交通物联网测试模型的系统设计与开发
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 交通物联网的感知通信研究 | 第10-12页 |
| 1.2.2 交通物联网云服务研究 | 第12-13页 |
| 1.2.3 关键技术问题分析 | 第13-15页 |
| 1.3 本文的组织结构 | 第15-17页 |
| 2 基于跨层交互的交通物联网总体架构 | 第17-29页 |
| 2.1 交通物联网设计需求与分析 | 第17-18页 |
| 2.2 交通物联网的分层技术架构 | 第18-23页 |
| 2.2.1 信息感知层 | 第19-21页 |
| 2.2.2 网络传输层 | 第21-22页 |
| 2.2.3 云端应用层 | 第22-23页 |
| 2.3 跨层交互计算与服务 | 第23-25页 |
| 2.3.1 多源数据提取与分析 | 第23-25页 |
| 2.3.2 多源数据处理与优化 | 第25页 |
| 2.3.3 状态交互与决策服务 | 第25页 |
| 2.4 交通物联网云平台交互系统 | 第25-28页 |
| 2.4.1 云端管理中心 | 第26页 |
| 2.4.2 路口智能协同 | 第26-27页 |
| 2.4.3 车辆信息交互 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 交通物联网测试模型的系统底层设计 | 第29-45页 |
| 3.1 基于LoRaWAN的交通网物理信息感知 | 第29-34页 |
| 3.1.1 LoRaWAN的组网设计 | 第29-31页 |
| 3.1.2 LoRaWAN的数据交互 | 第31-33页 |
| 3.1.3 LoRaWAN的交通物联网模型 | 第33-34页 |
| 3.2 基于UWB的高精度定位感知 | 第34-38页 |
| 3.2.1 UWB硬件搭建 | 第35页 |
| 3.2.2 程序框架与定位实现 | 第35-37页 |
| 3.2.3 UWB交通定位应用 | 第37-38页 |
| 3.3 基于ZigBee的V2X交互感知 | 第38-43页 |
| 3.3.1 IEEE802.15.4通信协议 | 第38-39页 |
| 3.3.2 ZigBee的组网设计 | 第39-42页 |
| 3.3.3 V2X交通信息感知 | 第42-43页 |
| 3.4 其他感知节点 | 第43-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 4 交通物联网云交互与决策系统开发 | 第45-61页 |
| 4.1 决策系统分层架构分析 | 第45页 |
| 4.2 基于OneNET的网络传输 | 第45-52页 |
| 4.2.1 Json格式数据封装 | 第46页 |
| 4.2.2 EDP协议传输 | 第46-49页 |
| 4.2.3 OneNET云平台连接 | 第49-52页 |
| 4.3 基于数据驱动的系统优化 | 第52-57页 |
| 4.3.1 交通感知数据分析 | 第52-54页 |
| 4.3.2 数据处理与分析 | 第54-56页 |
| 4.3.3 交通协调与决策控制 | 第56-57页 |
| 4.4 交互与决策系统应用 | 第57-59页 |
| 4.4.1 云端控制中心 | 第57页 |
| 4.4.2 路口智能协同 | 第57-58页 |
| 4.4.3 车辆信息交互 | 第58-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 5 交通物联网应用场景的测试与验证 | 第61-71页 |
| 5.1 基于云计算的路口协调应用 | 第61-66页 |
| 5.1.1 物联网云路口信息监测显示 | 第61-65页 |
| 5.1.2 物联网云路口信息协调 | 第65-66页 |
| 5.2 基于云计算的车辆协调应用 | 第66-70页 |
| 5.2.1 物联网云车辆行驶信息监测 | 第66-68页 |
| 5.2.2 多车协同路径调控应用 | 第68-70页 |
| 5.3 本章小结 | 第70-71页 |
| 6 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第71页 |
| 6.2 研究展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第79-80页 |
