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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/ | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Dokumentart: | Hochschulschrift (Dissertation) | ||||||||
| Titel: | Vehicle-to-Vulnerable Road Users Channel Modeling in Critical Scenarios | ||||||||
| Autoren: |
| ||||||||
| 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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