基于云計(jì)算的車輛自組網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析

前言
第1章利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建智能交通環(huán)境方法探索1
1.1簡(jiǎn)介1
1.2研究成果4
1.3研究目標(biāo)5
1.4技術(shù)路徑9
1.5實(shí)施細(xì)節(jié)和結(jié)果13
1.6結(jié)論和未來(lái)工作16
參考文獻(xiàn)17
第2章Ad-Hoc網(wǎng)絡(luò)的地域群播路由協(xié)議：比較分析和現(xiàn)存問(wèn)題20
2.1簡(jiǎn)介20
2.2Ad-Hoc網(wǎng)絡(luò)中的地域群播（Geocasting）21
2.3Geocast路由協(xié)議比較33
2.4新協(xié)議設(shè)計(jì)的未來(lái)方向35
2.5結(jié)論36
參考文獻(xiàn)37
第3章基于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)路由協(xié)議評(píng)估印度城市車輛交通場(chǎng)景中緊急信息的
傳播40
3.1簡(jiǎn)介40
3.2背景信息和相關(guān)研究41
3.3VANET體系結(jié)構(gòu)42
3.4VANET的通信模型42
3.5VANET無(wú)線接入標(biāo)準(zhǔn)43
3.6VANET應(yīng)用45
3.7VANET的路由協(xié)議46
3.8交通代理CBR50
3.9使用的研究方法50
3.10結(jié)論58
參考文獻(xiàn)58
基于云計(jì)算的車輛自組網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析
目錄
第4章VANET與物聯(lián)網(wǎng)的多種應(yīng)用綜述
64
4.1簡(jiǎn)介64
4.2相關(guān)工作65
4.3物聯(lián)網(wǎng)66
4.4VANET模型概述68
4.5結(jié)論73
參考文獻(xiàn)73
第5章異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中垂直切換的兩階段非合作博弈模型76
5.1簡(jiǎn)介76
5.2相關(guān)研究78
5.3垂直切換79
5.4博弈論81
5.5垂直切換的兩階段非合作博弈模型83
5.6模擬和結(jié)果分析88
5.7結(jié)論92
參考文獻(xiàn)92
第6章網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)管理的模糊多準(zhǔn)則決策方法95
6.1簡(jiǎn)介95
6.2相關(guān)研究96
6.3網(wǎng)絡(luò)安全97
6.4網(wǎng)絡(luò)通信中的安全風(fēng)險(xiǎn)99
6.5研究方法105
6.6網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)因素評(píng)估107
6.7結(jié)論109
參考文獻(xiàn)110
第7章軟件定義的車輛自組網(wǎng)：一種理論方法116
7.1簡(jiǎn)介116
7.2軟件定義網(wǎng)絡(luò)119
7.3VANET中的軟件定義網(wǎng)絡(luò)（SD-VANET）122
7.4SD-VANET路由125
7.5SD-VANET中的安全問(wèn)題127
7.6SD-VANET新興技術(shù)128
7.7SD-VANET的挑戰(zhàn)130
7.8結(jié)論131
參考文獻(xiàn)131
第8章利用車輛傳感器網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行車輛監(jiān)控和監(jiān)測(cè)136
8.1簡(jiǎn)介136
8.2車輛監(jiān)測(cè)中的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)：文獻(xiàn)綜述
137
8.3車輛無(wú)線技術(shù)的數(shù)據(jù)聚合和融合
138
8.4智能無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)在車載傳感器網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用
140
8.5無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)在車輛監(jiān)控方面的局限性
147
8.6總結(jié)
147
8.7后續(xù)研究方向
147
參考文獻(xiàn)150
第9章車載延遲容忍網(wǎng)絡(luò)中的路由比較分析158
9.1簡(jiǎn)介158
