基于vanet的目标车辆定位技术研究

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1、.赚畫謂似荐国硕±学位论文胃圍目基于VANET的目标车辆定位技术研究名苏书成*志昌ppH作者姓学校导酿名、取麻陈南教授S企业导酿名、职赖巧個锋高工|SSm申请学位类别工程硕±1西安电子科技大学学位论文独创性(或创新性)声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德,本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研巧工作及取得的硏巧成果。尽我所知,除了文中特别加W标注和致谢中所罗列的内容y■外,论文中不包含其他人已经发表或撰写娃的研巧成果;也不包含为获得西安电子科技大

2、学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料一同工。与我作的同事对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。一切法律责任学位论文若有不实么处,本人承担。\:心本人签名:識.碱每日期I)、化西安电子科技大学关于论文使用授权的说明目本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定,P;硏究生化校攻读学位期间论文X作的知识产权属于西安电子科技大学。学校爸权保留送交论义的复印件,允许查阅、借阅论文,;学校可W公布论文的全部或部分内容允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同

3、时本人保证,结合学位论文研究成果完成的论文、发明专利等成果,署名单位为西安电子学。科技大密的学位论文在密后适用。保年解本巧权书^签名:签名:本人导师晰*■心/王?口乂yK:日期:Iy曰期学校代码10701学号1301120393分类号TN92密级公开西安电子科技大学硕士学位论文基于VANET的目标车辆定位技术研究作者姓名:苏成志领域:电子与通信工程学位类别:工程硕士学校导师姓名、职称:陈南教授企业导师姓名、职称:孙国锋高工学院:通信工程学院提交日期:2015年11月ResearchonLocati

4、onTechnologyofInterestedVehicleBasedonVANETAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinElectronicsandCommunicationsEngineeringBySuChengzhiSupervisor:ChenNanProfessorSunGuofengSeniorEngineerNovember2015摘要摘要最近几年,车辆自组织网络(VAN

5、ET)在高速公路场景及城市拥挤交通环境下发挥出了巨大的研究价值和应用能力。它是自组织的、开放的车辆间通信网络,目前广泛应用在车辆跟踪、交通疏导、路况检测等领域。其网络路由协议需满足车辆速度快、拓扑变化频繁、车辆节点数量大等要求。除此之外,为了提高车辆目标的定位精度,多车、多传感器数据融合便是其中一种重要方式,期待由此提高在不同行车环境下的安全性和有效性。由于单一传感器测量精度偏低并且具有一定的局限性,本文基于VANET网络,给出了一种多车多传感器卡尔曼融合算法,经建模并仿真后证明该方法能提高定位精度。论文首先介绍了VANET和目标定位

6、,描述了车载自组网特点、技术、路由协议和目标定位方法,给出了算法的应用场景模型,分析了定位算法的性能以及网络参数对测距误差的影响,介绍了简单的红外图像处理过程、几种图像测距技术及其性能,为后面算法的给出提供基础。然后本文给出了一种改进的车辆目标定位算法:卡尔曼多车融合算法。它是基于单车GPS、图像测距的卡尔曼滤波融合算法以及多车之间的卡尔曼融合算法,将该算法组合在一起使用共同改善VANET下的目标定位精度。本文基于测距和误差分析,对所提算法建立了相应的数学模型,在对应用场景和网络性能进行合理假设之后用MATLAB进行了相关仿真验证。对

7、所提算法与图像测距算法及单车卡尔曼融合等其它算法进行比较,证明所提算法在提高车辆目标定位精度上的有效性。最后总结了论文的内容,对未来VANET目标定位中可能出现的问题以及瓶颈进行了展望,并给出了相关的解决观点。关键词:VANET,目标定位,卡尔曼多车融合算法,仿真IABSTRACTABSTRACTRecently,Vehicleadhocnetwork(VANET)playsoutagreatresearchvalueandapplicationcapabilitiesinboththehighwaytrafficenvironmen

8、tandtheurbantrafficcongestion.Itisaself-organizedandopeninter-vehiclecommunicationnetwork,andnowiswidelyusedin

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