车联网环境下交通信息采集与处理方法研究
| 提要 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-19页 |
| 第1章 绪论 | 第19-33页 |
| ·研究背景 | 第19-21页 |
| ·依托课题 | 第19页 |
| ·选题背景 | 第19-21页 |
| ·国内外研究现状 | 第21-29页 |
| ·国外研究现状 | 第21-27页 |
| ·国内研究现状 | 第27-28页 |
| ·研究趋势 | 第28-29页 |
| ·本文的研究思路及章节安排 | 第29-31页 |
| ·研究思路 | 第29-30页 |
| ·章节安排 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第2章 车联网系统框架 | 第33-53页 |
| ·概述 | 第33-35页 |
| ·交通信息感知需求 | 第33-35页 |
| ·交通信息交互需求 | 第35页 |
| ·车联网系统架构研究 | 第35-37页 |
| ·系统架构 | 第36页 |
| ·网络架构 | 第36-37页 |
| ·车联网关键技术体系 | 第37-51页 |
| ·车路/车车通信技术 | 第38-43页 |
| ·智能车载系统技术 | 第43-47页 |
| ·智能路侧系统技术 | 第47-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第3章 车联网环境下路侧单元布设及优化方法研究 | 第53-75页 |
| ·概述 | 第53-54页 |
| ·路侧单元布设方法研究 | 第54-66页 |
| ·路侧单元布设影响因素 | 第56页 |
| ·路侧单元布设方案设计 | 第56-58页 |
| ·路侧单元布设实验 | 第58-65页 |
| ·路侧单元布设方案分析 | 第65-66页 |
| ·路侧单元调度优化研究 | 第66-74页 |
| ·问题描述 | 第66-68页 |
| ·模型构建 | 第68页 |
| ·路侧单元调度优化方案设计 | 第68-72页 |
| ·仿真实验 | 第72-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第4章 车联网环境下车辆定位方法研究 | 第75-97页 |
| ·概述 | 第75-76页 |
| ·基于数据融合的车辆定位方法研究 | 第76-88页 |
| ·基本假设 | 第76-77页 |
| ·隐马尔可夫模型 | 第77-80页 |
| ·适应 RSS/TOA 融合的贝叶斯方法 | 第80-86页 |
| ·自适应似然粒子滤波算法 | 第86-88页 |
| ·仿真实验 | 第88-94页 |
| ·跑车实验结果分析 | 第89-93页 |
| ·仿真结果分析 | 第93-94页 |
| ·复杂性分析 | 第94-95页 |
| ·本章小结 | 第95-97页 |
| 第5章 车联网环境下行程时间预测方法研究 | 第97-117页 |
| ·概述 | 第97-100页 |
| ·基于人工智能的行程时间预测方法 | 第100-107页 |
| ·基本假设 | 第100-102页 |
| ·仿真环境构建 | 第102-105页 |
| ·改进的人工神经网络（ANN）模型 | 第105页 |
| ·改进的支持向量回归（SVR）模型 | 第105-107页 |
| ·仿真实验 | 第107-108页 |
| ·算法分析 | 第108-114页 |
| ·算法参数调整 | 第108-109页 |
| ·通信性能评价 | 第109-110页 |
| ·车联网下ANN和SVR模型的性能评价 | 第110-114页 |
| ·讨论 | 第114-115页 |
| ·本章小结 | 第115-117页 |
| 第6章 总结与展望 | 第117-121页 |
| ·全文总结 | 第117-118页 |
| ·全文展望 | 第118-121页 |
| 参考文献 | 第121-129页 |
| 作者简介及攻读博士学位期间所取得的科研成果 | 第129-131页 |
| 1. 作者简介 | 第129页 |
| 2. 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第129页 |
| 3. 攻读博士学位期间获奖情况 | 第129-130页 |
| 4. 攻读博士学位期间参与的科研项目情况 | 第130-131页 |
| 致谢 | 第131页 |
