城市交通智能感知与传感器网络技术研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 1 引言 | 第14-26页 |
| 1.1 研究问题来源 | 第14-17页 |
| 1.1.1 研究的背景与意义 | 第15-16页 |
| 1.1.2 研究问题与目的 | 第16-17页 |
| 1.2 研究现状 | 第17-22页 |
| 1.2.1 交通信息感知技术 | 第17-20页 |
| 1.2.2 交通感知传感器网络技术 | 第20-21页 |
| 1.2.3 交通感知传感器网络优化技术 | 第21-22页 |
| 1.3 研究思路与论文结构 | 第22-26页 |
| 2 城市交通传感器网络架构及关键参数分析 | 第26-50页 |
| 2.1 引言 | 第26页 |
| 2.2 交通智能感知 | 第26-35页 |
| 2.2.1 交通智能感知相关定义 | 第26-31页 |
| 2.2.2 感知对象 | 第31-33页 |
| 2.2.3 感知方式 | 第33-35页 |
| 2.3 交通感知传感器网络通用架构 | 第35-41页 |
| 2.3.1 现场总线型交通传感器网络 | 第36-38页 |
| 2.3.2 基于以太网的交通传感器网络 | 第38-39页 |
| 2.3.3 无线传感器网络 | 第39-40页 |
| 2.3.4 混合型交通感知传感器网络 | 第40-41页 |
| 2.4 交通传感器网络关键参数与系统效用的关系 | 第41-48页 |
| 2.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 3 基于双层规划的智能传感器网络优化方法 | 第50-62页 |
| 3.1 引言 | 第50-51页 |
| 3.2 传感器网络双层规划模型 | 第51-53页 |
| 3.2.1 智能传感器网络物理拓扑规划问题 | 第52-53页 |
| 3.2.2 传感器网络逻辑拓扑规划问题 | 第53页 |
| 3.3 传感器网络双层规划模型求解 | 第53-58页 |
| 3.3.1 用于求解逻辑拓扑优化问题的遗传算法 | 第54-57页 |
| 3.3.2 用于求解逻辑拓扑优化问题的算法 | 第57-58页 |
| 3.4 传感器网络优化方法在列车监控网络中的应用 | 第58-61页 |
| 3.4.1 算法有效性验证算例 | 第58-60页 |
| 3.4.2 城轨列车传感器网络优化算例 | 第60-61页 |
| 3.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 4 基于非对称协商博弈论的传感器网络资源分配方法 | 第62-72页 |
| 4.1 引言 | 第62-63页 |
| 4.2 考虑最低需求的传感器网络资源分配系统模型 | 第63-68页 |
| 4.2.1 交通传感器网络中无线传输系统概述 | 第63-64页 |
| 4.2.2 纳什协商博弈与非对称纳什议价解 | 第64-65页 |
| 4.2.3 以最低需求为目标的带宽分配模型 | 第65-68页 |
| 4.3 传感器网络带宽分配问题求解算法 | 第68-70页 |
| 4.4 本章小结 | 第70-72页 |
| 5 用于城轨列车安全监控的感知系统 | 第72-98页 |
| 5.1 系统简介 | 第73-74页 |
| 5.2 城轨列车感知系统功能 | 第74-78页 |
| 5.3 城轨列车感知系统架构 | 第78-87页 |
| 5.3.1 车载大容量传感器网络 | 第79-84页 |
| 5.3.2 车地移动传输网络 | 第84-87页 |
| 5.4 城轨列车通信网络实验平台 | 第87-96页 |
| 5.4.1 平台功能 | 第88-90页 |
| 5.4.2 平台结构 | 第90-91页 |
| 5.4.3 平台模拟试验及测试结果分析 | 第91-96页 |
| 5.5 本章小结 | 第96-98页 |
| 6 用于道路交通的车型感知识别系统 | 第98-118页 |
| 6.1 引言 | 第98-100页 |
| 6.2 传感器网络在车型识别中的应用方法 | 第100-103页 |
| 6.3 车型识别过程中的数据模型 | 第103-107页 |
| 6.3.1 数据分割与筛选 | 第103-104页 |
| 6.3.2 车型匹配模型 | 第104-106页 |
| 6.3.3 基于网络的车型特征融合方法 | 第106-107页 |
| 6.4 网络化车型特征识别实验 | 第107-115页 |
| 6.4.1 传感器网络内信号处理实验 | 第107-111页 |
| 6.4.2 车型分类样本库规模确定方法 | 第111-114页 |
| 6.4.3 基于传感器网络的多传感器重识别实验 | 第114-115页 |
| 6.5 本章小结 | 第115-118页 |
| 7 总结与展望 | 第118-122页 |
| 7.1 主要研究结论 | 第118-119页 |
| 7.2 主要创新点 | 第119-120页 |
| 7.3 研究展望 | 第120-122页 |
| 参考文献 | 第122-130页 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第130-134页 |
| 学位论文数据集 | 第134页 |
