车载通信与动态导航系统-so88
车载通信与动态导航系统 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2022
图书介绍
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祁晖底晓强杨华民蒋振刚王佳... 编
店铺: 土星图书专营店 出版社: 国防工业 ISBN:9787118115383 商品编码:29774425641 开本:16 出版时间:2017-12-01
基本信息
- 商品名称:车载通信与动态导航系统
- 作者:祁晖//底晓强//杨华民//蒋振刚//王佳
- 定价:60
- 出版社:国防工业
- ISBN号:9787118115383
其他参考信息(以实物为准)
- 出版时间:2017-12-01
- 印刷时间:2017-12-01
- 版次:1
- 印次:1
- 开本:16开
- 包装:平装
- 页数:139
- 字数:170千字
内容提要
移动互联网的发展使得车载导航系统从静态自主 式转向动态协作式。原有封闭独立的体系结构被打破 ,取而代之的将是一种*加开放的体系结构。同时, 大量便携式智能终端设备的涌现使得导航系统不仅能 运行在车载终端上,也能运行在智能手机、平板电脑 等支持互联网接入的智能终端上。导航系统正逐渐演 变成一种用户可以随时随地使用的服务。这些变化将 给导航系统研发带来*多的技术挑战,从系统架构设 计到一些关键技术实现以及应用模式,都将做出适当 调整以解决新的问题。祁晖、底晓强、杨华民、蒋振 刚、王佳著的《车载通信与动态导航系统》围绕动态 车载导航系统的一个架构和三个核心关键技术展开论 述。架构总领整个导航系统的设计与开发,三个核心 关键技术是架构中的重要组成部分。本书向读者展示 了这些关键技术是如何解决系统研发过程中遇到的难 题,为从事或希望从事相关领域研发的科研人员或开 发者提供有益参考。
目录
第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 **外研究现状与趋势
1.2.1 智能交通系统研究现状与趋势
1.2.2 车载导航系统研究现状与趋势
1.3 本书内容
1.4 章节安排
1.4.1 研究路线
1.4.2 章节安排
1.5 本章小结
第2章 动态车载导航系统架构
2.1 动态车载导航系统基本功能
2.2 动态车载导航系统基本架构
2.3 动态车载导航系统建模
2.3.1 精化策略
2.4 初始模型
2.4.1 上下文(Context)
2.4.2 客户端事件
2.4.3 服务端事件
2.4.4 验证
2.5 **次精化
2.5.1 Context
2.5.2 Events
2.5.3 流程改进
2.5.4 验证
2.6 第2次精化
2.6.1 路网数据传输模型
2.6.2 地图匹配模型
2.6.3 验证
2.7 第3次精化
2.7.1 事件
2.7.2 验证
2.8 第4次精化
2.8.1 上下文
2.8.2 客户端事件
2.8.3 服务端事件
2.8.4 验证
2.9 基于模型的架构设计
2.9.1 逻辑视图
2.9.2 过程视图
2.10 本章小结
第3章 访问控制
3.1 访问控制模型
3.1.1 相关研究
3.1.2 模型框架
3.1.3 形式化定义
3.1.4 模型验证
3.2 访问控制系统
3.2.1 数据结构
3.2.2 关键算法
3.2.3 系统实现
3.3 分布式访问控制缓存策略
3.3.1 相关研究
3.3.2 系统方案
3.3.3 实验与分析
3.4 本章小节
第4章 地图缓存
4.1 引言
4.2 缓存系统总体结构
4.3 地图分块
4.3.1 地图分块设计
4.3.2 服务器端地图数据的存储策略
4.3.3 二级地图分块设计
4.4 客户端缓存
4.4.1 缓存数据结构
4.4.2 稀疏矩阵的高速缓存策略
4.4.3 缓存淘汰策略
4.4.4 实验结果分析
4.5 缓存预取策略
4.5.1 相关研究
4.5.2 启发式预取策略
4.5.3 基于路网分析的启发式预取策略
4.5.4 实验结果分析
4.6 本章小结
第5章 地图匹配
5.1 引言
5.2 相关研究
5.3 基于HMM的匹配算法
5.3.1 相关定义
5.3.2 算法简述
5.4 基于路口决策域模型的匹配算法
5.4.1 路口问题
5.4.2 路口决策域模型
5.4.3 基于路口决策域模型的匹配算法
5.5 实验结果分析
5.5.1 实验方法
5.5.2 实验数据
5.5.3 参数确定
5.5.4 结果分析
5.6 算法改进
5.7 本章小结
第6章 车辆转向识别
6.1 引言
6.2 特征提取
6.2.1 转向特征分析
6.2.2 特征提取与降维
6.3 基于改进的K-means聚类算法的转向识别模型
6.3.1 K-means聚类
6.3.2 模型建立
6.3.3 模型评价及选择
6.3.4 改进的K-means聚类算法
6.3.5 学习系统
6.4 基于异常检测的转向识别模型
6.4.1 数据分析
6.4.2 模型建立
6.4.3 模型评价及选择
6.4.4 学习系统
6.5 本章小结
第7章 总结与展望
7.1 总结
7.2 研究展望
参考文献
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