9.2VDTN概述159
9.3仿真與結(jié)果163
9.4未來(lái)研究方向166
9.5結(jié)論167
參考文獻(xiàn)167
第10章使用整流天線進(jìn)行無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)的能量收集170
10.1簡(jiǎn)介170
10.2相關(guān)研究171
10.3方法和概念172
10.4HFSS模擬181
10.5ADS模擬186
10.6結(jié)論189
參考文獻(xiàn)190
第11章云計(jì)算技術(shù)191
11.1云計(jì)算191
11.2云實(shí)體191
11.3云部署模型192
11.4云服務(wù)交付模型193
11.5云計(jì)算對(duì)實(shí)體的好處194
11.6云計(jì)算特點(diǎn)194
11.7云計(jì)算挑戰(zhàn)195
11.8云計(jì)算屬性197
11.9云安全198
11.10云攻擊200
11.11什么是電子商務(wù)202
11.12電子商務(wù)面臨的問(wèn)題203
11.13面向電子商務(wù)的云計(jì)算203
參考文獻(xiàn)206
1.2.2人機(jī)交互4
1.2.3一種用于V2X通信的安全證書管理系統(tǒng)4
1.2.4V2V車輛安全通信5
1.2.5車輛與基礎(chǔ)設(shè)施通信6
1.2.6車輛與行人的安全系統(tǒng)6
1.2.75.9GHz頻段共享6
1.2.8高效高保真的DSRC仿真7
1.2.9車聯(lián)網(wǎng)在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用7
第2章定位8
2.1簡(jiǎn)介8
2.1.1動(dòng)機(jī)8
2.1.2智能交通系統(tǒng)定位的要求8
2.2GNSS原則9
2.2.1什么是GPS9
2.2.2三邊測(cè)量和三角測(cè)量的定義9
2.2.3GPS定位的基本操作10
2.2.4GPS的體系結(jié)構(gòu)11
2.2.5其他GNSS14
2.2.6定位系統(tǒng)的性能15
2.2.7更多資源15
2.3應(yīng)用于車輛的基本GNSS定位15
2.3.1汽車結(jié)構(gòu)中的定位裝置16
2.3.2通信協(xié)議的定位規(guī)定16
2.3.3在車聯(lián)網(wǎng)中定位數(shù)據(jù)流17
2.4GNSS性能和高精度方法20
2.4.1概念20
2.4.2誤差31
2.4.3通過(guò)高精度方法進(jìn)行誤差校正33
2.4.4更多資源35
2.5多傳感器融合的穩(wěn)定和精確定位35
2.5.1概念35
2.5.2傳感器36
2.5.3算法38
2.6結(jié)論45
2.7參考文獻(xiàn)45
智能交通系統(tǒng)中的網(wǎng)聯(lián)車輛
目錄
第3章人機(jī)交互47
3.1簡(jiǎn)介47
3.2什么是HMI？為什么它很重要？47
3.3高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)的人機(jī)交互49
3.4與HMI相關(guān)的生理和認(rèn)知因素51
3.4.1人類感官51
3.4.2人類本能和后天反應(yīng)54
3.4.3認(rèn)知工作54
3.4.4多模態(tài)HMI和空間匹配55
3.5網(wǎng)聯(lián)車輛和HMI56
3.5.1安全應(yīng)用例證:交叉口移動(dòng)輔助56
3.5.2減少警告數(shù)量59
3.5.3驗(yàn)證警告的有效性60
3.6結(jié)論62
3.7參考文獻(xiàn)63
第4章V2X通信的安全證書管理系統(tǒng)67
4.1介紹67
4.2V2X通信安全系統(tǒng)的要求67
4.3安全證書管理系統(tǒng)的概念68
4.3.1概述69
4.3.2組件70
4.3.3組織分離72
4.3.4SCMS用例73
4.4關(guān)于SCMS概念替代方案的討論83
4.4.1對(duì)稱密鑰管理83
4.4.2PKI解決方案83
4.4.3組簽名84
4.4.4基于車輛的安全系統(tǒng)86
4.5結(jié)論90
4.6致謝90
4.7參考文獻(xiàn)90
第5章V2V安全通信92
5.1V2V概述92
5.2NHTSA的V2V NPRM93
5.2.1傳輸要求93
5.2.2V2V基本安全信息94
5.2.3V2V通信中的安全和隱私96
5.3DSRC協(xié)議棧和底層標(biāo)準(zhǔn)97
5.4系統(tǒng)架構(gòu)98
5.5V2V安全應(yīng)用的程序流程和所需組件99
5.5.1路徑記錄100
5.5.2宿主車輛路徑預(yù)測(cè)（HVPP）101
5.5.3目標(biāo)分類（TC）102
5.6V2V安全應(yīng)用111
5.6.1前方碰撞警告（FCW）111
5.6.2電子緊急制動(dòng)燈（EEBL）112