文章-世纪中文出版社

针对传统交叉口信号控制依赖固定配时、对交通流波动响应滞后的问题，本文以车路协同V2X技术为支撑，基于多源融合数据构建动态优化模型，设计兼顾效率、安全与环保的多目标协同策略，研发自适应控制机制并经VISSIM仿真验证。通过改进PSO与NSGA-II算法求解，优化渗透率与控制周期参数。结果显示，平均车辆延误降低18%-25%，通行能力提升12%-17%，为智能交通信号控制提供关键理论与技术支撑。

蜂窝通信中场景感知､定位与联合预测研究下载：199 浏览：1385

于海波《无线电研究》 2023年11期

摘要:

5G的商用推动了海量移动终端的部署和多样化的通信业务需求,使得蜂窝网用户定位及位置预测成为人本服务(HumanCentricServices,HCS)的研究热点。对网络运营商来说,在变化的场景中为用户提供精准的个性化服务具有技术挑战,而移动终端的爆发式增长会加剧通信业务的动态变化,使网络资源管理和分配愈加困难。机器学习(MachineLearning,ML)和自动化数据采集的结合使运营商在决策和规划方面更加灵活,为智能化情境服务打下基础。本文研究了C-V2X技术测试方法,并对复杂的车路协同应用场景测试标准进行了分析｡

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