AI-Enhanced ۵G-R Architecture for Adaptive Connectivity and Security in High-Mobility Rail Environments
- سال انتشار: 1404
- محل انتشار: کنفرانس بین المللی هوش مصنوعی و فناوری های مرتبط
- کد COI اختصاصی: ICIRT01_023
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 14
نویسندگان
School of Electrical and Computer Engineering, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, IRAN
School of Electrical and Computer Engineering, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, IRAN
چکیده
Modern high-speed rail systems require ultra-reliable, low-latency, and secure wireless connectivity to ensure operational safety and high-quality passenger services at velocities exceeding ۳۰۰ km/h. Existing technologies such as Global System for Mobile communications-Railway (GSM-R) and Long Term Evolution-Railway (LTE-R) fail to maintain seamless handovers, adaptive resource management, and adequate protection against dynamic threats. This paper proposes an AI-enhanced and security-aware fifth generation for Railway (۵G-R) architecture that integrates recurrent neural network (RNN)-based mobility prediction, dynamic resource partitioning, Multi-access Edge Computing (MEC), and a Secure Connectivity Layer (SCL) for real-time optimization. The system continuously predicts train velocity and signal variations to proactively allocate network slices and pre-configure handovers across edge nodes. Federated learning synchronizes local MEC models with a global cloud controller, enabling continual adaptation to changing conditions. Simulation and field evaluations conducted along a ۱۷۴ km railway segment achieved throughput up to ۲۴۰ Mbps, latency below ۲۰ ms, and ۹۴% handover success, while introducing only ۳.۷% security overhead. Results confirm that Artificial intelligence (AI)-driven resource control and MEC-assisted execution significantly enhance the reliability, continuity, and resilience of ۵G-R communications under high mobility.کلیدواژه ها
AI-based mobility prediction, MEC, dynamic resource allocation, network slicing, secure ۵G-R connectivityمقالات مرتبط جدید
- کاربرد شبکه های عصبی گراف در شبکه های هوشمند برق: یک مرور جامع بر تشخیص و پیش بینی خطا
- Enhanced Residual Attention CNN with Squeeze-and-Excitation Blocks for Brain Tumor MRI Classification
- ارزیابی روشهای تعبیهی گره برای تشخیص جوامع ساختاری در شبکه های فاقد ویژگی
- بهبود رمزگشای استاندارد JPEG AI در نرخ بیت پایین با استفاده از فیلتر عصبی E-Net
- طبقه بندی بهینه اهداف سونار از طریق همجوشی تصمیم گیری پیشرفته مبتنی بر اتوماتای یادگیر فازی
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.