一、高速公路通信系统及其联网技术现状及走势（论文文献综述）
熊少辉,邹会祥[1]（2021）在《高速公路通信系统及其联网技术分析》文中提出高速公路是国家重要的基础建筑设施,对连接与沟通世界各地,促进社会经济的发展有着重要意义。现如今,在信息技术不断发展的新时代背景之下,高速公路通信系统已经成为了对高速公路进行现代化管理的重要方式,通过对高速公路的各项情况进行实时的动态监督搜集相关数据,并对信息进行及时的传递与准确的分析,对高速公路的运营管理进行进一步优化。基于此,本文从分析目前常见的高速公路通信网络技术形式与发展现状入手,有针对性的探究高速公路通信系统及其联网技术发展趋势与前景。
彭先华[2]（2020）在《基于车联网技术的多功能信息发布系统设计与应用》文中指出现在人们越来越在意出行水平和出行质量,其需求也已经成为当今社会广泛关注的一个话题。在城市车辆拥挤以及城市空气污染严重的背景下,建立一个基于车联网的多功能信息服务平台是将传统的单一车联网应用功能进行集成与系统化,使得车联网系统与整个社会融合成一个统一体,从而使车联网系统能够最大程度上体现出其社会应用价值。无线传感器网络技术以及嵌入式计算机技术已经发展多年,关于车联网技术的研究与应用受到了国内外研究机构的广泛关注,这为本课题的开展打下了深厚的技术基础。本文设计了一套基于车联网技术的多功能信息服务系统,该系统主要包括高速公路车载预警子系统、车载视频监控子系统以及大气污染监控子系统这三部分。从系统的功能需求、整体架构、硬件设计、网络拓扑及通信协议、上位机监控以及数据挖掘分析等方面分别对这三个子系统进行了分析。设计了车载安全预警子系统,通过数据库技术、短距离射频通信技术获取事故中的信息并对附近车辆进行预警,从而避免交通事故的发生。对无线通信协议及路由协议等方面进行了研究,分析了采用竞争的随机访问方式来对信道的使用权限进行获取的方案。还研究了车载视频监控的实现方法,重点分析了上位机监控界面的设计以及相关数据视频挖掘方法。为了判断驾驶员的哪些驾驶行为导致交通事故,提出了一种视频信息分割方法,并阐述了该方法的有效性。对于大气环境监测系统,通过用户客户端设计,采用Inforstack平台对实验数据进行分析,为大气污染治理措施的制定提供可靠数据支持。
颜姜慧[3]（2020）在《智慧交通系统自组织演化视角下智能汽车发展路径研究》文中研究说明“互联网+”对产业的重构需要系统化思维,信息化驱动的汽车智能化升级本质上是汽车工业“互联网+”,是中国迈向制造强国的突破口。中国已经在产业力量积蓄、社会价值驱动等方面做好了准备。本文以理论与实证研究相结合,并综合运用多种定性与定量分析的系统学分析方法,首先,以系统论和自组织城市理论为基础,形成智慧城市自组织系统理论;然后,对中国知网数据库中智慧交通系统主题的相关文献资料进行扎根分析,基于自组织系统中子系统与系统整体具有抽象一致性的特征,以智慧城市自组织系统理论探讨智慧交通系统自组织演化驱动力,分析以智能汽车为核心的智慧交通系统运行机制,据此构建从智慧交通系统演化视角探讨智能汽车发展路径问题的理论分析框架;接着,采用专利分析、情景分析、技术路线图规划等方法挖掘影响智能汽车发展的重要因素,预测智能汽车产业发展情景、探讨智能汽车发展路径;最后,提出促进智能汽车健康发展的系统化策略。主要研究内容和创新性工作如下:（1）搭建智慧城市自组织系统架构,分析智慧城市系统自组织演化机理,挖掘其演化驱动力及系统演化的序参量。有别于已有大部分研究主要采用自组织理论分析城市空间的复杂性,本文将城市系统与天然自组织系统人体系统进行类比,搭建智慧城市自组织架构。将各种智能设备定义为智慧细胞,以Cellular Atuomata（CA）模型的核心理念分析智慧细胞在信息通信技术和制度体系的作用下（智慧细胞是模型中的“cell”,信息通信技术和制度体系是模型中的“rule”）,在同一横向层面充分发展的基础上,自发实现从智慧细胞向智慧组织、智慧器官、智慧系统,并最终形成整个智慧城市系统的纵向演进机理。据此分析,得到以下结论:智慧细胞、信息通信技术、制度体系是智慧城市系统自组织演化的驱动力;核心智慧细胞是系统的序参量。据此,深入分析智慧交通系统以智能汽车为核心的运行机制。（2）基于智慧城市自组织系统理论分析智慧交通系统自组织演化与智能汽车发展路径之间的关系,搭建从智慧交通系统演化视角探讨智能汽车发展路径问题的理论分析框架。根据智能汽车在智慧交通系统自组织演化中的发展态势,构建智慧交通系统序参量方程（u=g（ik,jn）k,n=1,2,3……）,ik,jn是促进或阻尼序参量和整个系统演化的因素。以系统化研究方法,融合多种定性、定量分析方法全方位挖掘这些影响因素探讨其对序参量方程取值的影响。（3）依系统化研究的思路,搭建了定性与定量方法融合的实证研究框架,探讨智能汽车发展路径。首先,在充分研究和分析权威资料后将智能汽车技术体系分为感知技术、决策控制技术、信息交互技术和相关科技力量四个维度,细化各维度包含的核心技术,形成智能汽车产业发展情景分析问卷中技术维度驱动力的清单。进一步分析智能汽车的专利技术,发现其关键技术及其变化趋势。然后,以技术分析结论为参考,综合社会、经济、能源与环境、政策等方面的因素,形成影响智能汽车产业发展的全方位驱动力清单,驱动力清单是序参量方程可能的自变量。通过专家访谈挖掘关键驱动力,结论是:技术和政策因素影响力最大,由八个不确定性强且影响力重大的驱动力形成了三个不确定性轴（A:市场对智能化的需求与偏好、B:研发投入和智能路网建设状况、C:制度体系的建立健全）。接着,在三个轴面衍生出的情景中选择出最乐观情景、最悲观情景和最可能情景。从选择结果看,三种情景下,专家对市场均持有乐观态度;除最悲观情景,专家对投入也持乐观态度;除最乐观情景,专家对制度建设均持悲观态度。最后,基于技术分析和情景分析结论,探讨重要驱动力之间的关系,发现人工智能技术和智能路网设施的投入是制约智能汽车发展的壁垒,且制度体系的建设应符合自组织演化规律。基于上述结论,分析并描绘出智能汽车发展路径,包括:（1）智能汽车向智能化、网联化、新能源化和共享化演化的整体进程;（2）智能路网投资模式的演变路径;（3）制度体系的建设路径。（4）基于理论分析框架和实证研究结论,提出系统性的对策建议。首先,从促进智慧交通系统自组织演化的视角提出相应策略,具体是从智慧细胞、信息通信技术、制度体系三个驱动力入手,包括:改变治理理念,着眼智慧细胞数量、普及度和智能性的提升;加强信息通信技术的研发和应用;构建符合智慧交通系统自组织演化规律的制度体系。再从人工智能技术和智能路网建设投入两个壁垒入手提出引导智能汽车健康发展的策略,包括:培育新型创新主体,充分挖掘创新资源,加强产、学、研、官、用等领域的开放合作,协同研发,加强智能汽车和智能路网关键核心技术攻关,尤其要集中一切优势资源突破人工智能技术壁垒;以“互联网+”的系统化思维重构智能汽车企业获利模式,参考高铁模式创新智能路网商业模式,拓宽融资渠道,确保投入力度。该论文有图37幅,表27个,参考文献155篇。
