面向车联网的稀疏轨迹数据路径预测
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江西江铃集团新能源汽车有限公司

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Sparse trajectory data path prediction for the connected car
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    摘 要:在稀疏交通环境下,车联网数据转发的机会会减少,这就造成了车辆长时间携带数据而无法转发,以至于出现较大的数据传输延迟。在目前的经济大环境下,这方面的研究有助于车联网的发展与应用。对于这一问题,笔者对车辆往稀疏轨迹数据预测进行分析,并对双向交通路段延迟特征作了相关研究,并通过理论分析和仿真实验,探讨了DDBT协议在稀疏交通环境下的数据传输延迟性能。以期在今后的面向车联网的相关研究中,为研究者提供一定的借鉴和参考。

    Abstract:

    Abstract:In a sparse traffic environment, the connected car data forwarding will be reduced, which causes the vehicle to carry data for a long time and can not be forwarded, so that a large data transmission delay occurs. In the current economic environment, research in this area who conducive to the development and application of the connected car. To solve the problem, author analyzes the prediction of vehicle sparse trajectory data and characteristics two-way traffic delay . By theoretical analysis and simulation experiments, we discuss the data transmission delay performance of DDBT protocol in sparse traffic environment . With a view to providing some reference and reference for researchers in the future research on the connected car.

    参考文献
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引用本文

单丰武.面向车联网的稀疏轨迹数据路径预测计算机测量与控制[J].,2018,26(5):245-248.

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  • 收稿日期:2017-12-05
  • 最后修改日期:2017-12-27
  • 录用日期:2017-12-27
  • 在线发布日期: 2018-05-22
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