一、适应不同需求的几种接入Internet方式（论文文献综述）
李雪靖[1]（2021）在《智慧标识网络中边缘计算服务的任务卸载和资源适配研究》文中指出随着互联网技术的发展,网络服务和网络应用已渗透到各个领域。网络数据流量和计算任务的迅猛攀升,导致传统网络体系难以满足高效、可靠、海量、泛在等服务需求。智慧标识网络从解决传统互联网三重绑定问题出发,提出了“三层两域”的体系架构,为实现网络的可管、可控、开放、灵活提供了新的思路。针对智慧标识网络中的计算服务,边缘计算可以利用网络边缘计算资源为其提供更好的服务质量。然而,边缘网络的服务复杂性和资源有限性给不同场景下计算服务的动态灵活管控带来了新的挑战。本文分别针对边缘网络中的终端复杂计算服务、终端流式计算服务、多终端竞争计算服务和边缘汇聚计算服务,依据不同服务的需求特征,融合网络通信资源和计算资源,分析了具有特定优化目标的服务管控问题,研究了基于智慧标识网络的任务卸载和资源适配策略。本论文主要工作和创新点如下:（1）针对边缘网络中终端复杂计算服务的任务卸载和资源适配问题,提出了一种复杂服务分割和部分任务卸载的联合管控优化策略。本文以复杂计算服务的处理开销最小化为优化目标,通过综合考虑服务模型特征、任务依赖关系、节点设备能力和无线信道状况等因素,提出了基于智慧标识网络和边缘计算的终端复杂计算服务系统架构和管控机制,构建了服务模型分割和部分任务卸载的联合优化模型;基于深度学习方法构建了针对视频流进行人体姿态估计的服务计算模型,通过分析所构建模型的计算负载和数据流,采用神经层分组和流水线处理方法,设计了基于阈值粒子群优化的协同分割卸载TP-CPO算法,并通过仿真实验进行了性能评估。仿真结果表明,在不同的信道带宽和服务器负载下,所提策略有效地降低了服务响应时间和终端能量消耗。（2）针对边缘网络中终端流式计算服务的任务卸载和资源适配问题,提出了一种任务卸载调度和终端功率控制的联合管控优化策略。本文以流式计算服务的任务处理效用最大化为优化目标,通过综合考虑到达任务特征、终端能量状态、无线信道状况和计算服务器负载等因素,提出了基于智慧标识网络和边缘计算的终端流式计算服务系统架构和管控机制,构建了任务卸载调度和终端功率控制的联合优化模型;根据终端等待计算任务的马尔可夫性,分析了卸载调度决策和功率控制决策的约束条件,设计了状态、动作和奖惩函数,将系统时间分层划分为决策周期和事件回合,实现了基于分层深度强化学习的自适应调度控制HDRL-ASC算法,并通过仿真实验进行了算法参数调优和性能评估。仿真结果表明,在不同的任务到达率、无线信道状况和服务器计算性能下,所提策略有效地提高了任务处理效率,降低了终端功率消耗。（3）针对边缘网络中多终端竞争计算服务的任务卸载和资源适配问题,提出了一种终端卸载选择和通信资源编排的联合管控优化策略。本文以多终端竞争计算服务的综合计算效用最大化为优化目标,通过综合考虑终端接入数目、终端设备状态、终端需求优先级、无线信道状况和计算服务器负载等因素,提出了基于智慧标识网络和边缘计算的多终端竞争计算服务系统架构和管控机制,构建了终端卸载选择和通信资源编排的联合优化模型;提出了融合多种方法的算法框架,包括利用神经网络和阈值判断方法估计多终端任务卸载的优先级,利用一维优化搜索方法编排无线通信的资源块,利用经验回放和梯度下降方法构建神经网络模型的更新机制,利用分布式采样训练方法实现高效的神经网络训练模型,设计了基于纵向联邦学习的灵活卸载编排VFL-FOO算法,并通过仿真实验进行了算法参数调优和性能评估。仿真结果表明,算法具有较好的收敛性和较低的复杂度,在不同终端数目和动态环境状况下,所提策略有效地提高了多终端综合计算能力。（4）针对边缘网络中边缘汇聚计算服务的任务卸载和资源适配问题,提出了一种流量鲁棒分类和资源感知转发的联合管控优化策略。本文以边缘汇聚计算服务的综合处理开销最小化为优化目标,通过综合考虑单位时间请求交易量、服务数据量到达速度、单位比特计算负载、服务流量类型、服务器计算资源和传输路径通信资源等因素,提出了基于智慧标识网络和边缘计算的边缘汇聚计算服务系统架构和管控架构,构建了流量鲁棒分类和资源感知转发的联合优化模型;设计了包含异常需求检测、流量特征分类和任务卸载转发的算法框架,实现了基于遗传进化算法的快速分类转发GE-RCF算法,并通过仿真实验进行了参数调优和性能评估。仿真结果表明,在流量动态变化、不同边缘服务器性能和不同传输路径带宽下,所提策略有效地提升了流量分类效率,降低了多流量综合处理开销。
席少雄[2]（2021）在《基于OCF的物联网中间件系统研究》文中提出物联网技术的飞速发展,推动其在不同行业领域中的应用,而多场景中应用服务的互联互通是物联网应用中的主要难题,为此,中间件技术应运而生。本文面向多样化物联网设备的接入和服务管理,设计基于OCF的物联网服务中间件系统,研究中间件系统中异构设备的接入识别、服务调用的序列化方法关键技术,为实现上层物联网应用之间的服务共享提供技术支撑。本文的主要工作如下:首先,针对互联互通的规范性问题,研究了 OCF协议并结合面向服务架构的原理,设计了物联网服务中间件系统,提出了包含设备接入和服务管理功能的中间件系统架构,将异构设备接入到中间件中进行识别、抽象并映射为实体服务,通过中间件系统中统一的服务描述和服务调用实现上层应用中多样化服务的互操作。同时,为中间件系统的设备接入和服务管理提出流程规范。其次,针对中间件设备接入过程中多类型物联网设备的精确识别问题,提出了基于被动指纹的设备接入识别方法。在设备配置阶段,对物联网设备的网络流量数据进行收集和解析,提取流量数据的协议类型特征及统计类型特征,并引入SMOTE算法解决数据样本不平衡问题。在此基础上,通过随机森林算法,以构建被动指纹的方式准确识别并提取设备类型、服务类别等设备特征。实验验证了所提出的方法可提升设备识别的准确率,有效支撑中间件系统中的设备接入功能。最后,针对中间件服务调用过程中海量数据的存储、传输开销问题,设计了服务数据的最优序列化分配方案。在设备服务阶段,通过中间件协作完成对接入设备及其多样化服务的管理和相互调用,并对服务调用过程进行建模,建立以时延能耗联合最小化为优化目标的序列化分配问题。本文将其分解为两个子问题进行求解,分别提出了基于机器学习的序列化方法选择算法和基于拉格朗日乘子法的序列化执行决策算法,提取设备服务数据包的特征,为不同特征的数据包选择最优的数据序列化方案,实验结果表明所提出的方法可降低时延和能耗,有效提升中间件系统中的服务调用效率。
孙志朋[3]（2021）在《基于物联网技术的水稻生长环境监测系统及关键技术研究》文中研究说明我国是农业大国,也是世界上水稻产量及消费量最高的国家。水稻产量对于我国粮食安全有着重要意义。目前我国水稻在平均亩产量和水、肥、药等利用率方面相比农业发达国家还有较大提升空间。采集水稻生长环境信息,有的放矢地指导农业生产,已被证明是提高产量和资源利用率的有效方式之一。农业物联网技术以信息感知设备、通讯网络和智能信息处理技术应用为核心,通过农业科学化管理,达到合理使用农业资源、改善生态环境、降低生产成本、提高农产品产量和品质的目的。目前农业物联网技术应用面临网络覆盖范围小、监测项目受限、传输成本高、供电时间短等问题,这些问题限制了水稻生长环境监测的普及和智能化程度。随着低功率广域网、边缘计算、人工智能等物联网相关技术的蓬勃发展,为解决这些问题提供了更多角度。因此,本文结合物联网及其关联技术,构建了适合监测水稻生长环境的广覆盖、低功耗、智能化的物联网监测系统,并对系统中一些关键技术进行研究。能够更加全面、准确、实时地了解水稻生长的环境因素,从而更好的指导水稻生产。本文的主要研究内容包括以下几个方面:（1）研究了基于边缘计算的水稻生长环境监测物联网的架构。设计了一种功耗低、传输距离远、融合害虫监测功能的水稻生长环境信息监测物联网架构,将高清晰图像传输与低功率广域网进行异构融合,实现了低功率广域网布局下的水稻害虫监测及生长环境信息采集功能。应用NS3软件对水稻生长环境布设大量传感器监测节点的情况进行了仿真,得出了两种ACK机制下网络传输质量的优势参数组合范围对比,给出了需提升网络传输质量的参数组合范围及建议。（2）设计了应用边缘计算技术的水稻生长环境在线监测网关。在支持LoRaWAN和802.11g协议异构组网的基础上,设计了边缘计算网关的功能架构和数据通信架构。通过虚拟化容器技术,将LoRaWAN服务器、在线害虫识别计数算法、实时传感器数据融合算法打包成镜像,在农业生产现场形成多个功能模块集成化运作的边缘计算模式。采用边缘消息中间件的方式规范化定制各功能模块之间以及云、边之间的数据传输。经实际测试,网关可以同时实现各模块功能,在每秒500/1000条并发压力测试中,平均负载分别为0.22/2.99,系统资源利用率稳定,采用的边缘消息中间件模式数据传输稳定可靠,田间实际测试数据传输成功率达99.1%。（3）设计了一种高准确性的多传感器数据融合方案。实时对水稻生长环境信息进行在线监测,通过改进算法,对上传的传感器数据进行数据融合测试,对比传统的融合算法方差降低了约25%左右,切实提高了获取水稻生长环境数据的准确率。（4）研究了水稻害虫在线识别人工智能算法。对采集的水稻害虫图像进行自动化图像预处理工作,使用图像增强、图像分割等传统图像处理技术优化图像质量。提出了一种在线害虫识别计数方法:使用人工智能深度学习的算法,在TensorFlow框架下完成对监测节点上传的害虫图像在线识别及计数。通过测试,识别准确率达到89%。将图像识别结果以数字方式输出,大幅降低了物联网传输和云端计算的压力。（5）构建水稻生长环境监测数据管理云平台。将所有监测节点采集的数据进行动态可视化展示,根据采集的信息内容结合专家系统给出相应的决策意见进而指导水稻生产。
