Resumen

El Sistema de Transporte Inteligente (STI) se convierte en un componente importante de la ciudad inteligente hacia unas carreteras ms seguras, un mejor control del trfico y un servicio a la carta mediante la utilizacin y el procesamiento de la informacin recopilada de los sensores de los vehculos y de las infraestructuras laterales de la carretera. En ITS, la computacin en nube vehicular (VCC) es una tecnologa novedosa que equilibra el requisito de servicios complejos y la capacidad limitada de los ordenadores de a bordo. Sin embargo, el comportamiento de los vehculos en VCC es dinmico, aleatorio y complejo. Por ello, uno de los principales problemas de seguridad son las frecuentes desconexiones entre el vehculo y la nube vehicular (Vehicular Cloud, VC) cuando este vehculo est computando para un servicio. Ms importante an, el fallo de conexin perturbar gravemente los servicios normales de la VCC e impactar en los trabajos de seguridad del transporte. En este trabajo, se propone un mecanismo de asignacin de recursos de seguridad contra fallos de conexin en VCC mediante el uso de un flujo de trabajo modificado con capacidad de prediccin. En primer lugar, proponemos un modelo de probabilidad para el movimiento de vehculos que satisface los requisitos de alta dinmica y tiempo real del VCC. A continuacin, proponemos un algoritmo de maximizacin de la fiabilidad basado en la prediccin (PRMA) para realizar la asignacin de recursos de seguridad para VCC. La evaluacin muestra que nuestro mecanismo puede mejorar la fiabilidad y garantizar el rendimiento en tiempo real del VCC.

• Materias:Algoritmo dinámico Redes Inalámbricas Redes de Comunicación Sistema de colas Teoría de juegos
• Subjects:Dynamic Algorithm Wireless Networks Communication networks Queuing systems Game theory
• Palabras claves:Sistema de transporte inteligente; Computación vehicular en nube; Problemas de seguridad; Fallo de conexión; Mecanismo de asignación de recursos; Capacidad de predicción
• Keywords:Intelligent transportation system; Vehicular cloud computing; Safety issues; Connection fault; Resource allocation mechanism; Prediction capability