根據(jù)世界衛(wèi)生組織（WHO）的數(shù)據(jù)，每年全球有數(shù)百萬(wàn)人因車輛交通事故而喪生或受傷，同時(shí)交通事故和交通堵塞導(dǎo)致數(shù)十億小時(shí)的時(shí)間損失，全球生產(chǎn)力也因此降低。由于車輛數(shù)量的急劇增加、交通擁堵和道路事故頻繁發(fā)生，優(yōu)化交通管理面臨著巨大挑戰(zhàn),因此，為了減少交通事故數(shù)量、改善交通系統(tǒng)的性能、提升道路安全和保護(hù)環(huán)境，引入了車輛自組網(wǎng)（VANET）的概念。VANET是為智能交通系統(tǒng)（ITS）開(kāi)發(fā)的，也是未來(lái)道路交通系統(tǒng)的發(fā)展方向。隨著無(wú)線通信、計(jì)算范式、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的發(fā)展，智能設(shè)備配備了無(wú)線通信功能和高性能處理工具。

近年來(lái)，VANET通過(guò)引入云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）等基于服務(wù)和概念的先進(jìn)蜂窩網(wǎng)絡(luò)（如5G網(wǎng)絡(luò)）和車聯(lián)網(wǎng)概念，得到了改進(jìn)。大數(shù)據(jù)和云計(jì)算正成為VANET領(lǐng)域的新興研究方向，在全球范圍內(nèi)涉及許多項(xiàng)目。車載通信系統(tǒng)將產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)如今被存儲(chǔ)在云端，稱為云數(shù)據(jù)，也被視為大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)指的是大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可以通過(guò)各種應(yīng)用軟件進(jìn)行分析。利用大數(shù)據(jù)分析，我們可以從數(shù)據(jù)中獲取收益。因此，云端的大數(shù)據(jù)對(duì)于VANET的實(shí)施具有深遠(yuǎn)影響，使交通系統(tǒng)更加安全、高效和有效。

此外，由于VANET的獨(dú)特性和廣泛的應(yīng)用和服務(wù)，如減少交通事故、提升乘客安全、改善交通效率以及提供娛樂(lè)和信息服務(wù)，VANET一直受到密切關(guān)注和深入研究。借助大數(shù)據(jù)分析，我們能夠提高交通效率、提升擁堵控制和運(yùn)輸安全水平。然而，在VANET中應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析存在著許多關(guān)鍵的研究問(wèn)題和重要挑戰(zhàn)。為了滿足VANET需求，云計(jì)算或移動(dòng)云計(jì)算成為一種全新的計(jì)算模式，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)按需存儲(chǔ)、訪問(wèn)、處理、共享數(shù)據(jù)、文件和程序。云計(jì)算被認(rèn)為是滿足VANET需求的關(guān)鍵要素，它提供了一個(gè)網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)模型，旨在交換大量的計(jì)算資源和服務(wù)。云計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù)的結(jié)合為VANET提供了實(shí)時(shí)解決方案，并在全球范圍內(nèi)引起了廣泛的研究興趣。同時(shí)，云服務(wù)提供商將為車載節(jié)點(diǎn)用戶提供基于云的付費(fèi)服務(wù)，也會(huì)提供一些免費(fèi)服務(wù)。

隨著無(wú)線技術(shù)、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和智能車輛的快速發(fā)展，將智能設(shè)備（如智能手機(jī)、個(gè)人數(shù)字助理、智能手表、智能電視、筆記本計(jì)算機(jī)等）與云相連接的需求日益增加。傳統(tǒng)VANET在部署中面臨著靈活性不足、連接性差和智能度不足等技術(shù)挑戰(zhàn)。因此，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析、車載云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)和VANET成為當(dāng)前智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分。各種關(guān)于VANET、云概念和大數(shù)據(jù)分析的研究表明，它們對(duì)包含智能VANET的智能交通系統(tǒng)具有顯著影響。

