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协同驾驶信息物理系统的可信分析研究

中文摘要第3-5页
英文摘要第5-7页
1 绪论第11-33页
    1.1 研究背景第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-18页
        1.2.1 协同驾驶相关研究第12-15页
        1.2.2 CPS及T-CPS相关研究第15-18页
    1.3 协同驾驶系统的可信分析第18-26页
        1.3.1 协同驾驶系统可信分析的构成第18-19页
        1.3.2 协同驾驶系统的信息可靠性相关研究第19-21页
        1.3.3 协同驾驶系统的交互可信性相关研究第21-26页
    1.4 现有研究存在的问题第26-27页
    1.5 协同驾驶信息物理系统的可信分析的研究方案第27-29页
    1.6 本文的主要工作第29-31页
    1.7 研究意义第31-33页
2 基于离散连续混成的CPS体系架构的设计第33-43页
    2.1 引言第33页
    2.2 CPS体系架构的设计第33-38页
        2.2.1 CPS本质特征第33-34页
        2.2.2 CPS体系架构第34-38页
    2.3 CPS融合循环过程第38-39页
        2.3.1 基于时空特性的CPS事件模型第38页
        2.3.2 基于CPS时空事件驱动的前馈补偿和反馈控制过程第38-39页
    2.4 实例描述与分析第39-42页
    2.5 本章小结第42-43页
3 基于着色时空Petri网的T-CPS刻画方法第43-53页
    3.1 引言第43-44页
    3.2 基于着色时空Petri网的T-CPS刻画和分析第44-47页
    3.3 时空Petri网刻画的T-CPS的案例分析第47-52页
    3.4 本章小结第52-53页
4 协同驾驶信息物理系统的信息可靠性分析研究第53-99页
    4.1 基于信息物理融合视角的车辆安全状态信息计算方法第53-64页
        4.1.1 引言第53-55页
        4.1.2 连续车辆间动态安全距离计算方案第55-60页
        4.1.3 提出方案的仿真与分析第60-64页
    4.2 协同驾驶系统中信息传输可靠性增强方案第64-74页
        4.2.1 引言第64-65页
        4.2.2 协同驾驶信息传输可靠性增强机制第65-70页
        4.2.3 协同信息传输可靠性增强机制的仿真和性能分析第70-74页
    4.3 基于改进支持向量机的协同驾驶信息分类方法第74-82页
        4.3.1 引言第74-76页
        4.3.2 基于改进支持向量机分类的信息融合过程第76-79页
        4.3.3 实验和结果分析第79-82页
    4.4 基于改进萤火虫算法的交通时空离群点检测算法第82-98页
        4.4.1 引言第82-83页
        4.4.2 交通时空离群点的定义、交通数据的同步和萤火虫算法的改进第83-88页
        4.4.3 IFA-STODM第88-91页
        4.4.4 IFA-STODM性能分析第91-98页
    4.5 本章小结第98-99页
5 协同驾驶信息物理系统的交互可信性分析研究第99-135页
    5.1 基于隶属云理论的信任模型第99-117页
        5.1.1 引言第99-100页
        5.1.2 隶属云理论引入信任模型第100-101页
        5.1.3 基于改进的隶属云理论的信任模型第101-108页
        5.1.4 算例验证与性能对比分析第108-117页
    5.2 基于可信计算理论的信任评估模型和信任传递机制第117-132页
        5.2.1 引言第117-119页
        5.2.2 基于可信计算理论的信任评估模型和信任传递机制第119-125页
        5.2.3 模型的仿真、对比与分析第125-132页
    5.3 本章小结第132-135页
6 总结与展望第135-139页
    6.1 本文的工作及创新点第135-137页
    6.2 本文工作的展望第137-139页
致谢第139-141页
参考文献第141-155页
附录第155-156页
    A. 作者在攻读博士学位期间发表的论文目录第155页
    B. 作者在攻读博士学位期间参加的科研项目第155-156页
    C. 作者在攻读博士学位期间参加的学术活动第156页

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