车辆移动感知网络技术与应用（清华汇智文库） 曾园园 项慨 著 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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曾园园 项慨 著 著

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出版社： 清华大学

ISBN：9787302498568

商品编码：29659475867

书名：	车辆移动感知网络技术与应用（清华汇智文库）
出版社：	清华大学出版社
出版日期	2018
ISBN号：	9787302498568

本书致力于车辆移动感知网络的若干技术难点，从道路交通监测应用的角度出发，针对车辆联网感知架构、感知方法、数据收集与获取等内容展开探讨，提出了新方法并进行分析和评估。本书内容上分别就“无线传感器网络到移动感知网络的技术演进”“车辆移动感知网络的道路路面监测应用：模型和方法”“车辆移动感知机会式的数据收集”“车辆移动感知参与式的数据收集”等几个方面具体进行探讨和展开阐述，后对车辆移动感知网络结合大数据和群体智能等技术发展趋势进行了展望。本书旨在与读者分享、交流和探讨基于车辆联网的移动感知的新架构、方法和技术，为从事该领域研究学者提供一定的参考、指导与帮助。

本书内容丰富，覆盖面广，叙述平实，既可以作为计算机网络、通信、物联网等专业的本科生和研究生的教学参考书、课外读物和研究资料，也可供广大对移动感知技术感兴趣的研究人员和工程技术人员参考。

曾园园，女，1980年10月出生，湖北武汉市人，工学博士/博士后，现为武汉大学电子信息学院副教授。主要研究方向为：城市感知、无线网络、无线通信。 先后主持和参与了国家973计划课题、国家自然科学基金项目在内的、省部级项目10余项。在移动感知数据通信、车辆组网和道路监测应用领域进行了多方面的研究，已经取得了初步成果，相关成果在国内外知名期刊和会议上发表。已在国内外期刊会议上发表论文40余篇，出版国际学术著作章节1篇次，独立撰写学术著作1部，主编教材1部，一发明人获得国家发明专利授权3项。现担任国际期刊International Journal of Design, Analysis and Tools for Integrated Circuits and Systems(ISSN 2071-2987),International Journal on Advances in Networks and Services (ISSN 1942-2644) 编委；担任ICEE, ICWMC, ICIS, DATICS-ISPA, DATICS-NESEA， DATICS-IMECS等多个国际会议的大会组委会委员；多次参加国际学术交流和参加学术会议并作大会论文报告。

