【摘 要】
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随着物联网的发展,传统固定部署感知网络中的传感设备感知精度越来越高,同时一种名为“移动群体感知”的新兴物联网感知模式开始受到人们的广泛关注。这两种感知模式各有其独特的优势及不足。考虑到固定部署感知模式稳定、采集数据精准以及移动群体感知模式灵活、可感知范围广的特点,结合两者优势的混合感知模式,通过固定部署感知设备和车联网中装配有各种传感器的移动车辆之间相互协作,可以完成大规模的感知任务。论文对车联网
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随着物联网的发展,传统固定部署感知网络中的传感设备感知精度越来越高,同时一种名为“移动群体感知”的新兴物联网感知模式开始受到人们的广泛关注。这两种感知模式各有其独特的优势及不足。考虑到固定部署感知模式稳定、采集数据精准以及移动群体感知模式灵活、可感知范围广的特点,结合两者优势的混合感知模式,通过固定部署感知设备和车联网中装配有各种传感器的移动车辆之间相互协作,可以完成大规模的感知任务。论文对车联网混合感知场景下的两种类型感知任务的处理算法进行了研究。针对感知成本敏感、追求感知效率的普通混合感知任务分配问题,提出了一种“混合感知-多感知体协作-贪心算法(HS-MSBC-GA)”;针对感知质量敏感、追求最大任务完成率、成本不设限的专业混合感知任务需求,提出了一种“基于最小可行解搜索的最大化空间覆盖最小花费算法(MFSS-MSC-MCA)”;针对专业混合感知任务需求调整场景中的激励调整优化问题,提出了相应的优化算法。论文从基于车联网的混合感知服务平台的应用场景和总体需求展开,以核心服务算法策略为研究重点,对服务平台中的核心元素进行了抽象,建立了数学模型,提出了适合混合感知场景的核心算法,并进行了仿真验证。论文结合需求分析和服务算法研究,设计了混合感知服务平台的总体架构,划分了子系统,设计了服务平台的数据库,给出了详细设计和关键流程,实现了原型系统,并进行了测试。
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