基于轨迹数据的车联网交通管控机制设计与验证
| 摘要 | 第6-7页 |
| 英文摘要 | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 车联网概述 | 第13-14页 |
| 1.2 论文主要工作 | 第14-15页 |
| 1.3 相关工作介绍 | 第15-17页 |
| 1.3.1 交通灯控制方法 | 第15-16页 |
| 1.3.2 车辆导航 | 第16-17页 |
| 1.4 实验工具介绍 | 第17-19页 |
| 1.4.1 SUMO简介 | 第17-18页 |
| 1.4.2 NS3简介 | 第18-19页 |
| 1.4.3 SUMO与NS3的结合 | 第19页 |
| 1.5 论文结构 | 第19-21页 |
| 第二章 车辆轨迹数据处理及预测 | 第21-36页 |
| 2.1 交通道路网络建模 | 第21-22页 |
| 2.2 基于马尔可夫链的车辆轨迹数据处理及预测 | 第22-26页 |
| 2.2.1 马尔可夫链的基本概念 | 第22-24页 |
| 2.2.2 k步转移概率矩阵 | 第24页 |
| 2.2.3 基于马尔可夫链的轨迹预测 | 第24-26页 |
| 2.3 基于概率后缀树的车辆轨迹数据处理及预测 | 第26-32页 |
| 2.3.1 概率后缀树的基本概念 | 第26-28页 |
| 2.3.2 概率后缀树的相关定义 | 第28页 |
| 2.3.3 概率后缀树的建立 | 第28-31页 |
| 2.3.4 基于概率后缀树的轨迹预测 | 第31-32页 |
| 2.4 车辆轨迹预测的对比实验 | 第32-35页 |
| 2.4.1 实验相关参数设置 | 第33-34页 |
| 2.4.2 对比实验结果分析 | 第34-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 基于车联网的半实时交通灯协同控制 | 第36-46页 |
| 3.1 问题建模 | 第36-38页 |
| 3.2 相关参数 | 第38-40页 |
| 3.3 半实时的交通灯协同控制算法 | 第40-42页 |
| 3.4 半实时的交通灯协同控制模拟实验 | 第42-45页 |
| 3.4.1 实验场景设置 | 第42-43页 |
| 3.4.2 实验结果分析 | 第43-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于轨迹数据的车联网交通管控机制 | 第46-53页 |
| 4.1 启发式的动态路径规划算法 | 第46-51页 |
| 4.1.1 经典最短路径Dijkstra算法 | 第46-48页 |
| 4.1.2 基于车联网的动态路径规划算法 | 第48-51页 |
| 4.2 基于轨迹数据的车联网交通管控机制 | 第51-52页 |
| 4.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 实验与验证 | 第53-64页 |
| 5.1 LFBL路由协议的介绍 | 第53-55页 |
| 5.1.1 命名数据网络概述 | 第53页 |
| 5.1.2 LFBL路由协议概述 | 第53-55页 |
| 5.2 模拟实验场景构建与参数选择 | 第55-57页 |
| 5.3 车联网交通管控实验结果 | 第57-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-67页 |
| 6.1 总结 | 第64-65页 |
| 6.2 展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-74页 |
| 在学期间取得的科研成果 | 第74-75页 |
| 已发表或录用的论文 | 第74页 |
| 参与的科研课题 | 第74-75页 |
| 后记 | 第75页 |
