基于云计算的车辆自组网大数据分析 [印度]拉姆·辛格·拉奥_[印度]拉姆·辛格·拉奥等_9787111764250

本书涵盖了车联网领域的多个研究方向，如智能交通环境、地域群播路由协议、基于拓扑结构路由协议、VANET和物联网应用、垂直切换的两阶段非合作博弈模型、网络安全风险管理、软件定义的车辆自组网、车辆传感器网络、车载延迟容忍网络，以及无线传感器节点的能量收集的技术等，并深入探讨了相关技术的原理、优缺点、应用场景及研究进展。同时，本书也重点关注了基于云计算的大数据分析在车联网中的应用，详细介绍了其原理、技术、工具和方法，并结合实际案例展示了它在交通管理、车辆监控、安全保障等方面的应用。

根据世界卫生组织（WHO）的数据，每年全球有数百万人因车辆交通事故而丧生或受伤，同时交通事故和交通堵塞导致数十亿小时的时间损失，全球生产力也因此降低。由于车辆数量的急剧增加、交通拥堵和道路事故频繁发生，优化交通管理面临着巨大挑战,因此，为了减少交通事故数量、改善交通系统的性能、提升道路安全和保护环境，引入了车辆自组网（VANET）的概念。VANET是为智能交通系统（ITS）开发的，也是未来道路交通系统的发展方向。随着无线通信、计算范式、大数据和云计算的发展，智能设备配备了无线通信功能和高性能处理工具。

近年来，VANET通过引入云计算、大数据和物联网（IoT）等基于服务和概念的先进蜂窝网络（如5G网络）和车联网概念，得到了改进。大数据和云计算正成为VANET领域的新兴研究方向，在全球范围内涉及许多项目。车载通信系统将产生大量数据，这些数据如今被存储在云端，称为云数据，也被视为大数据。大数据指的是大量结构化和非结构化数据，可以通过各种应用软件进行分析。利用大数据分析，我们可以从数据中获取收益。因此，云端的大数据对于VANET的实施具有深远影响，使交通系统更加安全、高效和有效。

此外，由于VANET的独特性和广泛的应用和服务，如减少交通事故、提升乘客安全、改善交通效率以及提供娱乐和信息服务，VANET一直受到密切关注和深入研究。借助大数据分析，我们能够提高交通效率、提升拥堵控制和运输安全水平。然而，在VANET中应用大数据分析存在着许多关键的研究问题和重要挑战。为了满足VANET需求，云计算或移动云计算成为一种全新的计算模式，通过互联网按需存储、访问、处理、共享数据、文件和程序。云计算被认为是满足VANET需求的关键要素，它提供了一个网络访问模型，旨在交换大量的计算资源和服务。云计算和大数据技术的结合为VANET提供了实时解决方案，并在全球范围内引起了广泛的研究兴趣。同时，云服务提供商将为车载节点用户提供基于云的付费服务，也会提供一些免费服务。

随着无线技术、大数据、物联网和智能车辆的快速发展，将智能设备（如智能手机、个人数字助理、智能手表、智能电视、笔记本计算机等）与云相连接的需求日益增加。传统VANET在部署中面临着灵活性不足、连接性差和智能度不足等技术挑战。因此，云计算、大数据分析、车载云计算、物联网和VANET成为当前智能交通系统中的重要组成部分。各种关于VANET、云概念和大数据分析的研究表明，它们对包含智能VANET的智能交通系统具有显著影响。

由于车辆数量的增加，交通事故、安全问题、道路拥堵、停车困难和环境污染等全球性问题变得严峻，智能交通系统已成为解决这些问题的主要方法。因此，为了应对这些问题，基于云计算和大数据的未来VANET将对自主驾驶车辆提出独特要求，包括高效性、更好的连接性、低延迟和实时应用，这些要求可能无法通过传统的VANET满足。因此，本书将探讨如何将云计算、大数据、车载云计算和物联网与传统的VANET进行整合。

本书涵盖了与VANET相关的多个问题，涉及路由、安全性以及云计算、物联网等最新技术的应用。同时，本书还介绍了机器学习技术的应用。因此，本书的目标读者非常广泛，包括学者、研究人员、本科生和研究生，以及行业内人士等。

