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汽车协同驾驶中的专用短程通信与辅助控制研究

提要第4-5页
摘要第5-7页
abstract第7-8页
第1章 绪论第12-30页
    1.1 研究背景与意义第12-18页
        1.1.1 专用短程通信的背景与意义第13-15页
        1.1.2 汽车辅助控制的背景与意义第15-18页
    1.2 国内外研究现状第18-25页
        1.2.1 专用短程通信的研究现状第18-22页
        1.2.2 汽车辅助控制的研究现状第22-25页
    1.3 本文的主要研究工作第25-27页
    1.4 论文的组织结构第27-30页
第2章 基于改进NLMS自适应滤波器的DSRC系统滤波时延补偿方法第30-52页
    2.1 引言第30-31页
    2.2 专用短程通信(DSRC)协议第31-35页
        2.2.1 DSRC协议概述第32-33页
        2.2.2 DSRC物理层第33页
        2.2.3 DSRC数据链路层第33-35页
        2.2.4 DSRC应用层第35页
    2.3 基于改进NLMS自适应滤波时延补偿方法第35-47页
        2.3.1 有限冲激响应(FIR)滤波器第36-40页
        2.3.2 改进的归一化最小均方(NLMS)滤波方法第40-46页
        2.3.3 滤波时延补偿方法第46-47页
    2.4 实验与分析第47-51页
        2.4.1 实验设计第47-48页
        2.4.2 结果分析第48-51页
    2.5 本章小结第51-52页
第3章 基于MU-MIMO波束赋形的WAVE系统误码率优化方法第52-80页
    3.1 引言第52-53页
    3.2 车载环境无线接入(WAVE)第53-61页
        3.2.1 概述第53-56页
        3.2.2 IEEE802.11P协议标准第56-57页
        3.2.3 IEEE1609协议簇第57-61页
    3.3 IEEE802.11P与IEEE802.11AC协议特性比较第61-65页
        3.3.1 IEEE802.11P与IEEE802.11AC协议物理层特性比较第61-64页
        3.3.2 IEEE802.11P与IEEE802.11AC协议MAC层特性比较第64-65页
    3.4 MU-MIMO波束赋形在WAVE中的应用第65-72页
        3.4.1 多用户多输入多输出(MU-MIMO)技术在WAVE中的应用第66-69页
        3.4.2 MU-MIMO波束赋形在WAVE中的应用第69-72页
    3.5 实验与分析第72-77页
        3.5.1 实验设计第72-73页
        3.5.2 结果分析第73-77页
    3.6 本章小结第77-80页
第4章 基于改进CAS算法的CACC系统控制性能优化第80-98页
    4.1 引言第80-81页
    4.2 协同自适应巡航控制(CACC)系统第81-83页
    4.3 PID控制器第83-85页
    4.4 改进的混沌蚁群(CAS)算法第85-89页
        4.4.1 混沌蚁群算法第86-88页
        4.4.2 改进的混沌蚁群算法第88-89页
    4.5 基于改进CAS算法的CACC系统PID控制器优化方法第89-92页
        4.5.1 基于改进CAS算法的CACC系统PID控制器优化方法第89-90页
        4.5.2 车辆间安全距离判断方法第90-92页
    4.6 实验与分析第92-97页
        4.6.1 实验设计第92-93页
        4.6.2 结果分析第93-97页
    4.7 本章小结第97-98页
第5章 基于改进PSO算法的CCA系统控制性能优化第98-114页
    5.1 引言第98-99页
    5.2 协同碰撞避免(CCA)系统第99-100页
    5.3 改进的粒子群(PSO)算法第100-103页
        5.3.1 粒子群算法第100-102页
        5.3.2 改进的粒子群算法第102-103页
    5.4 基于改进粒子群算法的CCA系统PID控制器优化方法第103-105页
        5.4.1 基于改进PSO算法的PID控制器参数整定第103-104页
        5.4.2 车辆碰撞避免策略判断方法第104-105页
    5.5 实验与分析第105-113页
        5.5.1 实验设计第105-106页
        5.5.2 结果分析第106-113页
    5.6 本章小结第113-114页
第6章 总结与展望第114-116页
    6.1 工作总结第114-115页
    6.2 下一步的工作展望第115-116页
参考文献第116-126页
作者简介及在学期间所取得的科研成果第126-128页
致谢第128页

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