导读:本文包含了路侧单元论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:路侧单元,物理层参数,ETC,LabVIEW
路侧单元论文文献综述
肖强,段明磊,陈靖,李润华,王立军[1]（2019）在《公路联网电子不停车收费系统路侧单元物理层自动测试软件研发》一文中研究指出公路联网电子不停车收费系统(ETC)的路侧单元物理层指标是保证不停车收费车道应用效果的关键指标,本文针对公路联网电子不停车收费系统路侧单元(RSU)发送测试信号的通信协议不统一,矢量信号分析仪设置复杂,人工测试物理层参数不准确等缺点,开发了一套公路联网电子不停车收费系统路侧单元物理层自动测试软件,该软件提高了物理层测试的精度,避免了人为测试误差等,目前已成功运用在路侧单元物理层指标的试验检测中。(本文来源于《中国交通信息化》期刊2019年10期）
王冠,唐欣,赵中华,李晓欢[2]（2019）在《基于路侧单元协助的VANET同步多信道MAC协议》一文中研究指出为进一步研究RC-MCMAC协议在车辆节点密集环境下访问控制信道的碰撞概率,建立了马尔科夫链模型用于分析RC-MCMAC协议在一个时隙内节点访问控制信道发送安全信息或者RFS帧的碰撞概率,并通过仿真实验比较了RC-MCMAC协议和VEMMAC协议在不同节点数和发送概率的条件下访问控制信道的碰撞概率。实验结果表明:随着节点数的增加,RC-MCMAC协议相比VEMMAC协议具备更低的访问控制信道碰撞概率。(本文来源于《广西大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
赵冠宇[3]（2019）在《基于进化计算的车联网路侧单元部署优化方法研究》一文中研究指出随着科技的飞速发展与社会的不断进步,汽车的数量正在爆炸性地增长,导致传统的交通基础设施面临着许多问题。因此,人们提出了车联网并利用车车通信与车路通信等信息交互方式来减轻传统交通设施的压力。路侧单元(Road-Side Unit,RSU)是车联网通信中的核心部分之一,它作为连接车辆和外部网络的桥梁,其重要性不言而喻。然而,RSU的部署成本较高,因此设计合理的RSU部署方案用以充分发挥其单元效益在车联网中十分重要。本文的主要研究内容如下:(1)首先,对车联网中的通信模式和信道模型进行了研究,并分别针对高速公路和城市路网这两种应用场景中的RSU部署问题进行了分析。具体地,分别提出了高速公路场景下RSU部署的单目标优化问题和城市路网场景下的RSU部署多目标优化问题。(2)其次,提出了一种改进的离散CS算法用以求解构建的高速公路场景RSU部署单目标优化问题。为解决解空间是离散的高速公路场景下RSU部署最优化问题,本文对布谷鸟搜索(Cuckoo Search,CS)算法进行了研究,分析了算法的基本原理以及主要工作流程,提出了CS算法中各部分的离散化方法,得到了离散版本的CS算法,适合解决本文提出的高速公路场景下的RSU部署最优化问题。除此之外,为了提高离散CS算法的性能,提出了一种基于改进的离散CS算法(Improved Discrete Cuckoo Search,IDCS),IDCS算法中将种群分为两个部分,分别采用不同的步长进行位置更新,提高了布谷鸟算法的局部搜索能力。为了测试改进方案的有效性,采用CEC2014测试集函数对IDCS算法的性能进行测试,并与其他智能优化算法在求解精度与收敛速度两个方面进行对比,对比结果表明IDCS算法拥有更佳的求解能力。(3)再次,提出了一种改进的非支配排序遗传算法(Improved Non-dominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ,INSGA-Ⅱ)用以求解构建的城市路网场景中RSU部署的多目标优化问题。