基于VANET的目標(biāo)車(chē)輛定位技術(shù)研究.pdf

1、最近幾年，車(chē)輛自組織網(wǎng)絡(luò)（VANET）在高速公路場(chǎng)景及城市擁擠交通環(huán)境下發(fā)揮出了巨大的研究?jī)r(jià)值和應(yīng)用能力。它是自組織的、開(kāi)放的車(chē)輛間通信網(wǎng)絡(luò)，目前廣泛應(yīng)用在車(chē)輛跟蹤、交通疏導(dǎo)、路況檢測(cè)等領(lǐng)域。其網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議需滿足車(chē)輛速度快、拓?fù)渥兓l繁、車(chē)輛節(jié)點(diǎn)數(shù)量大等要求。除此之外，為了提高車(chē)輛目標(biāo)的定位精度，多車(chē)、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(chē)環(huán)境下的安全性和有效性。由于單一傳感器測(cè)量精度偏低并且具有一定的局限性，本文

2、基于VANET網(wǎng)絡(luò)，給出了一種多車(chē)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(chē)載自組網(wǎng)特點(diǎn)、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(chǎng)景模型，分析了定位算法的性能以及網(wǎng)絡(luò)參數(shù)對(duì)測(cè)距誤差的影響，介紹了簡(jiǎn)單的紅外圖像處理過(guò)程、幾種圖像測(cè)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(chē)輛目標(biāo)定位算法：卡爾曼多車(chē)融合算法。它是基于單

3、車(chē)GPS、圖像測(cè)距的卡爾曼濾波融合算法以及多車(chē)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(cè)距和誤差分析，對(duì)所提算法建立了相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，在對(duì)應(yīng)用場(chǎng)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(yàn)證。對(duì)所提算法與圖像測(cè)距算法及單車(chē)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(chē)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(duì)未來(lái)VANET目標(biāo)定位中可能出現(xiàn)的問(wèn)題以及瓶