基于车辆自组织网络的交通态势检测方法

• 作者: 张恩展 邝育军
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 智能交通系统 车辆自组织网络 交通态势检测
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 页码范围: 3257-3260
• 页数: 4页
• 分类号: TN929.5|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.11.014

摘要

随着汽车保有量的迅速增加，城市道路交通拥堵变得尤为严重，精确地检测交通态势可以帮助缓解交通问题。为此，提出一种基于车辆自组织网络（vehicular Ad hoc networks，VANETs）的交通态势检测方法---TraSD-VANET（traffic situation detection method based on VANETs）。在该方法中，车辆自动聚簇，然后主动向簇头汇报当前自身的位置和速度信息；簇头根据收到的信息计算簇内的车辆密度和路面上的加权平均速度，之后基于模糊逻辑判断簇内的交通态势。仿真结果表明，在四种车辆场景下，TraSD-VANET检测准确程度比协作检测方法 CoTEC （cooperative traffic congestion detection）平均高16％。该方法在道路交通态势检测中有重要的应用价值。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邝育军	电子科技大学移动互联实验室	22	98	5.0	9.0
2	张恩展	电子科技大学移动互联实验室	3	11	1.0	3.0