车联网系统中云端的算法研究与车载终端的软件实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本论文的研究内容 | 第13页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 车联网理论与最短路径算法的研究综述 | 第15-27页 |
| 2.1 车联网架构 | 第15-17页 |
| 2.1.1 车载终端需求与设计 | 第16-17页 |
| 2.1.2 云端需求与设计 | 第17页 |
| 2.2 最短路径定义 | 第17-18页 |
| 2.2.1 图的定义 | 第18页 |
| 2.2.2 最短路径的定义 | 第18页 |
| 2.3 最短路径问题的分类 | 第18-20页 |
| 2.3.1 按问题类型分类 | 第19页 |
| 2.3.2 按网络特征分类 | 第19-20页 |
| 2.3.3 按解决技术分类 | 第20页 |
| 2.4 最短路径算法的搜索策略 | 第20-23页 |
| 2.4.1 深度优先搜索 | 第21页 |
| 2.4.2 广度优先搜索 | 第21-22页 |
| 2.4.3 两种搜索方式对比分析 | 第22-23页 |
| 2.5 两种经典最短路径算法的比较分析 | 第23-26页 |
| 2.5.1 Dijkstra算法 | 第23-25页 |
| 2.5.2 Floyd算法 | 第25页 |
| 2.5.3 两种最短路径算法的比较 | 第25-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 城市路网特征分析 | 第27-39页 |
| 3.1 城市道路的属性 | 第27页 |
| 3.2 城市路网的两种模型 | 第27-28页 |
| 3.3 城市道路的拓扑结构分析 | 第28-31页 |
| 3.4 经纬度处理 | 第31-35页 |
| 3.4.1 处理路段的经纬度 | 第31-32页 |
| 3.4.2 处理节点的经纬度 | 第32-35页 |
| 3.5 统计路段长度 | 第35-37页 |
| 3.6 统计路段节点数目比 | 第37-38页 |
| 3.7 道路特征总结 | 第38页 |
| 3.8 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 最短路径算法的优化与验证 | 第39-63页 |
| 4.1 存储优化方式 | 第39-43页 |
| 4.2 椭圆限制搜索区域算法 | 第43-49页 |
| 4.2.1 椭圆限制搜索区域范围确定 | 第45-48页 |
| 4.2.2 椭圆搜索算法的性能分析 | 第48-49页 |
| 4.2.3 算法的实现方法 | 第49页 |
| 4.3 矩形限制搜索区域算法 | 第49-53页 |
| 4.3.1 矩形限制搜索区域的范围确定 | 第50-52页 |
| 4.3.2 矩形搜索算法的性能分析 | 第52-53页 |
| 4.3.3 算法的实现方法 | 第53页 |
| 4.4 两种限制搜索区域算法的比较 | 第53-56页 |
| 4.4.1 算法的有效性比较 | 第53-55页 |
| 4.4.2 算法的可靠性比较 | 第55-56页 |
| 4.4.3 算法比较总结 | 第56页 |
| 4.5 算法的验证 | 第56-62页 |
| 4.5.1 椭圆算法性能验证 | 第56-59页 |
| 4.5.2 矩形算法性能验证 | 第59-62页 |
| 4.5.3 优化算法的有效性能对比 | 第62页 |
| 4.6 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 车载终端的软件设计 | 第63-72页 |
| 5.1 车载智能终端的硬件构成 | 第63页 |
| 5.2 车载终端的软件设计 | 第63-71页 |
| 5.2.1 Android系统及其开发环境简介 | 第63-67页 |
| 5.2.2 软件结构 | 第67-69页 |
| 5.2.3 车载终端数据库 | 第69页 |
| 5.2.4 部分主要方法的代码 | 第69-71页 |
| 5.3 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 全文总结 | 第72页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
