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VANET上基于不完全路况信息的导航技术研究

摘要第1-5页
Abstract第5-6页
目录第6-9页
第1章 绪论第9-19页
   ·课题背景及研究的目的和意义第9-14页
     ·车载自组织网络概述第11-12页
     ·交通导航系统应用概述第12-13页
     ·VANET 下的交通导航应用面临的挑战第13-14页
   ·国内外研究现状第14-16页
     ·VANET 上的交通导航系统的研究现状第14-15页
     ·现有工作存在的主要问题第15-16页
   ·主要研究工作第16-17页
   ·论文结构与安排第17-19页
第2章 VANET 下不完全路况数据恢复第19-25页
   ·引言第19页
   ·VANET 上的车辆导航应用数据获取第19-20页
   ·VANET 上的不完全路况信息的类型分类第20-21页
   ·AR 模型的应用背景以及模型建模第21-22页
     ·AR 模型的应用背景第21页
     ·AR 模型介绍第21-22页
   ·待恢复数据的识别以及恢复方法第22-24页
     ·VANET 下的待恢复路况数据识别方法第22页
     ·时间维度上数据恢复的 ARTD 算法第22-24页
   ·本章小结第24-25页
第3章 交通导航中用户满意度和系统负载折中第25-34页
   ·引言第25页
   ·交通模型建模第25-27页
   ·用户满意度和系统负载折中问题定义第27-29页
     ·折中用户满意度和交通负载问题定义第27-28页
     ·用户满意度定义第28页
     ·交通系统负载定义第28-29页
   ·基于背压的导航算法第29-33页
     ·背压控制的分流基本思想第29-30页
     ·实现交通分流的 BPR 算法第30-31页
     ·折中用户满意度和系统负载的 BPR-US 算法第31-33页
   ·本章小结第33-34页
第4章 交通导航的公平性保障第34-44页
   ·引言第34页
   ·交通导航公平性的问题背景与定义第34-36页
     ·交通导航公平性问题背景第34-35页
     ·交通导航公平性问题定义第35-36页
   ·Private Tracker 网络中的激励机制简介第36-37页
   ·基于激励机制的 PFU-CFD 算法第37-41页
     ·基于激励机制的导航公平性方法第37-38页
     ·基于时间积分的路径选择方法第38-39页
     ·保障多次导航公平性的 PFU-CFD 算法第39-41页
   ·PFU-CFD 算法的公平性证明第41-43页
   ·本章小结第43-44页
第5章 VANET 下基于不完全信息导航方法验证第44-55页
   ·引言第44页
   ·时间维度上基于 AR 模型的数据恢复实验验证第44-47页
     ·实验场景与模型求解第44-47页
     ·实验评价指标第47页
     ·实验结果第47页
   ·折中系统负载和用户满意度的 BPR-US 算法验证第47-51页
     ·实验场景第47-48页
     ·实验评价指标第48-49页
     ·实验结果第49-51页
   ·多次导航体现用户公平性的 PFU-CFD 算法验证第51-54页
     ·实验场景第52页
     ·实验评价指标第52页
     ·实验结果第52-54页
   ·本章小结第54-55页
结论第55-57页
参考文献第57-62页
攻读学位期间发表的学术论文第62-64页
致谢第64-65页

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