本书共分为11章，各章内容简介如下：

第1章讨论了机器学习技术在智能交通环境中的应用及其价值。为了优化车辆的运行并降低事故率，几乎所有路口都安装了交通信号灯。交通信号灯的目的是减少交通拥堵，但由于交通流动的动态性，拥堵问题一直存在。这种拥堵导致车辆等待时间增加。本章介绍两种基于机器学习的方法来改善拥堵交通环境。首先,基于深度学习的交通信号控制，通过图像处理技术识别路口各方向的拥堵情况。根据拥堵程度分析，算法提出了动态绿灯时间，取代传统的固定信号灯系统。其次，提出基于Q学习的方法，通过累积奖励来决定交通信号灯的状态。最后，在不同的交通模拟环境中，通过SUMO测试这些算法，并进行了详细的分析。这些研究成果对于学术界的学者、研究人员、本科生和研究生以及相关行业人员都具有重要的参考价值。

第2章探讨用于自组网的各种基于位置的路由算法。其中，地域群播是传统多播问题的一种特殊情况，它指的是将消息或数据传递到特定地理区域。在自组网中，路由是将消息从源节点传输到目标节点所需的关键活动。由于节点快速移动、网络负载或流量模式以及网络拓扑结构的动态变化，路由问题在自组网环境中变得非常重要且相对复杂。本章介绍了在移动自组网和车辆自组网中使用的各种地域群播路由机制，并深入分析了每种协议的优点和局限性。在地域群播消息的传递过程中，源节点和目标节点都利用位置信息进行确定，而全球定位系统（GPS）则用于确定节点的位置。本章还对现有地域群播路由协议进行了全面的比较分析，并提出了未来设计新路由协议以明确相关问题的研究方向。

第3章对各种基于拓扑结构路由协议在印度城市车辆交通场景中的表现进行评估。VANET是移动无线自组网(MANET)的一种特殊形式，助力实现智能交通系统。印度交通运输与公路部的报告显示，2015年印度有150万人在道路事故中丧生。为了减少伤亡并提升旅程中的舒适感，印度也需要引入VANET技术。在实际应用之前，需要对VANET在印度道路上的适用性进行测试。本章选择了开放街图网站上新德里康诺特广场的真实地图，并使用SUMO进行交通流建模。通过采用多种场景来反映印度真实道路条件，评估了AODV、DSDV和DSR等路由协议的性能。在城市车辆交通场景中，使用CBR流量来传播紧急消息。通过NS-2.35网络模拟器，考虑了吞吐量、数据包传递率和端到端延迟等指标进行性能分析。

第4章讨论车辆自组网中物联网的各种应用。用户可以利用云存储大量数据，无须担心本地硬件和软件的维护。用户将数据外包并进行安全控制，以保证数据的可靠性。存储在云服务器中的数据会定期接受用户的审计，通过无线网络检查服务提供商的正确性。用户可以委托第三方审计人员代表他们进行安全审计，以满足时间限制。同时，第三方审计人员也会保护数据的机密性。为了保护数据免受各种漏洞的侵害，需要构建更高效的系统。提出的审核机制使用VANET，在确保数据完整性的同时，能够以高效和有效的方式满足用户需求。

第5章讨论了在异构无线网络环境中基于博弈论的垂直切换问题。在这样的环境中，实现高效的垂直切换需要对无线网络和移动用户进行有效的定性评估，并相互选择最佳的无线网络和移动用户组合。现有的研究大多将这两个要求同时考虑在内，提出了在异构无线网络中进行垂直切换的技术，但很少有机会单独处理上述要求，可能导致垂直切换效率低下。因此，本章提出了一个通用的两阶段、两个参与者的迭代非合作博弈模型。该模型提供了一个模块化框架，将无线网络和移动用户的定量评估（第一阶段）与博弈的制定和解决方案（第二阶段）分开，以相互选择最佳的无线网络和移动用户组合进行垂直切换。仿真结果显示，与基于多属性决策方法等单阶段非博弈理论的方法相比，基于博弈论的两阶段模型能够显著减少垂直切换的次数。

第6章讨论了安全风险的各种问题，并使用模糊多准则决策方法来管理这些风险。安全风险评估在网络安全管理中起着重要作用。本章描述了满足大型企业/组织需求的安全网络建设所涉及的关键措施和参数。现有的模糊模型结合了模糊技术和专家意见,旨在通过网络传输过程中管理设备对设备（D2D）数据通信中的安全风险，以优化安全保障,其思想是通过网络识别和优先处理安全风险，以实现开发人员和组织设定的目标。本章基于多准则决策分析方法，对安全风险进行评估。

