根據(jù)世界衛(wèi)生組織（WHO）的數(shù)據(jù)，每年全球有數(shù)百萬人因車輛交通事故而喪生或受傷，同時交通事故和交通堵塞導致數(shù)十億小時的時間損失，全球生產力也因此降低。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）開發(fā)的，也是未來道路交通系統(tǒng)的發(fā)展方向。隨著無線通信、計算范式、大數(shù)據(jù)和云計算的發(fā)展，智能設備配備了無線通信功能和高性能處理工具。

近年來，VANET通過引入云計算、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）等基于服務和概念的先進蜂窩網(wǎng)絡（如5G網(wǎng)絡）和車聯(lián)網(wǎng)概念，得到了改進。大數(shù)據(jù)和云計算正成為VANET領域的新興研究方向，在全球范圍內涉及許多項目。車載通信系統(tǒng)將產生大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)如今被存儲在云端，稱為云數(shù)據(jù)，也被視為大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)指的是大量結構化和非結構化數(shù)據(jù)，可以通過各種應用軟件進行分析。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)對于VANET的實施具有深遠影響，使交通系統(tǒng)更加安全、高效和有效。

此外，由于VANET的獨特性和廣泛的應用和服務，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和信息服務，VANET一直受到密切關注和深入研究。借助大數(shù)據(jù)分析，我們能夠提高交通效率、提升擁堵控制和運輸安全水平。然而，在VANET中應用大數(shù)據(jù)分析存在著許多關鍵的研究問題和重要挑戰(zhàn)。為了滿足VANET需求，云計算或移動云計算成為一種全新的計算模式，通過互聯(lián)網(wǎng)按需存儲、訪問、處理、共享數(shù)據(jù)、文件和程序。云計算被認為是滿足VANET需求的關鍵要素，它提供了一個網(wǎng)絡訪問模型，旨在交換大量的計算資源和服務。云計算和大數(shù)據(jù)技術的結合為VANET提供了實時解決方案，并在全球范圍內引起了廣泛的研究興趣。同時，云服務提供商將為車載節(jié)點用戶提供基于云的付費服務，也會提供一些免費服務。

隨著無線技術、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和智能車輛的快速發(fā)展，將智能設備（如智能手機、個人數(shù)字助理、智能手表、智能電視、筆記本計算機等）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挑戰(zhàn)。因此，云計算、大數(shù)據(jù)分析、車載云計算、物聯(lián)網(wǎng)和VANET成為當前智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分。各種關于VANET、云概念和大數(shù)據(jù)分析的研究表明，它們對包含智能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、安全問題、道路擁堵、停車困難和環(huán)境污染等全球性問題變得嚴峻，智能交通系統(tǒng)已成為解決這些問題的主要方法。因此，為了應對這些問題，基于云計算和大數(shù)據(jù)的未來VANET將對自主駕駛車輛提出獨特要求，包括高效性、更好的連接性、低延遲和實時應用，這些要求可能無法通過傳統(tǒng)的VANET滿足。因此，本書將探討如何將云計算、大數(shù)據(jù)、車載云計算和物聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)的VANET進行整合。

本書涵蓋了與VANET相關的多個問題，涉及路由、安全性以及云計算、物聯(lián)網(wǎng)等最新技術的應用。同時，本書還介紹了機器學習技術的應用。因此，本書的目標讀者非常廣泛，包括學者、研究人員、本科生和研究生，以及行業(yè)內人士等。


本書共分為11章，各章內容簡介如下：

第1章討論了機器學習技術在智能交通環(huán)境中的應用及其價值。為了優(yōu)化車輛的運行并降低事故率，幾乎所有路口都安裝了交通信號燈。交通信號燈的目的是減少交通擁堵，但由于交通流動的動態(tài)性，擁堵問題一直存在。這種擁堵導致車輛等待時間增加。本章介紹兩種基于機器學習的方法來改善擁堵交通環(huán)境。首先,基于深度學習的交通信號控制，通過圖像處理技術識別路口各方向的擁堵情況。根據(jù)擁堵程度分析，算法提出了動態(tài)綠燈時間，取代傳統(tǒng)的固定信號燈系統(tǒng)。其次，提出基于Q學習的方法，通過累積獎勵來決定交通信號燈的狀態(tài)。最后，在不同的交通模擬環(huán)境中，通過SUMO測試這些算法，并進行了詳細的分析。這些研究成果對于學術界的學者、研究人員、本科生和研究生以及相關行業(yè)人員都具有重要的參考價值。

