Announcement of the defence of the dissertation of Peter Lehoczký
Dovoľujeme si oznámiť, že dňa 26. augusta 2025 o 14.30 hod.
sa uskutoční na Fakulte informatiky a informačných technológií STU v Bratislave, Ilkovičova 2, 842 16 Bratislava, v miestnosti č. 2.06, obhajoba dizertačnej práce/
We would like to announce that on 26 August 2025 at 02:30 p.m. will be held at the Faculty of Informatics and Information Technology STU in Bratislava, Ilkovičova 2, 842 16 Bratislava, in room No. 2.06, the defence of the doctoral thesis of a PhD student
Mgr. Petra Lehoczkého/
Mgr. Peter Lehoczký
Názov dizertačnej prác/Thesis title:
Zabezpečenie kvality služby v komunikačných sieťach
QoS Management in Communication Networks
Odbor/Study field: Informatika/Computer Science
Študijný program/Study program: Aplikovaná informatika/Applied informatics
Školiteľ/Supervisor: prof. Ing. Ivan Kotuliak, PhD. – FIIT STU v Bratislave
Abstrakt/Annotation:
Hoci boli vozidlové siete predmetom výskumu už celé desaťročia, spoľahlivé doručovanie správ v tak dynamickom prostredí zostáva náročnou úlohou. Splnenie prísnych požiadaviek na priepustnosť a latenciu – potrebných pre bezpečnostné aj všeobecné služby – je ťažko dosiahnuteľné pomocou jednej bezdrôtovej prístupovej technológie, keďže každá má v rôznych podmienkach svoje obmedzenia. Kombinácia viacerých komunikačných technológií do heterogénnej siete dokáže tieto požiadavky riešiť efektívnejšie, avšak výber vhodnej technológie v každej situácii si vyžaduje premyslené rozhodovanie a správu. V tejto práci navrhujeme praktické riešenie pre inteligentné doručovanie správ vo vozidlových sieťach, ktoré využíva heterogénne prepojenie rozšírené o historicky namerané údaje o kvalite mobilnej siete. Jadrom prístupu je algoritmus doručovania správ, ktorý dynamicky volí medzi priamou V2V komunikáciou a sprostredkovaným prenosom cez mobilnú sieť na základe aktuálnych sieťových podmienok a historických ukazovateľov výkonnosti siete. Navrhované riešenie využíva údaje o kvalite siete získané pomocou nami navrhnutej architektúry na zber dát, čo umožňuje informované rozhodovanie o optimálnej komunikačnej technológii. Dôležitým aspektom tejto práce, overeným štatistickým modelovaním na reálnych dátach, je zlepšenie stability prepínania medzi sieťami. To prispieva k obmedzeniu zbytočných prepnutí technológií, optimalizuje využitie siete a zvyšuje spoľahlivosť a efektivitu prenosu dát, najmä pre bezpečnostne kritické a časovo citlivé aplikácie v dynamických vozidlových sieťach. Navrhovaný algoritmus bol formálne overený pomocou Farebných Petriho sietí. Empirické hodnotenie bolo následne realizované na reálnych údajoch o kvalite siete z nami publikovaného datasetu, ktorý bol vyvinutý v rámci tohto výskumu. Výsledky potvrdzujú, že navrhovaný prístup dosahuje stabilnú a efektívnu komunikáciu v dynamických podmienkach vozidlových sietí. Predstavené riešenie integruje architektúru na zber dát a algoritmus pre dynamický výber technológie do jednotného rámca na zlepšenie komunikácie vo vozidlových sieťach.
Although vehicular networks have been studied for decades, reliable message delivery in such dynamic environments remains a complex challenge. Meeting strict requirements for throughput and latency—needed for both safety-related and general services—is difficult with any single wireless access technology, as each has its own limitations under varying conditions. Combining multiple communication technologies into a heterogeneous network can better address these demands, but selecting the right technology for each situation requires careful decision-making and management. In this work, we propose a practical solution for intelligent message delivery in vehicular networks leveraging heterogeneous networking enhanced by historically measured cellular network quality data. The core of the approach is a message delivery algorithm that dynamically selects between direct V2V communication and cellular relays based on current network conditions and historical network performance metrics. The proposed solution utilizes network quality data collected via our custom-designed data collection architecture, enabling informed decision-making regarding the optimal communication technology. An important aspect of this work, verified through statistical modeling based on real-world data, is the improvement of network switching stability. This helps in mitigating unnecessary technology transitions, optimizing network utilization, and enhancing the reliability and efficiency of data delivery, particularly for safety-critical and time-sensitive applications in dynamic vehicular network environments. The proposed algorithm was formally verified using Coloured Petri Nets. Empirical evaluation was then performed using real-world network quality data from our publicly available dataset, which we developed as part of this research. The results suggest that the proposed approach achieves stable communication in dynamic vehicular network conditions. The presented solution integrates both the data collection architecture and the dynamic technology selection algorithm into a unified framework for improving vehicular network communication.