何皓琛[4]（2021）在《水声传感网络体系结构的设计与实现》文中进行了进一步梳理水声传感网络（Underwater Wireless Acoustic Sensor Network,UWASN）是用于监视水下环境和探索水下资源的关键技术,在海洋环境采样、海洋数据收集、地理环境监测、紧急避灾、辅助导航以及海底监视等水下应用中发挥了巨大作用。由于UWASN的传输环境恶劣、传播延迟长和误码率较高等特性,传统无线传感网络的网络体系结构不再适用。同时,UWASN尚未有成熟的网络体系结构。因此,研究UWASN的网络体系结构具有重要的理论意义与应用价值。论文从海洋环境自适应、网络自愈性、能量感知、有效信息交互等角度入手,结合UWASN的特性与水下传输任务的需求,借鉴传统无线传感网络体系结构模型与延迟容忍网络设计思路,提出了一种新型UWASN体系结构模型。数据转发面通过统一的“管控中心”沟通各协议层之间的信息交互,使之能够实现协议栈的灵活组合并提供良好的跨层设计平台,增加网络中的跨层效益。同时,体系结构中增加了一个面向消息的覆盖层——“投递层”,用于解决网络区域间或网络节点间的异构性、水下数据传输长时延与链路中断等问题。为了验证新型UWASN体系结构中协议的组织形式、协议层连接灵活性、协议栈自适应和跨层设计的思路,论文设计并实现了体系结构中的“管控中心”,命名为Lincros协议栈平台。为了实现协议栈运行时对协议层的灵活配置和满足不同协议实例运行期间的稳定性需求,Lincros平台将不同的协议实例组织成相互合作的进程组,协议进程之间的通信和调度由Lincros核心负责,从而提高了系统的稳定性、系统运行的实时性和协议运行的并发性。为了解决UWASN长时延、链路中断等问题,论文设计并实现了新型UWASN体系结构的“投递层”,其中投递层被当作应用层代理,工作在某些骨干网络的“投递层网关”节点之上,形成“存储-携带-转发”的覆盖层网络。同时,投递层使用持久存储对抗网络中断。论文给出了投递层的网络区域与节点命名寻址、投递层数据传输、链路感知与路径选择、基于包级编码的混合AQR逐段可靠控制、资源分配与网络诊断和功能适配器六个方面的详细设计。另外,论文给出了投递层实现的整体框架和一些重要功能模块的具体实现,主要包括数据收发流程、邻居发现流程和可靠性控制流程等。论文对所提出的新型UWASN体系结构进行了仿真分析和半实物验证,并与传统五层UWASN体系结构进行比较。实验结果与仿真结果基本一致,验证了论文提出的新型UWASN体系结构具有较低的端到端传输时延、较高的网络有效吞吐量和较高的传输效率,能够在具有高延迟、高误码率和高链路中断概率的UWASN中较好地完成数据传输任务。
高文田[5]（2020）在《“互联网+”背景下的物业服务企业O2O模式研究：提升路径、机制设计和评价体系》文中指出“互联网+”背景下,“互联网+”正在深刻改变物业服务行业的发展面貌,而O2O模式作为“互联网+物业”的新模式,正在为物业服务行业和企业的发展提供新的、颠覆性的解决方案和推动力量;同时考虑到竞争力理论及其实证评价本身有“仁者见仁,智者见智”的争议部分,本文并不期望能够建立一个包罗万象的竞争力理论及其评价体系和框架。本文研究的基本思路在于从“互联网+”的视角,以价值链分析为基本工具,对“互联网+物业”的发展趋势进行规范性理论分析和探讨,然后从提升路径、机制设计和评价理论方面,对“互联网+”背景下物业服务企业O2O模式进行研究。研究的主要内容包括:（1）梳理了国内物业服务企业经营流程和服务内容,分析了传统物业服务存在着发展不平衡和发展不充分的问题。同时,通过对已有“互联网+物业”发展实践的分析和研究,研究显示,“互联网+物业”是互联网技术应用的产物,并且适应不同物业服务企业实际经营管理的需要,社区O2O是“互联网+物业”的具体是实现形式。物业服务企业不断创新管理模式和服务内容,采用O2O模式,整合线上线下资源,打通各个环节的通路,通过O2O的模式,不仅为业务带来了便利,也大大提高了物业管理行业的管理效率,拓宽了收益渠道。（2）通过从微观、中观和宏观三个层面上对“互联网+”影响和推动物业服务行业发展深层规律的探讨,认为“互联网+”背景下物业服务企业竞争力提升应主要致力于“三维八化”,其中“三维”指技术进步、模式升级和流程再造,“八化”则指分别从属于“三维”的八个方面,分别是从属于技术进步的管理网格化和服务智能化,以及从属于模式升级的企业规模化、竞争跨界化、业务多元化、用户平台,从属于流程再造的服务专业化和治理现代化。“三维八化”构成“互联网+物业”的主要发展方向。（3）分析了双寡头企业面临社区居民O2O偏好和政府物业新技术政策规制下的Stackelberg博弈模型,并对双寡头企业O2O行为选择进行了系统的分析物业新技术的发展对于O2O,结果显示物业新技术的发展对企业的O2O转型升级都具有积极性的指导意义;物业O2O政策下,分析了不同契约模型下社区达到最优决策时,物业价格、社区居民偏好和参与成本系数对平台上线的参与率的影响及社区协调决策;基于物业服务企业发展社区O2O而需要进行流程再造的需求,企业面临着online平台搭建（自建或与委托第三方）以及运营模式（自运营与委托第三方）的决策,本节分别对自建且自运营、委托建设且自运营、自建且委托运营、委托建设且委托运营四种模式进行建模,并进行相应的数值分析。（4）研究紧扣“互联网+”时代趋势,系统运用价值链分析方法,构建了一个由2个一级指标、9个二级指标和27个三级指标构成的物业服务企业竞争力评价体系。本文以75家主要物业服务企业2019年的公开资料为基础,对该竞争力评价体系进行了实证验证。与现有的以“中国物业服务百强企业评价研究”为代表的竞争力评价研究成果相比,由于本文的评价方法以价值链理论为根本依据,在评价指标的选取上也密切结合“互联网+”背景,在逻辑上更加具有内在一致性,因而评价结果具有较为坚实的理论基础。本文的可能创新点包括:（1）物业服务企业竞争力提升理论模型。本文主要从探讨“互联网+”提升物业服务企业竞争力的内在逻辑入手,构造了一个“互联网+”背景下物业服务企业竞争力提升理论模型,系统分析了“互联网+”背景下物业服务企业竞争力提升的主要路径,提出了物业物业服务企业“三维八化”体系,并给出一个评价物业服务企业竞争力的基于O2O模式的“互联网+”发展框架。（2）物业服务企业O2O模式发展的机制设计。从互联网技术政策规制角度,研究物业服务企业面临社区居民的O2O行为选择;在物业服务企业实施O2O技术条件下,分析完全合作、完全不合作和成本分摊三种契约模型的社区居民选择和物业服务企业行为策略;在流程再造的需求下,对物业服务企业自建且自运营、委托建设且自运营、自建且委托运营、委托建设且委托运营四种模式进行分析。（3）物业服务企业O2O模式的评价体系。O2O模式作为“互联网+物业”的新模式,正在为物业服务行业和企业的发展提供新的、颠覆性的解决方案和推动力量,同时考虑到构建基于价值链的物业服务企业竞争力评价指标体系应该在某一方面刻画物业服务企业的特征,本文研究的基本思路在于从“互联网+”的视角,以价值链分析为基本工具,对“互联网+物业”的发展趋势进行规范性理论分析和探讨。本论文包含图22幅,表17个,参考文献120篇。
王安之[6]（2020）在《物联网设备资源管理平台关键技术研究》文中提出物联网技术的不断发展,使得相关应用和服务也逐渐走进我们的生活。随之而来的,泛在环境下的物联网智慧服务系统逐也渐成为了国内外研究关注的焦点。然而,目前大多数的物联网应用系统都比较独立,功能单一,且不同的应用行业有不同的信息传输和处理方式,存在应用系统之间数据不统一和资源复用困难的问题,缺乏互联互通的联动机制。因此,如何提供一套统一的物联网设备资源管理平台以屏蔽各应用子系统的异构性是至关重要的,本文主要针对物联网设备资源管理平台设计中的几个重要问题进行研究。首先,研究了面向物联网服务的资源表示模型。物联网中资源表示模型的作用更甚于数据库Schema对于Web信息系统的意义,而当前的“垂直式”应用模式中感知层的设备资源和业务层的应用实体则是一种紧耦合关系,不能在系统运行的过程中随着情景的变化而灵活变动。本文首先将结合物联网中资源的特点,从资源和服务两个角度出发,参照传统互联网资源参考模型OWL-S的基本结构来适当扩充和裁剪,并描述了物联网设备资源到应用服务之间的映射关系,然后由此提出本文的面向物联网服务的资源表示模型并对其进行仿真和验证,该模型一定程度上能为物联网资源和服务的统一化描述提供支撑,以更好的适应物联网多样化业务的发展需求。其次,提出了一种面向物联网业务的多终端选择算法。即解决在物联网环境中资源受限的条件下,如何合理地为业务层的各用户业务配置最佳的终端集合以提高物联网中泛在末梢资源的使用效益的问题。大量用户在相同时段请求业务会导致设备资源竞争,因此,高效的多终端协同需要保证总体业务效益值达到最佳,而不能出现用户业务质量不平衡的情况。为此,以服务模型和资源模型为基础把该问题建模成多终端选择过程。最后,把该问题简化为组合优化过程,引入启发式蚁群优化算法来求解,通过仿真与随机分配算法和贪心算法在综合效益、利用率及业务成功率方面进行比较,分别提高了2%～39%、2%～10%、6%～12%。最后,提出一种物联网设备资源管理平台设计结构并实现。本文将基于Kaa开源物联网中间件平台项目给出一种物联网设备资源表示与管理平台的实现方案,该方案以泛在环境下的复杂业务情景为驱动,以面向物联网服务的资源表示模型、面向物联网业务的多终端选择算法等为支撑,以软件实现的方式搭建一个面向各行各业并打破“信息孤岛”隔离的物联网智慧服务系统。最终设计基于B/S模式和C/S模式的物联网智慧服务访问平台,并结合几个典型的物联网应用场景（环境监控系统、设备管理系统等）验证。