李雁星[4]（2020）在《南宁市农业物联网技术实践应用研究》文中认为我国物联网农业的发展正在由我国传统的农业信息化走向物联网现代化装备农业的重要进程中。物联网现代化的农业与我国传统的农业信息化相比体现的优势是我国农业信息化的重要一个组成方面。2015年7月1日,国务院办公厅发布了《国务院关于积极推进"互联网+"倡议的指导意见》,多次提到了我国发展农业物联网技术,提出了目前适用于物联网现代农业信息化应用的成熟且可完全复制的技术和模式,从而将现代农业物联网在我国农业信息化中的广泛应用和实践进一步提升发展到了一个新的层次和高度。因此,物联网在我国现代化农业建设进程中的广泛应用及其实践和发展具有非常重要的现实意义,对于物联网现代农业信息化技术的广泛推广和物联网农业现代化建设进程的推进和发展都起到了积极重要的作用。为了让物联网技术在南宁市农业得到更好的应用和推广,本文采用系统与文献分析、对比分析与规范分析方法和创新技术推广、现代农业推广理论,分别实地调研了广西农科院实验基地葡萄种植基地、南宁隆安县火龙果产业示范区、广西家禽养殖全环节监控及可追溯体系物联网应用示范基地,结果表明:（1）农业物联网技术处于示范和宣传阶段;（2）专业人员缺乏;（3）农业物联网技术产品自身问题较多;（4）农业规模化程度不高。对国内物联网农业应用实践的成功案例进行的调研和查阅文献,结果表明:（1）政府正确引导农业物联网技术应用,营造了良好环境;（2）有专业的企业人员协助管理,同时新型的农业从业者会使用新技术;（3）示范基地规模较大,广大农民受益。调研了南宁市农业物联网技术的实践应用情况,同时也比较了国内成功应用的案例,得出南宁市落后的几个方面原因:（1）政府宣传和推广力度不足;（2）专业人员缺乏;（3）示范基地规模不大。最后,要进一步推进南宁市物联网农业应用实践推广,可以从以下几个方面加强建设:（1）政府正确引导,营造良好环境;（2）以点带面建立试点示范;（3）给农户提供补贴和技术支持;（4）提高农民对新技术的接受能力;（5）企业与高校合作建立人才培养模式;（6）加快农业物联网技术创新和推广。
弥晶[5]（2020）在《高速公路通信系统及其联网技术研究》文中指出当前时期在受到信息科技发展进步方面影响之下,作为交通重要部分的高速公路需要逐步将现代化的管理方式得到实现,所以对于高速公路的通信体系还有联网工艺进行建设与发展便变成了当前时期最关键的任务之一。本文是围绕着高速公路的通信体系与联网工艺,对于相关技术的发展状况进行分析,其中讲到了一些较为常见通信网络工艺,最后对于通信科技发展的方向进行相应分析,望能够对相关从业人员有一定借鉴。
杨曙光[6]（2020）在《基于车联网信息安全平台风险评估系统的研究与实现》文中提出随着车联网技术的不断成熟,车联网安全技术也逐渐得到众多学者的关注。目前,在车联网安全技术研究的领域中主要是车联网体系架构安全模型研究和联网汽车信息安全的相关研究及应用,从系统架构和信息安全层面上提升车联网的安全性。将车联网技术和数据应用于识别和控制风险是一个新兴的研究领域,拥有巨大的潜力,风险评估能够分析预测车辆即将发生的事故,其核心目标是减少交通事故的发生。本文在车联网信息安全平台的基础上,针对车辆单位内部的管理需求,实现对车载终端设备和驾驶员的管理,并且建立风险管理系统。系统利用车载终端设备收集车辆信息,包括车辆异常信息、道路信息以及驾驶员不安全的驾驶行为数据,从信息安全和人为因素两方面考虑,对风险信息进行辨识和评估。通过风险评估的结果,按照风险级别给驾驶员发布预警并进行监控。整个系统包含了车辆信息管理、风险数据管理、问卷信息管理、监控预警管理以及驾驶员画像分析,为车辆管理单位提供对驾驶员和车辆安全管理的服务。通过车辆信息数据管理收集联网汽车行驶过程中的风险信息,将数据传输到风险管理系统进行风险辨识和评估,利用监控预警系统发布预警信息。风险管理系统设计了原风险信息的综合管理业务,包括录入,修改,删除等操作。系统没有涉及到的风险,可通过后台管理系统进行添加,专家填写问卷信息,完善风险信息;同时风险管理人员还可以对风险信息进行修改、维护等操作。驾驶员画像分析根据驾驶员的风险记录,构建RFM模型,代入K-means聚类算法,完成驾驶员数据画像,将驾驶员分群,便于车辆单位对驾驶员的安全管理。基于车联网信息安全风险评估系统的实现,丰富了联网汽车安全风险管理的研究内容,利用风险评估技术,判断车辆行驶过程中可能存在的风险,对驾驶员的驾驶行为进行约束,解决了车辆单位交通事故多发的问题,同时也为城市道路交通的发展和建设给予了强有力的保障,具有十分重要的意义。
乔雪梅[7]（2020）在《5G车联网系统性能及关键技术研究》文中认为车联网是指通过无线通信技术,将车辆、行人、道路等各道路交通元素相互连接起来,使得各交通元素间能够实时进行信息交换的一项技术。目前,车联网技术成为 5G（5th Generation Mobile Networks,第五代移动通信技术）通信领域的一项重点研究内容。与传统的LTE（Long Term Evolution,长期演进）车联网技术相比,5G车联网技术不仅能够为道路安全类业务提供通信服务,还可以服务于远程驾驶、车辆编队驾驶、扩展传感、高级驾驶等更多应用场景,这些应用场景对传输的可靠性与实时性提出了更高的要求。5G车联网技术中,合理的资源分配方式和资源池配置方法能够有效提高系统传输的可靠性,因此资源分配方式和资源池的配置方法成为5G车联网通信技术中的重要研究课题。论文设计并实现了 5G车联网系统级仿真平台,并基于实现的仿真平台,分别对5G车联网中的资源分配方式和资源池共享机制展开了研究。首先,论文设计并实现了 5G车联网系统级仿真平台。论文对5G车联网通信系统的特点进行了研究,包括车辆的高速移动性、通信设备复杂多样、车辆行驶路段复杂多样、业务模型和通信机制复杂多样、半双工通信等。同时根据上述特点,通过模块化设计方法对5G车联网系统级仿真平台进行了详细设计,并在此基础上完成了平台的代码实现工作,最后通过对比分析法使平台的仿真功能得到了验证。其次,论文对5G车联网中的资源分配方式进行了研究。论文对基于用户选择的资源分配方式中现有的三种资源分配算法,即无冲突避免的随机资源分配算法,基于能量感知与半静态的资源分配算法和基于小尺度能量感知的资源分配算法在周期性和突发式业务场景下分别进行了仿真性能分析。仿真结果表明,基于小尺度能量感知的资源分配算法更适用于突发式业务,基于感知与半静态的资源分配算法更适用于周期性业务。同时,论文对现有的资源分配算法进行了改进,提出了基站协助重传的用户自主选择资源分配算法。仿真结果表明,论文提出的算法在平均PRR（Packet Reception Ratio,分组接收率）,即系统传输可靠性方面具有明显提高。最后,论文对共享资源池机制进行了研究。在资源池共享机制中,基站集中调度的资源分配方式和基于用户选择的资源分配方式共享同一个资源池。论文在该机制下对现有两种资源分配方式的性能进行了仿真分析。仿真结果表明,该机制下使用传统的基站集中调度的资源分配方式会造成两种资源分配方式之间产生严重资源冲突,降低传输的可靠性。为减少资源池共享机制下两种资源分配方式之间的相互干扰,论文对传统的基站集中调度的资源分配方式进行了改进,提出了基于接收用户上报的资源分配算法。仿真结果表明,该算法能够在资源池共享机制下有效降低两种资源分配方式的链路间干扰。
