本文關(guān)鍵詞：高速公路交通參數(shù)獲取網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)布設(shè)與傳輸方法研究　出處：《北京交通大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 高速公路 交通參數(shù) 傳感器網(wǎng)絡(luò) 節(jié)點(diǎn)布設(shè) 數(shù)據(jù)傳輸

【摘要】：隨著高速公路的迅速發(fā)展,高速公路的交通流量急劇升高,交通事故、交通擁擠問(wèn)題日趨嚴(yán)重。可靠準(zhǔn)確的交通參數(shù)是實(shí)時(shí)監(jiān)控交通狀態(tài),保障高速公路安全高效運(yùn)營(yíng)的重要依據(jù)。高速公路傳感器網(wǎng)絡(luò)提供了信息化、智能化手段,在交通參數(shù)獲取方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。高速公路傳感器網(wǎng)絡(luò)的研究由兩部分組成,交通參數(shù)感知層與交通參數(shù)傳輸層。感知層主要考慮如何基于價(jià)值與成本的博弈布設(shè)傳感器,感知完備、可靠的交通參數(shù);傳輸層主要考慮如何用最小的能耗將感知的數(shù)據(jù)進(jìn)行傳輸。二者是交通參數(shù)獲取的兩個(gè)重要階段,具有先后順序,缺一不可。本文的研究對(duì)象是面向交通參數(shù)獲取的高速公路傳感器網(wǎng)絡(luò),結(jié)合高速公路的特殊性,分別研究了傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)布設(shè)與數(shù)據(jù)傳輸方法。本文主要研究成果有以下兩個(gè)方面:(1)研究了高速公路交通參數(shù)感知的節(jié)點(diǎn)布設(shè)方法。首先,基于交通參數(shù)感知特性,提出了交通參數(shù)感知度的概念,通過(guò)感知度對(duì)交通參數(shù)獲取的完備性進(jìn)行了定量分析。其次,提出了交通參數(shù)覆蓋度的概念,通過(guò)對(duì)匝道路段進(jìn)行多重感知覆蓋,研究了交通參數(shù)的冗余感知策略。再次,從傳感器布設(shè)影響因素出發(fā),提出了子路段均勻布設(shè)方法,將傳感器布設(shè)的價(jià)值與成本的博弈具體化,建立了雙層約束傳感器布設(shè)模型,并給出了基于模擬退火算法的求解過(guò)程。最后,結(jié)合江蘇省高速公路對(duì)布設(shè)模型的有效性進(jìn)行了實(shí)例驗(yàn)證。(2)研究了高速公路交通參數(shù)傳輸方法。首先,通過(guò)分析高速公路傳輸需求,構(gòu)建了高速公路交通參數(shù)傳輸?shù)碾p層次網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),并給出了雙層次網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能耗的定性及定量分析。其次,提出了簇首指數(shù)的概念,通過(guò)簇首指數(shù)優(yōu)化改進(jìn)了網(wǎng)絡(luò)簇首的選擇機(jī)制,并以均衡網(wǎng)絡(luò)能耗為目的設(shè)計(jì)了基于族首指數(shù)的非均勻分族路由算法。再次,建立了能耗均衡模型用以評(píng)價(jià)傳輸路由方案的好壞,并給出了基于遺傳粒子群算法的求解過(guò)程。最后,基于江蘇省高速公路節(jié)點(diǎn)布設(shè)實(shí)例,求解了該網(wǎng)絡(luò)交通參數(shù)傳輸路由方案,并與其他傳輸路由方案進(jìn)行了對(duì)比,驗(yàn)證了本文設(shè)計(jì)的傳輸路由算法能夠有效均衡網(wǎng)絡(luò)能耗,并延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命周期。
[Abstract]:With the rapid development of expressway, the traffic flow of expressway increases sharply, traffic accidents and traffic congestion become more and more serious. Reliable and accurate traffic parameters are real-time monitoring traffic state. The highway sensor network provides information and intelligent means to ensure the safe and efficient operation of expressway. The research of highway sensor network is composed of two parts. The perception layer mainly considers how to set up sensors based on the game of value and cost to perceive the complete and reliable traffic parameters. The transport layer mainly considers how to use the minimum energy consumption to transmit the perceived data, which are two important stages of traffic parameter acquisition, and have the order of order. The research object of this paper is the freeway sensor network for obtaining traffic parameters, combining with the particularity of expressway. The main research results of this paper are the following two aspects: 1) the highway traffic parameter perception node layout method. First of all. Based on the characteristics of traffic parameter perception, the concept of traffic parameter perception is proposed, and the completeness of traffic parameter acquisition is quantitatively analyzed by perception. Secondly, the concept of traffic parameter coverage is proposed. The redundant sensing strategy of traffic parameters is studied by covering the ramp with multiple perception. Thirdly, from the factors affecting sensor placement, a method of uniform layout of sub-sections is proposed. The game between the value and cost of sensor placement is concretized, a two-layer constrained sensor placement model is established, and the solution process based on simulated annealing algorithm is given. Combined with the effectiveness of the expressway layout model in Jiangsu Province, the paper studies the transmission method of expressway traffic parameters. First of all, through the analysis of highway transmission requirements. In this paper, the double-layer network architecture of expressway traffic parameter transmission is constructed, and the qualitative and quantitative analysis of energy consumption of two-level network nodes is given. Secondly, the concept of cluster head index is proposed. The selection mechanism of network cluster heads is improved by cluster head index optimization, and a non-uniform clustering routing algorithm based on cluster head index is designed for the purpose of equalizing network energy consumption. Thirdly. The energy balance model is established to evaluate the transport routing scheme, and the solving process based on genetic particle swarm optimization algorithm is given. Finally, an example of highway node placement in Jiangsu Province is presented. The network traffic parameter transmission routing scheme is solved and compared with other transmission routing schemes. It is verified that the proposed transport routing algorithm can effectively balance the network energy consumption and prolong the network life cycle.
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：U491;TP212.9;TN929.5

