本文關鍵詞：基于車載自組網(wǎng)的停車位發(fā)現(xiàn)算法研究

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【摘要】：停車難是各大城市亟需解決的熱點問題，車輛自組織網(wǎng)絡（VehicularAd-hoc Networks, VANETs）是一種常用的車間通信手段，基于車間通信的停車位發(fā)現(xiàn)算法研究成為近幾年來的研究熱點，合理高效的停車位發(fā)現(xiàn)算法可以縮短停車時間，提高空閑停車位利用率，改善道路交通擁堵狀況，對解決停車問題具有極大的現(xiàn)實意義。 本課題對基于車載自組織網(wǎng)絡的停車位發(fā)現(xiàn)算法進行深入研究。首先簡要介紹了車載自組織網(wǎng)絡以及基于車載自組網(wǎng)的停車位發(fā)現(xiàn)算法，并通過分析現(xiàn)有的各類停車位發(fā)現(xiàn)算法，提出本課題研究的問題。針對停車位發(fā)現(xiàn)問題中車輛位置信息不完全的問題，本文改進了基于引力的停車位發(fā)現(xiàn)算法，通過定義停車位引力因子Gg實現(xiàn)對停車位的動態(tài)分級，同時定義了車間斥力、斥力的引力因子Gr解決車間競爭問題，提出了一種基于引力和斥力的停車位發(fā)現(xiàn)算法RGPA（ParkingAlgorithm based on Repulsion and Gravity）。 其次，在車載自組網(wǎng)中使用機會通信結合路邊通信單元的方式，擴展車輛通信范圍并對可用停車位信息進行融合，提出一種基于停車位可用概率的停車位發(fā)現(xiàn)算法APPA（An Available Probability BasedParking Algorithm）來解決分布式網(wǎng)絡中信息不完全下的停車位發(fā)現(xiàn)問題。通過估算附近可用停車位在車輛到達時刻的可占用概率，為車輛分配成功率最大的停車位，并提供停車引導。 進而，在上述基礎上，通過VanetMobiSim搭建仿真場景，對RGPA算法和APPA算法進行軟件仿真，仿真結果表明，RGPA算法和APPA算法都適用于解決信息不完全場景下的停車位問題，并具有較好的效果。 最后，本文列出了一些有待解決和完善的問題，需要進一步去研究，，從而引出了后續(xù)研究改進的方向。
【關鍵詞】：車載自組網(wǎng) 停車位 引力 斥力 可用概率
【學位授予單位】：東華大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：U495;U491.7;TN929.5
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 課題研究背景與意義10-12
• 1.2 研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 本課題的目的和主要工作13-14
• 1.4 本文結構14-16
• 第2章 停車位發(fā)現(xiàn)相關算法16-28
• 2.1 停車位發(fā)現(xiàn)相關算法簡介16-18
• 2.2 基于 VANET 的停車位發(fā)現(xiàn)算法簡介18-26
• 2.2.1 VANETs 簡介18-20
• 2.2.2 基于 VANET 的停車位發(fā)現(xiàn)算法相關技術20-22
• 2.2.3 基于 VANET 的停車位發(fā)現(xiàn)算法22-26
• 2.3 問題的提出26-27
• 2.4 本章小結27-28
• 第3章 基于引力和斥力的停車位發(fā)現(xiàn)算法28-38
• 3.1 問題的提出28-31
• 3.2 車位信息獲取與距離計算31-33
• 3.2.1 停車位信息的獲取31-32
• 3.2.2 車位與車輛間距離32-33
• 3.3 算法描述與分析33-37
• 3.3.1 停車位引力因子33-34
• 3.3.2 斥力表示與車輛引力因子34-35
• 3.3.3 算法與流程35-37
• 3.4 本章小結37-38
• 第4章 基于可用概率的停車位發(fā)現(xiàn)算法38-48
• 4.1 問題的提出38-39
• 4.2 停車位信息獲取39-42
• 4.2.1 個體車輛節(jié)點數(shù)據(jù)的獲取40
• 4.2.2 臨近車輛節(jié)點數(shù)據(jù)的獲取40-42
• 4.3 車輛到達時間計算42-43
• 4.4 算法描述與分析43-46
• 4.4.1 停車位可用概率計算43-46
• 4.4.2 算法實現(xiàn)流程46
• 4.5 本章小結46-48
• 第5章 仿真與分析48-63
• 5.1 仿真軟件介紹48-52
• 5.1.1 VanetMobiSim 簡介48-49
• 5.1.2 VanetMobiSim 仿真流程49-52
• 5.2 仿真場景與參數(shù)設置52-54
• 5.2.1 仿真場景設置52-53
• 5.2.2 停車位發(fā)現(xiàn)算法評價指標53
• 5.2.3 仿真參數(shù)設置53-54
• 5.3 基于引力與斥力的停車位發(fā)現(xiàn)算法仿真分析54-57
• 5.4 基于停車位可用概率的停車位發(fā)現(xiàn)算法仿真分析57-59
• 5.5 算法綜合仿真分析59-61
• 5.6 本章小結61-63
• 第6章 總結與展望63-65
• 6.1 總結63-64
• 6.2 展望64-65
• 參考文獻65-70
• 致謝70-71
• 作者在研究生期間參與項目及發(fā)表論文71

【參考文獻】

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本文編號：1056408