郭镇江[8]（2019）在《基于RFID识别技术的公路交安机电监管系统研究》文中认为随着近年来经济的持续增长,云南省公路基础建设也迎来了跨越式的发展,高速公路作为重要的公路运输通道也进入了快速建设阶段。高速公路具有里程长、交通流量大、对社会提供开放式服务的特点,这使得路段中的交通安全和机电设施极易受到破坏和盗窃。电缆断电报警、设备震动报警、定期巡检等传统的监管方法在实际使用中的效果并不理想,需要利用新技术开发出一种创新的监管方式以满足路政巡检单位的业务需求。而现阶段物联网技术发展迅速,利用对其特点的开发,可以构建一个创新型的智能监管网络。本论文根据公路监管部门的需求和高速公路交通安全和机电设施的布放特点,以物联网技术中的RFID技术作为基础,对电子标签、阅读器、数据传输单元、供电系统进行选型,对阅读器的读取范围和运动速度进行分析,对监管设备的安装载具、安装方式和安装位置进行设计。利用射频识别技术的特点,结合上无线传输技术、太阳能供电技术和地理信息系统,开发出一套交通安全和机电设施管理信息系统。该系统拓展了巡检空间,提高了巡检密度,使得管理人员能够迅速获取路产监管信息,及时制止侵害路产的行为,提高对被盗设备的追索能力,加强对盗窃犯罪份子的心理威慑,最终降低高速公路交安机电设备盗窃事件发生率。本论文将昆明至大理高速公路作为依托实验路段,选择最具代表性的车辆巡检模式作为本次设计的实践应用内容。通过对应用效果的分析,论证了该系统具有安全性高、成本可控,良好的通用性、开放性和可扩展性,部署升级简单等特点。针对云南省公路巡检模式的管理特点,利用本系统对公路交通安全和机电设施进行监控管理,在有效保护路产的同时,还规范了管理工作流程,提高了管理能力和工作效率,完善了路政管理、服务和资源整合能力,营造了方便快捷的交通环境,为云南省交通事业发展做出积极贡献。
王丽君[9]（2019）在《基于机器学习联合协作通信的车联网性能研究》文中指出随着智能交通系统（Intelligent Transport System,ITS）的发展,车联网（Vehicular Network,VNET）作为物联网在交通领域的典型应用,上到城市建设发展,下到人们的出行效率,都发挥着越来越重要的作用。而由于车辆的高速机动性,传统的移动计算面临着高效、快速的资源调度和功率分配等挑战。同时,实现车辆之间的接入网服务是在车辆附近提供通信服务的重要方法之一。因此,尽可能接近的通信部署,研究车联网新的体系结构,对未来智能交通系统的发展非常重要。而连通性作为车联网的一个基础而重要的指标,对于车联网的网络规划、拓扑控制以及用户体验都具有非常重要的意义。近年来,国内外专家学者们提出了很多关于车联网连通性的方法,且获得了不错的效果。但由于交通环境的复杂性,制约车联网技术发展的特性有复杂的无线传输环境、潜在的大规模特性、高动态特性、分区网络特性和网络安全隐私等挑战。因此,本文在跟踪国内外最新研究进展的基础上,围绕车联网的性能指标,着力于从协作通信和机器学习两个方面进行了深入的研究。首先提出了无蜂窝的基于移动接入点的协作通信车联网体系结构,然后提出基于机器学习预测的无蜂窝结构车联网中流量时空分布模型,最后给出机器学习的移动接入点空时协作的精准资源调度和动态路由机制。核心问题涉及到车辆终端如何接入移动网络,实现动态、开放、自组织、易于部署和低成本效益的车联网络。具体包括以下研究内容:本文首先提出采用无蜂窝的基于移动接入点的协作通信车联网体系结构。该无蜂窝协作通信车联网与传统车联网相比,基于移动接入点的协作通信,对车联网的不同接入方式进行横向融合。通过协调多点（Coordinated Multi-point,CoMP）传输和接收,与协作基站或移动接入点通信,实现满足不同需求的车联网最优接入方案,建立低时延、高可靠的基于软件定义网络（Software Defined Network,SDN）的车联网混合组网架构。利用SDN收集车辆运动状态信息,获得全局网络视图,采用先局部后全局的方式实现网络资源的灵活调度。无蜂窝车联网中车辆构成多重SDN云,实现分布式同集中式相结合的资源调度和投放机制。仿真结果表明,本文提出的融合无蜂窝通信网络,不仅在基站处和移动终端处都能够节约能源,且移动终端的能量效率随着协作基站数量的增加而增加,优化车联网性能。针对高速行驶车辆通信的频繁切换和中断问题,提出的基于移动接入点的5G无蜂窝车联网通信方案,将固定基站替换为车载移动接入点,以方便用户访问。移动接入点采用联合发送和联合接收的方式与车辆用户进行协作通信,增强车与车通信（Vehicle to Vehicle Communication,V2V）的连通性和可靠性。并给出了三种车辆选择方案作为协作移动接入点的策略原则,构建了5G无蜂窝移动接入网。数据仿真结果比较了各种移动接入点选择策略下的连接性能和延迟性能。采用移动接入点的5G无蜂窝车联网通信方案显着优于简单的移动中继或移动接入方案。兼顾负载均衡,增强了车联网通信的连通性和可靠性。本文的第二个创新点是基于机器学习预测的无蜂窝结构车联网中流量时空分布模型,对于车联网的流量业务进行建模分析。针对车联网中V2V的协作通信机制,提出了基于机器学习预测的无蜂窝结构车联网中流量时空分布模型。根据数据业务需求在空间和时间上的分布特征,基于随机几何理论方法对车联网业务的空间分布特征构建模型,采用排队论对业务的时间分布特征构建模型,运用机器学习方法对车联网时空流量进行分析和预测。为车联网中的协作资源调度和分布式路由选择提供依据。本文所提V2V协作通信算法融合了车联网终端侧的接入网络选择机制及网络侧的调节函数策略,能够依据用户的最优分布及实际分布,基于目标函数和约束条件的转换,动态自适应的来改变网络调节函数因子,从而引导车联网用户终端合理选择动态节点来接入网络。而基于系统用户体验（Quality of Experience,QoE）效用函数的网络资源分配函数,解决了车辆接入网络的不同接入方式会造成部分车载资源丢失和浪费的问题,实现协作通信下的最优功率分配和频谱资源共享。本文的第三个创新点是基于机器学习的移动接入点空时协作的精准资源调度和动态路由机制。从多层次多维度的资源调度策略基础上出发,针对无蜂窝结构车联网中车辆的业务需求,对时间分布和空间分布的车联网业务需求进行感知和预测,在城市密集交通场景的大尺度宏观车流模型和小尺度微观车流模型的不同层次上,以及空间和时间不同维度上,提出基于机器学习的移动接入点空时协作的精准资源调度和动态路由预测,对车联网中的无线通信资源进行调度和分配。将资源供给与业务需求进行快速匹配,保证车联网通信业务的低延时要求。结合空间、时间和频率多维度模型,分析车联网通信在精准资源调度策略下,对包括连通性在内的车联网性能指标进行优化。针对车联网时延和连通性等关键性能指标定义服务质量的效能函数,在存在随机干扰的情况下,采用离散随机逼近算法针对调度参数进行优化,实现精准的资源调度和负载均衡。最后,在实际应用的车联网场景中,按照本文给出的高连通性组网算法规则,有效选择中继节点进行消息转发的路由决策方案,确保车联网的高连通状态。对于用户业务需求、终端数据缓存状况、用户信道信息等数据,在保证服务质量（Quality of Service,QoS）需求、无线资源利用率及用户公平性的前提条件下,确定用户的优先级并进行频域或时域资源的分配。
