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文檔簡介
1、隨著城市汽車化速度的加快,城市的交通擁擠、交通事故和交通污染等問題日益加劇。無論是發(fā)達(dá)國家還是發(fā)展中國家都受到這些交通問題的困擾。我國作為快速發(fā)展的發(fā)展中國家,此問題更是特別突出。追尾碰撞事故在城市交通事故中占據(jù)絕大部分,并且造成了嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失。因此,為了解決追尾碰撞事故問題,本文對復(fù)雜噪聲環(huán)境下ITS(Intelligent Transportation System)防碰撞技術(shù)做了大量理論推導(dǎo)和實(shí)驗(yàn)研究,并提出了防碰撞方案。
2、> 本文的ITS防碰撞方案由信號去噪、信號檢測、動(dòng)力學(xué)模型以及判決模型四個(gè)部分組成。本文方案所使用的信號為通用車載雷達(dá)信號,并且該信號會(huì)通過信號去噪進(jìn)行預(yù)處理;去噪后的雷達(dá)信號將被輸入檢測器中進(jìn)行信號檢測,得到檢測概率并且判斷前方是否有車出現(xiàn);同時(shí)動(dòng)力學(xué)模型根據(jù)前后車的行駛狀態(tài)計(jì)算安全距離;最后,判決模型將以上結(jié)果作為輸入并設(shè)置相關(guān)門限進(jìn)行判決,得到后車是否應(yīng)該剎車的結(jié)果。
本文完成的主要工作如下:第一,本文實(shí)現(xiàn)了基于概率密
3、度函數(shù)的區(qū)域閾值EMD去噪算法,并且將其與小波去噪和其他基于EMD的去噪算法進(jìn)行性能對比。實(shí)驗(yàn)證明前者去噪性能好于其他算法。第二,本文根據(jù)信號相關(guān)性的不同提出了時(shí)間相關(guān)性檢測模型、空間相關(guān)性檢測模型以及時(shí)空相關(guān)性檢測模型。通過相同參數(shù)下的仿真實(shí)驗(yàn)證明基于GLRT的檢測模型性能較好,特別是基于頻域GLRT的檢測模型性能表現(xiàn)最好。第三,本文結(jié)合動(dòng)力學(xué)模型和判決模型提出了復(fù)雜噪聲環(huán)境下的ITS防碰撞方案。和其他防碰撞方案相比本文方案具有優(yōu)良性
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