由于車輛數(shù)量的增加，交通事故、安全問(wèn)題、道路擁堵、停車?yán)щy和環(huán)境污染等全球性問(wèn)題變得嚴(yán)峻，智能交通系統(tǒng)已成為解決這些問(wèn)題的主要方法。因此，為了應(yīng)對(duì)這些問(wèn)題，基于云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的未來(lái)VANET將對(duì)自主駕駛車輛提出獨(dú)特要求，包括高效性、更好的連接性、低延遲和實(shí)時(shí)應(yīng)用，這些要求可能無(wú)法通過(guò)傳統(tǒng)的VANET滿足。因此，本書(shū)將探討如何將云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、車載云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)的VANET進(jìn)行整合。

本書(shū)涵蓋了與VANET相關(guān)的多個(gè)問(wèn)題，涉及路由、安全性以及云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等最新技術(shù)的應(yīng)用。同時(shí)，本書(shū)還介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用。因此，本書(shū)的目標(biāo)讀者非常廣泛，包括學(xué)者、研究人員、本科生和研究生，以及行業(yè)內(nèi)人士等。


本書(shū)共分為11章，各章內(nèi)容簡(jiǎn)介如下：

第1章討論了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在智能交通環(huán)境中的應(yīng)用及其價(jià)值。為了優(yōu)化車輛的運(yùn)行并降低事故率，幾乎所有路口都安裝了交通信號(hào)燈。交通信號(hào)燈的目的是減少交通擁堵，但由于交通流動(dòng)的動(dòng)態(tài)性，擁堵問(wèn)題一直存在。這種擁堵導(dǎo)致車輛等待時(shí)間增加。本章介紹兩種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法來(lái)改善擁堵交通環(huán)境。首先,基于深度學(xué)習(xí)的交通信號(hào)控制，通過(guò)圖像處理技術(shù)識(shí)別路口各方向的擁堵情況。根據(jù)擁堵程度分析，算法提出了動(dòng)態(tài)綠燈時(shí)間，取代傳統(tǒng)的固定信號(hào)燈系統(tǒng)。其次，提出基于Q學(xué)習(xí)的方法，通過(guò)累積獎(jiǎng)勵(lì)來(lái)決定交通信號(hào)燈的狀態(tài)。最后，在不同的交通模擬環(huán)境中，通過(guò)SUMO測(cè)試這些算法，并進(jìn)行了詳細(xì)的分析。這些研究成果對(duì)于學(xué)術(shù)界的學(xué)者、研究人員、本科生和研究生以及相關(guān)行業(yè)人員都具有重要的參考價(jià)值。

第2章探討用于自組網(wǎng)的各種基于位置的路由算法。其中，地域群播是傳統(tǒng)多播問(wèn)題的一種特殊情況，它指的是將消息或數(shù)據(jù)傳遞到特定地理區(qū)域。在自組網(wǎng)中，路由是將消息從源節(jié)點(diǎn)傳輸?shù)侥繕?biāo)節(jié)點(diǎn)所需的關(guān)鍵活動(dòng)。由于節(jié)點(diǎn)快速移動(dòng)、網(wǎng)絡(luò)負(fù)載或流量模式以及網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)變化，路由問(wèn)題在自組網(wǎng)環(huán)境中變得非常重要且相對(duì)復(fù)雜。本章介紹了在移動(dòng)自組網(wǎng)和車輛自組網(wǎng)中使用的各種地域群播路由機(jī)制，并深入分析了每種協(xié)議的優(yōu)點(diǎn)和局限性。在地域群播消息的傳遞過(guò)程中，源節(jié)點(diǎn)和目標(biāo)節(jié)點(diǎn)都利用位置信息進(jìn)行確定，而全球定位系統(tǒng)（GPS）則用于確定節(jié)點(diǎn)的位置。本章還對(duì)現(xiàn)有地域群播路由協(xié)議進(jìn)行了全面的比較分析，并提出了未來(lái)設(shè)計(jì)新路由協(xié)議以明確相關(guān)問(wèn)題的研究方向。