鲍娟[10]（2018）在《车联网环境下交通流诱导反馈与预警建模》文中指出车联网的引进将给道路交通的驾驶环境带来新变化,能够实时获取驾驶人、车辆、道路和环境等状态数据,实现车辆轨迹预测、路径动态诱导及安全行驶预警功能。道路交通是复杂、动态、随机的非线性系统,伴随着不可预知的扰动存在和高度变化的自然环境和人为因素,交通流时间序列呈现很强的非线性、非平稳和自相似特征,容易导致极端的交通事件。考虑提升道路通行能力,缓解交通堵塞和保障交通安全,本文按照交通流复杂性与相关性分析、交通流诱导反馈和交通流预警的逻辑层次展开研究,重点解决如何准确地描述、解析交通流序列之间耦合复杂性和互相关性及路况的突变检测,如何保证路径动态诱导的准确性与实时性,有效解决车辆“集聚”现象,以及如何有效进行车辆主动安全预警,有效减少交通事故的发生率,完善交通系统的科学管理与智能控制,提高道路容量和确保行驶安全,具有较好的理论和实际意义。论文面向车联网环境下交通流诱导反馈与预警建模,首先研究不同密度下的交通流时间序列的耦合复杂性、互相关性,探究交通流状态的变化趋势和波动程度,并完成路况的突变检测;其次建立瓶颈效应的对称双通道和非对称双通道元胞自动机交通流模型,提出加权平均车间距离反馈策略;最后,建立车联网抛洒物双车道元胞自动机模型,并与传统的目视抛洒物双车道元胞自动机模型对比验证,同时提出相应的事故判断标准和分析相应的事故率特性,为实现抛洒物的提前预警提供参考。主要的研究工作及创新点包括3个方面:（1）研究不同密度下的三相交通流时间序列复杂性与相关性。以微观的车头时距和速度为研究对象,研究采用多变量多尺度熵方法分析演化的交通流时间序列之间的耦合复杂性。结果表明,不同密度的多变量多尺度熵走势较相似,低尺度下复杂性较高,高尺度下,复杂性降低,反映了交通流短时难预测性,长时预测性较好的特性。研究采用多重分形去趋势互相关方法从全局和局部互相关性反映交通流状态的变化趋势和波动程度。考虑Hurst指数随不同标度而变化的可能性,不仅分析了不同时间间隔的局部互相关特性,还有效区分不同密度下的多标度区间的局部互相关影响和多重分形特征,并进一步地通过全局广义自相关Hurst指数与全局广义互相关Hurst指数之间的差异,分析联动行为与自相关之间的强弱变化,实验结果验证方法的有效性和可行性。最后运用多重分形去趋势互相关方法识别无标度区间,完成路况的突变检测。（2）研究车联网环境下的交通流诱导反馈策略。为了提升道路通行能力,帮助驾驶员合理地选择道路,实现交通流的动态均衡分配,有效解决车辆“集聚”现象,本文考虑高速公路实施路段封闭与设立限速区间的场景,引入限速瓶颈,建立瓶颈效应的对称双通道和非对称双通道元胞自动机交通流模型,提出加权平均车间距离反馈策略,研究该改进的策略在不同激进驾驶比例、不同道路长度比例和不同动态车比例的影响。提出的加权平均车间距离反馈策略,在车联网环境下,不仅考虑了每一时步每条通道上所有车辆的动态平均间距效应,还根据不同的车辆间距,调整相应的权重来反映道路的拥挤程度。实验验证了该反馈策略具有更好的稳定性和平衡性,提高了整个道路的平均流量。（3）研究高速公路上的抛洒物提前预警有效减少交通事故的发生率的控制方法。考虑抛洒物对驾驶行为的影响作用,提出了基于传统目视的抛洒物双车道元胞自动机模型和基于车联网的抛洒物双车道元胞自动机模型。基于这两个模型,分析了抛洒物引发的两类交通事故:抛洒物前车辆追尾事故（简称I类事故）,碰撞抛洒物事故（简称II类事故）,并提出相应的事故判断标准,通过模拟交通流时空特性并分析两类模型下的事故率特性,最后,基于车联网的抛洒物报警阈值分析对事故率的影响,给出不同密度下的合适报警阈值,为实现抛洒物的提前预警提供参考。进一步探索交通流分形特性与交通事故发生概率之间存在的联系,完善了车联网环境下的交通事故发生率的分形自相似研究。
二、高速公路通信系统及其联网技术现状及走势（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、高速公路通信系统及其联网技术现状及走势（论文提纲范文）
（1）高速公路通信系统及其联网技术分析（论文提纲范文）
| 引言： |
| 一、高速公路通信系统的概述 |
| 二、目前常见的高速公路通信网络技术形式与发展现状 |
| 2.1 SDH技术 |
| 2.2 ATM技术 |
| 2.3 IP技术 |
| 三、高速公路通信系统及其联网技术发展趋势与前景 |
| 3.1 SDH技术与ATM技术的紧密结合 |
| 3.2 IP技术与ATM技术的紧密结合 |
| 3.3 SDH技术与IP技术的紧密结合 |
| 3.4 IP技术与WDM技术的紧密结合 |
| 四、结束语 |
（2）基于车联网技术的多功能信息发布系统设计与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状和发展趋势 |
| 1.3 无线传感器网络技术 |
| 1.3.1 ZigBee技术 |
| 1.3.2 WIFI传输技术 |
| 1.3.3 蓝牙传输技术 |
| 1.4 本文主要研究内容及结构安排 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 本文结构安排 |
| 第2章 基于车联网技术的多功能信息发布系统总体设计 |
| 2.1 多功能信息发布系统整体架构设计 |
| 2.2 各功能模块介绍 |
| 2.2.1 车联网高速公路安全预警子系统 |
| 2.2.2 车载视频监控子系统 |
| 2.2.3 车载大气环境污染检测子系统 |
| 2.3 无线通信技术分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 车联网高速公路安全预警子系统 |
| 3.1 系统整体功能及硬件设计 |
