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Vehicle-to-Pedestrian communication can extend crash prevention capabilities of the current driver assistance systems in vehicles. This requires vehicles and pedestrians to exchange safety messages with each other. However, as the number of pedestrians increases, the numerous safety messages transmitted by pedestrians can quickly congest the network. This can severely affect Vehicle-to-Pedestrian and Vehicle-to-Vehicle communication. Hence, a mechanism for the mitigation of network congestion caused by pedestrian safety messages is required. This article proposes a Multi-channel Clustering-based Congestion Control (MC-COCO4V2P) algorithm, a proactive and infrastructure-independent clustering-based approach to mitigate the network congestion caused by pedestrians. Our approach clusters pedestrians based on their location and direction and uses separate channels for exchanging cluster and safety messages, thereby reducing the control information overhead. It also employs a transmit power control mechanism to make the clustering mechanism energy efficient. Our results show that the clustering of pedestrians can significantly improve network performance and reduce the power consumption of pedestrians devices.

Vehicle-to-Everything (V2X) ist eine neue Generation von Informations- und Kommunikationstechnologien, die Fahrzeuge mit allem verbinden. Es schafft nicht nur eine komfortablere und sicherere Verkehrsumgebung, sondern hat auch eine große Bedeutung für die Verbesserung der Verkehrseffizienz und die Verringerung der Umweltverschmutzung und der Unfallraten. Derzeit befindet sich die Technologie noch in der Erforschungsphase und die Probleme der Verkehrssicherheit und Effizienz sind noch nicht vollständig ausgewertet. Vor der Umsetzung, muss die Zuverlässigkeit der Technologie sichergestellt und daher ausgiebig getestet und verifiziert werden. Daher ist das Testen ein wichtiger Bestandteil der V2X-Technologie. Tests in der V2X-Kommunikation werden meistens durch Feldbetriebstests durchgeführt, um repräsentative Ergebnisse aus der Praxis zu erhalten. Die Durchführung von Feldbetriebstests erfordert jedoch dedizierte Ressourcen, Personal und Zeit. Darüber hinaus können Tests nur für praktisch verfügbare Umgebungen, Bedingungen und Szenarien durchgeführt werden. Virtual Drive Testing (VDT) ist eine anerkannte Testmethode für V2X. Das Ziel von VDT ist es, eine Annäherung an die realen Kommunikationsbedingungen in einer kontrollierten Laborumgebung zu schaffen. Der Vorteil von VDT ist, dass die Prüfung automatisiert, kontrollierbar und reproduzierbar durchgeführt werden kann, um so eine erhebliche Reduzierung der Prüfzeit und -kosten zu erzielen. Darüber hinaus ist die beste Möglichkeit für das Szenario basierte Testen durch eine virtuelle Fahrsimulationen gegeben, bei dem Tests in verschiedenen Szenarien, Bedingungen und Umgebungen durchgeführt werden können. Um realitätsnahe Testergebnisse durch VDT zu erhalten, spielt der Einsatz von realen repräsentativen Kanalmodellen eine entscheidende Rolle. Der Zweck dieser Forschung besteht darin, ein verbessertes Kanalmodellschema unter Verwendung eines virtuellen Fahrtestansatzes für verschiedene Fahrzeugkanaltypen nachzubilden und zu bewerten. Die Messungen im Rahmen dieser Forschung werden in der Testanlage VISTA (Virtuelle Straßen Simulations- und Testanlage) durchgeführt, die einen hochmodernen Messaufbau und eine hochmoderne Umgebung bietet. Kanalmodelle werden über einen Fading- Kanalemulator (Keysight Propsim F32) für städtische, ländliche und Autobahnszenarien nachgebildet. Die Datenübertragung während der Tests erfolgt kontaktlos über ITS-G5 Hardware On-Board-Units (Cohda Wireless MK5) sowohl auf der Empfängerals auch auf der Senderseite.

