本文關(guān)鍵詞：車路協(xié)同環(huán)境下的車輛無線定位方法研究

  更多相關(guān)文章： 車路協(xié)同 車輛定位 RSSI測距 融合算法 小波去噪 實證分析

【摘要】：隨著智慧城市的迅速發(fā)展,新型無線通信技術(shù)的出現(xiàn)為智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transport System, ITS)的發(fā)展提供了再次升級的機遇。其中,車路協(xié)同技術(shù)作為ITS領(lǐng)域發(fā)展的先進技術(shù)之一,將無線通信和新一代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用于城市交通管理,為解決城市交通擁堵、改善通行效率提供了一種有效途徑。車輛基于位置的服務(wù)(Location Based Services, LBS)是車路協(xié)同技術(shù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域之一,利用智慧城市所提供的大規(guī)模無線傳感網(wǎng)絡(luò),可實現(xiàn)對交通流運行狀態(tài)的有效監(jiān)測,提高車輛的運行效率和安全性。因此,研究車路協(xié)同環(huán)境下的車輛無線定位方法,對提高出行者出行效率和舒適程度都有著重要的現(xiàn)實意義。本論文在對經(jīng)典無線定位方法誤差分析基礎(chǔ)上,對適用于實際車路協(xié)同環(huán)境下的車輛無線定位融合算法進行研究。首先,在對車輛無線定位方法國內(nèi)外相關(guān)研究進行綜述的基礎(chǔ)上,提出了論文的主要研究內(nèi)容和研究思路。從無線定位方法及其評價指標(biāo)、適用性等方面,對車輛無線定位相關(guān)理論方法進行了闡述。然后介紹了常用的無線定位距離傳播模型,并對論文所用的對數(shù)距離傳播模型進行模型標(biāo)定和模型參數(shù)敏感性分析,同時提出了選用3σ準(zhǔn)則和小波去噪理論對距離傳播模型的結(jié)果誤差進行處理。利用實際數(shù)據(jù)分析了多種經(jīng)典無線定位方法的精度,并研究了經(jīng)典無線定位方法的定位誤差與距離誤差之間的關(guān)系。在此基礎(chǔ)上,設(shè)計了基于距離誤差和定位誤差的加權(quán)因子,提出了一種基于誤差加權(quán)的車輛無線定位融合算法,并論述了算法的定位原理、邏輯流程和計算步驟。結(jié)合外場車路協(xié)同環(huán)境所采集的實驗數(shù)據(jù),對提出的車輛無線定位融合算法進行了有效性驗證,并對比分析了基于測距和基于非測距兩類無線定位方法對所提出的融合算法定位精度的影響,以驗證融合方法的定位性能。同時,也分析了距離傳播模型參數(shù)對融合算法定位精度的影響。最后,對論文研究內(nèi)容進行了總結(jié)和展望。驗證結(jié)果顯示,所提出的車輛無線定位融合算法能夠?qū)嶋H車路協(xié)同環(huán)境中的車輛進行定位,在67%的概率下定位精度能達到46.31m,95%的概率下定位精度達到能122.53m。平均定位精度可達到39.97m,與基于測距和基于非測距的兩類無線定位方法相比定位精度分別改善8.38%和21.49%,均優(yōu)于兩類無線定位方法。距離傳播模型參數(shù)對融合算法定位精度的分析結(jié)果顯示,隨著距離傳播模型參數(shù)的變化,定位精度均呈現(xiàn)出下降的趨勢,即模型參數(shù)存在標(biāo)定合理值,使得融合算法定位精度最優(yōu)。
【關(guān)鍵詞】：車路協(xié)同 車輛定位 RSSI測距 融合算法 小波去噪 實證分析
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U495
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 1 緒論12-22
• 1.1 研究背景及意義12-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-19
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀15-18
• 1.2.3 總結(jié)18-19
• 1.3 研究內(nèi)容及思路19-20
• 1.4 本章小結(jié)20-22
• 2 車輛無線定位相關(guān)理論方法22-42
• 2.1 無線定位概述22-27
• 2.1.1 無線定位方法分類22-24
• 2.1.2 無線定位影響因素24-25
• 2.1.3 無線定位常用測距方法25-27
• 2.2 經(jīng)典無線定位方法27-34
• 2.2.1 基于測距的定位方法28-31
• 2.2.2 基于非測距的定位方法31-34
• 2.3 無線定位性能評價指標(biāo)34-37
• 2.4 車輛無線定位方法適用性分析37-40
• 2.5 本章小結(jié)40-42
• 3 無線距離傳播模型42-54
• 3.1 典型的無線距離傳播模型42-45
• 3.1.1 線性傳播模型42-43
• 3.1.2 對數(shù)傳播模型43
• 3.1.3 衰減因子模型43-44
• 3.1.4 Okumura-Hata模型44-45
• 3.2 對數(shù)距離傳播模型參數(shù)標(biāo)定及敏感性分析45-48
• 3.2.1 模型參數(shù)標(biāo)定45-46
• 3.2.2 模型參數(shù)敏感性分析46-48
• 3.3 對數(shù)距離傳播模型誤差分析48-53
• 3.3.1 誤差診斷方法49-50
• 3.3.2 誤差修正方法50-53
• 3.4 本章小結(jié)53-54
• 4 車輛無線定位融合算法設(shè)計54-70
• 4.1 基于測距的無線定位方法54-58
• 4.1.1 三邊測量定位54-56
• 4.1.2 最小二乘法定位56-58
• 4.2 基于非測距的無線定位方法58-59
• 4.3 基于誤差加權(quán)的無線定位融合算法59-68
• 4.3.1 定位融合算法原理59-61
• 4.3.2 推算定位61-63
• 4.3.3 兩站測距平面定位63-65
• 4.3.4 基于誤差加權(quán)的融合定位算法65-68
• 4.4 本章小結(jié)68-70
• 5 車輛無線定位融合算法驗證70-86
• 5.1 數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理70-74
• 5.1.1 數(shù)據(jù)來源70-73
• 5.1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理73-74
• 5.2 融合定位算法驗證74-83
• 5.2.1 驗證方案制定74-75
• 5.2.2 融合算法精度分析75-82
• 5.2.3 融合定位方案比較82-83
• 5.3 離傳播模型參數(shù)對融合定位算法敏感性分析83-85
• 5.4 本章小結(jié)85-86
• 6 結(jié)論與展望86-88
• 6.1 研究成果86-87
• 6.2 課題展望87-88
• 參考文獻88-92
• 附錄A92-98
• 附錄B98-102
• 作者簡歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果102-106
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集106

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中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 唐承佩;唐焯宜;;基于多頻異構(gòu)技術(shù)的無線定位關(guān)鎖設(shè)計[J];制造業(yè)自動化;2011年04期

2 肖衛(wèi)初;陳偉宏;龔倫峰;;一種新的幾何無線定位方法[J];科學(xué)技術(shù)與工程;2011年13期

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5 馬中勝,王樹勛,燕學(xué)智,李辛,黃志強,尹萬宇;基于無線定位的自動引導(dǎo)車輛系統(tǒng)[J];試驗技術(shù)與試驗機;2004年Z1期

6 朱世交;楊s，

本文編號：1018856