| 3.1.1 系统整体功能介绍 |
| 3.1.2 系统硬件设计 |
| 3.2 无线网络拓扑及传输协议设计 |
| 3.2.1 无线网络拓扑设计 |
| 3.2.2 信号通信带宽选择 |
| 3.2.3 终端节点MAC层协议设计 |
| 3.2.4 数据帧格式设计 |
| 3.2.5 路由协议设计 |
| 3.3 实验结果分析 |
| 3.3.1 实际平台仿真测试 |
| 3.3.2 实际平台模块测试 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 车载视频监控子系统 |
| 4.1 系统整体功能及硬件设计 |
| 4.1.1 系统整体功能分析 |
| 4.1.2 系统硬件设计 |
| 4.2 系统监控界面设计 |
| 4.3 实验数据分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 车载大气环境污染检测子系统 |
| 5.1 系统整体功能及硬件设计 |
| 5.1.1 系统整体功能分析 |
| 5.1.2 系统硬件分析设计 |
| 5.2 用户客户端设计 |
| 5.2.1 后台数据库设计 |
| 5.2.2 客户端设计 |
| 5.3 实验数据分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表论文和参加项目 |
| 致谢 |
（3）智慧交通系统自组织演化视角下智能汽车发展路径研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景和问题提出 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 文献综述 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 研究方法 |
| 1.6 研究思路 |
| 2 相关概念与理论基础 |
| 2.1 核心概念的内涵界定 |
| 2.2 自组织和自组织城市理论 |
| 2.3 系统论和关于城市系统的认识 |
| 2.4 智慧城市自组织系统理论 |
| 2.5 预测理论与方法 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 智慧交通系统自组织演化与智能汽车发展关系的理论研究 |
| 3.1 智慧交通系统的元素 |
| 3.2 以智能汽车为核心的智慧交通系统架构 |
| 3.3 智能汽车演化状态及智慧交通系统序参量方程 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 智能汽车发展的技术驱动力分析 |
| 4.1 智能汽车技术体系 |
| 4.2 智能汽车关键技术 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 智能汽车产业发展情景分析 |
| 5.1 确定决策焦点 |
| 5.2 智能汽车产业发展的影响因素 |
| 5.3 智能汽车产业发展的驱动力 |
| 5.4 智能汽车产业发展的三种情景 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 智能汽车发展路径分析 |
| 6.1 路线规划的组织执行 |
| 6.2 影响路径演化的关键因素 |
| 6.3 影响路径演化的壁垒 |
| 6.4 智能汽车演化路径 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 对策建议 |
| 7.1 基于智慧交通系统自组织演化视角的建议 |
| 7.2 破除智能汽车发展壁垒的建议 |
| 8 研究结论、创新点及展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 附录2 |
| 附录3 |
| 附录4 |
| 附录5 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（4）南宁市农业物联网技术实践应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 问题的提出 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究的主要方法 |
| 1.4 研究思路和内容 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 2 物联网农业发展现状 |
| 2.1 国外物联网农业发展研究现状 |
| 2.1.1 国外物联网农业发展模式 |
| 2.1.2 国外物联网农业信息服务 |
| 2.1.3 国外农业物联网技术应用 |
| 2.2 国内物联网农业发展研究现状 |
| 2.2.1 国内物联网农业发展模式 |
| 2.2.2 国内物联网农业信息服务 |
| 2.2.3 国内农业物联网技术应用 |
| 3 相关理论介绍 |
| 3.1 核心概念界定 |
| 3.1.1 农业信息化 |
| 3.1.2 物联网技术 |
| 3.2 基本理论 |
| 3.2.1 创新技术推广理论 |
| 3.2.2 现代农业推广理论 |
| 3.3 物联网技术与农业信息化的结合 |
| 3.4 小结 |
| 4 农业物联网技术在南宁市的应用现状 |
| 4.1 农业物联网技术在南宁市的应用现状 |
| 4.1.1 广西农科院实验基地葡萄种植基地实地调研 |
| 4.1.2 南宁隆安县火龙果产业示范区的实地调研 |
| 4.1.3 物联网农业在广西家禽养殖全环节监控及可追溯体系物联网应用示范基地的实地调研 |
| 4.2 农业物联网技术在南宁市推广中存在的问题 |
| 4.2.1 农业物联网技术处于示范和宣传阶段 |
| 4.2.2 专业人员缺乏 |
| 4.2.3 农业物联网技术产品自身问题较多 |
| 4.2.4 农业规模化程度不高 |
| 4.3 小结 |
| 5 国内农业物联网技术的成功案例及其发展前景 |
| 5.1 物联网技术在农业中各领域的应用现状 |
| 5.1.1 青海大通县国家级现代农业示范园物联网农业的应用案例 |
| 5.1.2 重庆市农业信息化示范基地农作物种植的应用案例 |
| 5.1.3 吴江市国家现代农业示范区水稻种植的应用案例 |
| 5.2 农业物联网技术在我国的发展前景 |
| 5.3 小结 |
| 6 农业物联网技术在南宁的推广方案 |
| 6.1 政府正确引导,营造良好环境 |
| 6.2 以点带面建立试点示范 |
| 6.3 给农户提供补贴和技术支持 |
| 6.4 提高农民对新技术的接受能力 |
| 6.5 企业与高校合作建立人才培养模式 |
| 6.6 加快农业物联网技术创新和推广 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 不足 |
