移动物联网技术

移动物联网技术主要针对移动应用环境研究物与物之间连接而形成的"互联网"技术，例如与车联网、移动机器人网络、手机等移动终端上的多种应用需求相关的技术，例如车联网高效通信技术、图像加密技术等。车联网作为智能交通系统的主要通信技术，其有着网络拓扑变化频繁，通信链路不可靠以及车辆节点分布不均匀的特点，这些特性使得设计可靠性高，时延较低的路由算法成为一项具有挑战性的任务，我们提出的一系列可靠的路由算法对实现智能交通系统有着重要的意义。针对图像信息的安全通信问题，提出多参数离散分数变换域的双随机相位编码方法，该方法能够扩大密钥空间，提高加密图像的安全性，能够有效抵抗统计攻击。本书阐述的"移动物联网技术"，它主要包括多参数离散分数变换的理论框架、多参数离散分数变换域图像加密、随机离散分数傅里叶变换等移动物联网技术。

 

第1章 绪论
1.1 概述
1.2 认知无线电网络中的资源分配技术简介
1.3 车载自组网技术简介
1.4 面向移动自组织网的路由技术简介
1.5 面向车联网的智能数据传输技术简介
1.6 移动物联网应用中的信号处理技术简介
1.6.1 离散分数傅里叶变换简介
1.6.2 余弦类离散分数变换定义
1.6.3 离散分数傅里叶变换的研究进展
1.6.4 其他离散分数变换的研究进展
1.6.5 分数变换在图像加密领域的研究现状
第2章 认知无线电网络中的资源分配方法
2.1 概述
2.1.1 凸优化理论
2.1.2 博弈论与演化博弈
2.2 认知无线电网络中抑制干扰的功率资源分配方法
2.2.1 系统模型与问题转化
2.2.2 能效优化的功率分配方法
2.2.3 能效次优的功率分配方法
2.2.4 实验仿真与结果分析
2.3 基于演化博弈的能效优化的子载波分配方法
2.3.1 系统模型设计
2.3.2 子载波分配新方法
2.3.3 实验仿真与结果分析
2.4 本章小结
第3章 车载自组网中的若干关键技术
3.1 概述
3.2 面向VANET的可靠的自适应路由方法
3.2.1 Q学习算法
3.2.2 模型建立
3.2.3 链路维持时间模型
3.2.4 链路可靠性计算
3.2.5 RSAR传输算法
3.2.6 实验测试与对比分析
3.3 面向VANET的多跳反应式成簇方法
3.3.1 系统模型
3.3.2 优先权车辆跟随策略
3.3.3 PMC算法
3.3.4 实验测试与对比
3.4 本章小结
第4章 面向车联网的路由协议
4.1 动态自适应路由协议
4.1.1 基本网络模型
4.1.2 连通概率
4.1.3 贪婪转发策略
4.1.4 路由协议设计
4.1.5 实验测试与分析
4.2 基于演化图论的可靠的车联网路由协议
4.2.1 车联网路由可靠性的判定策略
4.2.2 面向VANET的演化图模型
4.2.3 基于演化图的车联网路由协议的设计
4.2.4 实验测试与性能评估
4.3 本章小结
第5章 移动自组织网中的路由技术
5.1 概述
5.2 基于遗传-细菌觅食优化策略的动态源路由协议
5.2.1 简介
5.2.2 协议设计
5.2.3 BFO算法原理
5.2.4 GA-BFODSR路由协议设计描述
5.2.5 协议测试与分析
5.3 基于量子遗传算法的很优链路状态路由协议
5.3.1 简介
5.3.2 算法设计
5.3.3 传统QGA改进算法的描述
5.3.4 QG-OLSR协议描述
5.3.5 协议测试与分析
5.4 本章小结
第6章 面向车联网的智能信息传输方法
6.1 概述
6.2 面向智能车联网的缺失数据估计方法
6.2.1 车联网数据集与性能度量
6.2.2 缺失数据估计新方法
6.2.3 实验与对比分析
6.3 面向车联网应用环境的消息智能分发方法
6.3.1 简介
6.3.2 车联网消息传播的原理
6.3.3 面向车联网的消息智能分发方法设计
6.3.4 消息分发方法中的定时器参数的自适应选择策略
6.3.5 实验验证与对比分析
6.4 车联网中的智能数据传输方法
6.4.1 简介
6.4.2 系统模型
6.4.3 智能数据传输新方法的设计
6.4.4 性能评估
6.5 本章小结
第7章 多参数离散分数变换的理论框架
7.1 概述
7.2 离散分数变换统一框架研究的必要性及可行性分析
7.2.1 必要性分析
7.2.2 可行性分析
7.3 多参数离散分数变换的理论框架
7.3.1 多参数离散分数变换算子的定义
7.3.2 高维多参数离散分数变换算子
7.4 理论框架的性质及特点
7.4.1 理论框架的性质
7.4.2 理论框架的特点说明
7.5 几种特殊的多参数离散分数变换
7.5.1 多参数离散分数傅里叶变换
7.5.2 余弦类多参数离散分数变换
7.5.3 其他多参数离散分数变换
7.5.4 数值仿真
7.6 多参数离散分数变换域特征提取
7.6.1 算法描述
7.6.2 数值仿真
7.7 保实多参数离散分数变换框架
7.8 本章小结
第8章 多参数离散分数变换域图像加密
8.1 概述
8.2 多参数离散分数变换域的双随机相位编码
8.2.1 算法描述
8.2.2 数值仿真
8.2.3 性能分析
8.3 基于混沌理论的N维置乱算子
8.3.1 混沌理论
8.3.2 几种常见的混沌系统
8.3.3 基于混沌系统的N维置乱算子定义
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
8.4.1 算法描述
8.4.2 数值仿真
8.4.3 性能分析
8.5 本章小结
第9章 随机离散分数傅里叶变换
9.1 概述
9.2 多通道随机离散分数傅里叶变换的定义
9.3 多通道随机离散分数傅里叶变换的性质特点
9.3.1 性质特点
9.3.2 计算复杂度分析
9.3.3 光学实现
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
9.4.1 数值仿真
9.4.2 性能分析
9.4.3 与其他方法的比较
9.5 基于随机离散分数变换的双图加密算法
9.5.1 算法提出
9.5.2 仿真实验及性能分析
9.6 本章小结
第10章 总结与展望
10.1 总结
10.1.1 关于认知无线电网络的资源分配方法
10.1.2 关于VANET中的关键技术
10.1.3 关于车联网的路由方法
10.1.4 关于移动自组织的网络协议
10.1.5 关于车联网的智能数据传输方法
10.1.6 针对移动物联网的信号处理技术
10.2 展望
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
10.2.2 VANET中关键技术的未来工作展望
10.2.3 车联网中路由协议的未来工作展望
10.2.4 移动自组织网络中路由协议的未来工作展望
10.2.5 移动物联网中信号处理技术的未来工作展望
参考文献