马如慧[7]（2020）在《新空口场景下的安全认证协议设计与分析》文中指出第三代合作伙伴计划（third Generation Partnership Project,3GPP）成立于1998年,从最初的通用移动通信系统网络,到长期演进（Long Term Evolution,LTE）网络、LTE网络的后续演进（LTE-Advanced,LTE-A）网络,再到当前主流发展的第五代移动通信技术（fifth Generation,5G）网络,3GPP已成长为全球最大的通信标准组织。为满足日益增长的用户通信需求,3GPP网络新空口引入了多种不用类型的实体和技术。首先,LTE-A网络中为了解决普通基站（evolved Node B,e NB）室内覆盖较弱的问题,引入了家庭基站（Home evolved Node B,He NB）,实现了家庭特色覆盖和业务需求。其次,由于5G网络支持高速传输,而高速传输最典型的场景就是高铁网络且高铁网络中数据传输遭受着严重的路径损耗等问题,为了给高铁网络中的用户提供平滑的通信体验,3GPP引入了车载移动中继节点（Mobile Relay Node,MRN）作为车载基站为列车上的用户终端提供稳定的网络服务。最后,为了实现全球网络覆盖,3GPP Rel-17引入了卫星接入技术,作为地面空口接入技术的有效补充。但是,这些新空口实体和技术的引入带来了一些新的安全和性能的挑战,需要进一步的研究和解决。本文系统地研究了新空口实体和技术带来的不同的安全和性能问题,并提出了相应的解决办法。本文的主要贡献总结如下:（1）分析了LTE-A网络中多种类型的He NB和e NB共存时的切换认证场景,指出了多种类型基站共存导致LTE-A网络终端移动切换场景变得异常复杂。此外,现存的切换认证方案存在大量的安全或性能缺陷,并不能满足当前LTE-A网络的需求。针对上述问题,基于椭圆曲线无证书签密技术,设计了一个终端统一切换认证方案。该方案可以适用于LTE-A网络中的所有移动场景,只需三次握手即可实现安全的切换认证,并且在不牺牲效率的前提下保证了多个强安全属性,包括相互认证、密钥协商以及隐私保护等。（2）分析了5G高铁网络中引入MRN后的切换认证场景,指出了现有3GPP标准中MRN的认证机制仍然无法为高速列车上的用户终端提供平滑的通信体验且甚至可能导致MRN切换失败以及由于MRN通过不安全的空口信道接入网络导致新的安全问题,例如易遭受窃听攻击、假冒攻击等问题。此外,现有的MRN的切换认证方案存在大量的安全或性能问题,例如无法实现相互认证或耗费较多切换开销等。针对上述问题,结合5G网络异构特性,基于聚合签名技术和高铁轨迹可预测机制,提出了两种基于固定路径的群组预切换认证方案:方案FTGPHA1和方案FTGPHA2。方案FTGPHA1可以实现大部分安全属性且同时耗费较少的切换开销,而方案FTGPHA2可以在不牺牲效率的前提下实现健壮的安全属性。在这两个方案中,MRN可以在源基站的覆盖范围内提前与目标基站执行群组预切换认证过程,进而可为用户终端提供平滑的通信体验且避免切换失败等问题。（3）分析了5G网络中引入卫星接入技术后的接入认证场景,指出了卫星网络空口链路高度开放以及星地传输距离较远等特点导致卫星网络容易遭受各种各样的协议攻击以及用户终端认证时延过长等问题。此外,5G支持海量物联网设备（Internet of Things Device,Io TD）并发接入,而海量Io TD并发接入卫星网络且每个Io TD执行单独的接入认证过程会瞬时产生大量的信令开销,进而可能导致信令风暴等问题。针对上述问题,基于格理论密码学,提出了一种抗量子的接入认证方案。该方案包括两种认证协议:海量Io TD的并发接入认证协议和一个普通移动设备或者Io TD的接入认证协议。在海量Io TD的并发接入认证协议中,海量Io TD构成一个临时群组执行群组认证过程以此克服信令风暴问题。此外,提出的两个协议可以实现较强的安全属性包括相互认证、条件匿名以及抵抗量子攻击和多种协议攻击等。
吴欢[8]（2020）在《基于吸引子的异构接入网络选择策略研究》文中进行了进一步梳理随着无线通信网络技术的高速发展,用户数据流量、业务量及终端数量的激增,使得下一代无线通信网络的发展趋于多网络异构、共存的局面。因此,如何优化现有异构的网络资源、动态地选择合理的接入网策略,同时,在保障用户业务需求的基础上,减少传输时延、提升系统整体性能及服务质量已成为异构无线网络中亟待解决的问题。本文针对上述问题,提出一种新型异构无线网络（P-HN）架构包含WiFi网络、蜂窝网络以及电力线载波通信（PLC）网络。在该网络架构的基础上,围绕如何解决异构网络中多接入网络选择问题展开。首先,利用吸引子网络选择策略,以提高网络吞吐量、保障网络负载合理分布为目的,提出基于吸引子算法的流量卸载策略;其次,以减少网络的传输时延、保障异构网络的可靠性及鲁棒性为目的,提出基于排队时延的吸引子网络选择策略;最后,以保障业务优先级需求、增强网络的可靠性及鲁棒性为目的,提出基于优先级的吸引子网络选择策略。本文的主要创新点和贡献可以归纳为以下几个方面:1、P-HN网络架构的设计针对异构无线网络中多种接入技术并存引起的网络融合成度不高、传输时延大等问题,提出了包含多种接入网络的P-HN网络架构。首先,研究并分析了现有异构无线网络架构及其接入管理模式,在P-HN基础上提出在数据传输的标准体系里添加能够进行统一传输数据的有效虚拟层（EVL）。EVL实现了不同接入技术的用户在P-HN中无缝地数据传输。接着,针对P-HN的动态网络架构引起的多接入网络选择问题,提出了一种基于生物学的吸引子网络选择策略。该算法考虑到P-HN中接入技术多样异构的特性,充分研究生物学吸引子选择算法的工作原理,将生物学算法中的吸引子参数对应于P-HN的剩余带宽,得到基于剩余带宽的吸引子网络选择策略（RASS）。该策略可以根据外部环境的变化,自适应地选择最优网络进行数据传输。最后通过实验仿真表明,基于RASS的P-HN能够合理的分配网络资源,相较于单一传输网络能够减少系统的传输时延,而多种的接入方式保障了 P-HN的鲁棒性。2、P-HN中的流量卸载策略针对流量卸载网络中卸载流量分布不合理、系统吞吐量不高和网络资源利用不充分的问题,本文提出一种基于吸引子的流量卸载策略（OASS）。首先,以蜂窝网络与PLC网络为研究场景,以合理协调小区内流量分布、提高系统吞吐量为目标,设计出基于P-HN的流量卸载模型。其次,综合考虑了蜂窝网络吞吐量和PLC网络吞吐量,并寻找平衡两个网络吞吐量的最优卸载率。仿真结果表明,以卸载率为参数的OASS,可以自适应地选择最优卸载率,协调蜂窝网络与PLC网络的流量分布,解决了流量分布不合理带来的系统吞吐量不高、资源利用不充分的问题,从而达到充分利用网络资源、提高系统吞吐量的目的。3、基于排队时延的吸引子网络选择策略针对动态P-HN网络环境中,已有网络接入选择算法灵活性差、计算复杂等问题,提出一种基于排队时延的吸引子网络选择策略（DASS）。首先,以大量数据到达的P-HN为研究场景,以选择最短排队时延网络为目标,设计异构无线网络中双网络排队模型。其次,通过二阶马尔可夫状态转移方程,得到两种网络的排队时延,并根据实际情况将双网络排队模型扩展到多网络排队模型,通过多阶马尔可夫状态转移方程得到多网络排队时延集。仿真结果表明,通过使用DASS,系统能够自适应地根据外部环境选择传输网络,尤其是当系统内节点增多或发生故障时,仍然保持较高的传输率,进而保障网络的可靠性与鲁棒性。同时,由于节点可以选择时延最小的网络进行数据传输,从而减少了传输时延,缓解网络拥塞。4、基于优先级的吸引子网络选择策略针对实时动态的异构网络中多种用户业务的优先级需求不同,已有接入网选择策略无法动态地保障其需求的基础上,提出基于用户优先级的吸引子网络选择策略（PASS）。首先,以动态P-HN为研究场景,在终端用户对不同业务服务质量（QoS）需求不同的基础上,将数据进行优先级分类,建立优先级调度模型,以保障系统中不同用户业务的优先级需求。其次,建立双网络双优先级系统排队模型,并采用3D马尔可夫状态转移方程描述该排队模型的数学特性。最后,将不同优先级用户在不同网络的时延与吸引子路径选择算法相结合得到PASS。仿真表明,PASS在移动场景下和固定场景中均具有极高的正确性,不但保障了不同用户业务的优先级需求还在网络环境发生变化时令系统具有较高的可靠性与鲁棒性。
