本文關(guān)鍵詞：面向數(shù)據(jù)分發(fā)的車聯(lián)網(wǎng)RSU放置問題研究

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【摘要】：近些年,隨著汽車制造工業(yè)的快發(fā)展以及私人汽車的大量普及,車聯(lián)網(wǎng)的研究變得越來越重要并且已經(jīng)引起了很多研究人員的關(guān)注。車聯(lián)網(wǎng)是一種新形式的移動自組織網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)絡(luò)中包含高速移動的車輛結(jié)點和靜止的路邊通信單元(Roadside Units, RSUs)結(jié)點,并且在這些結(jié)點之間是利用短距離無線通信鏈接(如WiFi,藍(lán)牙等)來傳送數(shù)據(jù)的。當(dāng)前,我國交通運輸領(lǐng)域存在很多亟待解決的現(xiàn)實問題,車聯(lián)網(wǎng)的研究可以為我們解決這些問題提供一個嶄新的方向。數(shù)據(jù)分發(fā)是車聯(lián)網(wǎng)中一個非�；A(chǔ)并且重要的課題。本文考慮通過放置一定數(shù)量的.RSU來向車聯(lián)網(wǎng)中的移動車輛分發(fā)數(shù)據(jù),并重點研究了其中的RSU放置問題。與當(dāng)前存在的研究不同,本文是從移動社會網(wǎng)絡(luò)的角度來研究這個問題的,即,本文會考慮車輛結(jié)點的一些社會行為特征。本文首先通過分析車輛結(jié)點的社會行為特征,提出了一個新的車輛結(jié)點移動模型；然后,基于這個模型,本文考慮通過選擇適當(dāng)?shù)奈恢脕矸胖肦SU并以此來向網(wǎng)絡(luò)中的車輛結(jié)點分發(fā)數(shù)據(jù)。緊接著,為了適應(yīng)不同的現(xiàn)實網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,本文將這個移動模型擴展為更一般的概率模型,并進(jìn)一步分析了相應(yīng)的RSU放置問題。本文中的RSU放置問題是一種新的組合最優(yōu)化問題,本文證明這些問題是對集合覆蓋問題的擴展并且也屬于NP難問題。為此,本文設(shè)計了基于貪心策略的近似算法來解決這些RSU放置問題,并分析了這些算法的近似比。最后,本文通過仿真實驗驗證了這些算法的優(yōu)越性。本文的主要貢獻(xiàn)和創(chuàng)新之處如下：1)本文從移動社會網(wǎng)絡(luò)的角度出發(fā),利用車輛結(jié)點的社會行為特征,設(shè)計了新的車輛結(jié)點移動模型；在此基礎(chǔ)上,本文考慮通過合理地放置RSU來向車輛分發(fā)數(shù)據(jù)。本文提出的數(shù)據(jù)分發(fā)方案較好地利用了車聯(lián)網(wǎng)表現(xiàn)出來的社會性,能夠適應(yīng)不同的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,并可以實現(xiàn)不同程度的數(shù)據(jù)分發(fā)效果。2)本文針對不同的車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境,研究了數(shù)據(jù)分發(fā)中的RSU放置問題。本文證明該問題是NP難問題,并提出了貪心近似算法來求解它們。本文詳細(xì)分析了這些算法的近似比,并利用仿真實驗,將這些算法與其他算法進(jìn)行了比較。實驗結(jié)果證明了本文提出的算法的有效性和優(yōu)越性。
【關(guān)鍵詞】：車聯(lián)網(wǎng) 數(shù)據(jù)分發(fā) 路邊單元 NP難 近似算法
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U495;TP391.44;TN929.5
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-20
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 研究意義11-12
• 1.3 研究現(xiàn)狀12-17
• 1.3.1 基本知識介紹12-15
• 1.3.2 車聯(lián)網(wǎng)相關(guān)研究現(xiàn)狀15-17
• 1.3.3 移動社會網(wǎng)絡(luò)相關(guān)研究現(xiàn)狀17
• 1.4 論文主要研究內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)17-20
• 第2章 基于RSU的車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分發(fā)20-28
• 2.1 網(wǎng)絡(luò)模型介紹20-21
• 2.1.1 時變社區(qū)模型介紹20-21
• 2.1.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)點的移動模型21
• 2.2 基于R8U的數(shù)據(jù)分發(fā)21-22
• 2.3 RSU放置位置選擇問題22-27
• 2.3.1 NP難問題和近似算法22-23
• 2.3.2 位置選擇問題的NP性23-24
• 2.3.3 貪心算法24-26
• 2.3.4 算法的近似比分析26-27
• 2.4 本章小結(jié)27-28
• 第3章 基于RSU的車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)概率分發(fā)28-40
• 3.1 概率的移動訪問模型28
• 3.2 數(shù)據(jù)的概率分發(fā)28-30
• 3.3 貪心算法30-33
• 3.4 算法的近似比分析33-38
• 3.5 本章小結(jié)38-40
• 第4章 基于RSU的車聯(lián)網(wǎng)連續(xù)數(shù)據(jù)分發(fā)40-50
• 4.1 連續(xù)數(shù)據(jù)的傳輸過程40-41
• 4.2 連續(xù)數(shù)據(jù)的概率分發(fā)41
• 4.3 貪心算法41-44
• 4.4 算法的近似比分析44-48
• 4.5 本章小結(jié)48-50
• 第5章 實驗?zāi)M和算法比較50-58
• 5.1 對比算法50-52
• 5.2 數(shù)據(jù)集52-53
• 5.3 度量和實驗結(jié)果53-56
• 5.4 本章小結(jié)56-58
• 第6章 總結(jié)與展望58-62
• 6.1 全文總結(jié)58-59
• 6.2 未來工作展望59-62
• 參考文獻(xiàn)62-68
• 致謝68-70
• 在讀期間取得的研究成果70

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：590420