第3章對(duì)各種基于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)路由協(xié)議在印度城市車輛交通場(chǎng)景中的表現(xiàn)進(jìn)行評(píng)估。VANET是移動(dòng)無(wú)線自組網(wǎng)(MANET)的一種特殊形式，助力實(shí)現(xiàn)智能交通系統(tǒng)。印度交通運(yùn)輸與公路部的報(bào)告顯示，2015年印度有150萬(wàn)人在道路事故中喪生。為了減少傷亡并提升旅程中的舒適感，印度也需要引入VANET技術(shù)。在實(shí)際應(yīng)用之前，需要對(duì)VANET在印度道路上的適用性進(jìn)行測(cè)試。本章選擇了開(kāi)放街圖網(wǎng)站上新德里康諾特廣場(chǎng)的真實(shí)地圖，并使用SUMO進(jìn)行交通流建模。通過(guò)采用多種場(chǎng)景來(lái)反映印度真實(shí)道路條件，評(píng)估了AODV、DSDV和DSR等路由協(xié)議的性能。在城市車輛交通場(chǎng)景中，使用CBR流量來(lái)傳播緊急消息。通過(guò)NS-2.35網(wǎng)絡(luò)模擬器，考慮了吞吐量、數(shù)據(jù)包傳遞率和端到端延遲等指標(biāo)進(jìn)行性能分析。

第4章討論車輛自組網(wǎng)中物聯(lián)網(wǎng)的各種應(yīng)用。用戶可以利用云存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)，無(wú)須擔(dān)心本地硬件和軟件的維護(hù)。用戶將數(shù)據(jù)外包并進(jìn)行安全控制，以保證數(shù)據(jù)的可靠性。存儲(chǔ)在云服務(wù)器中的數(shù)據(jù)會(huì)定期接受用戶的審計(jì)，通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)檢查服務(wù)提供商的正確性。用戶可以委托第三方審計(jì)人員代表他們進(jìn)行安全審計(jì)，以滿足時(shí)間限制。同時(shí)，第三方審計(jì)人員也會(huì)保護(hù)數(shù)據(jù)的機(jī)密性。為了保護(hù)數(shù)據(jù)免受各種漏洞的侵害，需要構(gòu)建更高效的系統(tǒng)。提出的審核機(jī)制使用VANET，在確保數(shù)據(jù)完整性的同時(shí)，能夠以高效和有效的方式滿足用戶需求。

第5章討論了在異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中基于博弈論的垂直切換問(wèn)題。在這樣的環(huán)境中，實(shí)現(xiàn)高效的垂直切換需要對(duì)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)和移動(dòng)用戶進(jìn)行有效的定性評(píng)估，并相互選擇最佳的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)和移動(dòng)用戶組合。現(xiàn)有的研究大多將這兩個(gè)要求同時(shí)考慮在內(nèi)，提出了在異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行垂直切換的技術(shù)，但很少有機(jī)會(huì)單獨(dú)處理上述要求，可能導(dǎo)致垂直切換效率低下。因此，本章提出了一個(gè)通用的兩階段、兩個(gè)參與者的迭代非合作博弈模型。該模型提供了一個(gè)模塊化框架，將無(wú)線網(wǎng)絡(luò)和移動(dòng)用戶的定量評(píng)估（第一階段）與博弈的制定和解決方案（第二階段）分開(kāi)，以相互選擇最佳的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)和移動(dòng)用戶組合進(jìn)行垂直切換。仿真結(jié)果顯示，與基于多屬性決策方法等單階段非博弈理論的方法相比，基于博弈論的兩階段模型能夠顯著減少垂直切換的次數(shù)。

第6章討論了安全風(fēng)險(xiǎn)的各種問(wèn)題，并使用模糊多準(zhǔn)則決策方法來(lái)管理這些風(fēng)險(xiǎn)。安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估在網(wǎng)絡(luò)安全管理中起著重要作用。本章描述了滿足大型企業(yè)/組織需求的安全網(wǎng)絡(luò)建設(shè)所涉及的關(guān)鍵措施和參數(shù)�，F(xiàn)有的模糊模型結(jié)合了模糊技術(shù)和專家意見(jiàn),旨在通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸過(guò)程中管理設(shè)備對(duì)設(shè)備（D2D）數(shù)據(jù)通信中的安全風(fēng)險(xiǎn)，以優(yōu)化安全保障,其思想是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別和優(yōu)先處理安全風(fēng)險(xiǎn)，以實(shí)現(xiàn)開(kāi)發(fā)人員和組織設(shè)定的目標(biāo)。本章基于多準(zhǔn)則決策分析方法，對(duì)安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估。