张宇阳[9]（2020）在《复杂移动环境中车联网多链路协同传输方法研究》文中研究表明车联网是未来移动通信的重要应用场景。在车联网的众多具体应用需求中,如何通过车联网将传统网络设备产生的海量数据实时、高效地上传至云端服务器是其中的一个重要需求。这一需求有着广泛的应用场景,例如高铁通信与应急通信。但是,针对这一需求,需要克服三点挑战。第一,单一无线链路传输的局限性;第二,传统网络设备对多链路传输的限制;第三,无线链路信号的波动对多链路协同传输的影响。标识网络是基于国家973项目提出的新型网络架构,可以很好地支持移动性。因此,为了克服上述三点挑战,满足车联网应用需求,本文依托标识网络,考虑到复杂移动环境的特点,拟围绕以下三个问题具体展开研究:1)如何设计一种支持融合多元硬件与底层协议的车联网多链路协同传输框架?2)如何提高本文所提传输框架的容错性?3)如何在问题二的基础上,综合考虑复杂移动环境特点,设计一种异构无线链路协同传输机制,提升车联网传输性能?论文的主要工作和创新点如下:（1）针对研究问题一,本文在不同场景异构无线链路状态综合分析的基础上,提出了新型车联网多链路协同传输框架的设计需求,并基于标识网络,设计了标识车联网多链路协同传输框架。该传输框架在整体设计上对车辆周围的异构无线链路进行融合,建立起一条透明传输通道,实现了传输过程中“用户与网络分离”和“资源与位置分离”。该传输框架在核心设备的内部工作原理中将资源管控模型抽象为“三层两映射”,从而完成传输策略的灵活管控与下发,实现传输过程中“控制与转发分离”。（2）针对研究问题二,从异构无线链路传输乱序角度,本文提出了一种容忍链路状态估测误差的多链路协同传输方法。考虑到移动场景中链路状态估测有一定的误差,该方法在接收端部署缓存以动态增加乱序数据包的排队时延,从而克服传统多链路传输方法中因链路状态估测误差而造成的多链路传输乱序,避免用户终端网络设备因传输乱序而主动大幅降低传输速率,间接提升传输框架的整体资源利用率。该方法与经典方法在传输乱序容错能力、实时吞吐量、整体时延和估测误差容忍度等方面进行全方位的对比与评估。实验结果表明,该方法可以有效地容忍链路状态估测误差,克服数据传输乱序,提升传输性能。（3）针对研究问题二,从异构无线链路传输丢包角度,本文提出了一种基于大数网络编码的多链路容错传输方法。该方法考虑到传统多链路传输容错方法在链路带宽资源开销、计算资源开销和编码灵活度等方面存在的问题,基于全新设计的网络编码模型,保证了传输的可靠性。本文分别通过数值分析,仿真对比与系统实验,对该方法的传输丢包容错能力,编解码用时,实时吞吐量和普适性等方面进行了分析。实验结果表明,该方法在显着提升了异构无线链路传输可靠性的同时,间接提升了异构无线链路的资源利用率。此外,在仿真实验中,为了完成在实际系统中无法完成的实验,本文设计了标识车联网多链路协同传输仿真系统。利用该系统,可以从多方面充分对比不同传输方法在标识车联网多链路协同传输框架中的性能差异。（4）针对第三个研究问题,在上两点研究工作的基础上,充分考虑复杂移动环境中无线链路丢包与异构网络的传输乱序问题,本文首先提出了一种适应网络编码的异构网络传输乱序容错接收缓存。该缓存以编码簇为排序目标,保证了支持网络编码的多链路传输方法有序传输。其次,在该缓存的基础上,本文将标识车联网多链路协同传输框架实例化,设计了标识车联网多链路协同传输机制。最后,通过仿真实验和实际系统测试,验证了在不同移动场景中,该机制相对其他多链路传输机制可以综合提升车联网的资源利用率与传输性能。目前该成果已部署于政府和企业的实际系统中使用,创造了良好的社会效益与经济效益。通过上述对于基于标识网络的车联网多链路协同传输框架及相关方法的研究,本文为车联网多链路协同传输方法的探究提供了一种可行的新思路。
高扬水[10]（2020）在《软件定义车联网负载均衡关键技术的研究》文中研究说明车联网（Internet of Vehicles,IoV）对改善交通安全以及提高乘客舒适度方面发挥着重要作用,因而使其成为无线网络中的一个研究热点。由于IoV具有车辆分布不均以及业务爆发式增长的特性,极易导致负载不均衡、网络资源利用率低,甚至在高负载场景中还会出现严重的信道干扰等问题,因此这些问题将会成为制约IoV技术发展的瓶颈。而负载均衡技术被认为是解决这些问题的有效方法之一。另一方面,由软件定义网络（Software Defined Network,SDN）和IoV融合的软件定义车联网（Software Defined Vehicular Network,SDVN）因可实时获取全局网络信息,有助于提高IoV的MAC和路由等传输性能,因此正受到广泛关注。在SDVN架构下,集中控制方式可提高链路利用率,保障通信的可靠性,但是当发生交通拥堵或业务量暴涨时,仍然会有局部链路出现网络拥塞的问题,因此负载均衡技术是SDVN网络需要研究的重点之一。根据课题组调研,目前鲜有涉及SDVN负载均衡技术方面的研究。本文将负载均衡技术与SDVN网络架构优势相结合,探讨提高IoV传输性能方面的关键技术,主要工作及创新如下:（1）针对当前许多IoV分簇网络在实时获取全局网络信息方面存在困难以及在车辆密集且业务量较大的场景下,会引发严重的网络拥塞和信道干扰的问题,提出了基于SDVN负载感知无竞争分簇MAC协议。具体地,在所提协议的分簇算法中,综合考虑了链路可靠性、相邻度、负载和方向等因素进行簇头选择,并且通过考虑节点的负载以及限制簇的规模来保持簇头间的负载均衡;在MAC机制部分,设计了一种由簇间多信道分配技术和簇内动态TDMA帧分配技术组成的无竞争MAC算法,以避免簇间和簇内通信发生同频干扰和隐藏终端干扰。通过以上方法来提高数据包在簇内和簇间的通信性能。（2）针对城市场景下分布式地理位置路由协议易导致局部最优、网络连通性差和网络拥塞等问题,提出了基于SDVN网络下具有负载均衡的分层式地理位置路由协议（HRLB）。分两个层次对HRLB进行路由设计,第一层次从全局上粗粒度地寻找一系列车辆密度大的网格;第二层次是细粒度地从由所选网格连成的区域内选择传输路径,接着再继续从所选传输路径上选择一系列中继节点。其中,在进行路径和中继节点选择时,分别考虑了道路和车辆节点的负载因素,从而避免了“先拥塞,后解决”的问题。通过仿真实验结果表明,HRLB路由机制在数据包平均传递率、吞吐量、以及平均时延方面较其他路由算法具有明显的优势。（3）针对当前IoV跨层路由算法在车辆低密度分布条件下性能会显着降低的问题,提出了一种基于SDVN架构的V2V跨层路由和V2BS集中式路由切换机制。SDVN中央控制器基于全局路径连通信息,决定源和目的之间的数据包的传输是采用V2BS路由还是V2V跨层路由。在V2V跨层路由机制中,中继节点的选择通过考虑平衡各节点的负载来达到整个网络的负载均衡。实验结果表明,相较于其它协议,在所提SDVN网络混合路由机制的作用下,在各种车辆密度下网络传输数据包的性能都得到提高。（4）针对当前LTE-V异构网络技术会制约beacon信息传输性能的问题,提出了两种不同传输机制的软件定义LTE-V异构网络,分别为上下行链路关联的LTE-V异构网络和上下行链路分离的LTE-V异构网络。特别是针对后一种的异构网络,研究将基站与车辆之间上下行链路的传输速率转换为全局优化问题。该优化问题可使每个车辆节点与负载较轻的基站相关联,从而保证各个基站间的负载均衡。实验结果验证了所提机制对提高beacon消息传输速率的优越性。
二、适应不同需求的几种接入Internet方式（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、适应不同需求的几种接入Internet方式（论文提纲范文）
（1）智慧标识网络中边缘计算服务的任务卸载和资源适配研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 新型网络技术及智慧标识网络研究现状 |
| 1.2.1 新型网络相关关键技术 |
| 1.2.2 智慧标识网络理论及其相关研究 |
| 1.3 边缘计算及其服务管控问题的相关研究 |
| 1.3.1 边缘计算技术概述 |
| 1.3.2 边缘计算中服务管控问题的相关研究 |
| 1.3.3 机器学习在边缘计算中的应用研究 |
| 1.4 研究内容和主要创新 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第二章 复杂计算服务的服务分割和任务卸载研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 复杂服务分割和部分任务卸载的优化问题 |
| 2.2.1 系统架构 |
| 2.2.2 服务管控机制 |
| 2.2.3 问题建模和优化 |
| 2.3 复杂计算服务模型和协同分割卸载算法 |
| 2.3.1 基于DL方法的模型分析 |
| 2.3.2 终端复杂计算服务的模型构建 |
| 2.3.3 服务模型的数据流和计算负载分析 |
| 2.3.4 TP-CPO算法设计 |
| 2.4 仿真实验和结果分析 |
| 2.4.1 复杂计算服务仿真环境的建立 |
| 2.4.2 TP-CPO策略的性能评估 |
| 2.4.3 TP-CPO策略的扩展性分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 流式计算服务的任务调度和功率控制研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 任务卸载调度和终端功率控制的优化问题 |
| 3.2.1 系统架构和管控机制 |
| 3.2.2 问题建模和优化 |
| 3.3 基于分层深度强化学习的自适应调度控制算法 |
| 3.3.1 深度强化学习方法简介 |
| 3.3.2 状态、动作及奖励函数设计 |
| 3.3.3 HDRL-ASC算法设计 |
| 3.4 仿真实验和结果分析 |
| 3.4.1 实验参数和环境变量的设置 |
| 3.4.2 HDRL-ASC算法性能分析 |
| 3.4.3 HDRL-ASC策略性能评估分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 多终端竞争计算服务的卸载选择和资源编排研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 终端卸载选择和通信资源编排的优化问题 |
| 4.2.1 系统架构和管控机制 |
| 4.2.2 问题建模和优化 |
| 4.3 基于纵向联邦学习的灵活选择编排算法 |
| 4.3.1 L-FOO算法框架设计 |
| 4.3.2 VFL-FOO算法设计 |
| 4.4 仿真实验和结果分析 |
| 4.4.1 实验参数设置 |
| 4.4.2 VFL-FOO算法参数调优 |