第7章介绍软件定义车辆自组网的理论方法。VANET和软件定义网络（SDN）是推动智能车辆网络和下一代应用的关键技术。近年来，许多研究集中在SDN和VANET的结合上，并致力于解决与软件定义VANET服务和功能相关的架构问题，以适应不断发展的需求。本章讨论了SD-VANET的最新研究现状，并探讨了未来研究方向。通过理论方法，对软件定义VANET的网络基础设施设计、功能、优势和未来网络的挑战进行了阐述。

第8章介绍通过车辆传感器网络对车辆进行监控和监测的应用。车载网络具有广泛的发展前景，包括将人工神经网络与无线传感器网络相结合。它排在移动通信网络和互联网之后，具有更强的测量和感知能力，操作更加便捷和智能。无线传感器网络由一系列无线设备组成，通过传感器监测和记录环境的物理条件，并将采集的数据集中存储在一个中央服务器。无线传感器网络可以测量温度、声音、污染水平、湿度、风速、风向、压力等环境参数。因此，无线传感器网络广泛应用于满足环境感知应用的基本需求，如精准农业、车辆监测和视频监控等领域。

第9章比较了车载延迟容忍网络中不同路由算法。随着道路上车辆交通活动的不断增加，交通管理和驾乘安全成为至关重要的问题。
VANET应运而生，使车辆能够感知周围环境并向驾驶员提供必要的信息，以应对各种问题。然而，由于VANET的特殊性，如高度移动的拓扑结构、城市基础设施的依赖以及车辆的高速行驶，产生了网络连接频繁中断和消息传递延迟等挑战。为了应对这些挑战，车载延迟容忍网络（VDTN）的路由协议被提出，旨在不确定的网络环境下实现有效通信。本章通过评估节点密度和消息大小对各种VDTN路由协议的性能影响，对不同路由算法加以比较。

第10章探讨了利用整流天线进行无线传感器网络（WSN）能量收集的技术。传统无线传感器节点依靠电池提供能量，需要定期更换或充电。然而，将电磁能量转化为直流能量（即无线电频率能量收集）成为一种理想的能量来源。环境中存在着丰富的无线电频率能量，相比其他能量收集技术更具可预测性。通过利用环境中的无线电频率能量，可以消除传感器节点定期更换电池的需要。尽管环境中的无线电频率能量较为充足，但单位面积的功率密度相对较低。因此，关键问题在于如何提高整流电路的输出能力，以有效利用这种低功率密度的能源来源。

第11章探讨了云计算技术的各种应用。当前云计算和电子商务在提高效益方面相辅相成。电子商务使企业能够脱离实体，在互联网上进行业务扩展和增长。通过IT基础设施，云计算得以支持电子商务发展。很多企业和组织通过云计算技术获得了更多益处。然而，在云转型之前，必须权

