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