分析了传统的非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ)的主要操作及工作流程,并对该算法进行离散化,使其适合求解本文提出的优化问题;同时针对算法的交叉操作进而提出了一种多点交叉策略,以此来增加种群的多样性。为了提高种群的利用率,算法引入了一种解集的去重操作。此外,利用ZDT测试函数对INSGA-Ⅱ进行了性能测试,通过与集中经典的多目标优化算法实验结果作对比,验证了INSGA-Ⅱ的有效性。(4)最后,给出了两种优化策略在不同应用场景下的仿真结果。首先对两种所提算法进行参数调优,使其在对应的优化问题上具备更好的性能;然后对它们改进因子的有效性分别进行了验证;紧接着用调优后的算法求解其对应的优化问题,通过对实验结果的分析可知,IDCS算法和INSGA-Ⅱ算法分别取得了最好的优化效果;最后对两种算法的稳定性进行了分析。(本文来源于《吉林大学》期刊2019-05-01）
单毅[4]（2019）在《智能网联汽车产业再迎利好》一文中研究指出从市工业和信息化局了解到，日前其向天津市马可尼信息技术有限公司颁发了5905-5925MHz频段车联网（智能网联汽车）试验频率使用许可。该公司将在滨海新区建设车联网直连通信路侧单元，并围绕车联网设备之间互联互通、兼容共存，车联网设备与其他无线电台（站(本文来源于《滨海时报》期刊2019-02-22）
贾宗璞,杨焕焕,谢果君[5]（2019）在《车联网中时延约束的路侧单元部署方案研究》一文中研究指出针对车联网城市环境下限制数量的路侧单元(RSU)的最佳部署位置难以确定的问题,将RSU对车辆的覆盖转化为对区域内划分子路段的覆盖,通过各路段上车辆的密度和平均速度计算路段上的数据传输时延,设计基于Dijkstra的0-1覆盖矩阵求解算法,将时延约束的RSU部署问题(DBRD)转化为集合覆盖问题。提出改进遗传算法的RSU部署方案(IGARD),在限定RSU部署数的前提下从候选位置集中选出最佳部署位置以最大化时延内覆盖路段的数量。与传统的遗传算法相比,IGARD方案基于贪心算法的思想产生初始种群,新解产生时根据设计的交叉算子和变异算子执行交叉和变异操作,且在执行过程中对不满足约束条件的潜在解进行修复,这样不仅可以将带约束条件的研究问题转化为无约束条件问题,避免了确定罚函数的困难,而且平衡了算法的集中搜索和多样性搜索能力。仿真结果表明:在相同的时延约束下,利用IGARD方案部署RSU可以将路段覆盖率提高5%以上。IGARD方案能够在时延约束下确定RSU的最佳部署位置,提高网络的性能,并为相同应用场景下的RSU部署提供一定的参考。(本文来源于《西安交通大学学报》期刊2019年04期）
宋波[6]（2018）在《新一代智慧交通路侧单元应用技术》一文中研究指出本文研究了新一代智慧路侧端设备与车载、智能交通已建系统、中心应用系统等通信技术在车路协同上的的应用,通过设立智慧路侧处理单元,利用已建智能系统采集的交通数据,感知交通变化情况,同时接受中心指令,协同控制和利用现有路口的交通信号机、交通采集设备、视频监控等智能交通设备,及时实现与车载端信息交换,通过几类典型应用示范场景,分析此技术在车路通信上的应用,提供车路协同通信产品设计新思路,解决在不改变现有智能设备的前提下,在未来智能驾驶、无人驾驶及网联环境下,如何更好地为车端提供数据服务的难题。(本文来源于《第十叁届中国智能交通年会大会论文集》期刊2018-11-07）