| 7.3 展望 |
| 附录A 攻读学位期间发表论文情况 |
| 附录B 调查问卷 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）高速公路通信系统及其联网技术研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 高速公路信息通信体系的关键意义 |
| 2 高速公路的通信网络工艺现状 |
| 2.1 SDH技术的运用 |
| 2.2 IP技术的运用 |
| 2.3 ATM技术的运用 |
| 3 高速公路的通信体系与联网技术的发展方向 |
| 3.1 SDH技术与ATM技术的结合 |
| 3.2 ATM技术与IP技术相结合 |
| 3.3 SDH技术与IP技术相结合 |
| 3.4 WDM技术与IP技术相结合 |
| 4 结束语 |
（6）基于车联网信息安全平台风险评估系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 论文研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外车联网研究现状性 |
| 1.2.2 国内车联网研究现状性 |
| 1.2.3 车联网研究中存在的不足 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 相关技术的研究 |
| 2.1 车辆数据信息采集技术 |
| 2.1.1 车载诊断模块 |
| 2.1.2 数据解析 |
| 2.2 风险评估管理方法 |
| 2.2.1 风险识别方法 |
| 2.2.2 风险等级评估方法 |
| 2.3 云计算架构 |
| 2.3.1 云计算服务模式 |
| 2.3.2 车辆云计算 |
| 2.3.3 大数据分布式数据存储 |
| 2.4 大数据画像 |
| 2.4.1 数据画像应用场景 |
| 2.4.2 数据画像分析方式 |
| 2.4.3 K-means聚类算法 |
| 2.4.4 RFM模型 |
| 第三章 需求分析 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 可行性分析 |
| 3.2.1 技术可行性 |
| 3.2.2 操作可行性 |
| 3.3 功能性需求 |
| 3.3.1 系统框架 |
| 3.3.2 模块描述 |
| 3.3.3 功能框架 |
| 3.4 性能需求 |
| 3.5 风险管理业务流分析 |
| 3.5.1 车辆信息采集业务分析 |
| 3.5.2 风险信息采集业务分析 |
| 3.5.3 风险辨识评估业务分析 |
| 3.5.4 监控预警业务分析 |
| 3.6 用例描述 |
| 3.6.1 辨识评估模块用例 |
| 3.6.2 车辆信息模块用例 |
| 3.6.3 风险信息模块用例 |
| 3.6.4 监控预警模块用例 |
| 3.6.5 大数据画像模块用例 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 系统设计 |
| 4.1 系统架构设计 |
| 4.2 系统部署设计 |
| 4.3 风险管理数据流分析 |
| 4.3.1 车辆信息管理系统设计 |
| 4.3.2 风险信息采集系统设计 |
| 4.3.3 风险辨识评估系统设计 |
| 4.3.4 监控预警系统设计 |
| 4.4 系统设计的目标 |
| 4.5 大数据画像设计 |
| 4.5.1 驾驶员画像构建 |
| 4.5.2 RFM模型 |
| 4.5.3 聚类分析 |
| 4.6 存储架构设计 |
| 4.7 数据采集设计 |
| 4.8 系统中的用户、角色及权限 |
| 4.9 系统的数据库设计 |
| 4.9.1 系统数据E-R图 |
| 4.9.2 数据库逻辑结构设计 |
| 4.9.3 系统核心数据库表 |
| 4.10 本章小结 |
| 第五章 系统实现与测试 |
| 5.1 开发环境 |
| 5.1.1 硬件环境 |
| 5.1.2 软件环境 |
| 5.2 实现及展示 |
| 5.3 功能测试 |
| 5.3.1 用户信息管理功能测试 |
| 5.3.2 车辆信息接收功能测试 |
| 5.3.3 风险评估功能测试 |
| 5.3.4 大数据画像功能测试 |
| 5.4 性能测试 |
| 5.5 压力测试 |
| 5.5.1 系统并发测试 |
| 5.5.2 可用性测试 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（7）5G车联网系统性能及关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 资源分配方式研究现状 |
| 1.2.2 资源池共享机制研究现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 5G车联网系统级仿真平台的设计与实现 |
| 2.1 系统级仿真基本理论 |
| 2.2 5G车联网系统级仿真平台的设计 |
| 2.2.1 仿真平台的总体设计 |
| 2.2.2 仿真平台的分模块设计 |
| 2.3 仿真平台的实现与验证 |
| 2.3.1 仿真平台的分模块实现 |
| 2.3.2 仿真平台的功能验证 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 资源分配算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 现有资源分配算法 |
| 3.2.1 随机资源分配算法 |
| 3.2.2 感知与半静态资源分配算法 |
| 3.2.3 小尺度感知资源分配算法 |
| 3.2.4 现有算法的性能评估与分析 |
| 3.3 改进的资源分配算法 |
| 3.3.1 算法原理 |
| 3.3.2 仿真验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 资源池共享机制研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 两种资源分配方式共享资源池机制 |
| 4.2.1 系统模型 |
| 4.2.2 仿真分析 |
| 4.3 基于接收用户上报的基站调度算法 |
| 4.3.1 算法描述 |
| 4.3.2 仿真验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 研究工作总结 |
