数据驱动的实时车联网通信算法的研究开题报告

 2021-11-20 22:59:50

1. 研究目的与意义(文献综述)

随着通信技术的发展,万物互联的时代也离我们越来越近,其中车联网被认为是物联网体系中最有产业潜力,市场需求最明确的方向之一。

其中车联网最关键的部分就是网络的搭建,即车与车(v2v),路边中转设备(v2i),车与人(c2p)的信息交互。

车联网的组成包括:端、管、云三部分,端即智能汽车和车载传感设备;管即车联网的通信技术和协议,主要包括以ieee 802.11p为基础的专用短程通信(dsrc dedicated short-range communication)技术和基于蜂窝移动通信技术的互联网汽车技术(c-v2x cell-vehicle to everything)技术。

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2. 研究的基本内容与方案

在上一节中提到的louvre路由协议中,因为广播了自身的感知的道路数据,随着车辆数量的增多,会加大车联网的负载,引起网络的拥塞。

urbancomm算法所提出的延迟混合丢失模型,对于路段的延迟和丢包是通过提前抽取车辆行驶数据,然后对每一条道路进行评估,计算得到道路期望延迟。

对于数据包在路段的传输,算法只提到了选择该路段中的最优车辆。

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3. 研究计划与安排

第1周—第3周搜集资料,撰写开题报告;

第4周—第5周论文开题;

第6周—第12周撰写论文初稿;

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4. 参考文献(12篇以上)

[1] 张文. 数据驱动的实时可靠车联网通信研究[D][2] ZHANG J, WANG F Y, WANG K, et al. Data-driven intelligent transportation system: A survey[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2011, 12(4):1624-1639.[3] 易芝玲 蜂窝车联网产业与技术[J][4] 马克.埃梅尔曼 车联网 汽车应用及其他应用 北京理工大学出版社 , 2018.03[5] 张勇 车联网低时延数据传输用户接入方案设计以及调度算法研究 上海师范大学硕士论文 2019[6] EDOGNIL, FIORE M, GLACETC. Temporal reachability in vehicular networks[C]//IEEEINFOCOM 2018-IEEE Conference on Computer Communications. IEEE. 2018:81-89.[7] WANG Y YANG E, ZHENG W, et a1. A realistic and optimized v2v communication system for taxicabs[C]//2016 IEEE 36th International Conference on Distributed Computing Systems(ICDCS).IEEE,2016:139-148.[8] 胡淼, 李建峰 车载自组织网络中基于贪婪算法的地理位置路由[J][9] 汤星峰, 徐卿钦, 马世纬 基于路径探索的车联网贪婪路由算法[J][10] 彭尚新 车联网路由选择算法研究[D][11] 朱雪田 车联网发展面向5G[J][12] 梁小满 贪婪周边无状态路由协议的改进算法[J][13] 任开明, 李纪舟, 刘玲艳, 等. 车联网通信技术发展现状及趋势研究[J] 通信技术, 2015, 48(5):507-513.[14] 黄正坤, 费宣烨. 浅谈车联网技术[J]. 科技视界, 2017(1):285-285.[15] J. Zhao and G Cao. Vadd: Vehicle-assisted data delivery in vehicle ad hoc networks[C]//Proc IEEE INFOCOM. 2006: 1-12.

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