基于bp神经网络的碰撞预测及车联网mac层协议设计

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1、長Ｉ猶《謂我匈硕±＊学位文＼難目９基于ＢＰ神经网络的碰撞预测及车联网ＭＡＣ＾９层臟设计作者姓名魏康文Ｓｈ指导教师巧名、职務陈晨副教授．申请学位类别工学硕±西安电子科技大学学位论文独创性（或创新性）声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研巧工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加Ｗ标注和致谢中所罗列的内容Ｗ外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研巧成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同事对本研究所做的任何贡

2、献均己在论文中作了明瑜的说明并表示了谢意。学位论文若有不实之处一，本人承担切法律责任。￣本人签名：論忘文日期：可々长１下西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，目Ｐ；研巧生在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅、借阅论文；学校可公布论文的全部或部分内容，化许采用影。印、缩印或其它复制手段保存论文同时本人保证，结合学位论文研究成果完成的论文、保发密明专利等成果，署名单位为西安电子科技大学。本人签的学位论文在＿＿年解密后适用本授权书。Ｌ

3、名：蘇、］ｋ之导师签名：４身—今？心？日期：义日期：勺Ｖ学校代码10701学号1301120368分类号TN91密级公开西安电子科技大学硕士学位论文基于BP神经网络的碰撞预测及车联网MAC层协议设计作者姓名：魏康文一级学科：交通运输工程二级学科：交通信息工程及控制学位类别：工学硕士指导教师姓名、职称：陈晨副教授学院：通信工程学院提交日期：2015年12月VehicleCollisionPredictionBasedonBPNeuralNetworkandMACProtocolDesigninVANETAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYi

4、npartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinTrafficInformationEngineering&ControlByWeiKangwenSupervisor:ChenChenAssociateProfessorNovember2015摘要摘要近年来，交通事故呈不断上升的趋势，尤其是高速公路上的追尾事故频发，因此人们越来越多的关注如何保障高速公路行车安全。目前保障汽车行驶安全的技术主要分为被动安全技术和主动安全技术。主动安全技术能够根据当前车辆的运动状态和周围环境信息，对潜在的冲突予以判断。主动安全技术能从源头上抑制交

5、通事故的发生，所以对汽车主动安全技术的研究具有重要的意义。车辆状态预测是汽车主动安全技术的基础，根据以往车辆碰撞预测的成果，本文针对车辆碰撞概率的预测展开研究。现有的车辆碰撞概率计算方法只是结合运动学公式和车辆的分布情况对车辆追尾碰撞概率进行计算，没有考虑车辆追尾碰撞的真实场景,预测结果有偏差。为了提高车辆碰撞概率预测的准确度，本文综合考虑造成车辆碰撞的驾驶员、车辆、道路和环境等因素，采用BP神经网络的方法对车辆的追尾碰撞情况进行预测。由于BP神经网络的初始化连接权值和阈值的选择具有很大的随机性，可能使BP神经网络训练的结果陷入局部最优，而遗传算法具有全局寻优的能力，因此本文选用遗传算法对BP

6、神经网络的初始化连接权值和阈值进行优化，此外，为了改进BP神经网络的收敛速度，本文进一步对BP神经网络的学习速率进行改进。最后利用MATLAB仿真工具对本文中的车辆状态预测算法进行性能验证，结果表明，本文提出的算法能较准确的预测车辆下一时刻的碰撞概率。准确预测到车辆发生碰撞的信息后，确保告警信息可靠及时的发送是十分必要的。为了保障安全信息的可靠及时的传输，同时提高周期性beacon消息接入信道的公平性。本文针对高速公路场景的车辆协同防撞应用，根据以RSU为中心的车队中车辆节点的数目和车队中发生潜在碰撞的车辆节点的数目，设计了保障告警信息可靠及时传输的D-MAC(DynamicslotMedia

7、AccessControl,D-MAC)协议。该协议是基于动态TDMA机制，根据当前车队中的实时交通动态确定每帧的时隙数目，并且该协议优先为告警信息分配时隙，同时尽可能地为周期性beacon消息预留传输时隙。最后，在不同的车辆节点密度的情况下，对本文提出的动态介质访问控制协议的性能进行评估，与IEEE802.11p协议相比，D-MAC协议的投递率增加了大约39%，在节点密度较大时，和IEEE802