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基于低頻GPS及北斗數(shù)據(jù)的車輛定位及相關(guān)交通參數(shù)估計方法研究

發(fā)布時間:2017-05-25 21:27

  本文關(guān)鍵詞:基于低頻GPS及北斗數(shù)據(jù)的車輛定位及相關(guān)交通參數(shù)估計方法研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:車輛定位是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分,是實現(xiàn)車輛導(dǎo)航,進行車輛運行監(jiān)控的基礎(chǔ),更能為預(yù)防和打擊車輛犯罪,保障社會治安提供有效的幫助,F(xiàn)今市場上使用最為普遍的是美國軍方建設(shè)的GPS導(dǎo)航定位系統(tǒng),然而,受美國方面對于技術(shù)與運營的控制,我國在使用GPS導(dǎo)航定位系統(tǒng)時不僅無法實現(xiàn)高精度定位,在信息安全方面同樣受到制約。我國自主研發(fā)的北斗衛(wèi)星定位系統(tǒng),擁有完全的自主知識產(chǎn)權(quán),同時實現(xiàn)更高的定位精度和更好的信息安全保障。本文借助兩種定位系統(tǒng)各自的優(yōu)勢,展開基于低頻GPS以及北斗數(shù)據(jù)進行車輛定位以及地圖匹配等方面的研究,隨著GPS導(dǎo)航系統(tǒng)的優(yōu)化和北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的完善,基于GPS/北斗的雙模數(shù)據(jù)進行地圖匹配以及交通參數(shù)估計成為可能。本文首先利用基于選權(quán)迭代法的GPS/北斗數(shù)據(jù)組合車輛定位模型,比較了GPS/北斗組合較單系統(tǒng)定位的優(yōu)勢,并采用IGG-III方案對GPS、北斗和GPS/北斗組合單點定位進行合理定權(quán),地圖匹配方法和定位技術(shù)配合使用,能極大地提高車輛定位精度,減小定位誤差。其次通過對低頻定位數(shù)據(jù)特性的分析,利用浮動車前后點之間的關(guān)聯(lián)性,對浮動車數(shù)據(jù)進行逐時段匹配,有效解決因低頻浮動車GPS點間隔過大導(dǎo)致的行駛軌跡難以判斷的問題;并利用改進模糊邏輯算法判斷最終行駛徑路,解決浮動車誤差和復(fù)雜路段地圖匹配問題。最后分析了常用的利用浮動車數(shù)據(jù)對路段行程時間和速度進行估計的方法并對其進行了總結(jié),并指出其缺陷,在此基礎(chǔ)上,提出改進的坐標時間速度方法對路段平均行程速度進行計算;在路段行程時間估計方面,考慮交叉口延誤情況,分析了浮動車數(shù)據(jù)在交叉口影響區(qū)域的四種分布特征,在插值法的基礎(chǔ)上,提出了考慮交叉口延誤的路段行程時間估計算法,并分別對本文提出的路段行程時間和速度估計算法進行了算法驗證,證明了本文所提出算法的有效性。
【關(guān)鍵詞】:GPS 北斗 車輛定位 地圖匹配
【學(xué)位授予單位】:吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:U495
【目錄】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-13
  • 第1章 緒論13-23
  • 1.1 研究背景與意義13-15
  • 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-20
  • 1.2.1 地圖匹配算法研究現(xiàn)狀15-16
  • 1.2.2 交通參數(shù)估計研究現(xiàn)狀16-20
  • 1.3 研究內(nèi)容及章節(jié)安排20-22
  • 1.3.1 研究內(nèi)容20
  • 1.3.2 章節(jié)安排20-22
  • 1.4 本章小結(jié)22-23
  • 第2章 基于選權(quán)迭代法的GPS/北斗數(shù)據(jù)組合車輛定位23-33
  • 2.1 概述23-24
  • 2.2 基于選權(quán)迭代法的GPS/北斗數(shù)據(jù)組合車輛定位24-29
  • 2.2.1 GPS/北斗定位技術(shù)24-25
  • 2.2.2 GPS/北斗定位原理25-26
  • 2.2.3 GPS/北斗組合定位模型26-27
  • 2.2.4 選權(quán)迭代法原理27-29
  • 2.3 實例分析29-32
  • 2.3.1 數(shù)據(jù)采集29-30
  • 2.3.2 分析結(jié)果30-32
  • 2.4 本章小結(jié)32-33
  • 第3章 基于改進的模糊邏輯算法的GPS/北斗/MM33-51
  • 3.1 概述33-40
  • 3.1.1 地圖匹配流程34-36
  • 3.1.2 匹配重點分析36-40
  • 3.2 基于改進的模糊邏輯算法的GPS/北斗/MM模型40-47
  • 3.2.1 傳統(tǒng)模糊邏輯算法的缺點41
  • 3.2.2 基于GPS/北斗組合定位數(shù)據(jù)的改進模糊邏輯算法41-47
  • 3.3 實例分析47-49
  • 3.4 本章小結(jié)49-51
  • 第4章 基于北斗和低頻GPS的交通參數(shù)估計51-69
  • 4.1 常用路段速度和行程時間估計方法概述51-54
  • 4.2 基于北斗和低頻GPS的速度估計54-56
  • 4.2.1 改進的坐標時間-速度計算方法54-56
  • 4.2.2 路段平均行程速度計算56
  • 4.3 基于北斗和低頻GPS的路段行程時間估計56-65
  • 4.3.1 路段行程時間及交叉口區(qū)域延誤時間界定57-59
  • 4.3.2 交叉口影響區(qū)域延誤時間計算59-60
  • 4.3.3 基于北斗與低頻GPS的路段行程時間估計算法60-65
  • 4.4 算法驗證65-68
  • 4.5 本章小結(jié)68-69
  • 第5章 總結(jié)與展望69-71
  • 5.1 總結(jié)69
  • 5.2 展望69-71
  • 參考文獻71-75
  • 致謝75

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  本文關(guān)鍵詞:基于低頻GPS及北斗數(shù)據(jù)的車輛定位及相關(guān)交通參數(shù)估計方法研究,,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。



本文編號:395087

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