《基於群組通信的社交車聯網關鍵技術研究》是依託西安電子科技大學，由李長樂擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於群組通信的社交車聯網關鍵技術研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：李長樂
- 依託單位：西安電子科技大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
隨著汽車保有量的持續激增，車聯網的規模性研究已成為研究中的熱點和難點問題，特別是2014年美國政府針對車聯網套用的一系列動作，使得將社交特性分析套用於車聯網所產生的社交車聯網成為新的熱門研究領域。針對社交車聯網中的核心技術——群組通信，本項目以提高交通系統用戶社交體驗為導向，通過：（1）設計大規模交通數據信息的高效處理方法，提供實時、精確的預處理數據；（2）開發基於交通、網路、環境多維因素的個體興趣挖掘策略，建立具有共同興趣的社交群組；（3）利用神經網路理論及大數據技術，提出用戶社交體驗的效能評估機制，評價和修正網路社交服務能力，從而建立車聯網中的社交群組，實現保證用戶社交體驗的車聯網群組通信關鍵技術，降低時間碎片化效應，豐富行車溝通方式，最終提升用戶出行體驗。本項目涉及交通和通信兩個學科，其研究成果可有效推動新一代車聯網的發展，為探索數位化、規模化、人性化的智慧型交通系統提供重要技術保障。
結題摘要
車輛自組織網路將信息感知和無線通信技術套用於交通環境以解決日益嚴峻的交通問題，一直以來都是學術領域和工業界的研究熱點。經過四年的深入研究，課題組從基於群組通信的社交車聯網場景下的跨層網路協定設計的角度出發，設計了針對駕乘人員健康監測以及針對車輛通信的專用協定，為從而為獲取實時、準確的用戶狀態數據起到支撐；在此基礎上，通過對用戶信息的數據預處理及GPS誤差修正算法的研究，能夠有效提高GPS定位精度，幫助快速建立社交群組及獲取交通信息，有利於實現準確的車輛導航和路徑規劃；同時，針對社交車聯網場景下用戶對檔案下載或上傳的需求，設計了合理的資源分配以及內容分發方案，保證不同服務的質量，提高用戶體驗；其次，通過交通流預測以及路徑規劃方面的研究，可以為用戶提供短期交通流預測信息並進行合理行車路線規劃，從而避免交通擁堵，提高通行效率以及用戶駕乘體驗；最後，通過設計車輛碰撞避免算法，在儘可能保證駕駛安全的情況下同時提升乘客舒適度。基於以上成果，項目組現已轉讓一項發明專利並搭建了面向群組通信的智慧型交通演示系統，對上述成果進行了硬體化、演示化、可視化、工程化的展示，對於社交車聯網從理論到套用的過渡起到重要的銜接作用。在本課題資助下，項目組已發表論文55篇（其中期刊論文28篇，會議論文27篇），申請專利27項（其中已授權13項），已投出審稿中文章8篇，著作1部，省級獲獎2項；同時在本課題資助下，項目組共有7名博士研究生及56名碩士研究生參與本課題的研究工作，截止2019年12月份已畢業2名博士研究生及27名碩士研究生。本項目涉及交通和通信兩個學科，並且融合了人工智慧、交通流理論、最佳化理論等多種方法及技術，以上研究成果可有效推動新一代車聯網的發展，為探索數位化、規模化、人性化的智慧型交通系統提供重要技術保障。