| 4.4.3 VFL-FOO算法收敛性分析 |
| 4.4.4 VFL-FOO算法复杂度评估 |
| 4.4.5 VFL-FOO策略的综合计算效用评估 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 边缘汇聚计算服务的流量分类和资源适配研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 流量鲁棒分类和资源感知转发的优化问题 |
| 5.2.1 系统架构和管控架构 |
| 5.2.2 问题建模和优化 |
| 5.3 基于遗传进化算法的快速分类转发算法 |
| 5.3.1 RCF算法框架设计 |
| 5.3.2 GE-RCF快速分类转发算法 |
| 5.4 仿真实验和结果分析 |
| 5.4.1 仿真实验参数设置 |
| 5.4.2 GE-RCF策略评估 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 未来研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）基于OCF的物联网中间件系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 研究内容及创新 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 相关技术基础 |
| 2.1 OCF协议 |
| 2.2 物联网服务中间件 |
| 2.3 物联网设备指纹 |
| 2.3.1 设备指纹的含义 |
| 2.3.2 指纹识别的分类 |
| 2.3.3 指纹识别的方法 |
| 2.4 序列化 |
| 2.4.1 序列化概述 |
| 2.4.2 序列化方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于OCF的服务中间件设计 |
| 3.1 设计目标 |
| 3.2 中间件架构设计 |
| 3.3 流程设计 |
| 3.3.1 设备接入 |
| 3.3.2 服务描述 |
| 3.3.3 服务调用 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 中间件设备接入识别研究 |
| 4.1 设备接入识别技术选型 |
| 4.2 基于被动指纹的设备接入识别方法 |
| 4.2.1 设备流量获取 |
| 4.2.2 特征提取 |
| 4.2.3 设备识别算法 |
| 4.2.4 样本平衡优化 |
| 4.3 实验结果及分析 |
| 4.3.1 实验数据与实验设置 |
| 4.3.2 实验结果评估方法 |
| 4.3.3 数据包数量对设备识别性能的影响 |
| 4.3.4 非OCF设备和OCF设备识别结果 |
| 4.3.5 数据预处理对设备识别性能的影响 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 中间件服务调用中序列化的研究 |
| 5.1 中间件服务调用场景 |
| 5.2 中间件服务调用优化模型 |
| 5.2.1 整体方案 |
| 5.2.2 时延模型 |
| 5.2.3 能耗模型 |
| 5.2.4 优化建模 |
| 5.3 服务数据最优序列化分配方案求解 |
| 5.3.1 序列化方法选择算法设计 |
| 5.3.2 序列化执行决策算法设计 |
| 5.4 实验结果与分析 |
| 5.4.1 实验数据与实验设置 |
| 5.4.2 序列化方法对比实验 |
| 5.4.3 序列化方法选择对服务调用性能的影响 |
| 5.4.4 序列化执行决策对服务调用性能的影响 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 进一步研究工作 |
| 参考文献 |
| 附录 英文缩略词对照表 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（3）基于物联网技术的水稻生长环境监测系统及关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 物联网技术在大田农业领域研究现状 |
| 1.3.2 人工智能技术在农业害虫识别领域研究现状 |
| 1.3.3 多传感器数据融合技术研究现状 |
| 1.3.4 边缘计算领域研究现状 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 第2章 水稻生长环境监测物联网的构建与仿真 |
| 2.1 水稻生长环境监测物联网总体架构 |
| 2.2 水稻生长环境监测物联网传输层协议 |
| 2.2.1 Lo Ra扩频技术 |
| 2.2.2 LoRaWAN终端类型 |
| 2.2.3 LoRaWAN物理帧结构分析 |
| 2.2.4 LoRaWAN MAC层分析 |
| 2.2.5 WiFi Socket传输机制 |
| 2.3 水稻生长环境监测物联网终端节点设计 |
| 2.3.1 传感器监测节点设计 |
| 2.3.2 害虫监测节点设计 |
| 2.4 水稻生长环境监测物联网仿真 |
| 2.4.1 仿真环境 |
| 2.4.2 仿真系统参数设置 |
| 2.4.3 仿真结果 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 水稻生长环境监测物联网边缘计算网关设计 |
| 3.1 边缘计算网关整体设计 |
| 3.2 边缘计算网关主要功能模块 |
| 3.2.1 MQTT服务模块 |
| 3.2.2 LoRaWAN服务器模块 |
| 3.2.3 害虫识别模块 |
| 3.2.4 数据融合模块 |
| 3.3 边缘计算网关功能实现流程 |
| 3.3.1 基础资源层 |
| 3.3.2 边缘消息中间件服务的搭建 |
| 3.3.3 害虫识别模块的实现 |
| 3.3.4 数据融合模块的实现 |
| 3.3.5 Docker容器管理 |
| 3.4 网关硬件设计 |
| 3.5 实验结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 多传感器数据融合技术研究 |
| 4.1 数据融合的定义 |
| 4.2 多传感器数据融合概述 |
| 4.2.1 多传感器数据融合原理 |
| 4.2.2 多传感器数据融合优势 |
| 4.2.3 多传感器数据融合体系结构 |
| 4.2.4 多传感器数据融合分级 |
| 4.3 多传感器数据融合算法研究 |
| 4.3.1 常用融合算法概述 |
| 4.3.2 加权算法原理 |
| 4.3.3 加权算法改进 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 水稻害虫图像在线识别方法研究 |
| 5.1 害虫图像采集 |
| 5.2 害虫图像预处理方法 |
| 5.2.1 图像增强技术 |
| 5.2.2 图像分割技术 |
| 5.2.3 图像形态学处理 |
| 5.2.4 图像标记及信息提取 |
| 5.3 基于TensorFlow的害虫图像识别方法 |
| 5.3.1 卷积神经网络 |
| 5.3.2 Tensor Flow概述 |
| 5.3.3 害虫图像数据集 |
| 5.3.4 害虫图像识别 |
| 5.3.5 害虫图像识别实验结果 |
| 5.4 害虫图像计数方法 |
| 5.4.1 害虫图像计数流程 |
| 5.4.2 害虫图像计数实验结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 水稻生长环境监测物联网云平台 |
| 6.1 云平台系统设计 |
| 6.2 云平台功能介绍 |
| 6.2.1 平台主界面 |
| 6.2.2 大气环境模块 |
| 6.2.3 土壤环境模块 |
| 6.2.4 害虫监测模块 |
| 6.2.5 监测点分布模块 |
| 6.2.6 分析与诊断模块 |
| 6.2.7 用户设置模块 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（4）水声传感网络体系结构的设计与实现（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 水声传感网络 |
| 1.2.2 网络体系结构 |
| 1.2.3 水声网络仿真验证平台 |
| 1.3 论文研究内容与贡献 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究成果 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 第2章 新型水声传感网络体系结构 |
| 2.1 整体框架 |
| 2.2 管控中心 |
| 2.3 数据转发平面 |
| 2.3.1 物理层 |
| 2.3.2 数据链路层 |
| 2.3.3 网络层 |
| 2.3.4 传输层 |
| 2.3.5 投递层和应用层 |
| 2.4 垂直管理平面 |
| 2.4.1 能量管理平面 |
| 2.4.2 移动管理平面 |
| 2.4.3 安全性平面 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 Lincros协议栈平台设计与实现 |
| 3.1 Lincros框架模型 |
| 3.1.1 协议模块 |
| 3.1.2 Lincros核心 |
| 3.1.3 Modem驱动模块 |
| 3.2 Lincros信息流 |
