本文關(guān)鍵詞：基于RFID的車輛定位系統(tǒng)設(shè)計(jì)及定位方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展,安全駕駛和應(yīng)急救援等車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用需要很高的位置精度,但是傳統(tǒng)的GPS(Global Positioning System)和無(wú)線定位方法很難滿足新的定位需求,所以迫切需要一種高精度方法對(duì)車輛進(jìn)行定位。射頻識(shí)別(Radio Frequency Identification,簡(jiǎn)稱RFID)技術(shù)是車聯(lián)網(wǎng)的核心技術(shù),可以利用RFID技術(shù)對(duì)車輛進(jìn)行定位�；局械腞FID讀取器可以讀取車牌中RFID標(biāo)簽中的信息,利用RFID讀取器和標(biāo)簽之間的信息傳播特征參數(shù)可以計(jì)算出車輛的位置。這種情況下車輛不需要安裝車載機(jī),實(shí)現(xiàn)起來(lái)比較容易。但是在城市道路中密集建筑物的遮擋以及車輛之間的信號(hào)干擾,直接導(dǎo)致了信號(hào)傳輸?shù)男旁氡认陆?降低了車輛的定位精度,而且基站的布局也會(huì)影響定位精度。為此本文提出了兩種車輛定位方法,分別為基于RFID的雙基站車輛定位方法和基于RFID的多基站車輛定位方法,第一種方法適用于基站布置比較密集的環(huán)境中,第二種適用于基站布置比較稀疏的環(huán)境中。本文的主要工作研究?jī)?nèi)容如下:(1)設(shè)計(jì)了一種基于RFID的車輛定位系統(tǒng),這種系統(tǒng)適用于基站布置比較密集也適用于車輛布置比較稀疏的環(huán)境。針對(duì)車輛定位系統(tǒng)影響因素和關(guān)鍵問(wèn)題,本文提出了車輛定位系統(tǒng)的系統(tǒng)框架,然后提出基于RFID的車輛定位系統(tǒng)整體方案。(2)提出了一種基于RFID的雙基站車輛定位方法,該方法適用于RFID基站布置比較密集的環(huán)境中。隨著車輛和基站距離的增大,車輛定位精度下降,為此本文利用卡爾曼濾波不斷的優(yōu)化、更新車輛的位置,最后輸出車輛位置的最優(yōu)值,該算法的輸入是值兩個(gè)連續(xù)的基站的固定距離和車輛到基站之間的距離。通過(guò)仿真表明該方法有效的降低了定位誤差。(3)提出了一種基于RFID的多基站車輛定位方法。該定位方法先利用模糊技術(shù)中一種模糊熵原理把多個(gè)RFID基站分成三類,然后利用Chan算法分別對(duì)車輛進(jìn)行定位,最后對(duì)得到的三個(gè)車輛位置進(jìn)行加權(quán)得到車輛的精確位置。該方法可以有效地克服傳統(tǒng)Chan算法因?yàn)榄h(huán)境噪聲和基站分布等因素影響,引起定位精度不高的問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法的定位精度優(yōu)于傳統(tǒng)的Chan算法和基于直接平均的2次定位法,可以滿足車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下對(duì)機(jī)動(dòng)車定位精度的要求。
【關(guān)鍵詞】：車聯(lián)網(wǎng) 車輛定位 RFID 基站布局
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.44;U495
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-19
• 1.1 研究背景及意義11-13
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意義12-13
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2.1 RFID技術(shù)的研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.2 車輛定位技術(shù)的研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 研究思路和章節(jié)安排15-18
• 1.3.1 研究思路15-16
• 1.3.2 章節(jié)安排16-18
• 1.4 本章小結(jié)18-19
• 第2章 基于RFID的車輛定位系統(tǒng)設(shè)計(jì)19-35
• 2.1 概述19-21
• 2.2 車輛定位系統(tǒng)影響分析21-24
• 2.2.1 定位系統(tǒng)影響因素21-22
• 2.2.2 定位系統(tǒng)關(guān)鍵問(wèn)題22-24
• 2.3 車輛定位系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)24-33
• 2.3.1 系統(tǒng)框架24-26
• 2.3.2 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)26-30
• 2.3.3 數(shù)據(jù)處理中心30-31
• 2.3.4 車輛定位系統(tǒng)整體方案設(shè)計(jì)31-33
• 2.4 本章小結(jié)33-35
• 第3章 基于RFID的雙基站車輛定位方法研究35-51
• 3.1 概述35
• 3.2 基于卡爾曼濾波的雙基站車輛定位方法35-44
• 3.2.1 車輛到基站距離誤差模型37-38
• 3.2.2 車輛位置初步估計(jì)38-40
• 3.2.3 基于卡爾曼濾波的定位模型40-43
• 3.2.4 車輛位置坐標(biāo)最終確定43-44
• 3.3 仿真實(shí)驗(yàn)與性能對(duì)比44-49
• 3.3.1 仿真實(shí)驗(yàn)44-47
• 3.3.2 性能對(duì)比47-49
• 3.4 本章小結(jié)49-51
• 第4章 基于RFID的多基站車輛定位方法研究51-71
• 4.1 概述51-54
• 4.2 車輛定位模糊原理54-56
• 4.3 基于模糊技術(shù)的多基站車輛定位方法56-60
• 4.3.1 多基站Chan車輛定位模型56-58
• 4.3.2 基于模糊技術(shù)的Chan車輛定位方法58-60
• 4.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與結(jié)果分析60-69
• 4.4.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)60-61
• 4.4.2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證61-66
• 4.4.3 結(jié)果分析66-69
• 4.5 本章小結(jié)69-71
• 第5章 總結(jié)與展望71-73
• 5.1 總結(jié)71-72
• 5.2 展望72-73
• 參考文獻(xiàn)73-79
• 作者簡(jiǎn)介及在學(xué)期間所取得的科研成果79-81
• 致謝81

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