基于V2V的交通拥堵检测及结果分发方法研究

发布时间：2022-02-21 13:08

　　道路交通拥堵问题日益严峻,对经济、环境、交通安全、交通效率等造成诸多不良影响。虽然基于地磁线圈、视频等技术的传统智能交通应用在检测、缓解交通拥堵方面起到了重要作用,但这些技术与设备在检测范围及检测精度、信息处理及发布等方面依然存在较大的局限性。随着车联网技术的发展,基于车-车通信（Vehicle to Vehicle,V2V）技术实现道路交通拥堵的检测成为一种新的思路。基于上述背景,本文构建了一种基于V2V的车联网应用环境,并融合模糊逻辑、假设检验等方法,研究提出了一种基于改进D-S证据理论的交通拥堵检测方法;然后针对拥堵信息分发过程中存在的网络链路可靠性较差、易造成广播风暴、网络负载较大等问题,研究提出了一种基于交叉口的拥堵结果分发方法。具体包括以下工作:（1）在分析车联网体系架构的基础上,构建了一种基于V2V的典型车联网应用场景,研究了论文检测对象─交通拥堵的评价标准,在此基础上,根据车联网的特点,定义了交通拥堵的评价标准。（2）提出了一种基于改进D-S证据理论的交通拥堵检测方法。利用车辆间通过V2V方式交互的beacon消息,实现车流密度的估计;在此基础上利用实时车辆速度和车流密... 

【文章来源】：长安大学陕西省211工程院校教育部直属院校

【文章页数】：83 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 论文研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 交通拥堵检测研究现状
        1.2.2 车联网环境下交通拥堵检测研究现状
        1.2.3 车联网环境下数据分发研究现状
    1.3 论文主要研究内容和章节安排
    1.4 本章小结
第二章 面向交通拥堵检测的车联网场景构建
    2.1 车联网体系结构
    2.2 典型车联网应用场景构建
    2.3 交通拥堵的评价
    2.4 本章小结
第三章 基于改进D-S证据理论的交通拥堵检测方法
    3.1 基于改进D-S证据理论的交通拥堵检测流程
    3.2 本地交通拥堵水平检测
        3.2.1 基于V2V的车流密度估计
        3.2.2 基于模糊逻辑的拥堵水平检测
        3.2.3 基于假设检验的拥堵水平验证
    3.3 区域交通拥堵水平检测
        3.3.1 改进的D-S证据理论
        3.3.2 交通拥堵水平的基本概率分配
        3.3.3 交通拥堵水平的合成规则
    3.4 本章小结
第四章 基于交叉口的拥堵结果分发方法
    4.1 地理路由分发方法的缺陷
    4.2 基于交叉口的路段评价过程
        4.2.1 总体思路
        4.2.2 节点间连通性判决
        4.2.3 实时交通与网络状态测量
    4.3 基于交通感知的路段评价结果处理
        4.3.1 路段评价结果
        4.3.2 分发失败时的恢复机制
    4.4 本章小结
第五章 交通拥堵检测及结果分发方法的测试评价
    5.1 车联网仿真平台搭建
        5.1.1 交通场景设置
        5.1.2 网络参数设置
    5.2 测试评价指标
    5.3 基于改进D-S证据理论的交通拥堵检测方法测试
        5.3.1 交通拥堵检测准确率
        5.3.2 车辆节点的通信负载
    5.4 基于交叉口的拥堵结果分发方法测试
        5.4.1 实时交通与网络状态测量的性能测试
        5.4.2 RSETAR数据包分发性能测试
    5.5 本章小结
总结与展望
参考文献
攻读硕士学位期间的研究成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]车联网环境下IEEE 802.11p移动性支持仿真研究[J]. 胡锦超,赵祥模,王润民,李骁驰.  计算机工程. 2017(05)
[2]泛在交通信息服务系统的概念、架构与关键技术[J]. 赵祥模,惠飞,史昕,马峻岩,杨澜.  交通运输工程学报. 2014(04)
[3]车辆通信接入系统的自适应传输模式选择策略[J]. 陈婷,赵祥模,代亮,张立成.  交通运输工程学报. 2014(01)
[4]基于线圈检测的过饱和交通状态判别[J]. 钱喆,徐建闽.  华南理工大学学报(自然科学版). 2013(08)
[5]基于802.11p/WAVE的车联网连通性模型及其应用研究[J]. 刘业,吴国新.  通信学报. 2013(06)
[6]无人飞机在交通信息采集中的研究进展和展望[J]. 彭仲仁,刘晓锋,张立业,孙健.  交通运输工程学报. 2012(06)
[7]基于纵向时间序列的快速路交通事件检测算法[J]. 牛世峰,姜桂艳,李红伟,姜卉.  哈尔滨工业大学学报. 2011(02)
[8]基于感应线圈数据的城市道路交通状态判别方法[J]. 姜桂艳,郭海锋,吴超腾.  吉林大学学报(工学版). 2008(S1)
[9]无线移动自组织网路由协议性能研究[J]. 赵瑞琴,杨君刚,刘增基.  计算机科学. 2007(07)
[10]城市交通拥挤问题的探讨(英文)[J]. 辛玉梅,阮如江,雷洪川.  应用数学. 2007(01)

博士论文
[1]面向交通监测的无线传感器网络时间同步方法研究[D]. 史昕.长安大学 2014
[2]车联网环境下交通信息采集与处理方法研究[D]. 周户星.吉林大学 2013

硕士论文
[1]基于道路监控视频的交通拥堵判别方法研究[D]. 王辉.南京邮电大学 2015
[2]基于视频检测系统的城市道路交通状态估计[D]. 谢方方.山东大学 2015
[3]基于公交车GPS数据的城市道路偶发性拥堵检测与系统实现[D]. 崔德冠.重庆大学 2015
[4]基于动态交通信息检测的干道交通拥堵预警方法研究[D]. 林颖.重庆交通大学 2014
[5]基于浮动车数据的桥下积水导致的城市快速路交通拥堵规律研究[D]. 刘军.北京交通大学 2014
[6]基于视频处理的城市道路交通拥堵判别技术研究[D]. 王川童.重庆大学 2010
[7]基于单线圈的快速路拥堵自动检测及车辆诱导[D]. 薛忠林.北京交通大学 2008



本文编号：3637317