| 3.2.1 外部信息流 |
| 3.2.2 内部信息流 |
| 3.3 Lincros核心功能实现 |
| 3.3.1 协议栈连接管理 |
| 3.3.2 共享内存池管理 |
| 3.3.3 数据转发控制 |
| 3.3.4 外围模块支持 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 投递层设计与实现 |
| 4.1 网络区域与节点命名寻址 |
| 4.1.1 网络区域与投递层网关 |
| 4.1.2 节点命名与寻址 |
| 4.2 投递层数据传输 |
| 4.2.1 网络传输模型 |
| 4.2.2 机会传输与链路中断处理 |
| 4.2.3 投递层数据格式定义 |
| 4.3 链路感知和路由选择 |
| 4.3.1 链路感知与邻居发现 |
| 4.3.2 路径选择和调度 |
| 4.3.3 投递层路由表和地址映射表 |
| 4.4 投递层逐段可靠传输控制 |
| 4.4.1 水声网络可靠传输控制框架 |
| 4.4.2 基于包级编码的混合ARQ逐段可靠服务 |
| 4.5 资源分配与网络诊断 |
| 4.5.1 基于数据优先级的服务等级制度 |
| 4.5.2 数据交付选项与网络诊断 |
| 4.6 功能适配器 |
| 4.7 投递层核心功能实现 |
| 4.7.1 整体实现框架与工作流程 |
| 4.7.2 数据传输流程 |
| 4.7.3 邻居发现流程 |
| 4.7.4 可靠传输控制流程 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 仿真分析与场景验证 |
| 5.1 验证场景设计与分析 |
| 5.2 仿真内容与结果分析 |
| 5.2.1 性能评价指标 |
| 5.2.2 仿真参数设置 |
| 5.2.3 仿真结果分析 |
| 5.3 硬件平台半实物验证 |
| 5.3.1 实验测试场景 |
| 5.3.2 实验结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士期间所取得的科研成果 |
（5）“互联网+”背景下的物业服务企业O2O模式研究：提升路径、机制设计和评价体系（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容与方法 |
| 1.2.1 论文架构 |
| 1.2.2 研究内容 |
| 1.2.3 研究方法 |
| 1.3 论文创新点 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 “互联网+”研究现状 |
| 2.1.1 ”互联网+”的基础研究 |
| 2.1.2 ”互联网+”对经济发展的影响研究 |
| 2.1.3 ”互联网+”对物业服务企业的影响研究 |
| 2.2 企业价值链理论的研究现状 |
| 2.2.1 企业价值链基础理论研究 |
| 2.2.2 物业服务企业价值链研究 |
| 2.3 企业竞争力理论的研究现状 |
| 2.3.1 企业竞争力的资源学派 |
| 2.3.2 企业竞争力的能力学派 |
| 2.3.3 企业竞争力的综合研究 |
| 2.4 企业竞争力评价理论的研究现状 |
| 2.4.1 企业竞争力评价方法研究 |
| 2.4.2 物业服务企业竞争力评价研究 |
| 2.5 O2O理论和实践研究现状 |
| 2.5.1 O2O商业模式发展趋势 |
| 2.5.2 O2O商业模式业务元素分析 |
| 2.5.3 O2O在物业服务企业的发展存在的问题及对策 |
| 3 传统物业服务的“互联网+”转型 |
| 3.1 物业服务内容 |
| 3.1.1 物业服务企业的基本活动 |
| 3.1.2 物业服务企业的辅助活动 |
| 3.2 传统物业服务存在的问题 |
| 3.2.1 物业服务企业发展不平衡问题 |
| 3.2.2 物业服务企业发展不充分问题 |
| 3.3 互联网+物业的O2O模式转变 |
| 3.3.1 “互联网+物业”的服务模式转变 |
| 3.3.2 “互联网+物业”的O2O模式 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 “互联网+”背景下物业服务企业竞争力提升路径研究 |
| 4.1 “互联网+”的技术经济特征和对竞争力的主要影响 |
| 4.1.1 “互联网+”的技术经济特征 |
| 4.1.2 “互联网+”对融合企业竞争力提升的主要影响 |
| 4.2 “互联网+”背景下物业服务企业竞争力提升的基本逻辑 |
| 4.2.1 “互联网+”推动物业服务企业技术进步的基本逻辑 |
| 4.2.2 “互联网+”促进物业服务企业商业模式升级的基本逻辑 |
| 4.2.3 “互联网+”推动物业服务企业流程再造的基本逻辑 |
| 4.3 “互联网+”背景下物业服务企业竞争力的提升路径 |
| 4.3.1 推动物业服务企业技术进步 |
| 4.3.2 促进物业服务企业商业模式升级 |
| 4.3.3 加快物业服务企业流程再造 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 物业新技术要求对物业O2O行为选择的影响 |
| 5.1 物业新技术要求与竞争发展 |
| 5.2 问题描述与假设 |
| 5.3 模型构建与求解 |
| 5.3.1 MSI模式 |
| 5.3.2 MSII模式 |
| 5.3.3 MSIII模式 |
| 5.4 结果对比与分析 |
| 5.5 研究结论 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 物业O2O模式分析与机制设计 |
| 6.1 问题描述与假设 |
| 6.2 模型建立与求解分析 |
| 6.2.1 完全合作契约模型 |
| 6.2.2 完全不合作契约模型 |
| 6.2.3 参与成本分担契约模型 |
| 6.3 三种契约模型比较分析 |
| 6.3.1 三种契约模型下的比较分析 |
| 6.3.2 社区协调契约设计 |
| 6.4 数值仿真 |
| 6.4.1 价格和参与度上限对平台上线的参与率的影响 |
| 6.4.2 价格和参与度上限对社区收益的影响 |
| 6.4.3 价格和参与度上限对协调机制影响 |
| 6.4.4 社区居民偏好和参与成本系数对平台上线的参与率的影响 |
| 6.4.5 社区居民偏好和参与成本系数对社区收益的影响 |
| 6.4.6 社区居民偏好和参与成本系数对协调机制影响 |
| 6.5 研究结论 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 O2O模式下物业服务企业流程再造策略分析 |
| 7.1 问题描述与假设 |
| 7.2 模型建立与求解分析 |
| 7.2.1 自建且自运营 |
| 7.2.2 委托建设且自运营 |
| 7.2.3 自建且委托运营 |
| 7.2.4 委托建设且委托运营 |
| 7.3 模型比较分析 |
| 7.3.1 模式一VS模式二 |
| 7.3.2 模式一VS模式三 |
| 7.3.3 模式一VS模式四 |
| 7.4 数值仿真 |
| 7.5 研究结论 |
| 7.6 本章小结 |
| 8 物业服务企业O2O模式竞争力的评价 |
| 8.1 物业服务企业竞争力评价理论方法 |
| 8.1.1 企业竞争力评价的价值链分析逻辑 |
| 8.1.2 基于价值链的物业服务企业竞争力评价的主要维度 |
| 8.2 物业服务企业O2O模式竞争力评价指标体系 |
| 8.2.1 评价指标体系构建原则 |
| 8.2.2 评价指标体系构建与权重确定 |
| 8.2.3 评价方法及其特点 |
| 8.3 物业服务企业O2O竞争力评价实证分析 |
| 8.3.1 数据来源和处理方法 |
| 8.3.2 物业服务企业竞争力评价结果 |
| 8.3.3 物业服务企业竞争力提升的影响因素 |
| 8.4 本章小结 |
| 9 结论与展望 |
| 9.1 全文总结 |
| 9.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A “互联网+”背景下物业服务企业竞争力评价指标网格 |
| 附录 B |
| 附录 C 已上市主要物业服务企业基本情况 |
| 表索引 |
| 图索引 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（6）物联网设备资源管理平台关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 专用术语注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的 |
| 1.3 国内外相关研究现状 |
| 1.3.1 物联网资源表示模型研究现状 |
| 1.3.2 多终端选择算法研究现状 |
| 1.3.3 物联网中间件平台研究现状 |
| 1.4 创新内容及本文结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 面向物联网服务的资源表示模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 物联网服务语义化必要性分析 |
| 2.3 物联网资源表示本体模型 |
| 2.3.1 物联网服务表示模型 |
| 2.3.2 物联网资源表示模型 |
| 2.3.3 服务与资源映射关系分析 |