1章无线传感器网络到移动感知网络1

1.1无线传感器网络2

1.1.1无线传感器网络概述2

1.1.2无线传感器网络的机遇与挑战4

1.2基于移动性的无线传感器网络6

1.2.1移动传感器网络6

1.2.2车辆传感器网络7

1.3移动感知网络10

1.3.1移动感知技术10

1.3.2以人为中心的移动感知网络12

1.3.3车辆移动感知网络14

1.4本章小结16

参考文献16

2章面向路面监测的车辆移动感知网络21

2.1智能车辆路面监测应用概述22

2.1.1路面监测技术的发展22

2.1.2相关代表性系统24

2.1.3面向路面监测应用的车辆移动感知27

2.2面向路面监测的车辆移动感知模型28

2.2.1相关研究28

2.2.2基于行为分析的感知监测模型29

2.2.3实验与性能分析312.3本章小结36

参考文献37

3章面向路面监测的车辆协作感知39

3.1智慧车辆的协作技术39

3.1.1智慧车辆协作应用系统39

3.1.2车辆协作通信技术40

3.1.3车辆协作感知技术41

3.2基于车辆协作感知的路面事件监测43

3.2.1一种车辆协作路面监测方法43

3.2.2模拟测试47

3.3基于车辆协作感知的路面事件区域判定51

3.3.1一种车辆协作事件区域判定51

3.3.2模拟测试53

3.4本章小结60

参考文献60

4章车辆移动网络路由机制63

4.1车辆移动网络路由63

4.1.1概述63

4.1.2相关研究现状64

4.2一种绿色的车辆网络路由和调度算法66

4.2.1系统模型66

4.2.2路由和调度算法设计70

4.3模拟与性能分析75

4.4本章小结78

参考文献79

5章动态车队机会式数据收集81

5.1路面监测与车辆机会式数据收集81

5.2相关研究82

5.3系统架构84

5.3.1网络架构84

5.3.2机会式车队85

5.4行为感知的动态车队数据收集机制86

5.4.1车队拓扑的度量方法86

5.4.2状态机和消息机制88

5.4.3车队的构建89

5.4.4车队的维护92

5.4.5面向道路监测应用的机会式车队97

5.5模拟与性能评估98

5.6本章小结104

参考文献105

6章参与式移动车辆的招募与激励107

6.1概述107

6.2参与式的移动车辆的招募方法109

6.2.1相关研究109

6.2.2行为建模110

6.2.3一种自适应的行为感知的车辆招募方法113

《车辆移动感知网络技术与应用》 作者：曾园园，项慨 书籍简介 在智能交通日益成为社会发展重要驱动力的今天，车辆作为一个移动的感知节点，其信息采集、传输、处理与协同应用的能力，正深刻地重塑着交通系统的运作模式。由曾园园和项慨合著的《车辆移动感知网络技术与应用》（清华汇智文库），正是聚焦于这一前沿领域，系统性地梳理并深入探讨了车辆移动感知网络的关键技术、核心挑战以及广泛的应用前景。本书旨在为相关领域的科研人员、工程技术人员、高等院校师生提供一本兼具理论深度与实践指导意义的参考著作。 全书以车辆移动感知网络的形成机制和技术体系为切入点，首先详细阐述了其构成要素，包括车辆作为感知终端的传感器技术、信息采集与预处理方法；车内通信与车外通信（V2X）的技术标准与协议，如DSRC、C-V2X等；以及信息传输中的网络架构、路由策略和带宽管理等。特别地，本书着重分析了移动性带来的挑战，如节点的高速移动、动态的网络拓扑、信号的衰减与干扰，以及如何通过优化的网络设计和通信协议来克服这些难题。 在感知技术方面，本书深入剖析了多种用于车辆移动感知的传感器类型，包括但不限于雷达、激光雷达（LiDAR）、摄像头、超声波传感器、GPS/IMU等，并探讨了如何融合来自不同传感器的数据，以提高感知的准确性和鲁棒性。这涉及到多传感器信息融合的理论方法，如卡尔曼滤波、粒子滤波、贝叶斯推理以及近年来兴起的深度学习在感知任务中的应用，如目标检测、跟踪、场景理解等。本书不仅介绍了基础的感知算法，还探讨了如何利用车辆的移动性来增强感知能力，例如通过协同感知和多视角信息融合来弥补单一传感器的局限性。 网络通信作为车辆移动感知网络的核心支撑，本书进行了全面而细致的论述。从底层通信技术，如5G NR在V2X通信中的应用，到高层网络架构，如边缘计算在车联网中的部署，都进行了深入的分析。本书讨论了如何构建低延迟、高可靠、广覆盖的通信网络，以支持实时的数据交换和协同决策。这包括对不同V2X通信模式（V2V, V2I, V2P, V2N）的详细介绍，以及在这些模式下如何实现高效的信息传递。此外，对于网络安全和隐私保护问题，本书也给予了充分的关注，探讨了在分布式和动态的网络环境中，如何确保车辆通信的安全性和用户隐私不被泄露。 核心技术与挑战 本书深入剖析了车辆移动感知网络所面临的核心技术挑战，并提出了相应的解决方案。 感知数据的有效性与可靠性： 车辆在高速移动过程中，传感器采集的数据可能面临噪声、遮挡、恶劣天气等干扰。本书探讨了如何通过先进的信号处理技术、数据清洗和异常值检测来提高感知数据的质量。同时，多传感器融合技术被强调为提升感知鲁棒性的关键，通过整合不同传感器的优势，可以有效弥补单一传感器的不足。例如，融合摄像头提供的丰富语义信息和雷达提供的精确距离和速度信息，可以实现更准确的目标识别和跟踪。 动态网络拓扑与资源管理： 车辆移动网络是一个高度动态的网络，节点频繁地加入和离开，网络拓扑瞬息万变。传统的固定网络管理方法在此场景下难以奏效。本书深入探讨了针对移动网络的路由协议设计，如基于位置的路由、预测性路由以及面向应用的自适应路由。同时，网络资源的分配和调度也是一大挑战，尤其是在车流密集区域，如何高效地分配有限的通信带宽和计算资源，以满足不同应用的需求，是本书重点关注的议题。 低延迟与高可靠通信： 许多车联网应用，如自动驾驶、协同驾驶、紧急车辆避让等，对通信的延迟和可靠性有着极高的要求。本书详细介绍了支持低延迟通信的关键技术，如边缘计算（MEC）的应用，将计算和存储能力部署到网络边缘，从而减少数据传输到云端所需的往返时间。同时，冗余通信机制、纠错编码技术以及智能的信道选择策略等也被深入讨论，以确保关键信息的实时、可靠传递。 数据存储、处理与分析： 车辆会产生海量的高精度数据，包括传感器数据、通信数据、位置信息等。如何高效地存储、处理和分析这些数据，并从中提取有价值的信息，是车辆移动感知网络应用的核心。本书探讨了分布式存储技术、数据压缩算法以及面向实时数据流处理的分析框架。特别地，深度学习和人工智能技术在理解复杂交通场景、预测交通流量、优化交通控制等方面的应用被详细阐述。 安全与隐私保护： 车辆移动感知网络涉及到大量的敏感信息，包括车辆位置、行驶轨迹、驾驶行为等。因此，确保网络的安全性和用户隐私至关重要。本书探讨了多种安全机制，如身份认证、数据加密、访问控制以及防止DDoS攻击等。同时，隐私保护技术，如差分隐私、匿名化处理等，也被纳入讨论范围，以在信息共享和隐私保护之间取得平衡。 应用场景与未来展望 《车辆移动感知网络技术与应用》并非仅停留在技术层面，更重要的是将其与实际应用场景紧密结合。本书详细分析了车辆移动感知网络在以下几个关键领域的应用： 智能交通管理： 通过实时采集交通流量、车速、路况等信息，实现交通信号灯的智能优化，缓解交通拥堵，提高道路通行效率。车辆间的协同感知可以为交通管理部门提供更全面、更准确的交通态势感知，为城市交通的精细化管理提供数据支撑。 自动驾驶与辅助驾驶： 车辆移动感知网络是实现L4/L5级别自动驾驶的关键技术之一。传感器数据的融合、车车/车路协同通信，能够为自动驾驶车辆提供更广阔的感知范围、更可靠的环境信息，以及更及时的决策依据。本书探讨了协同感知在障碍物检测、路径规划、风险评估等方面的作用。 安全与应急响应： 车辆移动感知网络能够实时监测交通安全状况，预测潜在的交通危险，并在事故发生时快速响应。例如，通过V2V通信，车辆可以提前预警前方发生的紧急制动或交通事故；通过V2I通信，车辆可以接收来自路侧单元的紧急信息，并采取相应的避让措施。此外，在自然灾害或突发公共卫生事件中，车辆移动感知网络还可以用于人员疏散、物资运输和信息传递。 共享出行与物流优化： 车辆移动感知网络可以为共享出行平台提供更精准的车辆定位、行程记录和用户行为分析，从而优化车辆调度和匹配效率。在物流领域，通过对运输车辆的实时监控和路况感知，可以优化配送路线，提高配送效率，降低物流成本。 新型车载服务： 随着车辆移动感知网络的成熟，更多创新的车载服务将应运而生，例如基于位置的个性化信息推送、车内娱乐信息服务、远程车辆诊断与维护等。本书展望了这些未来应用场景，并分析了实现这些服务所需要克服的技术障碍。 本书的出版，不仅是对车辆移动感知网络现有技术成果的系统性梳理，更是对未来发展方向的积极探索。它以清华汇智文库的严谨风格，为读者呈现了一幅关于智能交通未来图景的宏伟画卷。通过对书中内容的深入学习和理解，相信读者能够更好地把握这一技术浪潮，并为推动智能交通社会的建设贡献自己的力量。