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)點傳輸?shù)侥繕斯?jié)點所需的關鍵活動。由于節(jié)點快速移動、網(wǎng)絡負載或流量模式以及網(wǎng)絡拓撲結構的動態(tài)變化，路由問題在自組網(wǎng)環(huán)境中變得非常重要且相對復雜。本章介紹了在移動自組網(wǎng)和車輛自組網(wǎng)中使用的各種地域群播路由機制，并深入分析了每種協(xié)議的優(yōu)點和局限性。在地域群播消息的傳遞過程中，源節(jié)點和目標節(jié)點都利用位置信息進行確定，而全球定位系統(tǒng)（GPS）則用于確定節(jié)點的位置。本章還對現(xiàn)有地域群播路由協(xié)議進行了全面的比較分析，并提出了未來設計新路由協(xié)議以明確相關問題的研究方向。

第3章對各種基于拓撲結構路由協(xié)議在印度城市車輛交通場景中的表現(xiàn)進行評估。VANET是移動無線自組網(wǎng)(MANET)的一種特殊形式，助力實現(xiàn)智能交通系統(tǒng)。印度交通運輸與公路部的報告顯示，2015年印度有150萬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。在實際應用之前，需要對VANET在印度道路上的適用性進行測試。本章選擇了開放街圖網(wǎng)站上新德里康諾特廣場的真實地圖，并使用SUMO進行交通流建模。通過采用多種場景來反映印度真實道路條件，評估了AODV、DSDV和DSR等路由協(xié)議的性能。在城市車輛交通場景中，使用CBR流量來傳播緊急消息。通過NS-2.35網(wǎng)絡模擬器，考慮了吞吐量、數(shù)據(jù)包傳遞率和端到端延遲等指標進行性能分析。

第4章討論車輛自組網(wǎng)中物聯(lián)網(wǎng)的各種應用。用戶可以利用云存儲大量數(shù)據(jù)，無須擔心本地硬件和軟件的維護。用戶將數(shù)據(jù)外包并進行安全控制，以保證數(shù)據(jù)的可靠性。存儲在云服務器中的數(shù)據(jù)會定期接受用戶的審計，通過無線網(wǎng)絡檢查服務提供商的正確性。用戶可以委托第三方審計人員代表他們進行安全審計，以滿足時間限制。同時，第三方審計人員也會保護數(shù)據(jù)的機密性。為了保護數(shù)據(jù)免受各種漏洞的侵害，需要構建更高效的系統(tǒng)。提出的審核機制使用VANET，在確保數(shù)據(jù)完整性的同時，能夠以高效和有效的方式滿足用戶需求。

第5章討論了在異構無線網(wǎng)絡環(huán)境中基于博弈論的垂直切換問題。在這樣的環(huán)境中，實現(xiàn)高效的垂直切換需要對無線網(wǎng)絡和移動用戶進行有效的定性評估，并相互選擇最佳的無線網(wǎng)絡和移動用戶組合。現(xiàn)有的研究大多將這兩個要求同時考慮在內，提出了在異構無線網(wǎng)絡中進行垂直切換的技術，但很少有機會單獨處理上述要求，可能導致垂直切換效率低下。因此，本章提出了一個通用的兩階段、兩個參與者的迭代非合作博弈模型。該模型提供了一個模塊化框架，將無線網(wǎng)絡和移動用戶的定量評估（第一階段）與博弈的制定和解決方案（第二階段）分開，以相互選擇最佳的無線網(wǎng)絡和移動用戶組合進行垂直切換。仿真結果顯示，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章討論了安全風險的各種問題，并使用模糊多準則決策方法來管理這些風險。安全風險評估在網(wǎng)絡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)絡建設所涉及的關鍵措施和參數(shù)�，F(xiàn)有的模糊模型結合了模糊技術和專家意見,旨在通過網(wǎng)絡傳輸過程中管理設備對設備（D2D）數(shù)據(jù)通信中的安全風險，以優(yōu)化安全保障,其思想是通過網(wǎng)絡識別和優(yōu)先處理安全風險，以實現(xiàn)開發(fā)人員和組織設定的目標。本章基于多準則決策分析方法，對安全風險進行評估。

