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編輯推薦：
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。*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。
內容簡介：
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，*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。
關於作者：
王丽君，副教授，工学博士。现任文华学院信息学部副主任，兼大学生创新与创业实践基地主任。湖北工业大学计算机学院硕士生导师。文华学院骨干教师、文华学院优秀潜能导师，湖北省优秀创新创业导师，湖北省电子设计竞赛优秀辅导教师。IEEE绿色通信会员，EAI欧洲创新联盟会员。研究方向：无线通信技术、车联网技术，多媒体通信系统等。近年来主持国家级、省部级科研项目6项，主编教材2部，发表论文20余篇，申报及获授权专利3项。指导全国大学生电子设计竞赛一等奖，指导省级优秀学士学位论文3篇。承担的专业课程：通信原理；通信电子线路；现代交换原理等。获校级教学成果奖、个性化教育创新奖、教学质量一等奖、教学竞赛一等奖等多个奖项。教育经历：2016-2019武汉大学电路与系统博士；2006-2008华中科技大学通信与信息系统硕士；2000-2004西安电子科技大学通信工程学士。工作经历：2008.8-至今文华学院电信系教师、信息学部副主任；2004-2006武汉迈力特光通信公司，研发工程师。进修及访学情况：2016澳大利亚悉尼科技大学 访问学者 客座副教授；2015台湾朝阳科技大学 访学交流 拓展并丰富学术领域；2012中兴通讯学院 PON产品培训 培训讲师资格证；2009中兴通讯学院 光传输技术 培训讲师资格证。
目錄
第1章绪论1
內容試閱
互联网定义了许多产业，许多产业也在改变互联网的逻辑思维。汽车 互联网孕育产生了车联网、汽车电商、自动驾驶等新鲜事物。其中车联网的发展非常火热，是物联网技术应用于智能交通领域的集中体现。随着智能交通系统的发展，车联网作为物联网在交通领域的典型应用，上到城市建设发展，下到人们的出行效率，都发挥着越来越重要的作用。中国作为全球最大的汽车市场及全球最大的移动互联网市场，涉及汽车、电信运营商、互联网公司等多个行业及大量公司的积极参与。我国自十五规划开始设置智能交通作为国家经济和社会发展计划纲要中的重点研究方向。直至2018年12月，中国信息通信研究院发布了《车联网白皮书》，从技术、产业、政策措施三维度分析国内外车联网产业的发展现状与发展趋势。同时，工信部印发《车联网（智能网联汽车）产业发展行动计划》，提出突破关键技术，构建支持LTEV2X、5GV2X，通信与计算机相结合的车联网体系架构。2019年6月世界移动通信大会，作为通信设备商的华为成立智能汽车事业部，加大对车载计算、自动驾驶和智能汽车互联的战略投入，提供V2X的解决方案。目前车联网的发展让汽车厂商更加积极，但是超级应用并未出现，那么对于未来许多产业机会正在萌芽，移动端和车载端的融合、触摸屏等数字技术，乃至更加前沿的无人驾驶都给了汽车业无穷的机会空间去探索。车联网的关键技术之一是汽车如何安全可靠地与外界网络联网通信，协作通信和机器学习的融合，实现汽车与汽车之间的相互连通。由于车辆的高速机动性，传统的移动计算面临着高效、快速的资源调度和功率分配等挑战。同时，实现车辆之间的接入网服务是在车辆附近提供通信服务的重要方法之一。因此，尽可能接近的通信部署，研究车联网新的体系结构，对未来智能交通系统的发展非常重要。而连通性作为车联网的一个基础而重要的指标，对于车联网的网络规划、拓扑控制以及用户体验都具有非常重要的意义。
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