评分☆☆☆☆☆

这本《车辆移动感知网络技术与应用（清华汇智文库）》真是让我耳目一新，虽然我不是这个领域的专业人士，但它对复杂概念的阐述方式却非常引人入胜。作者在构建理论框架时，展现了深厚的学术功底，从宏观的系统架构到微观的通信协议细节，都处理得井井有条。尤其让我印象深刻的是，书中对于实时数据处理和边缘计算的结合点进行了深入剖析，这在当前的智能交通发展趋势中无疑是至关重要的。他们没有停留在理论层面，而是大量引用了实际的应用案例，比如城市交通流的动态优化、突发事件的快速响应机制等，这些使得书中的知识点不再是枯燥的公式堆砌，而是有了鲜活的生命力。我特别欣赏作者在描述不同感知节点协同工作时所采用的类比和图示，即便是初次接触VANETs（车载自组织网络）的读者，也能迅速抓住核心逻辑。阅读过程中，我不断地思考，如果将这种网络思维应用到其他物联网领域，比如工业自动化或智慧医疗，其潜力是多么巨大。总的来说，这本书不仅是一部技术专著，更像是一份面向未来的技术蓝图，充满了严谨的逻辑和前瞻性的视野，为想要深入了解下一代移动通信网络的读者提供了极佳的起点。