| 2.4 仿真分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 面向物联网业务的多终端选择算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 多终端选择问题的数学模型 |
| 3.2.1 问题描述 |
| 3.2.2 数学模型 |
| 3.3 选择算法分析 |
| 3.4 仿真分析 |
| 3.4.1 实验环境 |
| 3.4.2 仿真结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 物联网设备资源管理平台设计与实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 需求分析 |
| 4.2.1 功能性需求 |
| 4.2.2 非功能性需求 |
| 4.3 平台架构 |
| 4.3.1 平台的结构和实现方式 |
| 4.3.2 交互过程分析 |
| 4.3.3 设备资源的搜索与发现 |
| 4.4 几种典型应用场景 |
| 4.4.1 温湿度监控系统 |
| 4.4.2 远程设备控制系统 |
| 4.4.3 发电机网管系统 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 程序清单 |
| 附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文 |
| 附录3 攻读硕士学位期间申请的专利 |
| 附录4 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（7）新空口场景下的安全认证协议设计与分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 研究内容与创新点 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 创新点 |
| 1.4 目标和贡献 |
| 1.5 组织结构 |
| 第二章 基础知识 |
| 2.1 基本密码学原语 |
| 2.1.1 椭圆曲线密码学概述 |
| 2.1.2 格理论密码学概述 |
| 2.2 安全协议分析方法 |
| 2.2.1 逻辑分析工具:BAN |
| 2.2.2 形式化验证工具:Proverif |
| 2.2.3 形式化验证工具:Tamarin |
| 第三章 LTE-A网络中终端的切换认证方案 |
| 3.1 简介 |
| 3.2 系统模型、设计目标和设计思路 |
| 3.2.1 系统模型 |
| 3.2.2 设计目标 |
| 3.2.3 设计思路 |
| 3.3 方案 |
| 3.3.1 初始附着阶段 |
| 3.3.2 切换认证阶段 |
| 3.4 安全评估 |
| 3.4.1 逻辑分析工具:BAN |
| 3.4.2 形式化验证工具:Proverif |
| 3.4.3 非形式化安全分析 |
| 3.5 性能分析 |
| 3.5.1 通信开销 |
| 3.5.2 存储开销 |
| 3.5.3 计算开销 |
| 3.5.4 恶意UE下的计算开销 |
| 3.6 结论 |
| 第四章 高铁网络中移动中继的群组预切换认证方案 |
| 4.1 简介 |
| 4.2 系统模型、设计目标和设计思路 |
| 4.2.1 系统模型 |
| 4.2.2 设计目标 |
| 4.2.3 设计思路 |
| 4.3 第一个方案:FTGPHA1 |
| 4.3.1 概述 |
| 4.3.2 具体过程 |
| 4.4 第二个方案:FTGPHA2 |
| 4.4.1 概述 |
| 4.4.2 具体过程 |
| 4.5 安全评估 |
| 4.5.1 形式化验证工具:Tamarin |
| 4.5.2 非形式化安全分析 |
| 4.6 性能分析 |
| 4.6.1 概述 |
| 4.6.2 信令开销 |
| 4.6.3 计算开销 |
| 4.6.4 通信开销 |
| 4.6.5 未知攻击下的性能分析 |
| 4.7 结论 |
| 第五章 卫星接入网络中终端接入认证方案 |
| 5.1 简介 |
| 5.2 系统模型、设计目标和设计思路 |
| 5.2.1 系统模型 |
| 5.2.2 设计目标 |
| 5.2.3 设计思路 |
| 5.3 方案 |
| 5.3.1 系统设置阶段 |
| 5.3.2 注册阶段 |
| 5.3.3 预协商阶段 |
| 5.3.4 认证阶段 |
| 5.3.5 正确性评估 |
| 5.4 安全评估 |
| 5.4.1 可证明安全分析 |
| 5.4.2 逻辑分析工具:BAN |
| 5.4.3 非形式化安全分析 |
| 5.5 性能分析 |
| 5.5.1 信令开销 |
| 5.5.2 传输开销 |
| 5.6 结论 |
| 第六章 工作总结及展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）基于吸引子的异构接入网络选择策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 符号对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.1.1 异构网络的提出 |
| 1.1.2 现有异构网络的架构 |
| 1.2 课题研究现状 |
| 1.2.1 异构无线网络融合方式 |
| 1.2.2 异构无线网络的资源管理 |
| 1.2.3 异构无线网络的接入选择策略 |
| 1.2.4 保障QoS的接入选择策略 |
| 1.3 异构无线网络的挑战 |
| 1.4 论文的主要内容 |
| 1.5 论文的创新点与组织结构 |
| 1.5.1 论文创新点 |
| 1.5.2 论文组织结构 |
| 1.6 参考文献 |
| 第二章 异构自适应接入网模型的构建 |
| 2.1 无线网络融合架构 |
| 2.1.1 相关研究 |
| 2.1.2 融合架构模式 |
| 2.1.3 融合接入网管理模式 |
| 2.2 异构网络(P-HN)模型 |
| 2.2.1 数据包格式转化模块 |
| 2.2.2 控制模块 |
| 2.3 吸引子选择算法 |
| 2.3.1 算法的生物学原理 |
| 2.3.2 吸引子选择算法的数学模型 |
| 2.3.3 吸引子选择模型中的活性因子 |
| 2.4 基于吸引子算法的网络选择策略 |
| 2.4.1 系统模型 |
| 2.4.2 P-HN网络中的吸引子算法模型 |
| 2.4.3 P-HN中吸引子选择过程 |
| 2.4.4 活性因子表达式 |
| 2.5 仿真结果与分析 |
| 2.5.1 P-HN融合仿真 |
| 2.5.2 吸引子选择策略仿真 |
| 2.6 本章小结 |
| 2.7 参考文献 |
| 第三章 异构网络中基于吸引子的流量卸载策略 |
| 3.1 问题的提出 |
| 3.2 P-HN的流量卸载模型 |
| 3.3 P-HN中的吞吐量 |
| 3.3.1 PLC网络的吞吐量 |
| 3.3.2 蜂窝网络的吞吐量 |
| 3.4 基于吸引子的流量卸载策略 |
| 3.4.1 流量卸载的数学表达 |
| 3.4.2 算法实现 |
| 3.5 仿真结果与分析 |
| 3.5.1 参数设置 |
| 3.5.2 仿真结果 |
| 3.6 本章小结 |
| 3.7 参考文献 |
| 第四章 异构网络中基于用户排队时延的网络选择策略 |
| 4.1 问题的提出 |
| 4.2 网络模型及问题推导 |
| 4.2.1 网络模型 |
| 4.2.2 问题的推导 |
| 4.3 基于排队时延的吸引子网络选择策略 |
| 4.3.1 选择策略的数学表达 |
| 4.3.2 活性因子的映射 |
| 4.3.3 网络选择策略实现过程 |
| 4.4 仿真与分析 |
| 4.4.1 双网络选择模型仿真与分析 |
| 4.4.2 多网络选择模型仿真与分析 |
| 4.4.3 接入网络策略的仿真与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 4.6 参考文献 |
| 第五章 异构网络中基于业务优先级的网络选择策略 |
| 5.1 优先级网络选择模型及推导 |
| 5.1.1 异构网络优先级队列管理模型 |
| 5.1.2 异构网络中双优先级队列模型 |
| 5.1.3 双优先级队列模型的推导 |
| 5.2 基于优先级的网络选择策略 |
| 5.2.1 网络选择模型的数学表达 |
| 5.2.2 活性因子的映射 |
| 5.2.3 网络选择策略实现过程 |
| 5.3 仿真与分析 |
| 5.3.1 仿真场景 |
| 5.3.2 性能分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 5.5 参考文献 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文主要工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 附录 缩略语表 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（9）复杂移动环境中车联网多链路协同传输方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要缩略语对照表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究背景与研究现状 |
| 1.2.1 车联网研究 |