前言
第1章利用机器学习算法构建智能交通环境方法探索1
1.1简介1
1.2研究成果4
1.3研究目标5
1.4技术路径9
1.5实施细节和结果13
1.6结论和未来工作16
参考文献17
第2章Ad-Hoc网络的地域群播路由协议：比较分析和现存问题20
2.1简介20
2.2Ad-Hoc网络中的地域群播（Geocasting）21
2.3Geocast路由协议比较33
2.4新协议设计的未来方向35
2.5结论36
参考文献37
第3章基于拓扑结构路由协议评估印度城市车辆交通场景中紧急信息的
传播40
3.1简介40
3.2背景信息和相关研究41
3.3VANET体系结构42
3.4VANET的通信模型42
3.5VANET无线接入标准43
3.6VANET应用45
3.7VANET的路由协议46
3.8交通代理CBR50
3.9使用的研究方法50
3.10结论58
参考文献58
基于云计算的车辆自组网大数据分析
目录
第4章VANET与物联网的多种应用综述
64
4.1简介64
4.2相关工作65
4.3物联网66
4.4VANET模型概述68
4.5结论73
参考文献73
第5章异构无线网络中垂直切换的两阶段非合作博弈模型76
5.1简介76
5.2相关研究78
5.3垂直切换79
5.4博弈论81
5.5垂直切换的两阶段非合作博弈模型83
5.6模拟和结果分析88
5.7结论92
参考文献92
第6章网络安全风险管理的模糊多准则决策方法95
6.1简介95
6.2相关研究96
6.3网络安全97
6.4网络通信中的安全风险99
6.5研究方法105
6.6网络安全风险因素评估107
6.7结论109
参考文献110
第7章软件定义的车辆自组网：一种理论方法116
7.1简介116
7.2软件定义网络119
7.3VANET中的软件定义网络（SD-VANET）122
7.4SD-VANET路由125
7.5SD-VANET中的安全问题127
7.6SD-VANET新兴技术128
7.7SD-VANET的挑战130
7.8结论131
参考文献131
第8章利用车辆传感器网络进行车辆监控和监测136
8.1简介136
8.2车辆监测中的无线传感器网络：文献综述
137
8.3车辆无线技术的数据聚合和融合
138
8.4智能无线传感器网络在车载传感器网络中的应用
140
8.5无线传感器网络在车辆监控方面的局限性
147
8.6总结
147
8.7后续研究方向
147
参考文献150
第9章车载延迟容忍网络中的路由比较分析158
9.1简介158
9.2VDTN概述159
9.3仿真与结果163
9.4未来研究方向166
9.5结论167
参考文献167
第10章使用整流天线进行无线传感器节点的能量收集170
10.1简介170
10.2相关研究171
10.3方法和概念172
10.4HFSS模拟181
10.5ADS模拟186
10.6结论189
参考文献190
第11章云计算技术191
11.1云计算191
11.2云实体191
11.3云部署模型192
11.4云服务交付模型193
11.5云计算对实体的好处194
11.6云计算特点194
11.7云计算挑战195
11.8云计算属性197
11.9云安全198
11.10云攻击200
11.11什么是电子商务202
11.12电子商务面临的问题203
11.13面向电子商务的云计算203
参考文献206
1.2.2人机交互4
1.2.3一种用于V2X通信的安全证书管理系统4
1.2.4V2V车辆安全通信5
1.2.5车辆与基础设施通信6
1.2.6车辆与行人的安全系统6
1.2.75.9GHz频段共享6
1.2.8高效高保真的DSRC仿真7
1.2.9车联网在自动驾驶中的应用7
第2章定位8
2.1简介8
2.1.1动机8
2.1.2智能交通系统定位的要求8
2.2GNSS原则9
2.2.1什么是GPS9
2.2.2三边测量和三角测量的定义9
2.2.3GPS定位的基本操作10
2.2.4GPS的体系结构11
2.2.5其他GNSS14
2.2.6定位系统的性能15
2.2.7更多资源15
2.3应用于车辆的基本GNSS定位15
2.3.1汽车结构中的定位装置16
2.3.2通信协议的定位规定16
2.3.3在车联网中定位数据流17
2.4GNSS性能和高精度方法20
2.4.1概念20
2.4.2误差31
2.4.3通过高精度方法进行误差校正33
2.4.4更多资源35
2.5多传感器融合的稳定和精确定位35
2.5.1概念35
2.5.2传感器36
2.5.3算法38
2.6结论45
2.7参考文献45
智能交通系统中的网联车辆
目录
第3章人机交互47
3.1简介47
3.2什么是HMI？为什么它很重要？47
3.3高级驾驶辅助系统的人机交互49
3.4与HMI相关的生理和认知因素51
3.4.1人类感官51
3.4.2人类本能和后天反应54
3.4.3认知工作54
3.4.4多模态HMI和空间匹配55
3.5网联车辆和HMI56
3.5.1安全应用例证:交叉口移动辅助56
3.5.2减少警告数量59
3.5.3验证警告的有效性60
3.6结论62
3.7参考文献63
第4章V2X通信的安全证书管理系统67
4.1介绍67
4.2V2X通信安全系统的要求67
4.3安全证书管理系统的概念68
4.3.1概述69
4.3.2组件70
4.3.3组织分离72
4.3.4SCMS用例73
4.4关于SCMS概念替代方案的讨论83
4.4.1对称密钥管理83
4.4.2PKI解决方案83
4.4.3组签名84
4.4.4基于车辆的安全系统86
4.5结论90
4.6致谢90
4.7参考文献90
第5章V2V安全通信92
5.1V2V概述92
5.2NHTSA的V2V NPRM93
5.2.1传输要求93
5.2.2V2V基本安全信息94
5.2.3V2V通信中的安全和隐私96
5.3DSRC协议栈和底层标准97
5.4系统架构98
5.5V2V安全应用的程序流程和所需组件99
5.5.1路径记录100
5.5.2宿主车辆路径预测（HVPP）101
5.5.3目标分类（TC）102
5.6V2V安全应用111
5.6.1前方碰撞警告（FCW）111
5.6.2电子紧急制动灯（EEBL）112

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