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1、分類號:UDC密級:學(xué)校代號:11845學(xué)號:2111104041廣東工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文(工學(xué)碩士)WAVE協(xié)議棧下的無線定位研究與實現(xiàn)千戒科—J一,、、、lI指導(dǎo)教師姓名、職稱:學(xué)科(專業(yè))或領(lǐng)域名稱:學(xué)生所屬學(xué)院:論文答辯日期:摘要摘要智能交通是城市道路交通系統(tǒng)的重要發(fā)展方向,車聯(lián)網(wǎng)(IOV,IntemetofVehicles)作為智能交通的具體實踐,已得到各國的大力支持和研究。車輛定位技術(shù)是車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)有效運行的重要支撐技術(shù)之一,
2、系統(tǒng)中幾乎所有的功能應(yīng)用都是以車輛準確定位為前提,車輛定位的精確度和實時性直接關(guān)系到車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的實用價值和整體性能。目前廣泛應(yīng)用的是基于GPS的車輛定位技術(shù),然而,GPS信號易受障礙物的干擾和阻斷,在室內(nèi)、隧道或高大建筑物之間時,由于可見的GPS衛(wèi)星數(shù)量較小,定位精度將降低,誤差將變大,甚至無法完成定位。目前主流的車聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)是WAVE(WirelessAccessinVehicularEnvironment)技術(shù),由IEEE8021
3、1p與IEEE1609系列協(xié)議一起構(gòu)成。WAVE系統(tǒng)在實際使用中需要設(shè)置大量的路邊單元設(shè)備(RSURoadSideUnit),那么利用其進行行車定位將具有很好的研究價值。本文在充分理解WAVE協(xié)議棧定義的基礎(chǔ)上提出了一個在WAVE系統(tǒng)下基于高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)的位置指紋定位方法,該方法由離線訓(xùn)練和在線定位兩部分組成,采用GMM對離線訓(xùn)練階段的指紋數(shù)據(jù)庫進行聚類建模處理,并在定位階段對結(jié)果采用多
4、點均值方法處理,不僅降低了系統(tǒng)定位誤差,也減少了定位階段的運算量,提高了定位的實時性。實驗結(jié)果表明,該方法有較好的定位精度和實時性,為WAVE環(huán)境下的快速定位進一步研究提供有效參考價值。本文的主要研究內(nèi)容有:首先研究了車聯(lián)網(wǎng)和車輛定位技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀,并分析了現(xiàn)有技術(shù)的不足。其次對WAVE協(xié)議棧及其各個層的協(xié)議修訂進行了具體深入的研究,并詳細分析了現(xiàn)有的無線定位系統(tǒng)所采用的測距方法、定位算法和無線通信技術(shù)等。然后對基于RSSI(Recei
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