを Ubuntu OS（Debian GNU/Linux をベースとしたオペレーティングシステム）に実装して，ノート PC（Ubuntu12.04 がイントールされている）
を車に搭載させることにより，実車両アドホックネットワークにおける動作確認をした．車両間でアドホッ
ク通信を行い，それの性能を評価した．ノート PC 上に提案プロトコルと比較対象のプロトコル AODV が実装されている. 実験では，10 台の車両を利用した．無線通信では，2.4GHZ 帯を利用した．実験結果により提案
プロトコルが既存手法に比べてより高い TCP スループット（図 4）を提供できることが確認できた．これは，
１）提案プロトコルでは，異なる通信フローで同じ中継車両（バックボーン）を利用することで，MAC 層のアクセスをより効率よくなる, ２）提案プロトコルにおける無線リック品質の評価がより正確である, ３）
また強化学習で全体最適なルートを学習しているため，ルート全体における品質が高くなるからである．
無線装置

図 3 実証実験.

5

図 4 距離の変化における TCP スループット．

（３） コンピュータシミュレーション
コンピュータシミュレーションを用いて大規模ネットワークにおける提案プロトコルの通信品質の評価を行った．通信環境のパラメータは，実証実験で得られたデータに基づき設定された．図 4に示すよ
うに提案プロトコルは様々な環境においてより良い通信品質を提供できることが確認できた．

図 5 ノード数（1km あたり）の変化における TCP スループット．

また，Nakagami モデルで無線通信環境を模擬したシミュレーションを行った．さまざまなネットワーク
トポロジにおいて提案プロトコルの性能評価を行い，問題点を見つけて提案プロトコルを改良することを繰り返した．シミュレータとしては，オープンソースネットワークシミュレータ ns-2.34[9] を用いた．無線
電波伝搬モデルとして，Nakagami モデル（ns-2.34 にて提供されている）を用いて，より現実的なフェージ
ングを模擬する．車両移動モデルとして，SUMO [10] と TraNS [11] を利用を利用して車両移動シナリオを作成した．道路マップとしては，直線道路，交差点がある道路 Street scenario の 2 種類を用いた．具体的なシミュレーション結果は発表資料[7]を参照すること．

4 研究調査の成果，今後の課題
3-1 研究調査成果
本研究では，事故・渋滞情報を周囲の車両に配布するためのマルチホッププロトコルを提案した．提案
プロトコルでは，ファジィ論理に基づき車両分布，車両の移動，無線電波の伝搬特性を柔軟に考慮し情報を6

中継する，また強化学習を用いて全体最適な経路，制御パラメータを定めることを特徴とする．ファジィ論
理は人間の思考と似たような近似的な推論を扱うことができ，強化学習は自律分散的に最適な経路を選ぶことができる．本研究では，ファジィ論理を応用して，隣接車両の中継車両としての適切性を評価することにより，安定かつ効率的な通信方式が期待される．また強化学習により，ネットワークトポロジ変化に適応した経路選択が期待される．またパケットサイズを経路選択プロトコルの設計に考慮することでより効率的な経路選択ができる．さらに本研究では，提案プロトコルを実車両アドホックネットワーク環境において評価し，それの実用性を明らかにした．実証実験を用いて実車両ネットワーク環境における TCP 通信のスループ
ットの評価を行い，実際達成可能な性能を明らかにした．
3-2 今後の課題
以下のような課題が残っている：①車両ネットワークのおいては，各車両が定期的に制御メッセージ（Hello）を送信することを想定している．
高密度環境において，制御メッセージのオーバヘッドが高くなり，
実際のデータパケット通信に影響を及ぼすことがある．そのため効率的な制御メッセージのスケジューリン
グが必要となる．②本研究では歩車間通信を考慮していない．歩行者の安全を保障するためには歩車間通信システムの研究は非常に重要である．
そこで今後は，ネットワークコーディングを利用したネットワーク内の制御メッセージを削減する方法の研究を行う．また車両ネットワークにおけるセンシングデバイスの多様性を考慮し，異種無線通信（セルラー，Wi-Fi，Bluetooth，ZigBee）を利用し歩行者・車両の位置を特定して，必要に応じて自動的に周辺の車両に通知するプロトコルの研究を行う．車車間通信・路車間通信においては，送受信装置の差により通信
距離，送信レートに大きな違いがあることを考慮する．

【参考文献】[1] G. J. Klir, U. St. Clair, and Y. Bo, “Fuzzy Set Theory: Foundations and Applications,”
Englewood Cliffs, NJ, USA: Prentice-Hall, 1997.
[2] C. Watkins, “Learning from delayed rewards,” Ph.D. dissertation, Psychology Dept., King’s
College, Cambridge Univ., Cambridge, U.K., 1989.
[3] C. J. C. H. Watkins and P. Dayan, “Q-learning,” Mach. Learn., vol. 8, no. 3/4, pp. 279-292, May
1992.
[4] Celimuge Wu, K. Kumekawa, and T. Kato, “Distributed Reinforcement Learning Approach for
Vehicular Ad Hoc Networks,” IEICE Trans. Commun., vol.E93-B, no.06, pp. 1431-1442, 2010.
[5] N. Sofra, A. Gkelias, and K. K. Leung, “Route Construction for Long Lifetime in VANETs,” IEEE
Transactions on Vehicular Technology, vol.60, no.7, pp.3450--3461, 2011.
[6] Celimuge Wu, S. Ohzahata, and T. Kato, “Flexible, Portable and Practicable Solution for Routing
in VANETs: A Fuzzy Constraint Q-Learning Approach,” IEEE Transactions on Vehicular Technology,
vol.62, no.9, pp.4251-4263, 2013.
[7] Celimuge Wu, Xianfu Chen, Yusheng Ji, Satoshi Ohzahata, Toshihiko Kato, “An Intelligent
Broadcast Protocol for VANETs Based on Transfer Learning,” Proc. IEEE 81st Vehicular Technology
Conference (VTC2015-Spring), pp.1-6, 2015.
[8] Celimuge Wu, Xianfu Chen, Yusheng Ji, Satoshi Ohzahata, Toshihiko Kato, “A Packet Size-aware
Multi-hop Broadcast Protocol for VANETs Based on Adaptive Redundancy,” Proc. The 24th
International Conference on Computer Communications and Networks (ICCCN), 2015.
[9] The Network Simulator - ns-2, http://www.isi.edu/nsnam/ns/, Accessed on Sep. 18, 2012.
[10] Simulation of Urban Mobility (SUMO), http://sourceforge.net/apps/mediawiki/sumo/index.php,
Accessed on Sep. 18, 2012.
[11] TraNS (Traffic and Network Simulation Environment), http://trans.epfl.ch/, Accessed on Sep. 18,
2012.

7

〈発
題

名

表

資

料〉

掲載誌・学会名等

Proceeding of IEEE 81st
An Intelligent Broadcast Protocol for
Vehicular
Technology
VANETs Based on Transfer Learning
Conference: VTC2015-Spring
A Packet Size-aware Multi-hop Proceeding of The 24th
Broadcast Protocol for VANETs International Conference on
Based on Adaptive Redundancy
Computer Communications
and Networks

8

発表年月

2015 年 5 月

2015 年 8 月