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智能网联汽车CPS中基于模糊理论的定位与分簇算法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第13-21页
    1.1 研究背景和意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-19页
        1.2.1 智能网联汽车国内外研究现状第14-15页
        1.2.2 CPS国内外研究现状第15-16页
        1.2.3 车辆定位国内外研究现状第16-17页
        1.2.4 车辆分簇国内外研究现状第17-19页
    1.3 论文研究内容第19-20页
    1.4 论文组织结构第20-21页
第2章 相关知识和理论第21-37页
    2.1 车辆定位相关知识第21-25页
        2.1.1 全球定位系统第21-22页
        2.1.2 无线保真定位技术第22-24页
        2.1.3 蜂窝网络定位技术第24-25页
    2.2 车辆分簇相关知识第25-28页
        2.2.1 移动自组织网络的典型分簇算法第25-27页
        2.2.2 车载自组织网络分簇算法第27-28页
    2.3 模糊理论第28-33页
        2.3.1 模糊集合与隶属函数第28-29页
        2.3.2 模糊相似矩阵第29-31页
        2.3.3 模糊控制器第31-33页
    2.4 卡尔曼滤波理论第33-36页
        2.4.1 基本卡尔曼滤波器第34-35页
        2.4.2 扩展卡尔曼滤波器第35-36页
    2.5 本章小结第36-37页
第3章 基于CPS的定位与分簇融合框架第37-46页
    3.1 CPS技术第37-39页
        3.1.1 基本定义第37-38页
        3.1.2 系统特性第38页
        3.1.3 体系结构第38-39页
    3.2 智能网联汽车第39-42页
        3.2.1 基本定义第39-40页
        3.2.2 体系结构第40-41页
        3.2.3 关键技术第41-42页
    3.3 智能网联汽车定位与分簇的融合第42-45页
        3.3.1 智能网联汽车和CPS的关联性第42-43页
        3.3.2 CPS用于智能网联汽车的技术要求第43页
        3.3.3 定位和分簇的融合框架第43-45页
    3.4 本章小结第45-46页
第4章 基于模糊理论的复合定位算法(CPFT)第46-61页
    4.1 CPFT算法模型第46-47页
    4.2 模糊加权定位机制第47-50页
        4.2.1 离群率和绝对误差的计算第47-48页
        4.2.2 模糊控制器的设计第48-50页
        4.2.3 目标车辆的复合位置第50页
    4.3 模糊卡尔曼滤波第50-54页
        4.3.1 观测噪声协方差的模糊自适应调节第51-53页
        4.3.2 模糊卡尔曼滤波器参数的计算第53-54页
    4.4 CPFT算法第54-56页
    4.5 仿真实验与分析第56-60页
        4.5.1 平均误差分析第57-58页
        4.5.2 误差累积分布函数分析第58-60页
    4.6 本章小结第60-61页
第5章 基于定位信息的模糊分簇算法(FCLI)第61-75页
    5.1 FCLI算法模型第61-62页
    5.2 簇的初始化与生成第62-66页
        5.2.1 方向的划分第62-63页
        5.2.2 簇头能力参数第63-65页
        5.2.3 FCLI簇生成算法第65-66页
    5.3 簇的更新与维护第66-70页
        5.3.1 位置预测第67页
        5.3.2 临界簇成员第67-68页
        5.3.3 FCLI簇维护算法第68-70页
    5.4 数据包格式第70-71页
    5.5 仿真实验与分析第71-74页
        5.5.1 平均簇头变化次数分析第71-73页
        5.5.2 平均孤立节点数量分析第73-74页
    5.6 本章小结第74-75页
结论第75-77页
参考文献第77-83页
附录A (攻读硕士学位期间发表的学术论文目录)第83-84页
附录B (攻读硕士学位期间参与项目目录)第84-85页
致谢第85页

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