| 5.2 下一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（8）基于RFID识别技术的公路交安机电监管系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.3.1 交安机电设施如何布设RFID标签和天线的研究 |
| 1.3.2 建立公路交安机电设施数据库 |
| 1.3.3 开展基于RFID识别技术的公路交安机电设施智能监管技术研究 |
| 1.3.4 建立公路交安机电设施智能监控与预警系统 |
| 1.4 论文研究的技术路线 |
| 第二章 交安机电设施监管技术研究 |
| 2.1 公路交安机电设施管理 |
| 2.1.1 被盗设施情况分析 |
| 2.1.2 交安机电监管现状 |
| 2.2 物联网技术发展 |
| 2.2.1 物联网的基本概念 |
| 2.2.2 物联网的关键技术 |
| 2.2.3 物联网的应用 |
| 2.3 物联网技术在公路交安机电监控管理方面的研究 |
| 2.3.1 监管系统功能组成 |
| 2.3.2 监管系统中主要技术 |
| 2.3.3 监管系统的总体架构 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 交安机电设施管理信息系统设计 |
| 3.1 系统总体解决方案 |
| 3.2 硬件系统设计 |
| 3.2.1 电子标签与阅读器 |
| 3.2.2 传输模块 |
| 3.2.3 阅读器工作模式 |
| 3.2.4 信号能量传输 |
| 3.2.5 供电设备 |
| 3.3 多标签防碰撞设计 |
| 3.3.1 标签碰撞分析 |
| 3.3.2 防标签碰撞算法选择 |
| 3.4 系统运动状态下读取分析 |
| 3.4.1 阅读器与电子标签数据传输速度分析 |
| 3.4.2 阅读器读取标签速度分析 |
| 3.4.3 阅读器运动速度及读取范围分析 |
| 3.5 软件系统设计 |
| 3.5.1 架构设计 |
| 3.5.2 系统逻辑架构图 |
| 3.5.3 系统物理架构图 |
| 3.5.4 系统整体框架 |
| 3.5.5 系统设计原则 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 交安机电设施管理信息系统实现 |
| 4.1 电子标签安装实现 |
| 4.1.1 金属基质电子标签安装 |
| 4.1.2 设备设施电子标签安装 |
| 4.1.3 线缆电子标签安装 |
| 4.2 检测设备安装实现 |
| 4.2.1 车辆巡检模式安装 |
| 4.2.2 固定监测模式安装 |
| 4.2.3 人工手持巡检模式 |
| 4.3 传输系统功能实现 |
| 4.3.1 电子标签数据写入 |
| 4.3.2 电子标签与阅读器传输实现 |
| 4.3.3 阅读器与数据传输设备传输实现 |
| 4.3.4 数据传输单元与数据中心传输实现 |
| 4.4 软件系统实现 |
| 4.4.1 系统功能需求 |
| 4.4.2 系统角色控制功能简介 |
| 4.4.3 系统实现流程 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 交安机电设施管理信息系统应用效果 |
| 5.1 系统应用效果 |
| 5.1.1 角色设置 |
| 5.1.2 物产管理 |
| 5.1.3 巡检任务管理 |
| 5.1.4 巡检任务考核 |
| 5.2 社会效益分析 |
| 5.3 经济效益分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 论文的主要应用创新 |
| 6.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（9）基于机器学习联合协作通信的车联网性能研究（论文提纲范文）
| 论文创新点 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 车联网中的研究现状 |
| 1.2.1 车联网中的协作通信 |
| 1.2.2 车联网中的机器学习 |
| 1.2.3 挑战与研究热点 |
| 1.3 主要研究内容及结构安排 |
| 2 融合无蜂窝网络的车联网协作通信性能研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 车联网络模型 |
| 2.2.1 移动自组织网络 |
| 2.2.2 经典车联网络模型 |
| 2.2.3 融合无蜂窝通信网络模型 |
| 2.3 融合无蜂窝车联通信网络 |
| 2.3.1 5G融合无蜂窝网络的优势 |
| 2.3.2 无蜂窝通信网络架构 |
| 2.4 融合无蜂窝网络的协作性能分析 |
| 2.4.1 融合无蜂窝通信网络的基站分组方案 |
| 2.4.2 融合无蜂窝的网络连通性 |
| 2.4.3 融合无蜂窝的通信能效 |
| 2.5 仿真及分析 |
| 2.5.1 仿真环境设置及关键参数选取 |
| 2.5.2 融合无蜂窝的网络覆盖概率 |
| 2.5.3 融合无蜂窝的通信能效分析 |
| 2.6 本章总结 |
| 3 基于移动接入点的协作通信性能研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 移动接入点的协作需求 |
| 3.2.1 5G车联网的关键性能需求 |
| 3.2.2 传统蜂窝网络的挑战 |
| 3.3 基于5G移动接入点的无蜂窝通信体系与建模 |
| 3.3.1 移动接入点车联网模型 |
| 3.3.2 车载移动接入点的部署 |
| 3.3.3 移动接入点的优势 |
| 3.3.4 基于5G移动接入点的无蜂窝体系结构 |
| 3.3.5 传输建模的对等通信 |
| 3.4 移动接入点的选取策略 |
| 3.4.1 预定义的选择方案 |
| 3.4.2 独立随机选择方案 |
| 3.4.3 协作选择方案 |
| 3.5 移动接入点的协作算法 |
| 3.5.1 移动接入点的覆盖范围 |
| 3.5.2 移动接入点的负载及影响 |
| 3.6 仿真及结果分析 |
| 3.6.1 仿真环境设置及关键参数选取 |
| 3.6.2 基于移动接入点的连通性测试 |
| 3.6.3 基于移动接入点的负载分布 |
| 3.6.4 不同选择策略的连通性概率比较 |
| 3.6.5 延迟性能分析 |
| 3.7 本章总结 |
| 4 基于V2V的车联网协作通信性能研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于车联网流量业务的时空分布模型 |
| 4.2.1 随机交通模型 |
| 4.2.2 随机几何建立车流量空间分布特征模型 |
| 4.2.3 排队论建立车流量时间分布特征模型 |
| 4.3 机器学习预测 |
| 4.3.1 流量矩阵估计 |
| 4.3.2 矩阵训练算法 |