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 趙國(guó)梁;鄭新奇;原智遠(yuǎn);張路路;;道網(wǎng)密度與城鎮(zhèn)擴(kuò)張時(shí)空變化特征及關(guān)聯(lián)性分析[J];農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào);2015年12期

2 柳波;余紅紅;張生;;高速公路網(wǎng)絡(luò)最小檢測(cè)器布設(shè)新方法[J];交通科學(xué)與工程;2015年01期

3 李建坡;姜雪;朱緒寧;;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)能耗均衡LEACH路由算法[J];自動(dòng)化儀表;2014年01期

4 樂(lè)俊;張維明;肖衛(wèi)東;唐九陽(yáng);;一種能量高效和均衡的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇?cái)?shù)據(jù)融合算法[J];國(guó)防科技大學(xué)學(xué)報(bào);2012年06期

5 文孟飛;彭軍;張曉勇;劉偉榮;;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于同心圓樹(shù)的路由選擇算法[J];中南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年09期

6 高敬紅;楊宜民;;道路交通車輛檢測(cè)技術(shù)及發(fā)展綜述[J];公路交通技術(shù);2012年01期

7 張淳;費(fèi)樹(shù)岷;;能耗均衡的自組織無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇算法[J];控制工程;2012年01期

8 李萬(wàn)磊;朱梅麗;謝波;鄭力明;;高速公路環(huán)境下VANET路由性能研究[J];計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì);2011年06期

9 陳雨人;鄭仕文;童世鑫;張翔;;區(qū)域高速公路網(wǎng)絡(luò)交通事件傳感器布設(shè)方法研究[J];公路交通科技;2010年11期

10 方青;;高速公路固定檢測(cè)器布設(shè)方案分析[J];交通科技與經(jīng)濟(jì);2010年06期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前4條

1 田寅;城市交通智能感知與傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究[D];北京交通大學(xué);2015年

2 張生;拉格朗日體系下高速公路網(wǎng)監(jiān)控方法研究[D];長(zhǎng)沙理工大學(xué);2014年

3 李海艦;道路交通信息獲取多參量感知與傳感器網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化[D];北京交通大學(xué);2014年

4 王衛(wèi)亞;基于無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的高速公路惡劣氣象監(jiān)測(cè)及交通控制模型研究[D];長(zhǎng)安大學(xué);2008年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前5條

1 王浩淼;面向多源數(shù)據(jù)融合的高速公路檢測(cè)器布設(shè)方法研究[D];東南大學(xué);2015年

2 徐靜;基于時(shí)空分析的高速公路基本路段交通狀態(tài)估計(jì)研究[D];重慶大學(xué);2014年

3 劉洋;交通傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)布設(shè)與傳輸優(yōu)化[D];北京交通大學(xué);2011年

4 劉亮平;基于多源檢測(cè)器的交通信息融合方法研究[D];北京交通大學(xué);2011年

5 王靜;高速公路交通檢測(cè)器布設(shè)方案研究[D];長(zhǎng)安大學(xué);2007年

，

本文編號(hào)：1395959