Την παραμονή της συνδεδεμένης και αυτοματοποιημένης κινητικότητας (CAM) με δυνατότητα 5G, εμφανίστηκαν οι απαιτητικές υπηρεσίες όχημα-σε-οτιδήποτε (V2X) για αυτοματοποιημένη και ασφαλέστερη οδήγηση. Οι απαιτήσεις που απορρέουν από αυτές τις υπηρεσίες δημιουργούν πολύ αυστηρές προκλήσεις για το δίκτυο κυρίως όσον αφορά τον βασικό δείκτη απόδοσης (KPI) καθυστέρησης από άκρο σε άκρο (end-to-end delay). Ταυτόχρονα, η τεχνητή νοημοσύνη (AI) που εμφανίζεται εντός του δικτύου, αποκαλύπτει μια
πληθώρα νέων δυνατοτήτων του δικτύου, να ενεργεί με προληπτικό τρόπο ως προς την
ικανοποίηση των προαναφερθεισών απαιτήσεων. Αυτή η πτυχιακή εργασία παρουσιάζει
έναν μηχανισμό πρόβλεψης ποιότητας υπηρεσιών (PreQoS), που υποστηρίζεται από τεχνητή νοημοσύνη, εστιάζει στις υπηρεσίες όχημα-σε-οτιδήποτε και είναι σε θέση να προβλέψει έγκαιρα συγκεκριμένες μετρήσεις ποιότητας υπηρεσίας. Παράδειγμα αυτών των υπηρεσιών είναι ο ρυθμός δεδομένων (data rate) και η καθυστέρηση στις ανερχόμενες
(uplink) και κατερχόμενες ζεύξεις (downlink) από άκρο σε άκρο, προκειμένου να προσφέρει το απαιτούμενο χρονικό παράθυρο στο δίκτυο για να κατανείμει αποτελεσματικότερα
τους πόρους του, καθώς και στις αντίστοιχες υπηρεσίες και εφαρμογές όχημα-σε-οτιδήποτε για την εκτέλεση των απαιτούμενων προσαρμογών. Η αξιολόγηση του προτεινόμενου μηχανισμού βασίζεται σε ένα ρεαλιστικό, προσομοιωμένο περιβάλλον όχημα-σε-οτιδήποτε που αποδεικνύει τη βιωσιμότητα και την εγκυρότητα μιας τέτοιας προσέγγισηςOn the eve of 5G-enabled Connected and Automated Mobility, challenging Vehicle-to-Everything services have emerged towards safer and automated driving. The requirements
that stem from those services pose very strict challenges to the network primarily with regard to the end-to-end delay and service reliability. At the same time, the in-network Artificial Intelligence that is emerging, reveals a plethora of novel capabilities of the network to
act in a proactive manner towards satisfying the aforementioned challenging requirements.
This work presents PreQoS, a predictive Quality of Service mechanism that focuses on
Vehicle-to-Everything services. PreQoS is able to timely predict specific Quality of Service
metrics, such as uplink and downlink data rate and end to-end delay, in order to offer the
required time window to the network to allocate more efficiently its resources. On top of
that, the proactive management of those resources enables the respective Vehicle-to-Everything services and applications to perform any potential Quality of Service-related required adaptations in advance. The evaluation of the proposed mechanism based on a realistic, simulated, Connected and Automated Mobility environment proves the viability and
validity of such an approach
