本文關(guān)鍵詞：車輛自組織網(wǎng)絡(luò)城市盲區(qū)定位關(guān)鍵技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：車輛自組織網(wǎng)絡(luò)(VANET: Vehicular Ad-hoc Network)是傳統(tǒng)的移動(dòng)自組織網(wǎng)絡(luò)在交通道路上的應(yīng)用,其基本思想是通過(guò)短距離通信技術(shù)實(shí)現(xiàn)車與車以及車與路邊基站之間的通信,從而使得在一定通信范圍內(nèi)的車輛可以相互交換各自的車速、位置等信息和車載傳感器感知的數(shù)據(jù),并自動(dòng)的連接建立起一個(gè)移動(dòng)的自組織網(wǎng)絡(luò),在保障駕駛安全、提高道路交通效率等方面具有獨(dú)特的作用。這其中,車輛定位信息、運(yùn)動(dòng)軌跡以及相鄰車輛之間的相對(duì)距離等與位置相關(guān)的信息對(duì)于車輛自組織網(wǎng)絡(luò)的安全類應(yīng)用具有重要意義。本學(xué)位論文以提高車輛定位導(dǎo)航信息的準(zhǔn)確性為目標(biāo),重點(diǎn)研究了車輛白組織網(wǎng)絡(luò)在出現(xiàn)定位盲區(qū)時(shí)快速準(zhǔn)確定位的相關(guān)關(guān)鍵技術(shù)。城市衛(wèi)星信號(hào)盲區(qū)為城市中被高樓或者隧道遮擋住衛(wèi)星信號(hào)的區(qū)域,該區(qū)域衛(wèi)星信號(hào)較弱,定位精度較差。行駛在道路上的車輛借助衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)獲取位置,當(dāng)車輛行駛到誤差較大的盲區(qū)時(shí),車輛的位置只能通過(guò)慣性導(dǎo)航來(lái)維持,而隨著時(shí)間的推移,導(dǎo)航的誤差越來(lái)越大,最終使得導(dǎo)航出來(lái)的位置毫無(wú)作用�，F(xiàn)有的技術(shù)都在一定程度上存在著定位精度不佳或者成本過(guò)高的問(wèn)題,本文提出了一種城市衛(wèi)星信號(hào)盲區(qū)內(nèi)的車輛協(xié)作定位方法。該方法使用車輛自組織網(wǎng)絡(luò)作為車輛通信的基礎(chǔ),采用多普勒頻移技術(shù)來(lái)確定目標(biāo)車輛與周圍車輛之間的相對(duì)位置,并且從這些周圍車輛的信息中篩選出合格的信息來(lái)源,通過(guò)多個(gè)相對(duì)位置的融合計(jì)算,得到目標(biāo)車輛的粗略估算位置。篩選和車輛模型采用GRW模型,該模型將提供車輛位置等級(jí)信息以及車輛之間信息交換的約束條件,使得信息的利用更加簡(jiǎn)單高效,在一定程度上提高了計(jì)算的效率和信息的有效性。使用無(wú)跡卡爾曼濾波對(duì)結(jié)果進(jìn)行濾波計(jì)算,將結(jié)果同帶有時(shí)間衰減的慣性導(dǎo)航輸入分量進(jìn)行加權(quán)平均,得到最終輸出的估計(jì)位置。在車輛稀少地段或者是衛(wèi)星定位盲區(qū)較大地塊采用路邊單元充當(dāng)靜止不動(dòng)的高精度定位車輛,對(duì)GRW定位模型進(jìn)行一定的補(bǔ)充,以免車輛過(guò)少或者盲區(qū)過(guò)大導(dǎo)致周圍沒(méi)有合適的信號(hào)來(lái)源。仿真結(jié)果表明,該方法能夠提高車輛的定位精度,在一定程度上解決了車輛的城市定位中遇到盲區(qū)的情況。
【關(guān)鍵詞】：車輛定位 車輛自組織網(wǎng)絡(luò) 多普勒頻移 GNSS盲區(qū)
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U495;U463.67;TN929.5
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 研究背景和研究意義10-11
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 研究的目的和意義11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀及分析11-14
• 1.2.1 車輛定位技術(shù)現(xiàn)狀和分析11-13
• 1.2.2 城市道路盲區(qū)定位的現(xiàn)狀和分析13-14
• 1.3 論文主要工作和章節(jié)安排14-16
• 第二章 車輛定位相關(guān)技術(shù)理論16-25
• 2.1 車輛自組織網(wǎng)絡(luò)16-17
• 2.2 傳統(tǒng)定位方式17-22
• 2.2.1 全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)17-18
• 2.2.2 衛(wèi)星輔助定位技術(shù)18-19
• 2.2.3 慣性導(dǎo)航系統(tǒng)19-20
• 2.2.4 傳統(tǒng)定位方式的性能測(cè)試20-22
• 2.3 協(xié)作定位方式22-24
• 2.3.1 車輛同路邊單元協(xié)作定位23
• 2.3.2 車輛之間協(xié)作定位23-24
• 2.4 本章小結(jié)24-25
• 第三章 機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤和濾波理論25-41
• 3.1 機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)25-31
• 3.1.1 機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤原理25
• 3.1.2 機(jī)動(dòng)目標(biāo)模型25-30
• 3.1.3 常用機(jī)動(dòng)模型的性能比較30-31
• 3.2 濾波技術(shù)研究31-40
• 3.2.1 卡爾曼濾波技術(shù)32-34
• 3.2.2 擴(kuò)展卡爾曼濾波技術(shù)34-35
• 3.2.3 無(wú)跡卡爾曼濾波技術(shù)35-37
• 3.2.4 常用濾波技術(shù)性能比較37-40
• 3.3 本章小結(jié)40-41
• 第四章 基于多普勒頻移技術(shù)的車輛協(xié)作定位41-52
• 4.1 研究背景41
• 4.2 車輛的多普勒頻移測(cè)距41-43
• 4.3 定位系統(tǒng)模型和算法描述43-46
• 4.3.1 傳感器和通信系統(tǒng)模型43-44
• 4.3.2 算法描述44-45
• 4.3.3 濾波過(guò)程45-46
• 4.4 仿真測(cè)試46-50
• 4.4.1 仿真場(chǎng)景46-48
• 4.4.2 仿真結(jié)果分析48-50
• 4.5 本章小結(jié)50-52
• 第五章 基于權(quán)重模型的協(xié)同定位技術(shù)52-67
• 5.1 研究背景52-53
• 5.2 信號(hào)強(qiáng)度模型53-56
• 5.2.1 信號(hào)強(qiáng)度模型概述53-54
• 5.2.2 信號(hào)強(qiáng)度模型的具體道路應(yīng)用54-56
• 5.3 算法描述56-59
• 5.3.1 位置等級(jí)更新算法56-57
• 5.3.2 定位篩選算法57-58
• 5.3.3 INS融合算法58
• 5.3.4 計(jì)算流程58-59
• 5.4 仿真測(cè)試59-65
• 5.4.1 未引入INS59-63
• 5.4.2 引入INS63-65
• 5.5 本章小結(jié)65-67
• 第六章 總結(jié)與展望67-69
• 6.1 取得的研究成果67-68
• 6.2 有待進(jìn)一步研究的問(wèn)題68-69
• 參考文獻(xiàn)69-74
• 致謝74-75
• 攻讀碩士學(xué)位期間科研成果75-76

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：269338