Diese Arbeit untersucht das Publish-Subscribe-basierte Message Oriented Middleware (MoM)-Paradigma für das Industrial Internet of Things (IIoT), das auf Industrie4.0- Praktiken fokussiert und dafür relevant ist. Das Publish-Subscribe-Nachrichten-Paradigma für moderne Industrie 4.0-Praktiken, die in vielen IIoT-Anwendungsszenarien verwendet werden, wird implementiert und einer Leistungsbewertung unterzogen. Das IIoT-Anwendungsszenario für die industrielle Automatisierung wird unter Verwendung von OPC-UA Publish-Subscribe- und MQTT-Protokollen implementiert, indem beide mit dem Node-RED Flow-basierten Tool integriert werden, um die Vorteile beider Protokolle zunutze zu machen und die Kosten und Komplexität der Implementierung zu reduzieren. Die analytischen Ergebnisse des MQTT-Protokolls werden für verschiedene Netzwerkparameter wie Bandbreite, QoS, RTT, Durchsatz, variierende Nutzlast und Benchmark-Ergebnisse für gegebene Publish-Subscribe-Szenarien vorgestellt, wobei das Netzwerk mit Mininet simuliert wird. Darüber hinaus wird ein Broker-Overlay-System unter Berücksichtigung von Lastausgleichs- und Hochverfügbarkeitsmechanismen implementiert, um die Leistung des MQTT-Brokers zu testen, und die Ergebnisse werden ausgewertet. Das IIoT-Anwendungsszenario für die industrielle Automatisierung wird mit der Beckhoff PLC TwinCAT 3 Software erstellt, um die Informationsquelle von Sensorknoten zu generieren, die an den OPC-UA Server/Broker weitergeleitet wird. Auf diese Server/Broker-Daten wird über das OPC-UA Client-Tool, d.h. UA-Expert, zugegriffen. Das Node-RED-Flow-Tool wird verwendet, um sowohl OPC-UA als auch MQTT zu verbinden, um das Automatisierungspyramidenmodell zu realisieren, das mit einer grafischen Benutzeroberfläche für ein eigenständiges System emuliert und demonstriert wird.

Traffic simulation can help to evaluate the impact of different mobility behaviors on the traffic flow from safety, efficiency, and environmental views. The objective of this paper is to extend the SUMO (Simulation of Urban Mobility) road traffic simulator to model and evaluate the impact of motorcycles mobility on vehicular traffic. First, we go through diverse mobility aspects and models for motorcycles in SUMO. Later, we opt for the most suitable mobility models of motorcycles. Finally, the impact of motorcycle mobility on different kinds of vehicles is investigated in terms of environment, fuel consumption, velocity and travel time. The result of modeling and evaluation shows that based on the mobility model of the motorcycle, vehicular traffic flow can be enhanced or deteriorated.

Sensornetzwerk-Systementwurf muss den Informationsgehalt der Messungen maximieren und gleichzeitig das Experiment mit einem minimalen Messaufwand durchführen zu ermöglichen. Deshalb ist die optimale Sensorkonfiguration für den Entwurf eines Sensorsystems unverzichtbar. Dies führt zu einer Reduzierung der Kosten, der Komplexität mit einer Gewährleistung der hohen Leistung des Sensorsystems. Eine allgemeine Methode dafür ist noch nicht bekannt. In dieser Dissertation ist eine neue Methode entwickelt worden, um eine hinreichende informative Anzahl der Sensoren zu bestimmen. Diese Methode basiert auf dem Informationsgehalt in der Systemmatrix eines linearen inversen Problems. Die linearen inversen Probleme tauchen in verschiedenen Anwendungen der Wissenschaft und Technik auf. Die entwickelte Methode lässt sich bei einer Vielzahl linearer inverser Probleme anwenden. Die entwickelte Methode wurde an zwei unterschiedlichen Anwendungen erprobt. Die erste Anwendung ist die drahtlose Innenraum-Lokalisierung. Sie wurde als Beispiel für ein unterbestimmtes lineares inverses Problem betrachtet. Die notwendige Anzahl der Sensoren ist auf der Basis des Informationsgehaltes in der Systemmatrix zu bestimmen. Diese Anzahl der Sensoren gewährleistet die korrekte und präzise Lösung des inversen Problems. Die zweite Anwendung ist die Rekonstruktion von magnetischer Nanopartikelverteilung mittels Magnetorelaxometrie, die als Beispiel für ein überbestimmtes lineares inverses Problem betrachtet wurde. Eine hinreichende Anzahl der Anregungsspulen wurde auch auf der Basis des Informationsgehaltes in der Systemmatrix bestimmt. Die entwickelte Methode bietet auch eine interessante Möglichkeit, um die Regularisierungsparameter der abgeschnittenen Singulärwertzerlegung zu ermitteln. Für die Aufgabe der drahtlosen Innenraum-Lokalisierung wurden zwei Methoden für die Lokalisierung einer Quelle eingeführt. Die Scanmethode verwendet drei Sensoren wie die Trilateration, um die Quelle in 2D zu lokalisieren. Diese Methode überwindet die Nachteile der Fingerprint-Methode abgebildet durch den Aufbau und Aktualisierung der Datenbanken. Die zweite Methode, benannt als die analytische Lösung, kann die Quelle mit nur zwei Sensoren lokalisieren. Diese Methode löst das Undeutigkeitsproblem der Lokalisierung bei der Verwendung von zwei Sensoren, indem sie die Sensoranordnung berücksichtigt.