摘要
随着5G网络的快速部署,车联网、物联网、边缘计算等迅速发展,车联网络流量测量面对诸多挑战。研究了面向智慧城市的车联网流量估计问题,提出了一种基于软件定义网络的车联网流量估计方法。基于软件定义网络架构获得粗粒度的车联网络流量测量值,构建了基于自回归移动平均模型的细粒度测量模型,并提出一种启发式算法来获得精确的流量估计结果。仿真结果表明,所提的方法能够在细粒度的网络流量模型下提升流量的测量精度。
-
单位机电工程学院; 电子科技大学; 成都航空职业技术学院