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智能交通系统中车辆定位算法研究

王清源  
【摘要】: 随着国民经济的迅速发展,我国机动车持有量不断增加,据统计截止2009年7月底,全国机动车保有量达到1.77亿辆。如何解决由车辆增加而带来的各种交通问题成为社会的关注焦点。随着科技的日益进步,自动控制、信息处理、计算机检测、通信电子等技术已经在各个领域得到广泛应用,如何将这些现代技术应用到交通信息管理中去就是智能交通系统(Intelligent Transportation system,简称ITS)所要研究的问题。2004年,慕丰浩博士等提出了一种基于RFID技术的交通信息获取系统,并给出了一系列主要功能、关键技术的解决方法。 该系统中提出,利用射频识别(RFID)技术来获取交通信息,通过基站与安装在车辆上的电子标签之间的相互通信,实现对车辆的监控与管理等功能。本文主要研究车辆在非市区环境中的搜索与定位问题,属于该系统关键功能之一。由于非市区环境中没有可以充分利用的固定基站,因此需要靠流动基站实现对车辆的搜索功能。文中给出了基于单基站定位系统的实现总体方案,提出利用天线阵列接收信号,并对接收到的信号进行一系列的相关处理,最终实现定位功能。 本文的主要工作如下: (1)结合信号在空间中传播的特点,利用已有的信道衰减模型,结合匹配滤波器的方法,对目标车辆的距离进行估计。 (2)利用天线阵列接收信号的特点,结合ESPRIT算法对信号的达波方向进行估计,分析了天线阵列的特性对达波方向估计精度的影响,考虑各方面因素,给出适合本文应用的天线模型。 (3)分析Hopfield神经网络原理,结合本文中的信号处理特点,设计出计算矩阵特征值的Hofield神经网络模型,并对其进行可行性验证,最后将其应用到ESPRIT算法中,实现算法的简化。 (4)针对以上的分析讨论,本文进行了仿真实验,对结果进行分析。结果表明,本文提出的方案能够对车辆实现较为精确的定位。


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