| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 本文研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 车联网的国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 垂直切换技术的国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 车联网中的垂直切换相关技术 | 第15-24页 |
| 2.1 车联网中的无线接入技术 | 第15-16页 |
| 2.1.1 LTE技术 | 第15-16页 |
| 2.1.2 WLAN技术 | 第16页 |
| 2.2 垂直切换技术 | 第16-18页 |
| 2.2.1 垂直切换的分类 | 第16-17页 |
| 2.2.2 垂直切换的过程 | 第17-18页 |
| 2.3 车联网中现有垂直切换算法的分析 | 第18-21页 |
| 2.4 车联网中的算法性能指标 | 第21-22页 |
| 2.5 模糊层次分析法和TOPSIS算法 | 第22-23页 |
| 2.5.1 模糊层次分析法 | 第22页 |
| 2.5.2 TOPSIS算法 | 第22-23页 |
| 2.6 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 车辆高速移动场景下垂直切换算法的改进 | 第24-40页 |
| 3.1 场景分析及现存算法问题 | 第24-25页 |
| 3.1.1 场景分析 | 第24页 |
| 3.1.2 现存算法问题 | 第24-25页 |
| 3.2 基于模糊层次分析和TOPSIS的垂直切换算法 | 第25-34页 |
| 3.2.1 预筛选模型 | 第25-26页 |
| 3.2.2 基于模糊层次分析法的属性权重分析 | 第26-32页 |
| 3.2.3 基于TOPSIS的最佳网络判决 | 第32-34页 |
| 3.3 仿真与结果分析 | 第34-39页 |
| 3.3.1 仿真场景 | 第34-35页 |
| 3.3.2 结果与分析 | 第35-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 车辆聚集场景下垂直切换算法的改进 | 第40-54页 |
| 4.1 场景分析及现存算法问题 | 第40-41页 |
| 4.1.1 场景分析 | 第40页 |
| 4.1.2 现存算法问题 | 第40-41页 |
| 4.2 TOPSIS算法的改进 | 第41-45页 |
| 4.2.1 改进马氏距离 | 第41-42页 |
| 4.2.2 灰色关联度分析 | 第42-43页 |
| 4.2.3 基于改进马氏距离的灰色TOPSIS算法 | 第43-45页 |
| 4.3 基于模糊层次分析和MG-TOPSIS的垂直切换算法 | 第45-46页 |
| 4.4 仿真结果与分析 | 第46-52页 |
| 4.4.1 仿真场景 | 第46页 |
| 4.4.2 结果与分析 | 第46-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 攻读学位期间发表的学术成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