吴涌[7]（2018）在《车联网路侧单元部署问题的研究》一文中研究指出当今社会,汽车数量快速地增长,其增幅速度已远远高于交通基础设施建设的速度,这给交通带来了巨大压力,车联网作为智能交通最核心内容之一,能有效解决这一社会关注问题。车路通信是车联网中一种重要的通信方式。车辆通过与路侧单元(Roadside Unit,RSU)通讯来完成信息交互,可保障车载自组网整体具有较高的通讯效率。但是,路侧单元的安装成本非常昂贵,需要合理规划其安装数量及路网位置,路侧单元部署问题受到研究者们的日益关注。本文对该问题进行研究,主要工作如下:针对车辆在栅格上存在“虚高”相对行程时间从而负面影响决策的问题,提出有用贡献量的概念,并设计基于有用贡献量的路侧单元部署方法。该方法对车辆与路侧单元的相对行程时间进行修正,仅保留行程时间的有用贡献量,以避免“多余”行程时间对决策的影响。针对车辆集聚度不同的特点,在静态有用贡献量基础上,提出动态有用贡献量方法,并与静态有用贡献量相结合组成Delta-uc算法。通过采用德国科隆市真实的车辆轨迹数据进行实验测试,实验结果表明在相同的服务质量要求下,算法Delta-uc能够获得较算法Delta-r更少的路侧单元数量。基于Delta-uc算法引入一种有效的重组算子,设计求解该问题的单亲遗传算法UCPGA。该重组算子基于有用贡献量以产生新的后代个体构成新的搜索区域。算子首先随机去除个体中的某些已选栅格,然后采用基于有用贡献量的贪心算法Delta-uc重新选取栅格,以达到满足服务质量要求。通过相同数据集进行实验测试,结果表明在相同的服务质量要求下,算法UCPGA能够获得较算法Delta-GA和Delta-uc更少的路侧单元数量。基于算法Delta-uc和UCPGA,设计一个用于部署路侧单元的应用软件。该软件使用Java语言开发,软件功能主要为部署设计功能模块、文档储存记录功能模块、简述功能模块、产品功能模块。部署设计功能模块是软件核心部分,集成了Delta-uc和UCPGA算法计算设计出路侧单元部署方案;文档储存记录功能模块记录相关操作和保存部署方案结果;简述功能模块介绍相关知识和注意事项;产品功能模块介绍开发团队信息和联系方式,以方便后期维护。综上所述,本文对路侧单元部署问题进行研究,提出有效的Delta-uc和UCPGA算法,并设计出相关应用软件。这些研究工作将为进一步解决道路交通问题提供理论支撑。(本文来源于《广西师范大学》期刊2018-06-01）
任智,吕昱辉,张勇[8]（2018）在《车载自组网中基于路侧单元预测的可靠路由算法》一文中研究指出现有利用地图和RSU(Roadside Unit)辅助的路由算法在利用RSU对目的节点的位置进行预测过程中,没有考虑节点速度为零,导致对目的节点的预测范围不准,且RSU在对节点进行预测后,利用地图选取的到目的节点的最短路径不是最优路径,对此提出RRRP(Reliable Routing with Roadside-aided Prediction in Vehicular Ad Hoc Networks)机制.RRRP采用可靠预测机制,确保数据包的成功发送,利用密度感知机制,使RSU计算的到目的节点的路径是最优路径.仿真结果表明,RRRP机制能有效提高数据的传送成功率和吞吐量,降低消息的平均端到端时延.(本文来源于《微电子学与计算机》期刊2018年04期）
王玉[9]（2018）在《车载自组织网络连通性及路侧单元部署建模与分析》一文中研究指出车载自组织网络作为智能交通系统的重要组成部分,源于传统的移动自组织网络,是一种专门为车辆间通信而设计的无线自组织网络,目前正受到工业界和学术界越来越高度的重视。车载自组织网络具有高度动态特性和分割特性,这些特性限制了网络中数据发布的实时性和有效性。网络连通性是衡量车载自组织网络动态特性和分割特性的一个关键指标,本论文针对车载自组织网络的连通性问题展开了研究,分别对不同高速公路场景下的网络连通性问题进行了建模和分析。论文的主要工作和创新之处包括以下四个方面:首先,论文研究了部署路侧单元高速公路场景下的信息传递延时问题,建立了一个理论分析模型来分析和计算事件信息的传递延时。