Rashdan, Ibrahim (2023) Vehicle-to-Vulnerable Road Users Channel Modeling in Critical Scenarios. Dissertation, TU Berlin.
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Offizielle URL: https://depositonce.tu-berlin.de/items/9f1b8b7c-a58d-4ab1-8df8-252e1818d744
elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/202102/ | ||||||||
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Dokumentart: | Hochschulschrift (Dissertation) | ||||||||
Titel: | Vehicle-to-Vulnerable Road Users Channel Modeling in Critical Scenarios | ||||||||
Autoren: |
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Datum: | 19 Mai 2023 | ||||||||
Referierte Publikation: | Ja | ||||||||
Open Access: | Ja | ||||||||
Gold Open Access: | Nein | ||||||||
In SCOPUS: | Nein | ||||||||
In ISI Web of Science: | Nein | ||||||||
Seitenanzahl: | 177 | ||||||||
Status: | veröffentlicht | ||||||||
Stichwörter: | channel model, GSCM, vulnerable road users, vehicle, V2P, V2VRU | ||||||||
Institution: | TU Berlin | ||||||||
HGF - Forschungsbereich: | Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr | ||||||||
HGF - Programm: | Verkehr | ||||||||
HGF - Programmthema: | Straßenverkehr | ||||||||
DLR - Schwerpunkt: | Verkehr | ||||||||
DLR - Forschungsgebiet: | V ST Straßenverkehr | ||||||||
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben): | V - KoKoVI - Koordinierter kooperativer Verkehr mit verteilter, lernender Intelligenz, V - V&V4NGC - Methoden, Prozesse und Werkzeugketten für die Validierung & Verifikation von NGC | ||||||||
Standort: | Oberpfaffenhofen | ||||||||
Institute & Einrichtungen: | Institut für Kommunikation und Navigation > Nachrichtensysteme | ||||||||
Hinterlegt von: | Rashdan, Ibrahim | ||||||||
Hinterlegt am: | 16 Jan 2024 16:43 | ||||||||
Letzte Änderung: | 16 Jan 2024 16:43 |
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