车联网群智感知任务分发研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 移动群智感知相关应用 | 第11-12页 |
| 1.2.2 群智感知任务分发 | 第12-14页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 车联网群智感知相关技术 | 第17-27页 |
| 2.1 车联网群智感知 | 第17-19页 |
| 2.1.1 车联网 | 第17-18页 |
| 2.1.2 群智感知 | 第18页 |
| 2.1.3 车联网群智感知 | 第18-19页 |
| 2.2 时空可用性的度量和分析 | 第19-20页 |
| 2.3 整数线性规划问题 | 第20-23页 |
| 2.4 压缩感知 | 第23-26页 |
| 2.4.1 压缩感知理论 | 第23-24页 |
| 2.4.2 数据稀疏化 | 第24-25页 |
| 2.4.3 观测矩阵 | 第25-26页 |
| 2.4.4 重构算法 | 第26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于轨迹的车联网群智感知任务分发 | 第27-43页 |
| 3.1 基于轨迹的任务分发示例 | 第27-28页 |
| 3.2 最小覆盖问题 | 第28-30页 |
| 3.3 问题分析与设计 | 第30-31页 |
| 3.4 实际情况分析 | 第31-33页 |
| 3.5 基于轨迹的任务分发 | 第33-37页 |
| 3.5.1 定价模型 | 第33-34页 |
| 3.5.2 声誉评估策略 | 第34-35页 |
| 3.5.3 基于轨迹的任务分发设计 | 第35-37页 |
| 3.6 实验设计及其分析 | 第37-41页 |
| 3.6.1 实验数据 | 第37页 |
| 3.6.2 实验设计 | 第37-39页 |
| 3.6.3 实验结果分析 | 第39-41页 |
| 3.7 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 基于压缩感知的车联网群智感知任务分发 | 第43-59页 |
| 4.1 基于压缩感知的任务分发示例 | 第43-45页 |
| 4.2 问题分析与设计 | 第45-47页 |
| 4.3 基于压缩感知的任务分发 | 第47-54页 |
| 4.3.1 显著子区域选择 | 第47-51页 |
| 4.3.2 观测矩阵选择 | 第51-52页 |
| 4.3.3 推导缺失数据 | 第52-53页 |
| 4.3.4 基于压缩感知的任务分发设计 | 第53-54页 |
| 4.4 实验设计及其分析 | 第54-58页 |
| 4.4.1 实验数据 | 第54-55页 |
| 4.4.2 实验设计 | 第55-56页 |
| 4.4.3 实验结果分析 | 第56-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 车联网群智感知任务分发的实现及验证 | 第59-71页 |
| 5.1 仿真平台 | 第59-60页 |
| 5.2 仿真环境搭建 | 第60-62页 |
| 5.3 仿真实验 | 第62-64页 |
| 5.4 结果分析 | 第64-70页 |
| 5.4.1 基于轨迹的任务分发方案 | 第64-67页 |
| 5.4.2 基于压缩感知的任务分发方案 | 第67-70页 |
| 5.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 结论 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
