| 中文摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 中文文摘 | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 第一节 论文研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 第二节 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 第三节 本文主要工作及章节安排 | 第12-13页 |
| 1.3.1 本文主要工作 | 第12-13页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第13页 |
| 第四节 本章小结 | 第13-15页 |
| 第二章 车载自组织网络概述及相关知识介绍 | 第15-25页 |
| 第一节 VANET简介 | 第15-18页 |
| 2.1.1 VANET的特点 | 第15-16页 |
| 2.1.2 VANET的应用 | 第16-18页 |
| 第二节 VANET中的路由协议 | 第18-20页 |
| 2.2.1 VANET中路由协议的分类 | 第18-19页 |
| 2.2.2 VANET中典型的路由协议 | 第19-20页 |
| 第三节 模糊逻辑概述 | 第20-22页 |
| 2.3.1 模糊逻辑简介 | 第20-21页 |
| 2.3.2 VANET环境下模糊逻辑的应用 | 第21-22页 |
| 第四节 仿真工具及路由性能指标简介 | 第22-24页 |
| 2.4.1 网络仿真软件NS2 | 第22-23页 |
| 2.4.2 路由性能指标 | 第23-24页 |
| 第五节 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于度量分类和模糊逻辑的路由协议 | 第25-61页 |
| 第一节 路由度量概述 | 第25-28页 |
| 3.1.1 Ad Hoc网络中的路由度量 | 第25-27页 |
| 3.1.2 VANET城市环境下的度量设计 | 第27-28页 |
| 第二节 度量分类机制概念简介 | 第28-31页 |
| 3.2.1 度量分类机制介绍 | 第28-29页 |
| 3.2.2 度量分类机制的优势 | 第29-31页 |
| 第三节 基于模糊逻辑的评估算法 | 第31-39页 |
| 3.3.1 基于模糊逻辑的评估算法总框架 | 第31-32页 |
| 3.3.2 模糊化 | 第32-36页 |
| 3.3.3 模糊推理 | 第36-38页 |
| 3.3.4 去模糊化 | 第38-39页 |
| 第四节 基于度量分类和模糊逻辑的路由协议设计 | 第39-49页 |
| 3.4.1 关键数据包结构设计 | 第40-43页 |
| 3.4.2 相关路由表的更新与维护 | 第43-44页 |
| 3.4.3 路由发现过程的调整 | 第44-46页 |
| 3.4.4 RPCMFL协议的关键流程 | 第46-49页 |
| 第五节 模拟仿真与性能分析 | 第49-59页 |
| 3.5.1 NS2添加RPCMFL的流程 | 第49-51页 |
| 3.5.2 仿真场景设置 | 第51-52页 |
| 3.5.3 车辆节点不同数目情况下的仿真对比 | 第52-56页 |
| 3.5.4 最大车辆速度不同情况下的仿真对比 | 第56-59页 |
| 第六节 本章小结 | 第59-61页 |
| 第四章 VANET环境下自适应模糊逻辑的研究 | 第61-79页 |
| 第一节 VANET环境下的自适应模糊逻辑算法 | 第61-63页 |
| 第二节 基于自适应模糊逻辑的评估算法 | 第63-70页 |
| 4.2.1 基于自适应模糊逻辑的评估算法总流程 | 第63-64页 |
| 4.2.2 自适应调整算法 | 第64-70页 |
| 第三节 基于度量分类和自适应模糊逻辑的路由协议设计 | 第70-71页 |
| 第四节 模拟仿真与性能分析 | 第71-78页 |
| 4.4.1 NS2中添加RPCMAFL的流程 | 第71-72页 |
| 4.4.2 仿真场景设置 | 第72-73页 |
| 4.4.3 车辆节点数目不同情况下的仿真对比 | 第73-75页 |
| 4.4.4 最大车辆速度不同情况下的仿真对比 | 第75-78页 |
| 第五节 本章小结 | 第78-79页 |
| 第五章 总结与展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-87页 |
| 攻读学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第87-89页 |
| 致谢 | 第89-91页 |
| 个人简历 | 第91-95页 |