| 4.3.3 网络调节策略 |
| 4.4 V2V协作通信算法描述 |
| 4.4.1 算法框架 |
| 4.4.2 基于效用的网络资源分配函数 |
| 4.4.3 协作通信下的最优功率分配 |
| 4.4.4 基于效用函数的QoE |
| 4.4.5 上行链路的频谱资源共享 |
| 4.5 实验及分析 |
| 4.5.1 仿真环境设置 |
| 4.5.2 V2V的通信连通性 |
| 4.5.3 V2V的通信干扰分析 |
| 4.5.4 V2V通信时延估计 |
| 4.5.5 实际交通流数据预测及分析 |
| 4.6 本章总结 |
| 5 城市密集交通场景下的V2V性能优化 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统模型与优化构建 |
| 5.2.1 典型车联网体系模型 |
| 5.2.2 V2V的信道模型 |
| 5.2.3 基于概率的城市道路组网 |
| 5.3 密集交通场景的组网算法 |
| 5.3.1 网络连通概率与车辆节点通信半径 |
| 5.3.2 网络连通概率与车辆节点数量 |
| 5.3.3 网络连通概率与能效算法实现 |
| 5.4 机器学习的优化构建 |
| 5.4.1 精准资源调度 |
| 5.4.2 离散随机逼近传输方案 |
| 5.4.3 动态路由预测 |
| 5.4.4 联合中继选择 |
| 5.4.5 协作传输的频谱共享 |
| 5.5 最优策略及迭代 |
| 5.5.1 强化学习的最优化值 |
| 5.5.2 求解最优策略 |
| 5.5.3 策略估计 |
| 5.5.4 策略改进 |
| 5.5.5 策略迭代 |
| 5.5.6 值迭代 |
| 5.6 算法仿真及结果分析 |
| 5.6.1 仿真环境设置 |
| 5.6.2 网络连通度指标 |
| 5.6.3 通信半径对连通性的仿真 |
| 5.6.4 结果与分析 |
| 5.7 本章总结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间发表的论文及科研项目情况 |
| 致谢 |
（10）车联网环境下交通流诱导反馈与预警建模（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 车联网应用及交通流模型研究现状 |
| 1.2.2 交通流复杂性研究现状 |
| 1.2.3 交通流诱导反馈策略研究现状 |
| 1.2.4 交通事故风险的建模现状 |
| 1.3 论文的研究内容及结构安排 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 结构安排 |
| 第2章 交通流理论与多尺度复杂性基础 |
| 2.1 交通流基础理论 |
| 2.1.1 交通实测和交通相变 |
| 2.1.2 交通流相关的参数 |
| 2.1.3 交通流理论模型 |
| 2.1.4 交通流元胞自动机模型 |
| 2.2 多尺度复杂性研究 |
| 2.2.1 近似熵和样本熵 |
| 2.2.2 多尺度熵 |
| 2.2.3 多变量多尺度熵 |
| 2.2.4 MF-DFA算法 |
| 2.2.5 MF-DCCA算法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 交通流复杂性和相关性的多尺度研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 CA模型 |
| 3.3 模拟结果及分析 |
| 3.3.1 车头时距和速度的时空图及样本序列 |
| 3.3.2 基于多变量多尺度熵的复杂性分析 |
| 3.3.3 基于MF-DCCA多重分形分析 |
| 3.3.4 基于MF-DCCA算法的无标度区间自动识别 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 交通流诱导反馈策略对瓶颈道路的影响研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 道路模型和改进策略 |
| 4.2.1 含瓶颈的对称双通道模型 |
| 4.2.2 含瓶颈的非对称双通道模型 |
| 4.2.3 加权平均车间距离反馈策略研究 |
| 4.3 基于对称双通道模型的仿真分析 |
| 4.4 基于非对称双通道模型的仿真分析 |
| 4.4.1 模拟结果和性能比较 |
| 4.4.2 不同激进驾驶比例的影响分析 |
| 4.4.3 不同道路长度比例的影响分析 |
| 4.4.4 不同动态车比例的对双通道的影响分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 面向车联网高速公路抛洒物预警建模研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 抛洒物双车道模型 |
| 5.2.1 基本双车道CA模型 |
| 5.2.2 基于目视的抛洒物双车道CA模型 |
| 5.2.3 基于车联网的抛洒物双车道CA模型 |
| 5.3 交通事故判断条件 |
| 5.4 交通事故模拟结果和分析 |
| 5.4.1 参数配置 |
| 5.4.2 事故率分析 |
| 5.4.3 交通流时空特性对事故率的影响分析 |
| 5.4.4 报警阈值对事故率的影响分析 |
| 5.4.5 抛洒物前车头时距的特性分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文及获得的科研成果奖励 |
四、高速公路通信系统及其联网技术现状及走势（论文参考文献）
- [1]高速公路通信系统及其联网技术分析[J]. 熊少辉,邹会祥. 中国新通信, 2021(13)
- [2]基于车联网技术的多功能信息发布系统设计与应用[D]. 彭先华. 扬州大学, 2020(04)
- [3]智慧交通系统自组织演化视角下智能汽车发展路径研究[D]. 颜姜慧. 中国矿业大学, 2020(01)
- [4]南宁市农业物联网技术实践应用研究[D]. 李雁星. 广西大学, 2020(07)
- [5]高速公路通信系统及其联网技术研究[J]. 弥晶. 通讯世界, 2020(03)
- [6]基于车联网信息安全平台风险评估系统的研究与实现[D]. 杨曙光. 电子科技大学, 2020(07)
- [7]5G车联网系统性能及关键技术研究[D]. 乔雪梅. 北京邮电大学, 2020(04)
- [8]基于RFID识别技术的公路交安机电监管系统研究[D]. 郭镇江. 重庆交通大学, 2019(01)
- [9]基于机器学习联合协作通信的车联网性能研究[D]. 王丽君. 武汉大学, 2019(01)
- [10]车联网环境下交通流诱导反馈与预警建模[D]. 鲍娟. 武汉理工大学, 2018(07)