基于路边微云的车载网络资源优化方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 专用术语注释表 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 路边微云负载均衡优化研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 路边微云与车辆间资源优化研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的结构与安排 | 第14页 |
| 1.5 本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 相关背景知识介绍 | 第15-24页 |
| 2.1 车辆自组织网络概述 | 第15-18页 |
| 2.1.1 车辆自组织网络的特点 | 第15-16页 |
| 2.1.2 车辆自组织网络的体系结构 | 第16页 |
| 2.1.3 车辆自组织网络的应用 | 第16-18页 |
| 2.2 云计算技术概述 | 第18-23页 |
| 2.2.1 云计算技术简介 | 第18-19页 |
| 2.2.2 云计算技术特点与分类 | 第19-21页 |
| 2.2.3 基于路边云的VANET关键技术 | 第21-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 车载网络中的路边微云负载均衡优化方法 | 第24-38页 |
| 3.1 基于云的车载网络模型 | 第24-27页 |
| 3.2 车载网络中的微云负载均衡算法 | 第27-33页 |
| 3.2.1 任务的平均响应时间 | 第27-31页 |
| 3.2.2 最小延迟情况下的任务流量 | 第31-33页 |
| 3.3 仿真结果及分析 | 第33-37页 |
| 3.3.1 仿真环境及仿真参数设置 | 第33-34页 |
| 3.3.2 结果与分析 | 第34-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于多参数模糊逻辑的车载通信资源优化方法 | 第38-48页 |
| 4.1 车载通信网络资源定义 | 第39页 |
| 4.2 车辆与路边微云的通信过程 | 第39-40页 |
| 4.3 资源的记录过程 | 第40页 |
| 4.4 MP-FLRM资源优化方案 | 第40-44页 |
| 4.4.1 资源存在时间模糊化 | 第41-42页 |
| 4.4.2 资源存在时间模糊推理 | 第42-44页 |
| 4.4.3 资源存在时间去模糊化 | 第44页 |
| 4.5 仿真环境及仿真参数 | 第44-47页 |
| 4.5.1 仿真环境及仿真参数 | 第44-45页 |
| 4.5.2 结果与分析 | 第45-47页 |
| 4.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 本文总结 | 第48页 |
| 5.2 研究展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第53-54页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
