基于VANET的目标车辆定位技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 研究现状及发展趋势 | 第15-17页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.3 发展趋势 | 第17页 |
| 1.3 论文内容及结构框架 | 第17-20页 |
| 第二章 VANET下的目标定位 | 第20-40页 |
| 2.1 VANET和网络性能 | 第20-28页 |
| 2.1.1 车载网简介 | 第20-22页 |
| 2.1.2 车载网的无线技术和路由协议 | 第22-28页 |
| 2.2 目标定位和系统应用场景 | 第28-32页 |
| 2.2.1 车辆定位方法及性能 | 第28-30页 |
| 2.2.2 系统应用场景和提高定位精度方式 | 第30-32页 |
| 2.3 图像测距技术 | 第32-38页 |
| 2.3.1 图像识别 | 第32页 |
| 2.3.2 图像测距 | 第32-38页 |
| 2.4 本章小结 | 第38-40页 |
| 第三章 一种改进的目标定位算法 | 第40-58页 |
| 3.1 数据融合算法 | 第40-42页 |
| 3.2 VANET系统内单车卡尔曼数据融合算法 | 第42-49页 |
| 3.2.1 算法优点 | 第42-44页 |
| 3.2.2 卡尔曼滤波算法 | 第44-46页 |
| 3.2.3 系统内单车卡尔曼融合模型 | 第46-49页 |
| 3.3 VANET系统内多车间卡尔曼融合算法 | 第49-57页 |
| 3.3.1 卡尔曼多车融合算法 | 第50-51页 |
| 3.3.2 系统间卡尔曼多车融合模型 | 第51-57页 |
| 3.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第四章 算法仿真验证 | 第58-66页 |
| 4.1 仿真环境介绍 | 第58页 |
| 4.2 仿真实验 | 第58-64页 |
| 4.2.1 场景设置 | 第58-59页 |
| 4.2.2 性能分析 | 第59-64页 |
| 4.3 本章小结 | 第64-66页 |
| 第五章 总结和展望 | 第66-68页 |
| 5.1 研究总结 | 第66页 |
| 5.2 研究展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 作者简介 | 第72-73页 |
