本文關(guān)鍵詞：基于VANET的目標(biāo)車輛定位技術(shù)研究

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【摘要】：最近幾年,車輛自組織網(wǎng)絡(luò)(VANET)在高速公路場景及城市擁擠交通環(huán)境下發(fā)揮出了巨大的研究價值和應(yīng)用能力。它是自組織的、開放的車輛間通信網(wǎng)絡(luò),目前廣泛應(yīng)用在車輛跟蹤、交通疏導(dǎo)、路況檢測等領(lǐng)域。其網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議需滿足車輛速度快、拓?fù)渥兓l繁、車輛節(jié)點數(shù)量大等要求。除此之外,為了提高車輛目標(biāo)的定位精度,多車、多傳感器數(shù)據(jù)融合便是其中一種重要方式,期待由此提高在不同行車環(huán)境下的安全性和有效性。由于單一傳感器測量精度偏低并且具有一定的局限性,本文基于VANET網(wǎng)絡(luò),給出了一種多車多傳感器卡爾曼融合算法,經(jīng)建模并仿真后證明該方法能提高定位精度。論文首先介紹了VANET和目標(biāo)定位,描述了車載自組網(wǎng)特點、技術(shù)、路由協(xié)議和目標(biāo)定位方法,給出了算法的應(yīng)用場景模型,分析了定位算法的性能以及網(wǎng)絡(luò)參數(shù)對測距誤差的影響,介紹了簡單的紅外圖像處理過程、幾種圖像測距技術(shù)及其性能,為后面算法的給出提供基礎(chǔ)。然后本文給出了一種改進(jìn)的車輛目標(biāo)定位算法:卡爾曼多車融合算法。它是基于單車GPS、圖像測距的卡爾曼濾波融合算法以及多車之間的卡爾曼融合算法,將該算法組合在一起使用共同改善VANET下的目標(biāo)定位精度。本文基于測距和誤差分析,對所提算法建立了相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型,在對應(yīng)用場景和網(wǎng)絡(luò)性能進(jìn)行合理假設(shè)之后用MATLAB進(jìn)行了相關(guān)仿真驗證。對所提算法與圖像測距算法及單車卡爾曼融合等其它算法進(jìn)行比較,證明所提算法在提高車輛目標(biāo)定位精度上的有效性。最后總結(jié)了論文的內(nèi)容,對未來VANET目標(biāo)定位中可能出現(xiàn)的問題以及瓶頸進(jìn)行了展望,并給出了相關(guān)的解決觀點。
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN929.5;U495

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本文編號：1157797