【摘要】：隨著城市汽車化速度的加快,城市的交通擁擠、交通事故和交通污染等問題日益加劇。無論是發(fā)達(dá)國家還是發(fā)展中國家都受到這些交通問題的困擾。我國作為快速發(fā)展的發(fā)展中國家,此問題更是特別突出。追尾碰撞事故在城市交通事故中占據(jù)絕大部分,并且造成了嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失。因此,為了解決追尾碰撞事故問題,本文對復(fù)雜噪聲環(huán)境下ITS(Intelligent Transportation System)防碰撞技術(shù)做了大量理論推導(dǎo)和實(shí)驗(yàn)研究,并提出了防碰撞方案。本文的ITS防碰撞方案由信號去噪、信號檢測、動(dòng)力學(xué)模型以及判決模型四個(gè)部分組成。本文方案所使用的信號為通用車載雷達(dá)信號,并且該信號會(huì)通過信號去噪進(jìn)行預(yù)處理;去噪后的雷達(dá)信號將被輸入檢測器中進(jìn)行信號檢測,得到檢測概率并且判斷前方是否有車出現(xiàn);同時(shí)動(dòng)力學(xué)模型根據(jù)前后車的行駛狀態(tài)計(jì)算安全距離;最后,判決模型將以上結(jié)果作為輸入并設(shè)置相關(guān)門限進(jìn)行判決,得到后車是否應(yīng)該剎車的結(jié)果。本文完成的主要工作如下:第一,本文實(shí)現(xiàn)了基于概率密度函數(shù)的區(qū)域閾值EMD去噪算法,并且將其與小波去噪和其他基于EMD的去噪算法進(jìn)行性能對比。實(shí)驗(yàn)證明前者去噪性能好于其他算法。第二,本文根據(jù)信號相關(guān)性的不同提出了時(shí)間相關(guān)性檢測模型、空間相關(guān)性檢測模型以及時(shí)空相關(guān)性檢測模型。通過相同參數(shù)下的仿真實(shí)驗(yàn)證明基于GLRT的檢測模型性能較好,特別是基于頻域GLRT的檢測模型性能表現(xiàn)最好。第三,本文結(jié)合動(dòng)力學(xué)模型和判決模型提出了復(fù)雜噪聲環(huán)境下的ITS防碰撞方案。和其他防碰撞方案相比本文方案具有優(yōu)良性能的去噪算法和信號檢測器,使得其在環(huán)境噪聲較大的情況下仍然可以準(zhǔn)確的檢測到前方的車輛。其次,本文提出的動(dòng)力學(xué)模型和判決模型結(jié)合了機(jī)動(dòng)車的行駛過程,判決結(jié)果具有合理性和可靠性。最后,本文假設(shè)的防碰撞仿真實(shí)驗(yàn)場景充分考慮了交通中的真實(shí)場景,因此本文實(shí)驗(yàn)結(jié)果更具有真實(shí)性。通過仿真實(shí)驗(yàn)證明,本文提出的復(fù)雜噪聲環(huán)境下的ITS防碰撞方案切實(shí)可行,并且能提高駕駛過程的安全性。
[Abstract]:With the acceleration of urban automobile, traffic congestion, traffic accidents and traffic pollution are becoming more and more serious. Both developed and developing countries are beset by these transport problems. China as a developing country with rapid development, this problem is especially prominent. Rear-end collision accidents occupy most of urban traffic accidents and cause serious economic losses. Therefore, in order to solve the problem of rear-end collision accident, this paper has done a lot of theoretical derivation and experimental research on anti-collision technology of ITS (Intelligent Transportation System) in complex noise environment, and put forward anti-collision scheme. The anti-collision scheme of ITS is composed of signal denoising, signal detection, dynamic model and decision model. The signal used in this scheme is a general vehicle radar signal, and the signal will be pre-processed by signal denoising; the de-noised radar signal will be input into the detector for signal detection. At the same time, the dynamic model calculates the safe distance according to the driving state of the vehicle. Finally, the decision model takes the above results as input and sets the relevant threshold to judge. Get the result of whether the rear car should brake. The main work of this paper is as follows: first, this paper implements a region threshold EMD denoising algorithm based on probability density function, and compares its performance with wavelet denoising and other EMD based denoising algorithms. Experiments show that the former is better than other algorithms. Secondly, time correlation detection model, spatial correlation detection model and spatio-temporal correlation detection model are proposed according to different signal correlation. The simulation results under the same parameters show that the performance of the detection model based on GLRT is better, especially the performance of the detection model based on frequency domain GLRT is the best. Thirdly, combining the dynamic model and the decision model, this paper proposes a collision prevention scheme for ITS in complex noise environment. Compared with other anti-collision schemes, the proposed scheme has excellent performance in denoising algorithm and signal detector, which makes it possible to detect the vehicle in front of the vehicle accurately under the circumstance of high ambient noise. Secondly, the dynamic model and the decision model are combined with the driving process of the vehicle, and the result is reasonable and reliable. Finally, the hypothetical anti-collision simulation scene takes full account of the real scene in traffic, so the experimental results in this paper are more authentic. The simulation results show that the proposed anti-collision scheme of ITS in complex noise environment is feasible and can improve the safety of driving process.
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：U495

