城市交通智能感知与传感器网络技术研究

发布时间：2017-05-27 11:23

  本文关键词：城市交通智能感知与传感器网络技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：多元、泛在、网络化的信息感知是未来城市交通统一协作管理、科学可持续发展的重要基础,高效合理的感知系统能够为城市交通综合运营管理提供全方面的数据支持。建立完善的交通感知系统及其传感器网络可以有效的推动城市交通信息化、工业化融合,并加快交通运输业向便捷、安全、高效、经济的综合运输体系发展。因此对用于交通领域的感知系统及其传感器网络的实现技术研究、性能评估研究、状态优化研究等问题成为未来交通信息获取领域的重点和难点,对此类问题的研究具有重要的理论意义和现实指导作用。 本文以城市交通组成元素的全息感知为研究背景,深入研究了获取交通信息的感知系统及其传感器网络,对交通智能感知的相关概念进行定义,提出感知系统的通用架构及性能评价方法,并通过研究不同层次的性能优化算法对感知系统效能进行优化,开发交通感知传感器网络实现技术,通过实际应用验证了本文所述理论方法的有效性,形成城市交通感知系统应用技术体系。本文的主要研究成果体现为以下几个方面： (1)形成城市交通感知系统体系及其通用架构。 本文定义了交通感知、交通智能感知、交通智能感知系统及用于交通感知的传感器网络相关概念,系统地分析了城市交通感知的对象、感知方式以及感知结果,形成完整的城市交通信息系统结构；分析了传感器网络的组成结构及功能技术特点,提出一种具有普适性、可裁剪、易重构的城市交通传感器网络架构；通过对传感器网络进行形式化建模,定量分析带宽、时延及丢包率等关键参数对感知系统的性能影响,为论文的进一步研究奠定理论基础。 (2)以优化网络传输性能、提高系统效率为目标,提出城市交通感知传感器网络性能优化方法。 基于建造费用、可靠性、实时性的多方博弈过程,提出有线传感器网络性能优化方法；将有线网络性能优化过程分为物理拓扑优化和逻辑拓扑优化两层,对传感器网络的设计问题进行建模,通过双层规划的思想,将有线传感器网络的可靠性、建造费用与通信效率纳入统一的决策过程,从而建立传感器网络最优性能模型；基于纳什协商博弈论建立无线传感器网络资源分配模型,通过寻找系统中各业务传输效用的非对称纳什议价解从而确定资源分配方案,提高系统资源利用率；通过在列车车载有线网络和车地传输网络中分别进行的验证表明,本文所提出的两种优化模型及其求解算法具有较好的适用性,保证了传感器网络在实际工程中应用时的经济性、高效性及可靠性。 (3)建立城市交通感知网络典型应用技术框架。 分别在城市道路交通领域及轨道交通领域建立投入工程应用的传感器网络系统,研究相关系统在实现过程中的应用技术；将智能感知系统应用于轨道交通领域,提出一种用于城轨列车在途安全监测的感知系统,该系统分为车载大容量传感器网络以及车地无线传输网络；通过对列车感知系统的对象进行详细分析,确定其主要功能,并阐述实现该功能的系统架构以及实现方法；最后给出一种列车通信网络实验平台的设计方案,该平台能够兼容目前主流的各种通信协议,并提供完整的系统功能模拟及故障注入功能,为评估城市交通感知系统及其传感器网络的性能、验证系统优化效果以及分析系统可用性提供实物依据；将智能感知系统应用于城市道路交通领域,建立车型识别传感器网络,研究用于该系统的多传感器信息交叉匹配技术,提出基于最大似然估计的信息相关性匹配模型,用于提取同一感知对象在大规模传感器网络中被多次捕获的特征；提出了多传感器匹配信息的融合技术,并将其用于道路车辆车型分类的识别过程；实例证明该方法能够为现有车型识别技术提供更加精确的输入参数,有效提高车型识别准确率。
【关键词】：交通工程 交通信息感知 传感器网络 网络性能优化 车型识别 车地通信 列车在途监控
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP212.9;U12-39
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-8
• ABSTRACT8-14