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（SDN）是推動智能車輛網(wǎng)絡和下一代應用的關鍵技術。近年來，許多研究集中在SDN和VANET的結合上，并致力于解決與軟件定義VANET服務和功能相關的架構問題，以適應不斷發(fā)展的需求。本章討論了SD-VANET的最新研究現(xiàn)狀，并探討了未來研究方向。通過理論方法，對軟件定義VANET的網(wǎng)絡基礎設施設計、功能、優(yōu)勢和未來網(wǎng)絡的挑戰(zhàn)進行了闡述。

第8章介紹通過車輛傳感器網(wǎng)絡對車輛進行監(jiān)控和監(jiān)測的應用。車載網(wǎng)絡具有廣泛的發(fā)展前景，包括將人工神經網(wǎng)絡與無線傳感器網(wǎng)絡相結合。它排在移動通信網(wǎng)絡和互聯(lián)網(wǎng)之后，具有更強的測量和感知能力，操作更加便捷和智能。無線傳感器網(wǎng)絡由一系列無線設備組成，通過傳感器監(jiān)測和記錄環(huán)境的物理條件，并將采集的數(shù)據(jù)集中存儲在一個中央服務器。無線傳感器網(wǎng)絡可以測量溫度、聲音、污染水平、濕度、風速、風向、壓力等環(huán)境參數(shù)。因此，無線傳感器網(wǎng)絡廣泛應用于滿足環(huán)境感知應用的基本需求，如精準農業(yè)、車輛監(jiān)測和視頻監(jiān)控等領域。

第9章比較了車載延遲容忍網(wǎng)絡中不同路由算法。隨著道路上車輛交通活動的不斷增加，交通管理和駕乘安全成為至關重要的問題。
VANET應運而生，使車輛能夠感知周圍環(huán)境并向駕駛員提供必要的信息，以應對各種問題。然而，由于VANET的特殊性，如高度移動的拓撲結構、城市基礎設施的依賴以及車輛的高速行駛，產生了網(wǎng)絡連接頻繁中斷和消息傳遞延遲等挑戰(zhàn)。為了應對這些挑戰(zhàn)，車載延遲容忍網(wǎng)絡（VDTN）的路由協(xié)議被提出，旨在不確定的網(wǎng)絡環(huán)境下實現(xiàn)有效通信。本章通過評估節(jié)點密度和消息大小對各種VDTN路由協(xié)議的性能影響，對不同路由算法加以比較。

第10章探討了利用整流天線進行無線傳感器網(wǎng)絡（WSN）能量收集的技術。傳統(tǒng)無線傳感器節(jié)點依靠電池提供能量，需要定期更換或充電。然而，將電磁能量轉化為直流能量（即無線電頻率能量收集）成為一種理想的能量來源。環(huán)境中存在著豐富的無線電頻率能量，相比其他能量收集技術更具可預測性。通過利用環(huán)境中的無線電頻率能量，可以消除傳感器節(jié)點定期更換電池的需要。盡管環(huán)境中的無線電頻率能量較為充足，但單位面積的功率密度相對較低。因此，關鍵問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源。

第11章探討了云計算技術的各種應用。當前云計算和電子商務在提高效益方面相輔相成。電子商務使企業(yè)能夠脫離實體，在互聯(lián)網(wǎng)上進行業(yè)務擴展和增長。通過IT基礎設施，云計算得以支持電子商務發(fā)展。很多企業(yè)和組織通過云計算技術獲得了更多益處。然而，在云轉型之前，必須權