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8 楊棟;吳訓(xùn)成;金海松;;模糊控制在車輛彎道防碰撞中的應(yīng)用[J];上海工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào);2008年01期

9 李有觀;;船舶防碰撞預(yù)測系統(tǒng)[J];航海;2008年03期

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4 于曉慶;高東博;楊國學(xué);;基于導(dǎo)航技術(shù)的港口移動(dòng)設(shè)備防碰撞系統(tǒng)研究[A];第五屆中國衛(wèi)星導(dǎo)航學(xué)術(shù)年會(huì)論文集-S1 北斗/GNSS導(dǎo)航應(yīng)用[C];2014年

5 劉佳;;ISO／IEC 18000-6 Typec協(xié)議的防碰撞機(jī)制研究分析[A];全國第十屆信號與信息處理、第四屆DSP應(yīng)用技術(shù)聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2006年

6 郭躍;耿淑琴;高國;吳武臣;;高效防碰撞的RFID系統(tǒng)設(shè)計(jì)[A];2007'儀表，自動(dòng)化及先進(jìn)集成技術(shù)大會(huì)論文集（一）[C];2007年

7 楊柳;陳英杰;王書茂;;基于ARM的車載防滾翻防碰撞監(jiān)控與預(yù)警系統(tǒng)的研究[A];第八屆全國設(shè)備與維修工程學(xué)術(shù)會(huì)議、第十三屆全國設(shè)備監(jiān)測與診斷學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2008年

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9 倪大進(jìn);王立彬;呂嘉賓;;有軌運(yùn)行式起重機(jī)防碰撞可行域研究[A];中國力學(xué)學(xué)會(huì)學(xué)術(shù)大會(huì)'2009論文摘要集[C];2009年

10 孟建軍;;起重機(jī)的防碰撞裝置[A];全面建設(shè)小康社會(huì)：中國科技工作者的歷史責(zé)任——中國科協(xié)2003年學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（下）[C];2003年

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3 本報(bào)記者 向雁;韓國：ITS有特色[N];市場報(bào);2002年

4 陳菊琴;長江揚(yáng)州段橋梁防碰撞專項(xiàng)整治啟動(dòng)[N];江蘇法制報(bào);2008年

5 ;智能交通（ITS）延伸了汽車的概念[N];中國汽車報(bào);2002年

6 譚少容;ITS：解決交通難題的技術(shù)法寶[N];光明日報(bào);2001年

7 本報(bào)記者 張良;攜手蘇州創(chuàng)投 神州數(shù)碼“押寶”ITS[N];上海證券報(bào);2008年

8 魯琦;蘇州創(chuàng)投5億注資神州數(shù)碼ITS已獲批準(zhǔn)[N];中國貿(mào)易報(bào);2008年

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3 蔚曉丹;交通信息網(wǎng)與電信網(wǎng)的融合及ITS評價(jià)指標(biāo)體系研究[D];北京郵電大學(xué);2010年

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3 郭凱;基于ISO18000-4標(biāo)準(zhǔn)的微波讀寫器設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2014年

4 楊崇新;汽車全方位自助防碰撞系統(tǒng)的研制[D];青島科技大學(xué);2015年

5 胡鑫;射頻識(shí)別防碰撞技術(shù)在包裝物流中的應(yīng)用研究[D];天津科技大學(xué);2013年

6 劉前飛;城市道路汽車防碰撞安全系統(tǒng)行人識(shí)別算法研究[D];吉林大學(xué);2016年

7 王洪峰;城市道路汽車防碰撞系統(tǒng)障礙物識(shí)別算法及應(yīng)用研究[D];吉林大學(xué);2016年

8 潘思丞;RFID防碰撞技術(shù)研究及其在文物監(jiān)管中的應(yīng)用[D];西安建筑科技大學(xué);2016年

9 李敏;多傳感器協(xié)同工作的信號檢測方法在汽車防碰撞報(bào)警中的應(yīng)用[D];電子科技大學(xué);2016年

10 王芳芳;基于FPGA的RFID標(biāo)簽識(shí)別算法研究[D];中南民族大學(xué);2015年

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本文編號：2178453