基于传感器矫正的汽车双重防盗系统设计.pdf

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1、第30卷第6期计算机仿真2013年6月文章编号：1006—9348(2013)06—0198—04基于传感器矫正的汽车双重防盗系统设计王艳春(齐齐哈尔大学通信与电子工程学院，黑龙江齐齐哈尔61006)摘要：汽车防盗系统依靠报警设备进行被动的防盗，依靠GPS的网络型防盗受到信号覆盖区域的影响性较大，价格较高，防盗方式单一。为了提高防盗性能，提出一种PSO—BP传感器校正的汽车双重防盗系统设计方法，使用优化后的神经网络对安装在车辆上的速度传感器与超声波传感器进行输出校正，提高传感器信号的准确率，使用TC35i通信模块，建立GSM网络的防盗信号，加入了加速度传感器对汽车被盗后的速

2、度进行网络跟踪与报警。实验证明，经过优化神经网络传感器校正后的汽车防盗系统不但在不同的环境下能够准确对汽车被盗进行准确报警，还能实现良好的人车交互能力，具有很强的使用价值。关键词：优化神经网络；传感器校正；汽车防盗中图分类号：F127文献标识码：BAutoDoubleSecuritySystemDesignBasedonSensorCalibrationWANGYan—chun(ColegeofCommunicationandElectronicEngineering，QiqiharUniversity，QiqiharHeilongjiang61006，China)ABST

3、RACT：Thecal-alarmsystemsrelyonalarmequipmentforthepreventionofburglarypassively，andthenet—workstylepreventionofburglarybasedontheGPSissubjectstolargerinfluencefromthesignalcoverageareas，thepriceishigher，andanti—theftmodeissingle．Inordertoimprovetheanti—theftperformance，adualanti—theftsyste

4、mdesignmethodbasedonPSO—BPsensorcalibrationWasputforward．TheoptimizedneuralnetworkWasusedtoperformtheoutputcorrectionforthespeedsensorandultrasonicsensorinstalledonthevehicletoimprovetheac—curacyofsensorsignals．TheTC35icommunicationmoduleWasusedtoestablishthealarmsignalbasedontheGSMnetwork

5、．AnaccelerationsensorWasalsoaddedtocarryoutthenetworktrackingofthespeedofthecarafteritWasstolenandalarming．ExperimentalresultsshowthattheCaralarmsystemcalibratedbytheoptimizedneuralnetworksensorCannotonlyalarmforvehicletheftaccuratelyindifferentcircumstances，butalsorealizegoodman—carinter-

6、actionability，havingastrongvalueinuse．KEYWORDS：Optimizingneuralnetwork；Sensorcalibration；Caralarm1引言汽车逐渐成为人们生活中不可缺少的交通工具，汽车产业也成为我国主要的工业支柱产业。汽车数量的爆发式增长已经使现有的停车场无法满足需求。汽车停在一些安全保护工作无法进行的地区就加大了被盗的风险，汽车的防盗成为目前的一个研究热点与难点⋯。汽车的防盗保护起源于物理防盗器的安装，这种设备通过简易的防盗设备对离合器与制动器进行锁定，主要依靠机械部件对车辆锁定的设备没有报警的功能，这种设备价

7、格成本较低但是其防盗的效果基金项目：黑龙江省教育厅科学技术研究项目(11521314，12521614)收稿13期：2013—01—16修回日期：2013—02—17----——198·---——难以达到要求，且设备庞大，需要多次拆装。电子防盗锁的产生克服了机械物理防盗锁无法进行声光报警的缺点，可以进行遥控与插片的控制，但是这种方式是基于密码与遥控器的方式进行的，在车主附近如果可以扫描遥控器发出的无线电波与红外线就可以窃取防盗器的信息与密码，大大降低了其安全性。近些年来依靠网络型防盗系统迅猛发展心。J。这种技术基于