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公开(公告)号:CN111311932B
公开(公告)日:2021-05-07
申请号:CN202010136821.3
申请日:2020-03-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提出一种基于车联网区块链的智能交通灯配时方法,所述交通灯上安装有路测单元,所述方法包括基于区块链实现未身份认证数据安全转发验证阶段和根据城市道路流量感知设计相位轮询交通灯配时模型阶段;所述方法基于区块链身份认证和远程证明保护车辆私人信息并维护数据转发安全,不会因为恶意节点造成交通拥堵及其更严重的后果,同时,该方法提供了非常接近现实交通的车流估计,根据红灯和绿灯下的车流变化规律,探究了整体交通对每条道路及每个交通灯的影响,使用相位轮询模型设计了一种道路交通分析方法,使得路口交通灯合理分配时间,缓解了城市交通拥堵,增加了道路车流速度。
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公开(公告)号:CN109362115A
公开(公告)日:2019-02-19
申请号:CN201811446483.2
申请日:2018-11-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04W40/12 , H04W40/20 , H04L12/733 , H04W4/44 , H04W4/46
Abstract: 本发明属于信道传播领域,具体涉及一种适用于城市场景下视距衰落模型的车载网路由方法。该方法包括以下步骤:(1)当车辆在进行信息转发时,判断车辆的转发类型;(2)综合考虑车辆的相对速度,距离因素,视距因素这三种因素;(3)采用模糊控制的方法,运用多因素决策的方法来选择最优的下一跳。综合考虑车辆的视距与非视距的情况,在城市环境下建立合适的信道衰落的传播模型;在道路转发算法中,综合考虑车辆的相对速度,距离因素,视距因素这三种因素,选择出合适的下一跳;在仿真结果的处理上,采用模糊控制的方法将影响转发选择的三个因素作为输入,车辆传输成功率作为输出,运用多因素决策的方法来选择最优的下一跳,完成信息的转发。
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公开(公告)号:CN110348969B
公开(公告)日:2022-04-08
申请号:CN201910641328.4
申请日:2019-07-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了基于深度学习和大数据分析的出租车寻客策略推荐方法,所述推荐方法包括以下步骤:步骤一:对出租车历史轨迹数据进行清洗;步骤二:提取出租车载客点;步骤三:提取出租车载客热点;步骤四:对热点进行载客量预测;步骤五:提出出租车推荐模型。本发明针对城市中出租车和乘客信息不匹配导致的出租车寻客难问题,提出了一种基于交通大数据利用深度学习预测未来乘客数量,并运用可时变的马尔科夫决策过程通过策略迭代为出租车司机提供寻客策略的技术,解决了现有的匹配机制匹配难的问题,增加了出租车的工作效率,使得出租车收益更加科学,且乘客叫车也更加容易。
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公开(公告)号:CN110348969A
公开(公告)日:2019-10-18
申请号:CN201910641328.4
申请日:2019-07-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了基于深度学习和大数据分析的出租车寻客策略推荐方法,所述推荐方法包括以下步骤:步骤一:对出租车历史轨迹数据进行清洗;步骤二:提取出租车载客点;步骤三:提取出租车载客热点;步骤四:对热点进行载客量预测;步骤五:提出出租车推荐模型。本发明针对城市中出租车和乘客信息不匹配导致的出租车寻客难问题,提出了一种基于交通大数据利用深度学习预测未来乘客数量,并运用可时变的马尔科夫决策过程通过策略迭代为出租车司机提供寻客策略的技术,解决了现有的匹配机制匹配难的问题,增加了出租车的工作效率,使得出租车收益更加科学,且乘客叫车也更加容易。
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公开(公告)号:CN109640369A
公开(公告)日:2019-04-16
申请号:CN201811446460.1
申请日:2018-11-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: H04W40/02 , H04W40/14 , H04W40/22 , H04W40/248
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应功率的车载网可靠通信方法,属于数字通信领域。传统的路由协议中车辆采用固定的传输范围,但是由于车辆的高速移动导致车载自组织网络中的车辆密度快速变化,为了配合不同时当车辆选择不同的传输范围和传输功率,本发明提出基于自适应功率的车载网可靠通信方法。本发明提供的方法在道路段和道路交叉口根据车辆的速度的方向计算车辆间通信链路的通信时间,综合节点的链路的可靠性,地理前进距离及竞争窗口的大小等设置邻居节点的定时器,做出路由决策,更高优先级的节点具有更小的等待时间,在所有邻居节点中的拥有最高优先级的节点将最先发送数据包,保证车辆之间通信时的数据包投递的成功率。
