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智能化和网联化是汽车发展的重要方向,车联网技术作为智能网联汽车体系架构的重要组成部分,近年来成为业界的研究热点之一。车联网的大规模部署及其在智能汽车领域的广泛应用前需要对其性能及功能进行全面、深入的测试评价,然而在真实环境下进行车联网的测试与评估存在成本高、难度大的问题,因此通过仿真手段对其进行评价分析是当前的主流测试手段。本文总结了主流的网络仿真器和交通仿真器,对现有车联网仿真平台进行了分类,研究并对比分析了典型的车联网仿真平台;针对车联网的应用特性,研究并归纳了影响车联网仿真性能的车辆移动模型、信道传播模型及驾驶员行为等;从网络仿真指标、车联网应用相关指标归纳了车联网功能及性能测试的典型评价指标。 相似文献
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针对随机背包公钥密码方案,提出一种私钥恢复攻击方法.发现Wang等人所构造的随机背包公钥方案实际上是隐含使用了一个特殊的超递增背包.通过使用普通超递增背包代替该特殊超递增背包,将超递增背包隐藏在随机选择的背包中,对原方案进行了改进,提出一种新的基于中国剩余定理的背包公钥密码方案.改进后的方案消除了原方案存在的设计缺陷,能够抵抗针对原方案提出的格规约攻击、低密度攻击以及shamir攻击. 相似文献
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一种改进的LED显示屏通信软件设计与实现 总被引:2,自引:0,他引:2
用Visual C 编程读取屏幕像素值生成点阵文件的方法,实现了单基色LED显示屏以多种字体显示汉字、ASCII字符及简单图形.弥补了当前常用的计算机与LED显示屏通信软件的缺陷,丰富了单基色LED显示屏显示的方式. 相似文献
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针对自动驾驶虚拟测试中危险变道场景构建问题, 提出一种数据−模型驱动的自动驾驶测试危险变道场景泛化生成方法. 基于 NGSIM US101 数据集中的紧急变道数据, 提出一种紧急变道轨迹对抗生成方法(BN-AM-SeqGAN), 构建基于安全距离的两车变道状态约束模型, 设计危险变道测试场景泛化生成方法, 生成危险变道测试场景库. 实验结果显示: 生成的5万条紧急变道轨迹变道完成时间分布的均方根误差为 0.63, 生成的 5 万个危险变道场景中, 99.54% 的场景被测自动驾驶车辆与变道背景车辆的碰撞时间小于 1 s, 表明该方法能够有效生成自动驾驶测试危险变道场景. 相似文献
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利用智能手机传感器实现高精度跟踪定位已经成为一个研究热点,本文针对室内定位中由于手机的运动引起采集信号强度不稳定造成的定位误差大的问题,提出了基于信号强度与加速度梯度融合综合的新的测距算法,结合手机方向信息、地图信息、信号强度的分布信息,利用测距信息与地图匹配算法,实现对智能手机的精确定位。在实验测试中,该算法平均定位精度为1.2m, 3.5m以下定位精度达95%。本算法有效的提高了智能手机的室内定位精度,并且相比指纹库定位算法减少了搜索次数,提高了定位速度。 相似文献
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针对传统车流检测技术安装维护成本高、检测精度易受环境条件影响的问题,提出了一种基于Meshlium的高速公路车流统计系统.在分析研究Meshlium平台基础上,设计了基于Meshlium的高速公路车流统计方法及其工作流程;分析研究了车流统计系统架构、设计和实现车流统计中的各个功能模块,包括系统管理登录、Meshlium AP扫描检测、Meshlium Wi-Fi信息扫描、交通流特征信息统计分析和交通流特征信息融合决策,并采用SQLyog构建了数据库管理系统;在模拟环境下完成了系统实验和测试分析.测试结果表明,该系统能有效获取车流量等交通流信息并达到95%的准确率,可满足高速公路车流检测的基本需求,且安装维护简单方便,并能在恶劣天气下有效帮助高速公路管理人员完成检测任务. 相似文献
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提出了一个基于硬件抽象机的流水线微处理器设计框架,创造性地使用了一种基于标签结构的模拟执行技术.基于这一框架,描述了一个堆栈抽象机的工作原理,实现了一个Java指令级并行处理器.利用堆栈硬件抽象机和堆栈指令折叠技术的组合解决了Java处理器中的堆栈依赖瓶颈问题.软件模拟证明了该处理器能够最大限度地挖掘出Java程序中的指令级并行,并且拥有更高的处理能力. 相似文献
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基于改进人工鱼群算法的车辆轨迹规划方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对车联网环境下若干典型车辆轨迹规划方法存在车速与轨迹波动性较大的问题,提出一种基于改进人工鱼群算法的车辆轨迹规划方法。该方法以短程通信(DSRC)的车联网应用场景为设计平台,以车辆的最优行车速度为核心计算基础,分析得到了车辆的最佳轨迹。首先,对人工鱼群算法在车联网应用场景的优势和不足进行分析,引入万有引力力学模型与避障模式控制,提出一种改进的人工鱼群算法;然后,分析车辆在车联网应用场景中的受力约束,利用网联车辆的自组织行为控制策略推导最优行车速度;最后,基于最优行车速度实现对车辆的实时轨迹诱导和轨迹避障控制规划。仿真测试结果表明,在运用了基于改进人工鱼群算法的轨迹规划模型后,车辆的驾驶速度更加平稳,轨迹波动性较小,对障碍物可实现零失误避撞;在多车相遇情况下,测试车辆为2~40时,相对于原人工鱼群算法和萤火虫算法,运用改进人工鱼群算法后车速的平均迭代次数减少,迭代效率提高3~7、4~8倍,且随着车辆数目越多,迭代效率提升越明显。 相似文献