發(fā)布時間：2024-07-11 00:24

　　隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,傳統(tǒng)固定部署感知網(wǎng)絡(luò)中的傳感設(shè)備感知精度越來越高,同時一種名為“移動群體感知”的新興物聯(lián)網(wǎng)感知模式開始受到人們的廣泛關(guān)注。這兩種感知模式各有其獨特的優(yōu)勢及不足。考慮到固定部署感知模式穩(wěn)定、采集數(shù)據(jù)精準(zhǔn)以及移動群體感知模式靈活、可感知范圍廣的特點,結(jié)合兩者優(yōu)勢的混合感知模式,通過固定部署感知設(shè)備和車聯(lián)網(wǎng)中裝配有各種傳感器的移動車輛之間相互協(xié)作,可以完成大規(guī)模的感知任務(wù)。論文對車聯(lián)網(wǎng)混合感知場景下的兩種類型感知任務(wù)的處理算法進行了研究。針對感知成本敏感、追求感知效率的普通混合感知任務(wù)分配問題,提出了一種“混合感知-多感知體協(xié)作-貪心算法(HS-MSBC-GA)”;針對感知質(zhì)量敏感、追求最大任務(wù)完成率、成本不設(shè)限的專業(yè)混合感知任務(wù)需求,提出了一種“基于最小可行解搜索的最大化空間覆蓋最小花費算法(MFSS-MSC-MCA)”;針對專業(yè)混合感知任務(wù)需求調(diào)整場景中的激勵調(diào)整優(yōu)化問題,提出了相應(yīng)的優(yōu)化算法。論文從基于車聯(lián)網(wǎng)的混合感知服務(wù)平臺的應(yīng)用場景和總體需求展開,以核心服務(wù)算法策略為研究重點,對服務(wù)平臺中的核心元素進行了抽象,建立了數(shù)學(xué)模型,提出了適合混合感知場景的核心算法,并進...

【文章頁數(shù)】：140 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１集中式的車聯(lián)網(wǎng)群智感知與服務(wù)??如圖２－１所示，車聯(lián)網(wǎng)群智感知最常見的一種模式為集中式感知，其主要由??

ＤＳｆｉＣ：專用■雙蠢？授術(shù)??圖２－１集中式的車聯(lián)網(wǎng)群智感知與服務(wù)??如圖２－１所示，車聯(lián)網(wǎng)群智感知最常見的一種模式為集中式感知，其主要由??裝配各類傳感器的移動車輛和數(shù)據(jù)處理服務(wù)平臺組成，適用于非實時或者準(zhǔn)實時??的服務(wù)場景［１２］，例如ＨｕｌＷ等人通在移動車輛上裝配空氣質(zhì)量....

圖２－２正向拍賣與逆向拍賣??７??

弈論的拍賣機制，主要包含：逆向拍賣、多屬性拍賣和雙向拍賣等。??２．２．１?逆向拍賣（ｒｅｖｅｒｓｅ?ａｕｃｔｉｏｎ，?ＲＡ）??正向拍賣與逆向拍賣的示意如圖２－２所示，Ｌｅｅ［１７ｌ等人率先提出了基于逆向??拍賣的動態(tài)價格－參與者虛擬積分機制（ｒｅｖｅｒｓｅ?ａｕｃｔｉｏｎ?ｂ....

圖２－３基于ＨＭＭ模型的路網(wǎng)匹配過程??８??

弈論的拍賣機制，主要包含：逆向拍賣、多屬性拍賣和雙向拍賣等。??２．２．１?逆向拍賣（ｒｅｖｅｒｓｅ?ａｕｃｔｉｏｎ，?ＲＡ）??正向拍賣與逆向拍賣的示意如圖２－２所示，Ｌｅｅ［１７ｌ等人率先提出了基于逆向??拍賣的動態(tài)價格－參與者虛擬積分機制（ｒｅｖｅｒｓｅ?ａｕｃｔｉｏｎ?ｂ....

圖３－４混合感知任務(wù)創(chuàng)建者需求分析用例圖??混合感知任務(wù)創(chuàng)建者的需求分析用例圖如圖３－４所示

?圖３－４混合感知任務(wù)創(chuàng)建者需求分析用例圖??混合感知任務(wù)創(chuàng)建者的需求分析用例圖如圖３－４所示�；旌细兄�任務(wù)創(chuàng)建者??主要有：注冊登錄、管理賬戶、管理任務(wù)、查看結(jié)果四類功能需求。??１５??

本文編號：4004958