简介
本书围绕车联网技术的性能指标，着力于从协作通信和机器学习两个方面进行深入的研究。首先提出了无蜂窝的基于移动接入点的协作通信车联网体系结构，然后提出基于机器学习预测的无蜂窝结构车联网中流量时空分布模型，最后给出机器学习的移动接入点空时协作的精准资源调度和动态路由机制。核心问题涉及车辆终端如何接入移动网络，实现动态、开放、自组织、易于部署和低成本效益的车联网络。在实际应用的车联网场景中，按照本书给出的高连通性组网算法规则，有效选择中继节点进行消息转发的路由决策方案，确保车联网的高连通状态和服务质量需求。
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本书的创新点基于以下三个方面：1.提出基于移动接入点协作通信的无蜂窝车联网体系结构。2.提出基于机器学习预测的无蜂窝结构车联网中流量时空分布模型。3.提出基于机器学习的移动接入点空时协作的精准资源调度和动态路由机制。最后，在实际应用的车联网场景中，按照本文给出的高连通性组网算法规则，有效选择中继节点进行消息转发的路由决策方案，确保车联网的高连通状态。对于用户业务需求、终端数据缓存状况、用户信道信息等数据，在保证服务质量（Quality of Service, QoS）需求、无线资源利用率及用户公平性的前提条件下，确定用户的优先级并进行频域或时域资源的分配。
更多出版物信息
- 版权： 华中科技大学出版社
- 出版： 2020-09-01
- 更新： 2023-03-22
- 书号：9787568067102
- 中图：U469-39
- 学科：工学交通运输工程
