| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 主要符号表 | 第17-18页 |
| 1 绪论 | 第18-32页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第18-20页 |
| 1.2 交通感知技术研究进展 | 第20-29页 |
| 1.2.1 交通感知技术演进及发展趋势 | 第20-25页 |
| 1.2.2 移动群智感知研究进展 | 第25-28页 |
| 1.2.3 交通大数据特征及优化感知研究的意义 | 第28-29页 |
| 1.3 本文主要研究内容与思路 | 第29-32页 |
| 2 基于无线传感器网络的车辆监督算法 | 第32-64页 |
| 2.1 引言 | 第32-33页 |
| 2.2 基于自适应阈值模型的车辆检测算法 | 第33-39页 |
| 2.2.1 信号处理 | 第33-35页 |
| 2.2.2 自适应阂值模型 | 第35-36页 |
| 2.2.3 检测状态机 | 第36-38页 |
| 2.2.4 算法性能分析 | 第38-39页 |
| 2.3 基于信号相关性分析的车辆速度估计 | 第39-47页 |
| 2.3.1 基于信号相关性的时间差测量 | 第39-43页 |
| 2.3.2 信号叠加干扰处理 | 第43-45页 |
| 2.3.3 基于主动补偿的时钟同步算法 | 第45-46页 |
| 2.3.4 速度估计算法框架 | 第46-47页 |
| 2.4 车辆分类 | 第47-57页 |
| 2.4.1 网络拓扑 | 第48-50页 |
| 2.4.2 车辆长度估计算法 | 第50-52页 |
| 2.4.3 基于神经网络的车辆分类算法 | 第52-57页 |
| 2.5 实验结果与分析 | 第57-63页 |
| 2.6 小结 | 第63-64页 |
| 3 基于传感器网络的路段交通流数据采集及信号控制优化 | 第64-90页 |
| 3.1 引言 | 第64-65页 |
| 3.2 交通流理论及相关的研究 | 第65-72页 |
| 3.2.1 交通流理论研究进展 | 第65-66页 |
| 3.2.2 宏观连续性交通流模型 | 第66-69页 |
| 3.2.3 交通方程近似解 | 第69-72页 |
| 3.3 基于传感器网络的交通流参数检测模型和算法 | 第72-81页 |
| 3.3.1 交通流参数采集的观测模型 | 第72-74页 |
| 3.3.2 传感器网络拓扑 | 第74-77页 |
| 3.3.3 基于卡尔曼滤波的交通流参数检测算法 | 第77-81页 |
| 3.4 基于传感器网络的拥堵评估及在信号控制中的应用 | 第81-86页 |
| 3.4.1 幽灵交通及阻塞波传播模型 | 第82页 |
| 3.4.2 拥堵因子及交通拥堵状况的量化分析 | 第82-85页 |
| 3.4.3 基于拥堵状态的交通流自协商控制算法 | 第85-86页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第86-89页 |
| 3.6 小结 | 第89-90页 |
| 4 优化感知模型及传感器数据集选择问题研究 | 第90-115页 |
| 4.1 引言 | 第90-91页 |
| 4.2 交通检测中的优化感知问题 | 第91-93页 |
| 4.2.1 城市交通大数据的优化感知研究 | 第91-92页 |
| 4.2.2 传感器位置问题研究进展 | 第92-93页 |
| 4.3 交通流参数采集中的传感器节点位置优化问题 | 第93-103页 |
| 4.3.1 参与式感知模型及传感器网络拓扑 | 第93-95页 |
| 4.3.2 路段逻辑模型 | 第95-98页 |
| 4.3.3 基于信息熵的感知质量建模 | 第98-101页 |
| 4.3.4 优化模型和约束条件 | 第101-103页 |
| 4.4 基于贝叶斯优化的最优位置选择算法 | 第103-108页 |
| 4.4.1 贝叶斯优化算法 | 第103-105页 |
| 4.4.2 适应度因子 | 第105-107页 |
| 4.4.3 求解步骤及算法实现 | 第107-108页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第108-114页 |
| 4.6 小结 | 第114-115页 |
| 5 网络交通流参与式感知中的数据集选择优化算法 | 第115-145页 |
| 5.1 引言 | 第115-116页 |
| 5.2 参与式感知在交通参数采集中的应用 | 第116-119页 |
| 5.2.1 车联网在交通监控中的研究进展 | 第116-117页 |
| 5.2.2 问题及相关的工作 | 第117-119页 |
| 5.3 基于优化选择的数据采集算法 | 第119-129页 |
| 5.3.1 传感器网络动态拓扑建模 | 第119-123页 |
| 5.3.2 不确定性分析 | 第123-125页 |
| 5.3.3 时变网络优化模型 | 第125-127页 |
| 5.3.4 基于蚁群算法的数据集选择约束优化 | 第127-129页 |
| 5.4 感知反馈的数据采集和传输优化研究 | 第129-138页 |
| 5.4.1 参与式感知中的交通数据传输问题 | 第129-130页 |
| 5.4.2 交通数据采集网络模型 | 第130-133页 |
| 5.4.3 一种基于因特网的传输控制协议 | 第133-136页 |
| 5.4.4 基于反馈的数据采集优化模型 | 第136-138页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第138-144页 |
| 5.6 小结 | 第144-145页 |
| 6 总结与展望 | 第145-147页 |
| 6.1 本文的工作总结 | 第145页 |
| 6.2 本文的创新点 | 第145-146页 |
| 6.3 今后的研究展望 | 第146-147页 |
| 参考文献 | 第147-156页 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目及科研成果 | 第156-158页 |
| 致谢 | 第158-159页 |
| 作者简介 | 第159页 |