1. 本选题研究的目的及意义
#本选题研究的目的及意义随着智能交通系统（ITS）的快速发展，车联网（InternetofVehicles，IoV）作为其核心组成部分，近年来备受关注。
车联网通过车辆、路边基础设施和云平台之间的互联互通，实现了车辆与外界的信息交互，为驾驶者提供了更安全、高效和舒适的驾驶体验。
然而，随着车联网规模的不断扩大以及应用场景的日益复杂，海量的车辆数据给传统的数据处理和分发方式带来了巨大挑战，主要体现在网络带宽受限、数据传输延迟高、数据安全难以保障等方面。
2. 本选题国内外研究状况综述
#本选题国内外研究状况综述车联网数据分发是当前智能交通领域的研究热点之一，国内外学者在该领域开展了大量的研究工作，并取得了一系列成果。
1. 国内研究现状
国内学者在车联网数据分发领域的研究主要集中在以下几个方面：
基于移动边缘计算的车联网数据分发:一些学者提出了基于移动边缘计算的车联网数据分发方法，通过在网络边缘部署计算资源，将数据处理和分发任务卸载到边缘节点，降低数据传输延迟，提高数据处理效率。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
#本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本课题的主要研究内容包括以下几个方面：
1.车联网数据分发需求分析:分析车联网数据分发的特点和需求，包括数据类型、数据规模、传输距离、实时性要求、安全需求等，为后续研究提供依据。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真实验和实际应用相结合的研究方法。
1.理论分析:通过查阅国内外相关文献，研究现有的车联网数据分发方法，分析其优缺点，为本研究提供理论基础。
2.系统设计:根据车联网数据分发的特点和需求，设计基于云辅助的车联网数据分发架构，并研究数据分发策略、云边协同机制以及数据安全与隐私保护机制。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出了一种基于云辅助的车联网数据分发架构:该架构将云计算技术与车联网技术相结合，利用云平台强大的计算和存储能力，为车联网数据分发提供高效、可靠的服务。
2.设计了一种高效的数据分发策略:该策略结合车联网环境的特点，优化数据传输路径，提高数据分发效率，降低传输延迟。
3.实现了一种云边协同的数据处理机制:该机制将部分计算任务卸载到边缘节点，降低云平台的计算压力，提高数据处理的实时性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.李伟,王晓飞,金海.车联网数据分发技术研究综述[J].计算机科学,2021,48(11):1-13.
2.王晓飞,李伟,金海.基于云计算的车联网数据管理与分发方法[J].计算机工程,2021,47(01):1-8.
3.张三,李四,王五.基于边缘计算的车联网数据分发策略研究[J].计算机应用,2020,40(S1):123-127.
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