| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-33页 |
| 1.1 智能交通技术的发展现状 | 第9-11页 |
| 1.2 车辆自组织网络研究现状 | 第11-24页 |
| 1.2.1 车辆自组织网络的特点和面临的问题 | 第11-13页 |
| 1.2.2 车辆自组织网络的协议标准与研究项目 | 第13-15页 |
| 1.2.3 车辆自组织网络安全相关研究进展 | 第15-18页 |
| 1.2.4 车辆自组织网络移动模型研究进展 | 第18-22页 |
| 1.2.5 车辆自组织网络信任管理研究进展 | 第22-24页 |
| 1.3 本文的研究工作 | 第24-25页 |
| 1.3.1 资助本文研究的基金项目 | 第24页 |
| 1.3.2 本文内容及创新点概述 | 第24-25页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第25-26页 |
| 参考文献 | 第26-33页 |
| 第2章 车辆自组织网络的运动模型研究 | 第33-61页 |
| 2.1 引言 | 第33-35页 |
| 2.1.1 VANET移动模型的研究发展 | 第34-35页 |
| 2.2 VANET综合网络移动模型REMM | 第35-40页 |
| 2.2.1 REMM微运动子模型 | 第35-36页 |
| 2.2.2 地图数据子模型 | 第36-37页 |
| 2.2.3 行程规划子模型 | 第37-40页 |
| 2.2.4 交叉路口和信号灯子模型 | 第40页 |
| 2.3 REMM性能实验与分析 | 第40-50页 |
| 2.3.1 实验环境和参数设置 | 第40-43页 |
| 2.3.2 对真实性模拟的讨论和验证 | 第43-49页 |
| 2.3.3 运动模型对网络协议性能的影响 | 第49-50页 |
| 2.4 基于神经网络的微运动模型研究 | 第50-57页 |
| 2.4.1 微运动模型NeMo | 第51-55页 |
| 2.4.2 NeMo微运动模型学习能力的验证 | 第55-57页 |
| 2.5 总结 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 第3章 车辆自组织网络信任管理机制研究 | 第61-88页 |
| 3.1 引言 | 第61-65页 |
| 3.2 网络模型和问题的形式化 | 第65-67页 |
| 3.2.1 网络模型 | 第65-66页 |
| 3.2.2 问题的形式化 | 第66-67页 |
| 3.3 RATES信任管理机制 | 第67-78页 |
| 3.3.1 管理机制概述 | 第67-71页 |
| 3.3.2 数据信任的计算和更新 | 第71-72页 |
| 3.3.3 基于观察的数据信任 | 第72-74页 |
| 3.3.4 基于反馈的数据信任 | 第74-75页 |
| 3.3.5 基于Logistic函数的数据信任时间老化 | 第75页 |
| 3.3.6 数据信任水平库的合成 | 第75-77页 |
| 3.3.7 基于信任信息的数据使用和反馈 | 第77页 |
| 3.3.8 车辆信任信息的更新 | 第77-78页 |
| 3.4 实验和分析 | 第78-83页 |
| 3.4.1 RATES在不同参数影响下的性能 | 第78-83页 |
| 3.4.2 RATES与其他信任管理机制的性能对比 | 第83页 |
| 3.5 总结 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-88页 |
| 第4章 车辆自组织网络信标报文优化机制研究 | 第88-101页 |
| 4.1 引言与背景介绍 | 第88-90页 |
| 4.1.1 信标协议数据 | 第88-89页 |
| 4.1.2 VANET中基于机器学习应用研究的发展 | 第89-90页 |
| 4.1.3 支持向量机机器学习方法 | 第90页 |
| 4.2 VANET信标协议TS-Beacon及相关算法 | 第90-96页 |
| 4.2.1 TS-Beacon消除冗余安全数据算法 | 第91-92页 |
| 4.2.2 TS-高斯核函数的构建 | 第92-95页 |
| 4.2.3 基于支持向量机的VANET信标报文分类 | 第95-96页 |
| 4.3 实验与验证 | 第96-98页 |
| 4.3.1 对不同车辆密度的分类正确率性能验证 | 第96-97页 |
| 4.3.2 安全信息发送频率对分类正确率性能影响 | 第97-98页 |
| 4.4 总结 | 第98-99页 |
| 参考文献 | 第99-101页 |
| 第5章 总结和展望 | 第101-105页 |
| 5.1 总结 | 第101-103页 |
| 5.2 展望 | 第103-105页 |
| 插图索引 | 第105-107页 |
| 表格索引 | 第107-108页 |
| 致谢 | 第108-109页 |
| 攻读博士学位期间发表论文和参加科研项目情况 | 第109-110页 |