• 1 引言14-26
• 1.1 研究问题来源14-17
• 1.1.1 研究的背景与意义15-16
• 1.1.2 研究问题与目的16-17
• 1.2 研究现状17-22
• 1.2.1 交通信息感知技术17-20
• 1.2.2 交通感知传感器网络技术20-21
• 1.2.3 交通感知传感器网络优化技术21-22
• 1.3 研究思路与论文结构22-26
• 2 城市交通传感器网络架构及关键参数分析26-50
• 2.1 引言26
• 2.2 交通智能感知26-35
• 2.2.1 交通智能感知相关定义26-31
• 2.2.2 感知对象31-33
• 2.2.3 感知方式33-35
• 2.3 交通感知传感器网络通用架构35-41
• 2.3.1 现场总线型交通传感器网络36-38
• 2.3.2 基于以太网的交通传感器网络38-39
• 2.3.3 无线传感器网络39-40
• 2.3.4 混合型交通感知传感器网络40-41
• 2.4 交通传感器网络关键参数与系统效用的关系41-48
• 2.5 本章小结48-50
• 3 基于双层规划的智能传感器网络优化方法50-62
• 3.1 引言50-51
• 3.2 传感器网络双层规划模型51-53
• 3.2.1 智能传感器网络物理拓扑规划问题52-53
• 3.2.2 传感器网络逻辑拓扑规划问题53
• 3.3 传感器网络双层规划模型求解53-58
• 3.3.1 用于求解逻辑拓扑优化问题的遗传算法54-57
• 3.3.2 用于求解逻辑拓扑优化问题的算法57-58
• 3.4 传感器网络优化方法在列车监控网络中的应用58-61
• 3.4.1 算法有效性验证算例58-60
• 3.4.2 城轨列车传感器网络优化算例60-61
• 3.5 本章小结61-62
• 4 基于非对称协商博弈论的传感器网络资源分配方法62-72
• 4.1 引言62-63
• 4.2 考虑最低需求的传感器网络资源分配系统模型63-68
• 4.2.1 交通传感器网络中无线传输系统概述63-64
• 4.2.2 纳什协商博弈与非对称纳什议价解64-65
• 4.2.3 以最低需求为目标的带宽分配模型65-68
• 4.3 传感器网络带宽分配问题求解算法68-70
• 4.4 本章小结70-72
• 5 用于城轨列车安全监控的感知系统72-98
• 5.1 系统简介73-74
• 5.2 城轨列车感知系统功能74-78
• 5.3 城轨列车感知系统架构78-87
• 5.3.1 车载大容量传感器网络79-84
• 5.3.2 车地移动传输网络84-87
• 5.4 城轨列车通信网络实验平台87-96
• 5.4.1 平台功能88-90
• 5.4.2 平台结构90-91
• 5.4.3 平台模拟试验及测试结果分析91-96
• 5.5 本章小结96-98
• 6 用于道路交通的车型感知识别系统98-118
• 6.1 引言98-100
• 6.2 传感器网络在车型识别中的应用方法100-103
• 6.3 车型识别过程中的数据模型103-107
• 6.3.1 数据分割与筛选103-104
• 6.3.2 车型匹配模型104-106
• 6.3.3 基于网络的车型特征融合方法106-107
• 6.4 网络化车型特征识别实验107-115
• 6.4.1 传感器网络内信号处理实验107-111
• 6.4.2 车型分类样本库规模确定方法111-114
• 6.4.3 基于传感器网络的多传感器重识别实验114-115
• 6.5 本章小结115-118
• 7 总结与展望118-122
• 7.1 主要研究结论118-119
• 7.2 主要创新点119-120
• 7.3 研究展望120-122
• 参考文献122-130
• 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果130-134
• 学位论文数据集134

【参考文献】

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本文编号：399820