| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-20页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第16-17页 |
| 1.2 国外研究现状 | 第17-18页 |
| 1.2.1 车辆碰撞预测研究现状 | 第17-18页 |
| 1.2.2 车联网MAC层机制研究 | 第18页 |
| 1.3 论文的研究内容和章节安排 | 第18-19页 |
| 1.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第二章 影响行车安全因素分析和BP神经网络简介 | 第20-28页 |
| 2.1 影响行车安全的因素 | 第20-22页 |
| 2.1.1 车辆因素 | 第20页 |
| 2.1.2 驾驶员因素 | 第20-21页 |
| 2.1.3 道路因素 | 第21页 |
| 2.1.4 环境因素 | 第21-22页 |
| 2.2 BP神经网络简介 | 第22-27页 |
| 2.2.1 BP神经网络的基本原理 | 第22-26页 |
| 2.2.2 BP算法的步骤 | 第26-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 BP神经网络在车辆碰撞预测中的应用 | 第28-42页 |
| 3.1 遗传算法的原理 | 第28-31页 |
| 3.1.1 遗传算法的术语 | 第28-29页 |
| 3.1.2 遗传算法的步骤 | 第29-31页 |
| 3.2 GA优化的BP神经网络算法 | 第31-36页 |
| 3.2.1 GA优化的BP神经网络结构 | 第31-33页 |
| 3.2.2 GA优化的BP神经网络的训练 | 第33-36页 |
| 3.3 仿真实验及分析 | 第36-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 车联网中基于碰撞预测的MAC协议研究 | 第42-58页 |
| 4.1 D-MAC协议工作场景 | 第42-43页 |
| 4.2 D-MAC协议的具体工作流程 | 第43-47页 |
| 4.2.1 D-MAC协议的帧格式 | 第43-46页 |
| 4.2.2 D-MAC协议时隙分配算法 | 第46-47页 |
| 4.3 车队中潜在碰撞事故预测 | 第47-50页 |
| 4.4 D-MAC性能评价与估计 | 第50-56页 |
| 4.4.1 数据传输可靠性的验证 | 第51-52页 |
| 4.4.2 数据传输的实时性验证 | 第52-53页 |
| 4.4.3 warning和beacon消息获取信道的公平性验证 | 第53-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 总结和展望 | 第58-60页 |
| 5.1 总结 | 第58页 |
| 5.2 展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 作者简介 | 第66-67页 |