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数据驱动的实时可靠车联网通信研究

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第12-20页
    1.1 研究的背景及意义第12-15页
    1.2 研究现状第15-16页
    1.3 本文工作及内容框架第16-20页
第2章 城市车联网通信相关知识和理论基础第20-26页
    2.1 相关概率分布第20-21页
    2.2 城市车辆轨迹恢复第21-22页
    2.3 城市车联网通信第22-23页
    2.4 机器学习方法第23-24页
        2.4.1 Canopy第23页
        2.4.2 K-Means第23-24页
    2.5 本章小结第24-26页
第3章 系统建模第26-32页
    3.1 已有数据和基础设定第26-27页
    3.2 城市车联网通信系统的数学模型第27-28页
    3.3 城市车联网通信问题形式化描述第28-30页
        3.3.1 城市车联网通信实例第28-29页
        3.3.2 优化目标第29页
        3.3.3 评价指标第29-30页
    3.4 系统总体框架设计第30-31页
    3.5 本章小结第31-32页
第4章 城市车联网新特性分析建模第32-42页
    4.1 经典车间通信算法在城市车联网系统中性能评估第32-34页
    4.2 城市车辆通行时间分析第34-36页
    4.3 城市路网交通流分析第36-37页
    4.4 城市车辆移动模式分析第37-40页
    4.5 本章小结第40-42页
第5章 城市车联网通信算法第42-50页
    5.1 延迟丢失混合模型第42-45页
    5.2 车辆的数据传输能力第45-46页
    5.3 优化的车联网数据通信算法第46-48页
    5.4 本章小结第48-50页
第6章 实验与仿真第50-62页
    6.1 实验方案设计第50-51页
    6.2 UrbanComm评估第51-60页
        6.2.1 惩罚因子第51-52页
        6.2.2 通信半径R第52-53页
        6.2.3 数据包传输距离第53-55页
        6.2.4 数据包生命周期第55-57页
        6.2.5 不同时间段第57-59页
        6.2.6 路段负载第59-60页
    6.3 本章小结第60-62页
第7章 总结与展望第62-64页
    7.1 全文总结第62-63页
    7.2 技术展望第63-64页
参考文献第64-68页
致谢第68-70页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第70页

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