在理论分析模型建立的过程中,假设相邻部署的路侧单元之间不连通,事件信息随机发生在相邻的路侧单元之间,路侧单元通过行驶的车辆节点收集事件信息,并综合考虑车辆节点速度、车辆节点密度、事件信息发生的概率以及相邻路侧单元的部署间距等因素。通过仿真实验结果,验证了理论分析模型的准确性和有效性。对于时限要求严格的应用,当给定信息传递延时要求时,本项工作建立的理论分析模型可以用来估计相邻路侧单元之间允许的最大部署距离,为同样场景下合理部署路侧单元提供理论参考依据。其次,论文研究了存在单出/入口高速公路场景下的网络连通性问题,通过建立理论分析模型来分析和计算网络的连通概率。在理论分析模型的分析和推导过程中,根据出/入口的位置分布对可能出现的多种情况下的网络连通概率进行了详细分析,综合考虑车辆节点到达率、车辆节点速度、车辆节点通信半径以及车辆节点由第一个道路区间驶入第二个道路区间的通行概率等因素,得出了各种情况发生的概率表达式以及各种情况下的网络连通概率表达式,并使用计算机进行了仿真实验,仿真实验结果验证了所建立的理论分析模型的准确性和有效性。本项工作所建立的理论分析模型可以用于分析同样场景下各种参数对网络连通概率的影响,并为分析存在出/入口的高速公路场景下的其它性能提供参考依据。然后,论文研究了单出/入口处部署路侧单元高速公路场景下的网络连通性问题,通过建立理论分析模型来分析和计算网络的连通概率。在理论分析模型的建立和推导过程中,根据出/入口位置的分布对各种情况下对应的网络连通概率分别进行了详细地分析,综合考虑车辆节点到达率、车辆节点速度、车辆节点通信半径以及车辆节点由第一个道路区间继续行驶驶入第二个道路区间的通行概率等因素,并使用计算机进行了仿真实验,仿真实验结果验证了所建立的理论分析模型的准确性和有效性。此外,根据建立的理论分析模型,将单出/入口处部署路侧单元场景下的网络连通性结果与单出/入口处未部署路侧单元场景下的网络连通性结果进行了比较,通过比较可以验证如下结论:在出/入口处部署路侧单元可以有效提高网络连通概率。本项工作所建立的理论分析模型可以用于分析同样场景下各种参数对网络连通概率的影响,并为各种不同道路场景下确定路侧单元的部署位置提供了参考依据。最后,论文研究了存在单出/入口且部署了多个路侧单元的高速公路场景下的网络连通性问题,通过建立理论分析模型来分析和计算网络的连通概率。在理论分析模型的分析和推导过程中,将整个高速公路道路区间划分成多个子区间,假设每个子区间的两端均部署有路侧单元,对每个子区间分别进行连通性分析,尤其是针对存在出/入口的子区间上的车辆节点连通情况进行详细分析,推导出每个子区间的连通概率表达式和整个网络的连通概率表达式。通过仿真实验结果验证了推导出的理论分析模型的准确性和有效性。根据建立的理论分析模型,将存在单出/入口且部署多个路侧单元的高速公路场景下的网络连通性结果与存在单出/入口但未部署路侧单元的高速公路场景下的网络连通性结果进行了比较,验证了如下结论:在存在单出/入口的高速公路上部署多个路侧单元能提高网络的连通概率。在实际应用中相同的场景下,本项工作所建立的理论分析模型可以用于分析同样场景下各种参数对网络连通概率的影响,当给定网络连通概率要求时,该理论分析模型能为不同的道路场景下确定路侧单元的部署数目提供参考依据。(本文来源于《东南大学》期刊2018-03-09）
王振宇[10]（2017）在《车载自组织网络路侧单元部署方法研究》一文中研究指出车载自组织网络是一种起源于传统移动自组织网络,但又有其独特性的自组织网络。其独特性主要体现在网络拓扑高动态性,网络连接频繁中断,移动模型可预测等方面。近年来,因为车载自组织网络在缓解交通压力,提高道路安全,减少交通污染等诸多方面所发挥的重要作用,所以从政府到学术界再到工业界,都对车载自组织网络的研究充满兴趣。车载自组织网络主要是由携带车载单元的车辆和在路旁部署的路侧单元组成,能够为网络中的车辆提供多种应用,包括交通安全类应用、交通效率类应用以及增值类应用。