第7章介紹軟件定義車輛自組網(wǎng)的理論方法。VANET和軟件定義網(wǎng)絡(luò)（SDN）是推動(dòng)智能車輛網(wǎng)絡(luò)和下一代應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)。近年來(lái)，許多研究集中在SDN和VANET的結(jié)合上，并致力于解決與軟件定義VANET服務(wù)和功能相關(guān)的架構(gòu)問(wèn)題，以適應(yīng)不斷發(fā)展的需求。本章討論了SD-VANET的最新研究現(xiàn)狀，并探討了未來(lái)研究方向。通過(guò)理論方法，對(duì)軟件定義VANET的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計(jì)、功能、優(yōu)勢(shì)和未來(lái)網(wǎng)絡(luò)的挑戰(zhàn)進(jìn)行了闡述。

第8章介紹通過(guò)車輛傳感器網(wǎng)絡(luò)對(duì)車輛進(jìn)行監(jiān)控和監(jiān)測(cè)的應(yīng)用。車載網(wǎng)絡(luò)具有廣泛的發(fā)展前景，包括將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合。它排在移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)和互聯(lián)網(wǎng)之后，具有更強(qiáng)的測(cè)量和感知能力，操作更加便捷和智能。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)由一系列無(wú)線設(shè)備組成，通過(guò)傳感器監(jiān)測(cè)和記錄環(huán)境的物理?xiàng)l件，并將采集的數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ)在一個(gè)中央服務(wù)器。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)可以測(cè)量溫度、聲音、污染水平、濕度、風(fēng)速、風(fēng)向、壓力等環(huán)境參數(shù)。因此，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)廣泛應(yīng)用于滿足環(huán)境感知應(yīng)用的基本需求，如精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、車輛監(jiān)測(cè)和視頻監(jiān)控等領(lǐng)域。

第9章比較了車載延遲容忍網(wǎng)絡(luò)中不同路由算法。隨著道路上車輛交通活動(dòng)的不斷增加，交通管理和駕乘安全成為至關(guān)重要的問(wèn)題。
VANET應(yīng)運(yùn)而生，使車輛能夠感知周圍環(huán)境并向駕駛員提供必要的信息，以應(yīng)對(duì)各種問(wèn)題。然而，由于VANET的特殊性，如高度移動(dòng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、城市基礎(chǔ)設(shè)施的依賴以及車輛的高速行駛，產(chǎn)生了網(wǎng)絡(luò)連接頻繁中斷和消息傳遞延遲等挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，車載延遲容忍網(wǎng)絡(luò)（VDTN）的路由協(xié)議被提出，旨在不確定的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)有效通信。本章通過(guò)評(píng)估節(jié)點(diǎn)密度和消息大小對(duì)各種VDTN路由協(xié)議的性能影響，對(duì)不同路由算法加以比較。

第10章探討了利用整流天線進(jìn)行無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WSN）能量收集的技術(shù)。傳統(tǒng)無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)依靠電池提供能量，需要定期更換或充電。然而，將電磁能量轉(zhuǎn)化為直流能量（即無(wú)線電頻率能量收集）成為一種理想的能量來(lái)源。環(huán)境中存在著豐富的無(wú)線電頻率能量，相比其他能量收集技術(shù)更具可預(yù)測(cè)性。通過(guò)利用環(huán)境中的無(wú)線電頻率能量，可以消除傳感器節(jié)點(diǎn)定期更換電池的需要。盡管環(huán)境中的無(wú)線電頻率能量較為充足，但單位面積的功率密度相對(duì)較低。因此，關(guān)鍵問(wèn)題在于如何提高整流電路的輸出能力，以有效利用這種低功率密度的能源來(lái)源。

第11章探討了云計(jì)算技術(shù)的各種應(yīng)用。當(dāng)前云計(jì)算和電子商務(wù)在提高效益方面相輔相成。電子商務(wù)使企業(yè)能夠脫離實(shí)體，在互聯(lián)網(wǎng)上進(jìn)行業(yè)務(wù)擴(kuò)展和增長(zhǎng)。通過(guò)IT基礎(chǔ)設(shè)施，云計(jì)算得以支持電子商務(wù)發(fā)展。很多企業(yè)和組織通過(guò)云計(jì)算技術(shù)獲得了更多益處。然而，在云轉(zhuǎn)型之前，必須權(quán)