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第1章 绪论1

1.1 概述1

1.2 认知无线电网络中的资源分配技术简介4

1.3 车载自组网技术简介6

1.4 面向移动自组织网的路由技术简介10

1.5 面向车联网的智能数据传输技术简介12

1.6 移动物联网应用中的信号处理技术简介14

1.6.1 离散分数傅里叶变换简介14

1.6.2 余弦类离散分数变换定义18

1.6.3 离散分数傅里叶变换的研究进展22

1.6.4 其他离散分数变换的研究进展25

1.6.5 分数变换在图像加密领域的研究现状27

第2章 认知无线电网络中的资源分配方法30

2.1 概述30

2.1.1 凸优化理论30

2.1.2 博弈论与演化博弈33

2.2 认知无线电网络中抑制干扰的功率资源分配方法34

2.2.1 系统模型与问题转化34

2.2.2 能效优化的功率分配方法38

2.2.3 能效次优的功率分配方法43

2.2.4 实验仿真与结果分析45

2.3 基于演化博弈的能效优化的子载波分配方法51

2.3.1 系统模型设计51

2.3.2 子载波分配新方法53

2.3.3 实验仿真与结果分析60

2.4 本章小结66

第3章 车载自组网中的若干关键技术67

3.1 概述67

3.2 面向VANET的可靠的自适应路由方法79

3.2.1 Q学习算法79

3.2.2 模型建立79

3.2.3 链路维持时间模型81

3.2.4 链路可靠性计算84

3.2.5 RSAR传输算法85

3.2.6 实验测试与对比分析89

3.3 面向VANET的多跳反应式成簇方法94

3.3.1 系统模型95

3.3.2 优先权车辆跟随策略96

3.3.3 PMC算法99

3.3.4 实验测试与对比104

3.4 本章小结109

第4章 面向车联网的路由协议110

4.1 动态自适应路由协议110

4.1.1 基本网络模型110

4.1.2 连通概率113

4.1.3 贪婪转发策略114

4.1.4 路由协议设计116

4.1.5 实验测试与分析122

4.2 基于演化图论的可靠的车联网路由协议129

4.2.1 车联网路由可靠性的判定策略129

4.2.2 面向VANET的演化图模型131

4.2.3 基于演化图的车联网路由协议的设计134

4.2.4 实验测试与性能评估137

4.3 本章小结145

第5章 移动自组织网中的路由技术146

5.1 概述146

5.2 基于遗传-细菌觅食优化策略的动态源路由协议152

5.2.1 简介152

5.2.2 协议设计154

5.2.3 BFO算法原理159

5.2.4 GA-BFODSR路由协议设计描述161

5.2.5 协议测试与分析162

5.3 基于量子遗传算法的最优链路状态路由协议167

5.3.1 简介167

5.3.2 算法设计168

5.3.3 传统QGA改进算法的描述170

5.3.4 QG-OLSR协议描述176

5.3.5 协议测试与分析177

5.4 本章小结184

第6章 面向车联网的智能信息传输方法185

6.1 概述185

6.2 面向智能车联网的缺失数据估计方法186

6.2.1 车联网数据集与性能度量186

6.2.2 缺失数据估计新方法188

6.2.3 实验与对比分析191

6.3 面向车联网应用环境的消息智能分发方法195

6.3.1 简介195

6.3.2 车联网消息传播的原理195

6.3.3 面向车联网的消息智能分发方法设计197

6.3.4 消息分发方法中的定时器参数的自适应选择策略203

6.3.5 实验验证与对比分析204

6.4 车联网中的智能数据传输方法208

6.4.1 简介208

6.4.2 系统模型208

6.4.3 智能数据传输新方法的设计210

6.4.4 性能评估217

6.5 本章小结220

第7章 多参数离散分数变换的理论框架222

7.1 概述222

7.2 离散分数变换统一框架研究的必要性及可行性分析222

7.2.1 必要性分析222

7.2.2 可行性分析225

7.3 多参数离散分数变换的理论框架226

7.3.1 多参数离散分数变换算子的定义227

7.3.2 高维多参数离散分数变换算子229

7.4 理论框架的性质及特点230

7.4.1 理论框架的性质230

7.4.2 理论框架的特点说明234

7.5 几种特殊的多参数离散分数变换235

7.5.1 多参数离散分数傅里叶变换235

7.5.2 余弦类多参数离散分数变换238

7.5.3 其他多参数离散分数变换241

7.5.4 数值仿真242

7.6 多参数离散分数变换域特征提取246

7.6.1 算法描述246

7.6.2 数值仿真247

7.7 保实多参数离散分数变换框架250

7.8 本章小结251

第8章 多参数离散分数变换域图像加密252

8.1 概述252

8.2 多参数离散分数变换域的双随机相位编码253

8.2.1 算法描述253

8.2.2 数值仿真254

8.2.3 性能分析256

8.3 基于混沌理论的N维置乱算子261

8.3.1 混沌理论262

8.3.2 几种常见的混沌系统263

8.3.3 基于混沌系统的N维置乱算子定义265

8.4 基于N维置乱算子和保实多参数离散分数变换的彩图加密266

8.4.1 算法描述267

8.4.2 数值仿真272

8.4.3 性能分析273

8.5 本章小结278

第9章 随机离散分数傅里叶变换280

9.1 概述280

9.2 多通道随机离散分数傅里叶变换的定义281

9.3 多通道随机离散分数傅里叶变换的性质特点285

9.3.1 性质特点285

9.3.2 计算复杂度分析286

9.3.3 光学实现286

9.4 多通道随机离散分数傅里叶变换的数值仿真及性能分析287

9.4.1 数值仿真287

9.4.2 性能分析289

9.4.3 与其他方法的比较289

9.5 基于随机离散分数变换的双图加密算法290

9.5.1 算法提出290

9.5.2 仿真实验及性能分析293

9.6 本章小结295

第10章 总结与展望296

10.1 总结296

10.1.1 关于认知无线电网络的资源分配方法296

10.1.2 关于VANET中的关键技术297

10.1.3 关于车联网的路由方法297

10.1.4 关于移动自组织的网络协议298

10.1.5 关于车联网的智能数据传输方法298

10.1.6 针对移动物联网的信号处理技术299

10.2 展望300

10.2.1 认知无线电网络中的资源分配方法的未来工作展望300

10.2.2 VANET中关键技术的未来工作展望301

10.2.3 车联网中路由协议的未来工作展望301

10.2.4 移动自组织网络中路由协议的未来工作展望302

10.2.5 移动物联网中信号处理技术的未来工作展望302

参考文献304