本论文针对车载自组织网络中的路侧单元部署问题展开研究,分析了部署路侧单元后的网络连通性,并创新地提出了一种基于中心性的路侧单元部署方法和一种面向低时延应用请求的路侧单元部署方法,以提高部署路侧单元的效用。首先,针对高速公路场景,分析了路侧单元两跳通信覆盖范围内的下行连通概率,并且根据所得到的分析模型,给出了道路参数、车辆分布和车辆特征对部署路侧单元后网络连通概率的影响。仿真结果表明,分析模型基本准确。该分析模型不仅能够用于计算路侧单元两跳通信覆盖范围内的下行连通概率,同时,能够得到相邻路侧单元部署间隔、道路上车辆密度和道路上车辆类型分布对连通概率的影响,从而,可以结合实际道路参数和部署需求,设计更加合理的路侧单元部署方案。接着,通过引入中心性的概念提出了一种适用于城市或者郊区道路环境的基于中心性的路侧单元部署方法。该部署方法结合道路拓扑以及车辆移动规律,在给定部署成本和无需道路时变统计参数的情况下,通过选定候选点,计算候选点中心性,将固定成本下的路侧单元部署问题转化为固定成本下部署路侧单元后网络中心性之和最大的问题。通过将此问题与0-1背包问题类比,最终采用动态规划解决此问题。仿真结果表明,在同等条件下,基于中心性的部署方法对比随机部署方法,在路侧单元覆盖时间比例做参考依据的情况下,有较好的性能提升。最后,针对城市或者郊区道路场景,首先分析了网络中路段消息传递时延,再结合每个路段的消息传递时延得到了路段平均应用请求时延。在此基础上,提出了一种面向低时延应用请求的部署方法。此部署方法结合实际部署场景,在给定部署成本情况下,通过在交叉路口部署路侧单元来减少网络中的路段平均应用请求时延。仿真结果表明,在同等条件下,面向低时延应用请求的路侧单元部署方法相比于随机部署方法,能够有效减少城市或者郊区道路环境下的路段平均应用请求时延。(本文来源于《东南大学》期刊2017-04-26）
路侧单元论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为进一步研究RC-MCMAC协议在车辆节点密集环境下访问控制信道的碰撞概率,建立了马尔科夫链模型用于分析RC-MCMAC协议在一个时隙内节点访问控制信道发送安全信息或者RFS帧的碰撞概率,并通过仿真实验比较了RC-MCMAC协议和VEMMAC协议在不同节点数和发送概率的条件下访问控制信道的碰撞概率。实验结果表明:随着节点数的增加,RC-MCMAC协议相比VEMMAC协议具备更低的访问控制信道碰撞概率。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
路侧单元论文参考文献
[1].肖强,段明磊,陈靖,李润华,王立军.公路联网电子不停车收费系统路侧单元物理层自动测试软件研发[J].中国交通信息化.2019
[2].王冠,唐欣,赵中华,李晓欢.基于路侧单元协助的VANET同步多信道MAC协议[J].广西大学学报(自然科学版).2019
[3].赵冠宇.基于进化计算的车联网路侧单元部署优化方法研究[D].吉林大学.2019
[4].单毅.智能网联汽车产业再迎利好[N].滨海时报.2019
[5].贾宗璞,杨焕焕,谢果君.车联网中时延约束的路侧单元部署方案研究[J].西安交通大学学报.2019
[6].宋波.新一代智慧交通路侧单元应用技术[C].第十叁届中国智能交通年会大会论文集.2018
[7].吴涌.车联网路侧单元部署问题的研究[D].广西师范大学.2018
[8].任智,吕昱辉,张勇.车载自组网中基于路侧单元预测的可靠路由算法[J].微电子学与计算机.2018
[9].王玉.车载自组织网络连通性及路侧单元部署建模与分析[D].东南大学.2018
[10].王振宇.车载自组织网络路侧单元部署方法研究[D].东南大学.2017