| 1.2.2 多链路协同传输研究现状 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.4 论文主要工作与创新点 |
| 1.5 论文组织架构 |
| 2 基于标识网络的车联网多链路协同传输框架 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 研究现状 |
| 2.3 不同场景异构无线链路状态综合分析 |
| 2.3.1 无线链路状态综合测试实验设置 |
| 2.3.2 链路层参数分析 |
| 2.3.3 网络层参数分析 |
| 2.3.4 传输层参数分析 |
| 2.3.5 异构无线链路综合分析 |
| 2.4 新型车联网多链路协同传输框架研究基础 |
| 2.4.1 新型车联网多链路协同传输框架设计要求 |
| 2.4.2 标识网络 |
| 2.5 新型车联网多链路协同传输框架设计 |
| 2.5.1 整体网络拓扑 |
| 2.5.2 核心设备内部资源管控模型 |
| 2.5.3 基本通信流程 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 容忍链路状态估测误差的多链路协同传输方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.1.1 研究背景及问题描述 |
| 3.1.2 研究现状 |
| 3.2 移动场景无线链路状态估测误差分析 |
| 3.2.1 链路往返时延估测误差分析 |
| 3.2.2 链路可用带宽估测误差分析 |
| 3.3 RAID多链路传输方法的设计与实现 |
| 3.3.1 问题分析 |
| 3.3.2 RAID多链路传输方法网络模型 |
| 3.3.3 RAID多链路传输方法数学模型 |
| 3.3.4 RAID多链路传输方法核心算法实现 |
| 3.4 性能分析与实验评估 |
| 3.4.1 异构网络数据传输过程乱序程度分析 |
| 3.4.2 异构网络数据传输过程整体吞吐量分析 |
| 3.4.3 异构网络数据传输过程整体时延分析 |
| 3.4.4 异构网络传输过程估测误差容忍度分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于大数网络编码的多链路容错传输方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.1.1 研究背景及问题描述 |
| 4.1.2 研究现状 |
| 4.2 多链路传输容错方法模型设计 |
| 4.2.1 多链路传输容错方法概要 |
| 4.2.2 簇内比特信息数字映射数学模型 |
| 4.2.3 BNNC编码模型 |
| 4.2.4 BNNC解码模型 |
| 4.2.5 BNNC冗余矩阵数学模型 |
| 4.3 BNNC多链路传输方法核心算法的实现 |
| 4.3.1 BNNC多链路传输方法发送算法 |
| 4.3.2 BNNC多链路传输方法接收算法 |
| 4.4 数据传输容错方法性能分析 |
| 4.4.1 BNNC编解码模型传输容错性能分析 |
| 4.4.2 BNNC编解码模型计算性能分析 |
| 4.5 仿真分析与评估 |
| 4.5.1 标识车联网多链路协同传输仿真系统 |
| 4.5.2 传输可靠性对比分析 |
| 4.5.3 典型网络状态下的实时吞吐量对比分析 |
| 4.5.4 不同多链路传输方法普适性对比分析 |
| 4.6 网络编码模型性能系统实验评估 |
| 4.6.1 不同冗余度下不同网络编码模型计算性能实测评估 |
| 4.6.2 不同硬件平台编解码性能实测评估 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 面向复杂移动环境的车联网多链路协同传输机制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 两级DTT接收缓存模型 |
| 5.2.1 两级DTT接收缓存网络模型 |
| 5.2.2 时间阈值网络模型 |
| 5.2.3 时间阈值动态修正数学模型 |
| 5.3 标识车联网多链路协同传输机制的设计与实现 |
| 5.3.1 传输报文设计 |
| 5.3.2 内部模块设计 |
| 5.3.3 核心算法实现 |
| 5.4 两级DTT接收缓存模型性能评估 |
| 5.4.1 不同接收缓存模型整体评估 |
| 5.4.2 不同接收缓存模型深入分析 |
| 5.4.3 不同多链路传输接收缓存普适性分析 |
| 5.5 不同移动场景中多链路传输机制系统实验 |
| 5.5.1 系统实验设计 |
| 5.5.2 静态场景测试结果 |
| 5.5.3 低速移动场景测试结果 |
| 5.5.4 高速移动场景测试结果 |
| 5.6 实际应用 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 未来研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（10）软件定义车联网负载均衡关键技术的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 IoV概述 |
| 1.2.1 IoV网络架构 |
| 1.2.2 IoV的特征 |
| 1.2.3 IoV面临的挑战 |
| 1.3 软件定义车联网 |
| 1.3.1 SDN体系架构及优势 |
| 1.3.2 SDVN架构 |
| 1.3.3 SDVN负载均衡研究进展 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 1.6 本章小结 |
| 第二章 基于SDVN的负载感知分簇无干扰MAC协议 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 网络模型与协议假设 |
| 2.3 基于负载感知的分簇式无干扰MAC机制 |
| 2.3.1 分簇机制 |
| 2.3.2 无信道干扰机制 |
| 2.3.3 复杂度分析 |
| 2.4 CMNSM协议传递率分析 |
| 2.5 仿真结果 |
| 2.5.1 仿真设置 |
| 2.5.2 结果分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 SDVN中一种具有负载均衡的分层式路由机制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 网络模型 |
| 3.3 分层式路由算法 |
| 3.4 仿真结果 |
| 3.4.1 仿真设置 |
| 3.4.2 结果分析 |
| 3.4.3 网格车辆数量统计 |
| 3.4.4 网格转移概率统计分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 SDVN中一种基于连通概率判决跨层路由切换机制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统模型 |
| 4.2.1 网络模型 |
| 4.2.2 路径连通概率分析 |
| 4.2.3 传输速率分析 |
| 4.3 V2V和V2BS路由切换算法 |
| 4.4 仿真结果与分析 |
| 4.4.1 仿真设置 |
| 4.4.2 仿真结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 一种支持异构软件定义LTE-V安全应用的负载均衡机制研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统模型 |
| 5.2.1 软件定义LTE-V异构网络模型 |
| 5.2.2 LTE传输速率分析 |
| 5.2.3 问题建模 |
| 5.3 集中控制机制 |
| 5.3.1 集中控制式的优化算法 |
| 5.3.2 集中控制下的Beacon传输机制 |
| 5.4 仿真结果 |
| 5.4.1 仿真设置 |
| 5.4.2 结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 英文缩略词 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
四、适应不同需求的几种接入Internet方式（论文参考文献）
- [1]智慧标识网络中边缘计算服务的任务卸载和资源适配研究[D]. 李雪靖. 北京交通大学, 2021
- [2]基于OCF的物联网中间件系统研究[D]. 席少雄. 北京邮电大学, 2021(01)
- [3]基于物联网技术的水稻生长环境监测系统及关键技术研究[D]. 孙志朋. 吉林大学, 2021
- [4]水声传感网络体系结构的设计与实现[D]. 何皓琛. 浙江大学, 2021(01)
- [5]“互联网+”背景下的物业服务企业O2O模式研究：提升路径、机制设计和评价体系[D]. 高文田. 北京交通大学, 2020(06)
- [6]物联网设备资源管理平台关键技术研究[D]. 王安之. 南京邮电大学, 2020(03)
- [7]新空口场景下的安全认证协议设计与分析[D]. 马如慧. 西安电子科技大学, 2020(02)
- [8]基于吸引子的异构接入网络选择策略研究[D]. 吴欢. 北京邮电大学, 2020(02)
- [9]复杂移动环境中车联网多链路协同传输方法研究[D]. 张宇阳. 北京交通大学, 2020
- [10]软件定义车联网负载均衡关键技术的研究[D]. 高扬水. 北京邮电大学, 2020(01)