隨著車輛數量的增長,面向車載移動特征的研究越來越重要。車輛移動性方面的研究會對多領域帶來深遠影響。通過車載移動性研究可以為車載組織網絡（Vehicular Ad-hoc NETwork,VANET）的設計帶來助益,優(yōu)化城市道路結構、降低交通擁堵,提升物流運載效率、降低能耗,提高出租車運輸效率,為自動駕駛提供支持等。本文基于實測的汽車軌跡數據,分別從特征分析和移動性預測兩個角度展開研究,旨在通過對實測數據的分析挖掘提煉出有效信息,并通過基于統(tǒng)計概率的建模方法提出更高效的車輛軌跡預測方法。主要工作及成果如下:（1）基于實測數據的車載特征分析:基于北京市出租車軌跡數據,結合以實際密度為參考的模擬基站數據分析出租車隨時間變化的空間分布規(guī)律。通過分布規(guī)律可以為面向車載終端的通信基站分布提供優(yōu)化方案;基于K-means方法對車輛軌跡進行聚類研究,并通過分析實測數據,得到出租車的客源量及城市擁堵分布,從多角度分析城市出租車營收的優(yōu)化途徑。（2）基于移動熵的車載可預測性研究:基于信息熵理論,分別對北京市和葡萄牙波爾圖市出租車數據集進行移動熵研究。通過計算隨機熵、時間不相關熵以及真熵,對兩城市車輛數據的... 

【文章來源】：北京郵電大學北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】：69 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－２車載自組織網絡模型??車載組織網絡如圖１－２示，車載自組織網絡主要包括車輛和車輛的通信，以??及車輛和道路上各種單元間的通信

的馬爾可夫過程對比的方法驗證了本預測方法的有效性。??１．５論文結構安排??本文共分為五章，文章結構如圖１－３所示，安排如下：??’問題?第一章??背景??ｍ???—■■■＿?■?■?■?■?■?——???—＿?Ｉ?■?Ｉ?■■?■?■?■??車?第二章??載??基于真實數據的車輛移動分布特性研究???１?Ｊ?ｉｉｉ?Ｌ?ｍ??）?內谷?基于信息熵的車輛移動預測性分析?數??％?第四章?Ｊ?１???基于擴散核模型的車輛移動預測?Ｐ取?????成果?ｉｉｉ??、概述??結論與展望???圖１－３論文結構安排??第一章為緒論部分，主要闡述本文章的研宄背景及選題依據。闡述了相關技??術的應用發(fā)展概況，國內外研宄情況以及技術的研宄難點。最后介紹了全文的組??織結構。??第二章主要針對實測的出租汽車數據進行分析，包括結合基站的車輛分布及??變化趨勢，以及車輛行駛模式聚類。通過對數據的分析可以指導車用無線蜂窩系??統(tǒng)的部署、城市道路規(guī)劃，及出租車行駛模式推薦等。??第三章使用信息熵的概念對車輛數據進行研究。通過將北京市和波爾圖市的??車輛軌跡進行對比，研宄兩個數據集的異同以及不同數據集中車輛的可預測性，??９??

６）采集時間：經煒度的釆集時間以年月日時分秒形式給出，平均車輛采集??就間隔為１５秒。??北京市道路拓撲圖如圖２－１：??（Ａ）?（Ｂ）??圖２－］北京市道路拓撲圖??北京市道路拓撲特點明顯，呈現環(huán)狀拓撲。以環(huán)線為主干道，結合高速公路構成??了北京道路骨架。圖２－１中（Ａ）圖為從市中心到五環(huán)的節(jié)點分布，（Ｂ）圖為北京??市中心，包括故宮、長安街、以及北二環(huán)附近道路拓撲。從圖中可以看出北京舊??城（２環(huán)內）以及海淀區(qū)（四環(huán)內），朝陽區(qū)（四環(huán)內）的節(jié)點非常密集。越密集??的節(jié)點代表街區(qū)劃分較小、道路狹窄、紅綠燈多等特點。??２．４仿真結果及分析??本章節(jié)首先對車輛數據做基本分析，分別從車流量、道路行駛平均速度及車??輛與無線通信基站小區(qū)間的關系等方面入手分析數據的基本情況。北京市出租車??數據總數約為２３０００量，十天中采集的經緯度數據約為３億３千條，分布在全北??京市范圍。北京市總占地面積１．６４１萬平方千米，各種道路總長度達到２８４４０公??里左右

【參考文獻】：
期刊論文
[1]車聯(lián)網技術研究綜述[J]. 藺宏良,黃曉鵬.  機電工程. 2014(09)



本文編號：3106366