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公开(公告)号:CN110347937B
公开(公告)日:2022-02-11
申请号:CN201910567942.0
申请日:2019-06-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种出租车智能寻客方法,包括:载客量预测:基于出租车历史轨迹数据对城市中的载客热点区域的载客量作预测,根据预测结果筛选出历史数据中与当天载客量相似的日期,将筛选出的日期生成时空Index;构建寻客指标数据库:基于出租车历史轨迹数据建立载客热点区域的寻客效率数据库和热点间驾驶时间数据库,所述寻客效率数据库包括热点的寻客时间、载客概率和载客收入;载客热点筛选:根据步骤一生成的时空Index从步骤二中筛选出对应日期的寻客效率数据库和热点间驾驶时间数据库,并对出租车前往不同热点的寻客效率进行均衡,筛选出最佳的热点区域。本发明的方法包含线上和线下两种处理过程,能够极大缩短推荐服务的计算时间。
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公开(公告)号:CN109362115B
公开(公告)日:2021-10-01
申请号:CN201811446483.2
申请日:2018-11-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04W40/12 , H04W40/20 , H04L12/733 , H04W4/44 , H04W4/46
Abstract: 本发明属于信道传播领域,具体涉及一种适用于城市场景下视距衰落模型的车载网路由方法。该方法包括以下步骤:(1)当车辆在进行信息转发时,判断车辆的转发类型;(2)综合考虑车辆的相对速度,距离因素,视距因素这三种因素;(3)采用模糊控制的方法,运用多因素决策的方法来选择最优的下一跳。综合考虑车辆的视距与非视距的情况,在城市环境下建立合适的信道衰落的传播模型;在道路转发算法中,综合考虑车辆的相对速度,距离因素,视距因素这三种因素,选择出合适的下一跳;在仿真结果的处理上,采用模糊控制的方法将影响转发选择的三个因素作为输入,车辆传输成功率作为输出,运用多因素决策的方法来选择最优的下一跳,完成信息的转发。
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公开(公告)号:CN110347937A
公开(公告)日:2019-10-18
申请号:CN201910567942.0
申请日:2019-06-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种出租车智能寻客方法,包括:载客量预测:基于出租车历史轨迹数据对城市中的载客热点区域的载客量作预测,根据预测结果筛选出历史数据中与当天载客量相似的日期,将筛选出的日期生成时空Index;构建寻客指标数据库:基于出租车历史轨迹数据建立载客热点区域的寻客效率数据库和热点间驾驶时间数据库,所述寻客效率数据库包括热点的寻客时间、载客概率和载客收入;载客热点筛选:根据步骤一生成的时空Index从步骤二中筛选出对应日期的寻客效率数据库和热点间驾驶时间数据库,并对出租车前往不同热点的寻客效率进行均衡,筛选出最佳的热点区域。本发明的方法包含线上和线下两种处理过程,能够极大缩短推荐服务的计算时间。
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公开(公告)号:CN109640369B
公开(公告)日:2022-10-28
申请号:CN201811446460.1
申请日:2018-11-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应功率的车载网可靠通信方法,属于数字通信领域。传统的路由协议中车辆采用固定的传输范围,但是由于车辆的高速移动导致车载自组织网络中的车辆密度快速变化,为了配合不同时当车辆选择不同的传输范围和传输功率,本发明提出基于自适应功率的车载网可靠通信方法。本发明提供的方法在道路段和道路交叉口根据车辆的速度的方向计算车辆间通信链路的通信时间,综合节点的链路的可靠性,地理前进距离及竞争窗口的大小等设置邻居节点的定时器,做出路由决策,更高优先级的节点具有更小的等待时间,在所有邻居节点中的拥有最高优先级的节点将最先发送数据包,保证车辆之间通信时的数据包投递的成功率。
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公开(公告)号:CN109600715B
公开(公告)日:2020-11-20
申请号:CN201811446496.X
申请日:2018-11-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种车联网V2X通信辅助文件下载方法,当车辆进入RSU的通信范围之后,RSU与车辆之间建立连接,并使用道路划分的机制,当目的车辆无法在RSU内下载完音视频等文件时,簇内的车辆帮助该目的车辆进行下载,当车辆驶离RSU通信范围时,连接断开,由相对速度、相对距离和活跃度确定的亲密值确定合作车辆,该车辆辅助目的车辆下载文件,簇内外车辆之间进行合作传输,通过数据动态分配,完成部分文件下载。本发明不仅可以适应网络高速动态变化的场景,还能够适应通信两端链路不稳定甚至不完整的情况,本发明提出了车辆合作下载方法可以提高交付率并最大限度地减少网络资源的消耗,可以大大的缩短下载时间,同时经济效益上也非常实惠。
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