车载自组织网络中数据聚合算法的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 课题研究意义 | 第12-13页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 车联网及数据聚合算法概述 | 第15-25页 |
| 2.1 车联网的概念 | 第15页 |
| 2.2 车联网的特点和应用 | 第15-16页 |
| 2.3 车联网中相关的重要技术 | 第16-18页 |
| 2.3.1 IEEE 802.11p协议 | 第16-17页 |
| 2.3.2 分布式协调功能 | 第17-18页 |
| 2.4 车联网中的数据聚合算法 | 第18-23页 |
| 2.4.1 数据聚合算法的概念 | 第18-19页 |
| 2.4.2 数据聚合算法的分类 | 第19-20页 |
| 2.4.3 针对数据路由的聚合算法 | 第20-21页 |
| 2.4.4 针对聚合决策的聚合算法 | 第21-22页 |
| 2.4.5 针对聚合操作的算法 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 车联网中低开销的信息广播机制 | 第25-37页 |
| 3.1 安全类信息的传输 | 第25-26页 |
| 3.2 MLAIA中的信息广播机制 | 第26-35页 |
| 3.2.1 MLAIA拟解决的问题和假设条件 | 第27页 |
| 3.2.2 MLAIA中的信息广播 | 第27-30页 |
| 3.2.3 状态转换操作和时钟设置 | 第30-34页 |
| 3.2.4 聚合操作和信息传输间隔 | 第34-35页 |
| 3.2.5 信息广播机制的健壮性 | 第35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 车联网中自适应的参数选择机制 | 第37-53页 |
| 4.1 自适应参数选择的基本思路 | 第37-39页 |
| 4.2 自适应参数选择机制 | 第39-47页 |
| 4.2.1 分布式的马尔科夫决策过程 | 第39-40页 |
| 4.2.2 回报值 | 第40-43页 |
| 4.2.3 Q-Learning | 第43-44页 |
| 4.2.4 函数逼近和模糊逻辑 | 第44-47页 |
| 4.3 MLAIA理论分析 | 第47-51页 |
| 4.3.1 信道负载率 | 第47-48页 |
| 4.3.2 吞吐量 | 第48-50页 |
| 4.3.3 传输时延 | 第50页 |
| 4.3.4 丢包率 | 第50-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-53页 |
| 第5章 仿真实验与结果分析 | 第53-69页 |
| 5.1 NS2简介 | 第53-55页 |
| 5.1.1 NS2的功能模块 | 第54页 |
| 5.1.2 仿真方法及过程 | 第54-55页 |
| 5.2 VanetMobiSim简介 | 第55-56页 |
| 5.3 仿真场景设定 | 第56-58页 |
| 5.4 NS2仿真 | 第58-67页 |
| 5.4.1 算法分析和NS2扩展 | 第58-59页 |
| 5.4.2 仿真参数的设置 | 第59页 |
| 5.4.3 Nam分析 | 第59-61页 |
| 5.4.4 性能分析 | 第61-67页 |
| 5.5 本章小结 | 第67-69页 |
| 第6章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第69-70页 |
| 6.2 本文工作不足 | 第70页 |
| 6.3 工作展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
