车载自组织网络中基于十字路口的地理感知路由协议

为了解决城市道路多十字路口,对单个车辆节点运动感知不敏感所带来的通信性能下降问题,提出一种车载自组织网络中基于十字路口的地理感知路由(IGPR)协议,通过网络网关选择道路十字路口,形成骨干路由,在保证高连通概率的同时满足时延和误比特率要求。在双向道路模型的基础上分析获得平均时延和平均跳数的数学计算式。仿真结果表明,IGPR协议与FRGR协议、VRR协议相比,传输时延小,跳数少,通信性能好。

车载自组织网络中基于车辆密度的双簇头路由协议

为了降低城市环境下对转发范围内的单个车辆节点运动的感知敏感度,减少源节点到目的节点的平均跳数和传输时延,提出一种车载自组织网络中基于车辆密度的双簇头路由协议(Dual-Cluster-Head Routing Protocol Based on Vehicle Density,DCHPBD)。该路由协议根据车辆密度设置簇的大小,在同一路段簇内左右车道分别选出一个簇头,根据最大化生存期原则选择用于转发数据分组的主簇头,另外一个作为备选簇头。仿真结果表明,与CBDRP和EG-RAODV协议相比,所提出的协议簇头生存期较长,平均跳数和平均时延较小,通信性能更好。

Android平台远程视频监控系统的设计与实现

基于Android平台,设计一套远程视频监控系统.该系统由客户端和远程端构成,客户端基于Android平台的Socket通信、界面绘制、MJPEG视频解析等技术开发;远程端通过ARM9硬件系统采集处理图像、发送视频数据、接收并执行指令等.对该系统进行测试,结果表明,用户使用客户端可以实时视频监视远程端周边环境,通过图形界面遥控远程端机械载体;远程端能够采集视频回传至客户端,并根据客户端指令移动位置、变换视角.系统对无线网络适应能力较强、监控界面方便友好、可扩展性较高,能满足远程视频监控需求.

认知车载网中基于路段划分的协作MAC协议研究

传统认知车载网(CR-VANET)中采用基于竞争的介质访问控制(MAC)协议,该协议在高车辆节点密度情况下会导致较高的数据包碰撞率,严重影响安全消息传输的时延和可靠性。针对该问题,提出一种基于路段划分的协作MAC协议,以优化CR-VANET系统性能。通过对每段道路的簇首进行时隙分配,减少数据包的碰撞概率,降低传输时延。同时为确保消息传输的有效性和可靠性,在空闲时隙选择辅助节点给接收数据失败的节点重传消息。性能分析和实验结果证明,该协议能够有效降低丢包率和传输时延,提高网络的吞吐量。

城市居民垃圾分类认知与行为的影响因素研究——基于对上海市554位居民垃圾分类情况的调查

调查了上海市垃圾分类工作的开展情况,了解了现阶段上海市居民对垃圾分类的认知与相关行为,发现并分析了其中的问题,为进一步完善上海市垃圾分类工作提出建议。采用随机抽样的方式,选取了徐汇、黄埔、宝山、闵行、青浦等上海16个区的居民作为调查对象,了解自2019年7月上海市正式施行垃圾分类工作以来,各区居民对垃圾分类的认知情况与实施行为。调查共计回收问卷554份,回收率达到100%。经过分析,上海市民对垃圾分类的各项认知有显著提升,对各社区开展的工作也表示配合,个别城郊地区仍存在居民不重视、社区管理态度懈怠的情况。结果表明:影响居民的垃圾分类行为存在诸多因素,外部条件如各社区管理模式、相关政策法规的约束与实施,内部条件如居民本身的受教育程度、年龄层次等,共同反映出了不同人群对垃圾分类不同程度的认知。

认知车载网中基于簇和MAB模型的信道接入算法

针对高密度车流环境下认知车载网中车辆节点对认知信道的接入问题,提出了基于簇和MAB模型的clusters-UCB信道接入算法,通过簇内成员协作提高感知学习结果的准确性,提升算法学习速度,并且簇首通过clusters-UCB算法分布式地快速搜索出最佳信道,渐近地实现最大的时隙吞吐量。仿真实验表明,提出的算法相对于多用户的UCB算法和ε-greedy算法,遗憾值更低,并且趋近于对数形式的收敛速度更快,能够有效减少访问碰撞数,保证信道接入的公平性,提高时隙吞吐量。