| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-28页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-21页 |
| 1.1.1 车联网系统概述 | 第14-16页 |
| 1.1.2 车联网中的大数据流处理问题 | 第16-18页 |
| 1.1.3 事件驱动体系结构和事件处理语言 | 第18-19页 |
| 1.1.4 交通监控系统 | 第19-21页 |
| 1.2 研究意义与所面临的挑战 | 第21-23页 |
| 1.3 本文研究工作的体系框架和主要贡献 | 第23-26页 |
| 1.3.1 本文研究工作的体系框架 | 第23-25页 |
| 1.3.2 本文研究工作的主要贡献 | 第25-26页 |
| 1.4 论文的章节安排 | 第26-28页 |
| 第二章 相关研究现状及预备知识 | 第28-40页 |
| 2.1 相关研究现状 | 第28-33页 |
| 2.1.1 时空事件模型及事件处理语言研究现状 | 第28-30页 |
| 2.1.2 事件流处理模型及方法研究现状 | 第30页 |
| 2.1.3 事件流分布式处理方法研究现状 | 第30-31页 |
| 2.1.4 公交车监控系统研究现状 | 第31-32页 |
| 2.1.5 非确定事件模型及非确定事件处理语言研究现状 | 第32-33页 |
| 2.2 预备知识 | 第33-38页 |
| 2.2.1 Petri网相关知识 | 第33-35页 |
| 2.2.2 随机Petri网相关知识 | 第35-36页 |
| 2.2.3 排队论相关知识 | 第36-38页 |
| 2.3 本章小结 | 第38-40页 |
| 第三章 面向车联网的时空事件处理语言STEP | 第40-64页 |
| 3.1 事件驱动体系结构的车联网系统中的时空事件模型 | 第40-48页 |
| 3.1.1 车联网系统中的时空数据模型 | 第40-46页 |
| 3.1.2 车联网系统中的时空事件实例模型 | 第46-48页 |
| 3.2 面向车联网的时空事件处理语言STEP | 第48-55页 |
| 3.2.1 STEP语言的语法 | 第48-50页 |
| 3.2.2 STEP语言的操作语义 | 第50-55页 |
| 3.3 STEP语言的指称语义 | 第55-57页 |
| 3.4 STEP语言的语义一致性 | 第57-61页 |
| 3.5 相关研究工作比较 | 第61-63页 |
| 3.6 本章小结 | 第63-64页 |
| 第四章 基于Petri网模型的车联网时空事件流处理方法 | 第64-90页 |
| 4.1 STEP语句对应的事件流Petri网处理模型 | 第64-69页 |
| 4.2 STEP语句的时空事件流Petri网处理模型的结构性质 | 第69-75页 |
| 4.2.1 STEP语句的Petri网处理模型的关联矩阵 | 第69-71页 |
| 4.2.2 STEP语句的Petri网处理模型的结构性质 | 第71-75页 |
| 4.3 车联网时空事件流处理程序及其动态性能 | 第75-88页 |
| 4.3.1 车联网时空事件流处理程序的核心算法 | 第75-77页 |
| 4.3.2 车联网时空事件流处理程序的排队论模型 | 第77-78页 |
| 4.3.3 车联网时空事件流处理程序实例动态性能分析 | 第78-84页 |
| 4.3.4 事件流处理程序实例动态性能仿真实验与结果分析 | 第84-88页 |
| 4.4 相关研究工作比较 | 第88-89页 |
| 4.5 本章小结 | 第89-90页 |
| 第五章 车联网时空事件流的多维QoS分布式处理方法 | 第90-114页 |
| 5.1 车联网大规模时空事件流分布式处理系统体系框架 | 第91-93页 |
| 5.2 车联网大规模时空事件流分布式处理任务模型 | 第93-95页 |
| 5.3 车联网分布式计算资源多维QoS模型 | 第95-100页 |
| 5.3.1 车联网分布式计算资源间的可靠度模型 | 第96-97页 |
| 5.3.2 车联网分布式计算资源的多维QoS拓扑结构图模型 | 第97-100页 |
| 5.4 基于不同用户偏好的多维QoS改进HEFT调度算法 | 第100-111页 |
| 5.4.1 构造任务优先级列表算法 | 第101-102页 |
| 5.4.2 为任务列表分配计算资源算法 | 第102-106页 |
| 5.4.3 算例分析 | 第106-111页 |
| 5.5 相关研究工作比较 | 第111-112页 |
| 5.6 本章小结 | 第112-114页 |
| 第六章 应用案例：基于时空事件的公交车动态监控原型系统 | 第114-134页 |
| 6.1 应用案例背景及原型系统概述 | 第114-116页 |
| 6.1.1 北京市第1路公交车线路概况 | 第115页 |
| 6.1.2 公交车动态监控原型系统概述 | 第115-116页 |
| 6.2 基于STeC/STEP的公交车动态监控策略 | 第116-121页 |
| 6.2.1 基于STeC语言的公交车辆行为规范 | 第116-118页 |
| 6.2.2 基于STEP语言的公交车违规行为事件处理语句 | 第118-120页 |
| 6.2.3 基于STeC/STEP的公交车动态监控策略 | 第120-121页 |
| 6.3 基于STeC/STEP的公交车动态监控原型系统的设计与实现 | 第121-126页 |
| 6.3.1 基于AADL的公交车动态监控原型系统体系结构设计 | 第121-124页 |
| 6.3.2 时空事件流处理引擎STEPEngine的设计与实现 | 第124-126页 |
| 6.4 基于STeC/STEP的公交车动态监控原型系统仿真实验 | 第126-132页 |
| 6.5 相关研究工作比较 | 第132-133页 |
| 6.6 本章小结 | 第133-134页 |
| 第七章 车联网非确定时空事件处理语言PSTEP | 第134-160页 |
| 7.1 车联网中非确定时空事件的可能世界模型 | 第134-138页 |
| 7.2 车联网非确定时空事件处理语言PSTEP | 第138-154页 |
| 7.2.1 PSTEP语言的语法 | 第138-141页 |
| 7.2.2 PSTEP语言的操作语义 | 第141-147页 |
| 7.2.3 PSTEP语言的指称语义 | 第147-149页 |
| 7.2.4 PSTEP语言的语义一致性 | 第149-154页 |
| 7.3 车联网非确定时空事件流的可能区间和可能比 | 第154-158页 |
| 7.3.1 车联网非确定时空事件流的可能区间 | 第154-157页 |
| 7.3.2 车联网非确定时空事件的可能比 | 第157-158页 |
| 7.4 相关研究工作比较 | 第158-159页 |
| 7.5 本章小结 | 第159-160页 |
| 第八章 总结与展望 | 第160-164页 |
| 8.1 本文工作总结 | 第160-161页 |
| 8.2 论文的不足之处与未来工作展望 | 第161-164页 |
| 参考文献 | 第164-174页 |
| 攻读博士学位期间发表论文 | 第174页 |
| 参与的科研项目 | 第174-176页 |
| 致谢 | 第176页 |