评分☆☆☆☆☆

不得不提，这本书的理论深度和前沿性是毋庸置疑的，但真正让我感到惊喜的是其对实际工程约束的深刻理解。在探讨资源受限环境下如何进行能效优化时，作者并没有简单地建议使用低功耗模式，而是详细分析了功耗、带宽需求、安全级别之间的非线性权衡关系，并给出了基于场景的优化策略集合。这种贴近现实的设计哲学，让这本书的实用价值大大提升。我甚至发现了一些我所在公司正在面临的技术难题的解决方案雏形，这让我对作者团队的实际洞察力深感敬佩。对于想在学术界有所建树的博士生而言，这本书提供了大量的研究空白点和可深入挖掘的细分课题，其引用的参考文献也极具参考价值，构建了一个完整且深入的知识网络。总而言之，这是一部兼具理论深度、工程实践指导意义和前瞻性视野的扛鼎之作，值得所有关注智能移动网络发展的人士细细品读。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，起初我对这种“汇智文库”系列的书籍抱有一丝谨慎，因为这类书籍有时会过于侧重学术前沿而忽略了可操作性。然而，这本书完全颠覆了我的预期。它成功地架设起了一座从基础理论到实际部署的坚固桥梁。书中对异构网络接入，比如V2X（车联万物）场景下，如何高效管理不同通信技术（如DSRC、C-V2X）的切换和资源调度，有着非常细致的流程图和状态机描述。我尤其欣赏作者在讨论网络拥塞控制时，引入了类生命周期管理的概念，这使得复杂的动态过程变得可视化和易于管理。在设计阅读路径时，我建议初学者可以先跳过某些复杂的信道编码细节，直接关注应用层面的案例分析，等到建立起整体概念后再回过头来啃硬骨头。这本书的排版和插图质量也非常高，复杂的网络拓扑图清晰明了，避免了读者在理解结构时产生歧义。它提供了一种系统的、可复用的问题解决框架，远超出了单一技术的范畴，更像是一本关于构建高可靠移动感知系统的“方法论”手册。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，最直观的感受是内容的广度和深度达到了一个令人惊叹的平衡点。曾园园和项慨两位作者似乎拥有一种魔力，能将原本晦涩难懂的信号处理和网络拓扑问题，转化为清晰可见的工程挑战。我特别关注了其中关于安全与隐私保护那一章节，在万物互联的时代，车辆作为关键的移动数据源，其信息的可靠性和安全性是重中之重。书中详细对比了基于区块链和基于可信域的认证机制的优劣，分析得极其透彻，甚至涉及到不同算法在资源受限车载环境下的性能损耗。这种深入骨髓的剖析，让人不得不佩服作者在跨学科融合上的能力。阅读体验上，虽然专业术语不少，但作者的行文风格非常克制且精准，没有丝毫浮夸之词，每一个论断都有坚实的数学基础或实验数据支撑。对于工程实践者而言，这本书提供的不仅仅是“做什么”的指导，更多的是“为什么这样做”的深层原理阐释，这是许多市面上流行读物所缺乏的宝贵财富。它更像是一本可以放在案头，随时翻阅、每次都能发现新洞见的工具书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，在于它提供了一个看待未来城市基础设施的全新视角。它不仅仅是关于“车”与“网”的连接，更是关于“数据”如何驱动城市决策的变革。我花了相当长的时间研究其中关于数据质量与决策延迟的耦合分析，这是以往许多研究中经常被简单化处理的部分。作者们通过精妙的数学建模，量化了感知误差对路径规划的累积影响，这种对细节的执着，体现了清华学者严谨的学风。阅读过程中，我感觉自己仿佛置身于一个大型模拟环境中，亲手调试着网络参数，观察着数据包的流转。对于那些希望从事下一代自动驾驶感知层或交通控制系统研发的人来说，这本书几乎是绕不开的案头读物。它强迫你跳出单一技术栈的局限，去思考一个由无数移动节点构成的复杂自适应系统的整体行为。这种跨越多个技术边界的整合能力，是这本书最宝贵的财富，它培养的不是工程师，而是系统架构师的思维模式。