车辆定位导航系统中的地图匹配算法研究

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1、武汉理工大学硕士学位论文摘要随着地理信息系统技术、卫星定位技术以及通信技术的日趋成熟，基于一定定位手段的车辆监控系统的开发与应用在智能交通系统(ITS)领域正日益受到人们的重视，并显示出巨大的经济和社会效益。本文以车辆定位导航系统为研究背景，对GPS测量数据进行多次处理，采用GPS／DR组合定位方法，最终利用地图匹配技术显示车辆在数字地图上的位置，弥补单靠传感器定位的不足，提高定位精度和可靠性，具有现实的使用意义。本文的研究核心就是设计合理、高效的地图匹配算法。由于CoPS信号的接收存在误差，所以在进行地图匹配前要对GPS信号进行处理，去除掉误差较大的点，

2、平滑GPs测量数据。本文对GPS定位误差数据进行了分析，基于平稳时间序列的假设，对定位数据进行建模，并分析了误差的来源。对于GPS信号处理这部分，论文论述了相关滤波算法原理及优缺点，结合当前统计模型，建立GPS／DR联合卡尔曼滤波的状态方程和观测方程。论文详细讨论了地图匹配算法以及在定位导航系统中的应用。综合相关的地图匹配算法并做出改进，采用了基于概率统计方法的地图匹配算法，该算法根据相近性原则、相似性原则、交叉口相似性原则来计算误差区域内每条候选路段的匹配权值，选取总匹配权值最大者为最佳候选路段。算法步骤分初定匹配过程、跟踪匹配过程、重定匹配过程，在交叉

3、口进行相应处理，使得车辆能够被匹配到正确的路段上。最后，论文在VC6．0环境下结合MapObjects方法，对算法进行了实现，模拟了GPS观测信号、车辆速度方位等实际情况，给出了地图匹配效果图，从匹配效果看，比较好，在交叉口处，执行了重定匹配过程，做了加点显示等特殊处理，保证了车辆的正确显示。通过软件的模拟实现，本文采用的地图匹配算法简单实用，满足实时性要求，能较好的处理复杂路况，满足车辆定位的要求。关键词：车辆定位导航系统，卡尔曼滤波，联邦滤波，GPS／DR组合定位，地图匹配武汉理工大学硕士学位论文ABSTRACTAlongwiththematurati

4、onofGeographicInformationSystem、SatellitePositioilingTechnologyaswellastheCommunication"rechnologydaybyday，thedevelopmentandapplicationofVehiclesMonitotingSystembasedoncertainpositionalmeansinIntelligenceTI娟cSystemdomainisbeingvaluedbypeopledaybydayanddemonstratestheenormouseconom

5、yandthesocialemciency．TakingtheVehiclcPositioningandNavigationSystemasthebackground，nulneroustreatnacntsarecarriedontodealwiththeGPSmessuremeutdataandadoptthewayofGPS，DRintegrationpositioninginthethesis．Finally，thetechnologyofmapmatchingisutilizedtorevealthevehicle’spositioninthed

6、igitalmap，whichremediesthedeficiencyofpositioningbythes翻越；oronlY，raisesthepositionalprecisionanddependability，andhavepracticalmeaningofusing．Theresearch’scoreofthethesisistodesignrationalandhigh-efficientmaDmatchingalgorithm．BecauseGPSsignalreceiveshaveerrorbeforethemapmatehing，th

7、eGPSsignalshouldbedealedwithandthepointwithbigerrorshouldbedeletedandsmoothed．Basedonincaseofstationarytimeseries，weanalyzetheerrordataofGPS，spositioningandcarryonmodelingtothepositioningdataandrcgealtheori妇noferror．AboutthepartofGPSsignal’sprocessing，themeritandlackofinterrelated

8、filteralgo血hmaredisenssedandthens