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基于時(shí)間權(quán)重的IDNC車載自組織網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分發(fā)策略的研究

發(fā)布時(shí)間:2023-07-29 07:14
  車載自組織網(wǎng)絡(luò)(VANET,Vehicular Ad-hoc Network)是傳統(tǒng)的移動(dòng)自組織網(wǎng)絡(luò)(MANET,Mobile Ad-hoc network)在交通道路上的應(yīng)用,也是一種特殊的移動(dòng)自組織網(wǎng)絡(luò)。車載網(wǎng)根據(jù)通信方式分為V2I(Vehicle to Infrastructures)和V2V(Vehicle to Vehicle)這兩種通信方法。論文考慮使用即時(shí)譯碼網(wǎng)絡(luò)編碼技術(shù)(IDNC,Instantly Decodable Network Coding)減小V2I和V2V傳輸時(shí)延,并對(duì)無(wú)線鏈路信息的傳輸能力進(jìn)行分析研究,具體內(nèi)容如下。研究基于IDNC的V2I通信方式。在V2I通信中,車輛節(jié)點(diǎn)與路側(cè)單元(RSU,Road Side Unit)之間通信時(shí),針對(duì)RSU對(duì)車輛節(jié)點(diǎn)發(fā)來(lái)的不同請(qǐng)求消息如何去分發(fā)處理,提出了基于時(shí)間權(quán)重的編碼發(fā)送方式,這種編碼方式使用即時(shí)譯碼網(wǎng)絡(luò)編碼(IDNC)方法,并根據(jù)請(qǐng)求的緊急狀況響應(yīng)信息,使用最大團(tuán)算法解決信息傳輸問(wèn)題。它們的結(jié)合和使用,提升系統(tǒng)響應(yīng)性能。并討論無(wú)線鏈路信息傳輸?shù)目煽啃詥?wèn)題,對(duì)鏈路信息傳輸?shù)哪芰M(jìn)行分析,使用增益衡量系統(tǒng)傳輸性能。...

【文章頁(yè)數(shù)】:62 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
abstract
專用術(shù)語(yǔ)注釋表
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文的組織結(jié)構(gòu)
第二章 車載自組織網(wǎng)絡(luò)
    2.1 車載自組織網(wǎng)絡(luò)概述
        2.1.1 體系結(jié)構(gòu)
        2.1.2 通信方式和特征
        2.1.3 研究難點(diǎn)
        2.1.4 物理層
        2.1.5 MAC層
    2.2 發(fā)送路由方式
        2.2.1 發(fā)送方式
        2.2.2 路由協(xié)議
        2.2.3 編碼方法
    2.3 應(yīng)用
        2.3.1 安全應(yīng)用
        2.3.2 改善駕駛
        2.3.3 資訊娛樂(lè)
    2.4 本章小結(jié)
第三章 V2I中基于時(shí)間權(quán)重的IDNC數(shù)據(jù)分發(fā)方法
    3.1 引言
    3.2 問(wèn)題引入
        3.2.1 具體內(nèi)容
        3.2.2 解決方案
    3.3 構(gòu)建模型及分析
        3.3.1 實(shí)施方略和處理方式
        3.3.2 探究過(guò)程
    3.4 無(wú)線鏈路分析
    3.5 仿真結(jié)果和分析
    3.6 本章小結(jié)
第四章 V2V中基于時(shí)間權(quán)重的新型圖論算法研究
    4.1 問(wèn)題引入
    4.2 系統(tǒng)模型
    4.3 解決方法
    4.4 模型分析
        4.4.1 傳統(tǒng)圖論方法
        4.4.2 新型圖論算法
        4.4.3 最大權(quán)重團(tuán)查找算法
    4.5 反饋信息丟失研究
        4.5.1 反饋模式
        4.5.2 ML估計(jì)規(guī)則
        4.5.3 基于ML的部分圖更新算法
    4.6 仿真分析
    4.7 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 內(nèi)容總結(jié)
    5.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間申請(qǐng)的專利
致謝



本文編號(hào):3837790

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