| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 专用术语注释表 | 第9-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 车载通信中连通性研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 车载通信中路由算法研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 相关背景知识介绍 | 第18-29页 |
| 2.1 车辆自组织网络研究概述 | 第18-23页 |
| 2.1.1 VANET网络架构 | 第18-20页 |
| 2.1.2 VANET网络特点 | 第20-21页 |
| 2.1.3 VANET路由算法 | 第21-23页 |
| 2.2 群智能算法研究概述 | 第23-28页 |
| 2.2.1 群智能算法简介 | 第23-25页 |
| 2.2.2 蚁群算法起源及发展 | 第25-26页 |
| 2.2.3 蚁群算法在VANET中应用 | 第26-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 VANET中基于信道传输环境的网络连通性预测 | 第29-36页 |
| 3.1 车载网络系统建模方法 | 第29-32页 |
| 3.1.1 交通流量模型 | 第30-31页 |
| 3.1.2 信号连通性模型 | 第31-32页 |
| 3.2 车辆间连通性预测 | 第32-33页 |
| 3.3 仿真结果与分析 | 第33-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 VANET中基于连通预测的能效最优蚁群路由算法 | 第36-46页 |
| 4.1 蚁群优化算法原理 | 第36-37页 |
| 4.2 VANET中能效最优的蚁群路由优化算法 | 第37-41页 |
| 4.2.1 基于ACO的无线网络路由 | 第37-39页 |
| 4.2.2 能效最优的蚁群路由优化算法 | 第39-41页 |
| 4.3 基于连通预测的ACAEC算法 | 第41-45页 |
| 4.3.1 ACAEC算法 | 第41-42页 |
| 4.3.2 信息素更新 | 第42-44页 |
| 4.3.3 算法流程 | 第44-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 蚁群路由算法仿真结果与分析 | 第46-54页 |
| 5.1 VanetMobiSim仿真场景 | 第46-48页 |
| 5.1.1 VanetMobiSim的移动特性 | 第46-47页 |
| 5.1.2 VanetMobiSim轨迹文件生成 | 第47-48页 |
| 5.2 OPNET仿真过程 | 第48-51页 |
| 5.3 仿真结果与分析 | 第51-53页 |
| 5.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 本文总结 | 第54页 |
| 6.2 研究展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第59-60页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第60-61页 |
| 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |