手機(jī)定位技術(shù)在交通流預(yù)測(cè)中的應(yīng)用與研究.pdf

1、隨著無(wú)線通信系統(tǒng)的快速發(fā)展及廣泛應(yīng)用，無(wú)線定位技術(shù)引起了眾多研究工作者的興趣和關(guān)注，也因此成為相關(guān)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。在他們的不懈努力下，無(wú)線定位技術(shù)得到了極大發(fā)展，在其他相關(guān)行業(yè)中也得到了廣泛應(yīng)用?？傊?，在國(guó)民安全、行動(dòng)導(dǎo)航、智能交通和弱勢(shì)群體監(jiān)控等方面的作用也越來(lái)越重要。
　　 本文主要研究基于時(shí)間差估計(jì)的無(wú)線定位技術(shù)以及該定位技術(shù)在交通流誘導(dǎo)系統(tǒng)中的應(yīng)用，以便最終實(shí)現(xiàn)交通流的短時(shí)預(yù)測(cè)功能。首先，對(duì)無(wú)線定位技術(shù)的實(shí)現(xiàn)以及影響定位

2、精度與穩(wěn)定性的因素進(jìn)行了重點(diǎn)研究與討論，如定位算法的改進(jìn)、NOLS傳播、誤差抑制等；其次，對(duì)偏離真實(shí)路段用戶的移動(dòng)軌跡與附近最相似道路的匹配過(guò)程進(jìn)行了著重討論，并運(yùn)用一種模糊識(shí)別的方式RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)完成匹配過(guò)程；最后，利用匹配到相關(guān)道路上的用戶數(shù)求得該路段的交通密度，同時(shí)利用該路段上的多個(gè)用戶的行程速度求得區(qū)間平均速度，通過(guò)這兩個(gè)最能反映交通流狀況的特征參數(shù)值來(lái)實(shí)現(xiàn)交通流的預(yù)測(cè)目的。由于GSM網(wǎng)絡(luò)還是目前最為主要的無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)，所以本

3、文的研究工作主要就是針對(duì)GSM通信網(wǎng)絡(luò)。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下：
　　 1)討論了各種基于蜂窩網(wǎng)絡(luò)的無(wú)線定位技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)以及用于評(píng)價(jià)定位精度的各項(xiàng)指標(biāo)。這幾種定位技術(shù)在經(jīng)過(guò)綜合比較后，最終確定將移動(dòng)手機(jī)定位技術(shù)中的E-OTD定位技術(shù)作為本論文的研究基礎(chǔ)，確定均方差(MSE)作為定位精度的主要評(píng)價(jià)指標(biāo)。
　　 2)介紹了E-OTD定位技術(shù)的數(shù)學(xué)模型以及兩類經(jīng)典定位算法的基本原理一泰勒序列展開(kāi)算法與最小二乘法，然后分析了這兩

4、種定位算法適用的前提條件、難易程度以及其他的優(yōu)缺點(diǎn)。討論了Pi-Chun Chen[1]提出的殘差加權(quán)定位算法的基本思路，該算法能在抑制或減低NOLS影響方面起到一定的積極作用，但該算法本身在實(shí)現(xiàn)時(shí)，具有較高的復(fù)雜度，算法的速度性能相對(duì)較差。而本文基于Pi-Chun Chen的研究思路提出了一種識(shí)別非視距傳播的方法—間距識(shí)別判斷法，以及基于這種識(shí)別法的加權(quán)定位算法—間距加權(quán)定位算法。前者能有效的識(shí)別出存在NOLS傳播的基站，后者能對(duì)NO

5、LS起到一定的抑制作用，且算法實(shí)現(xiàn)也相對(duì)較為簡(jiǎn)單，速度性能也能得到保證，最后通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性和合理性，表明其具有一定的理論價(jià)值和實(shí)用意義。
　　 3)本文最后探討了地圖匹配算法的國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀及各自的基本原理。然后簡(jiǎn)要介紹了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念與原理，利用OLS學(xué)習(xí)法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，將某些道路上的定位偏離點(diǎn)作為該網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本。通過(guò)測(cè)試表明：本應(yīng)該位于這些路段上的定位偏離點(diǎn)通過(guò)該網(wǎng)絡(luò)的處理，可以達(dá)到基本匹配的目的。