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全新正版智能交通系统网络技术9787111686958机械工业
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译者序
前言
章基于VSimRTI的智能交通
系统聚合型网络1
11引言1
12协作式智能交通系统基础2
121消息类型2
122应用类别2
1配套设施3
13整体框架3
14蜂窝网络4
141区域和蜂窝7
142延迟模型7
143PR模型和PL模型8
144容量模型9
145拓扑和地理信息9
15研究10
151评估指标11
152设定12
153结果14
16结论17
17参考文献17
第2章近场无线通信及其在下一代传输基础架构中的作用:
建模技术概述20
21近场无线技术20
211近场与远场21
212运输领域基于近场的技术22
22近场通信的特征25
221电路模型25
222平方电感耦合互感分析25
2计算机辅的电磁计算27
离散事件器28
1Riverbed Modeler29
2OMNeT++29
ns-0
4ns-330
5离散事件器的近场通信比较30
24结论31
25参考文献31
第3章民用航空通信网络中的移动轨迹提取34
31交通规则34
311一般空域35
312北大西洋空域35
32网络的移动36
321AANET的移动模型类型36
322移动模型类型比较37
33迁移率跟踪提取示例37
331信息提取38
332轨迹过滤38
333优化轨迹39
34协同轨迹规划39
35参考文献40
第4章空中运输中的地空数据链路通信41
41引言41
411背景41
412OMNeT++42
42大陆空-地数据链路通信和VDL模式242
421通信系统42
422尺寸参数和瓶颈43
4模型44
424结果分析45
43海洋-空-地数据链路通信和AMS(R)S47
431航空移动卫星(路由)服务和经典航空47
432尺寸参数和瓶颈48
433模型49
434结果分析50
44结论50
45参考文献51
5章种作为轨道系统无线技术评估工具的虚拟实验室52
51引言52
52ERTMS子系统及相关试验台53
521ERTMS的功能子系统53
522ERTMS的通信子系统55
53基于协同的ERTMS评估虚拟实验室56
531为什么采用协同方法7
532在每个器中必须对哪些数据和流程建模57
533ERTMS-OPNET虚拟实验室的总体架构58
534同步模式59
535ERTMS器中虚拟实验室的实现60
536OPNET中虚拟实验室的实现60
537协同管理器虚拟实验室的实现63
54ERTMS-OPNET虚拟实验室的有效使用64
541与ERTMS-OPNET虚拟实验室的协同场景
542协同方法在轨道系统评估中的有效67
55结论69
56参考文献69
第6章在ns-3中模拟真实的VANET信道71
61引言71
62信道传播模型对VANET的影响71
621一个真实的IEEE80211物理层71
622的VANET信道传播模型72
63用ns-2进行真实信道建模的方法74
64用ns-3建立逼真的信道模型76
641YansWiFi模型76
642基于OFDM传输的physimWiFi模型76
643ns-3物理数据传输水平77
644WiFi信道模型的内部构造78
65案例研究——用ns-3真实的VANET信道模型78
651城市环境的简化VANET信道模型78
652城市环境的规范化VANET信道模型80
66结论82
67附录a:TheAbbasetal
ModelImplementation83
68参考文献87
第7章车网联评估系统——面向交通与通信的真实协同89
71引言89
72相关研究90
73CONVAS协同平台92
74实际DSRC信道模型93
741CONVAS传播模型94
742基于真实数据的模型参数调整95
75信道模型调整95
751密歇根SPMD数据集95
752PDR估计96
753模型调整98
76车网联应用100
761智能两难区规避100
762在CONVAS中实现智能两难区规避100
763智能两难区规避的评价指标101
77实验结果101
771CONVAS设置101
772协同结果102
78结论106
79致谢107
710参考文献108
第8章ITS中的高速道路交通建模111
81引言111
82道路交通模型112
821交通输入112
822移动模型113
83基于测量微调的模型114
84道路交通模型的比较分析117
841案例研究117
842连通指标117
843研究结果118
85高速公路车辆网络的基本特120
86结论122
87参考文献122
第9章F-ETX:一种针对车联网的评价标准125
91引言125
92链路质量估计器126
921基于硬件的LE27
922基于软件的估计器127
9讨论128
93传统评估技术的分析128
931窗口类型129
932窗口分析130
94F-ETX度量标准131
941窗口管理算法132
942多重评估方法133
943路由集成框架134
95设置136
951种情况136
952第二种情况136
96结果137
961多重估计器能137
962路由协议能139
97结论141
98参考文献141
0章自动计算和车联网:基于服务质量的通信模型143
101引言143
102在车联网中的自主计算143
1021自主计算143
1022自主车辆通信144
103车联网下的广播协议144
1031确定方法145
1032随机方法146
104在车联网中的自主广播147
1041在车联网中广播协议的优化147
1042自我管理体系结构148
1043基于服务质量的广播149
105基于服务质量的通信模型的10
1051ADM(自主传播方法)150
1052环境153
1053能评估154
106结论156
107参考文献156
田大新,教授、博士导师,青年长江学者、自然科学青年项目获得者、牛顿学者获得者,北京航空航天大学交通科学与工程学院副院长。主要研究车联网、群体智能、智能交通系统,发表学术164篇,其中SCI检索51篇、EI检索69篇,获EDGE2020奖、SA2006 奖、ICCTP2011奖、IOV2016 奖、CICTP2017奖;制定标准13项;出版中文专著4本、英文专著1本、译著2本;申请发明专利48项(已授权31项)。
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