车载GPS动态导航算法及其应用研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 1 绪论 | 第12-17页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·车辆导航系统的研究意义和研究现状 | 第12-15页 |
| ·我国交通面临的问题 | 第12-13页 |
| ·研究意义 | 第13-14页 |
| ·国外研究现状 | 第14-15页 |
| ·国内研究现状 | 第15页 |
| ·本文主要研究工作 | 第15-17页 |
| 2 GPS车辆导航定位基本原理 | 第17-37页 |
| ·车辆定位导航系统 | 第17-18页 |
| ·车辆定位子系统 | 第18-25页 |
| ·GPS系统的产生 | 第18页 |
| ·GPS系统的构成 | 第18-20页 |
| ·GPS的定位原理 | 第20-22页 |
| ·GPS测量原理 | 第22页 |
| ·GPS时间系统 | 第22-23页 |
| ·GPS定位误差分析 | 第23-25页 |
| ·车载OBU定位系统 | 第25页 |
| ·ETC介绍 | 第25-26页 |
| ·ETC系统构成和原理 | 第26页 |
| ·ETC工作流程 | 第26-29页 |
| ·ETC系统中OBU的设计 | 第29-31页 |
| ·OBU的整体设计 | 第29-30页 |
| ·OBU天线及射频部分的实现 | 第30页 |
| ·OBU处理部分的实现 | 第30-31页 |
| ·集成GPS的OBU系统 | 第31-36页 |
| ·Telamatics车载终端 | 第31-33页 |
| ·公路联网收费系统 | 第33-35页 |
| ·车载GPS | 第35-36页 |
| ·小节 | 第36-37页 |
| 3 自适应卡尔曼滤波 | 第37-48页 |
| ·Kalman滤波 | 第37页 |
| ·广义卡尔曼滤波 | 第37-39页 |
| ·广义卡尔曼滤波算法 | 第37-39页 |
| ·自适应卡尔曼滤波 | 第39-41页 |
| ·自适应卡尔曼滤波的产生 | 第39页 |
| ·自适应卡尔曼追踪技术 | 第39-41页 |
| ·仿真研究 | 第41-47页 |
| ·本章小节 | 第47-48页 |
| 4 动态导航算法研究 | 第48-61页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·Dijkstra算法 | 第48-49页 |
| ·算法概念 | 第48页 |
| ·算法步骤 | 第48-49页 |
| ·Dijkstra算法的局限性 | 第49页 |
| ·A*算法 | 第49-51页 |
| ·A*算法介绍 | 第49-50页 |
| ·A*算法步骤 | 第50页 |
| ·A*算法的不足 | 第50-51页 |
| ·BP神经网络算法 | 第51-53页 |
| ·BP神经元及BP网络模型 | 第51-53页 |
| ·BP算法的几个缺陷 | 第53页 |
| ·遗传算法 | 第53页 |
| ·算法选取 | 第53-54页 |
| ·遗传算法基本知识 | 第54-61页 |
| ·遗传算法的生物学基础 | 第54页 |
| ·遗传算法的研究现状 | 第54-55页 |
| ·遗传算法的特点 | 第55页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第55-56页 |
| ·基本遗传操作 | 第56-59页 |
| ·遗传算法的框架 | 第59页 |
| ·遗传算法的性能测试 | 第59-60页 |
| ·总结 | 第60-61页 |
| 5 改进遗传算法的最优路径选择 | 第61-86页 |
| ·遗传算法的弊病及其分析 | 第61页 |
| ·改进遗传算法 | 第61-64页 |
| ·改进遗传算法在动态导航中的实现 | 第64-74页 |
| ·建立路网模型 | 第64-65页 |
| ·算法设计中的改进A*算法 | 第65-66页 |
| ·产生初始种群 | 第66页 |
| ·改进遗传算法 | 第66-71页 |
| ·算法流程 | 第71页 |
| ·结果分析 | 第71-74页 |
| ·仿真结果分析 | 第74-85页 |
| ·算法仿真比较 | 第74-77页 |
| ·算例 | 第77-79页 |
| ·实例分析 | 第79-85页 |
| ·总结 | 第85-86页 |
| 6 总结 | 第86-87页 |
| 7 展望 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-90页 |
| 作者简历 | 第90-92页 |
| 学位论文数据集 | 第92页 |
