| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 引言 | 第10-16页 |
| ·课题来源 | 第10页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究目的及意义 | 第11-12页 |
| ·研究目的 | 第11页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·研究内容与技术路线 | 第12-14页 |
| ·论文结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 研究综述 | 第16-28页 |
| ·智能公交国内外研究现状 | 第16-17页 |
| ·定位技术国内外研究概况 | 第17-20页 |
| ·美国GPS系统 | 第17-18页 |
| ·俄罗斯GLONASS系统 | 第18页 |
| ·欧洲GALILEO卫星系统 | 第18-19页 |
| ·中国北斗系统 | 第19页 |
| ·惯性导航系统(INS) | 第19页 |
| ·航位推算系统(DR) | 第19页 |
| ·地面无线电传呼技术(TRF) | 第19-20页 |
| ·GPS定位技术发展概况 | 第20-22页 |
| ·GPS信息融合技术国内外研究现状 | 第22-24页 |
| ·卡尔曼滤波 | 第22-23页 |
| ·基于小波分析的非线性滤波方法 | 第23-24页 |
| ·神经网络技术 | 第24页 |
| ·GPS地图匹配技术国内外研究现状 | 第24-28页 |
| 第3章 智能公交中GPS信息质量分析 | 第28-46页 |
| ·智能公交系统信息特征分析 | 第28-31页 |
| ·智能公交系统总体框架概述 | 第28-29页 |
| ·智能公交系统信息体系结构及其特征属性 | 第29-30页 |
| ·智能公交系统对定位信息的要求 | 第30-31页 |
| ·GPS技术在智能公交系统中的应用 | 第31-32页 |
| ·公交车辆定位系统的组成 | 第32-34页 |
| ·公交GPS定位信息分析 | 第34-38页 |
| ·GPS信息误差源分析 | 第34-36页 |
| ·公交GPS数据分析 | 第36-38页 |
| ·公交GPS数据的预处理 | 第38-41页 |
| ·公交GPS数据描述 | 第38页 |
| ·公交GPS数据准备 | 第38-39页 |
| ·公交GPS数据清洗 | 第39-40页 |
| ·GPS数据的筛选 | 第40-41页 |
| ·公交GPS数据的模糊评价 | 第41-46页 |
| 第4章 GPS信息融合技术研究 | 第46-62页 |
| ·信息融合的必要性分析 | 第46-47页 |
| ·常用交通信息融合方法 | 第47-50页 |
| ·基于卡尔曼滤波技术的基础交通信息融合方法 | 第47-48页 |
| ·基于人工神经网络的基础交通信息融合方法 | 第48页 |
| ·基于综合统计分析的基础交通信息融合方法 | 第48-50页 |
| ·基于Kalman滤波算法的GPS数据融合技术研究 | 第50-54页 |
| ·Kalman滤波理论 | 第50页 |
| ·车辆定位的Kalman滤波模型 | 第50-52页 |
| ·Kalman滤波的递推算法 | 第52-54页 |
| ·GPS数据融合算法仿真实验及结果分析 | 第54-62页 |
| ·数据融合仿真 | 第54-60页 |
| ·数据融合结果分析 | 第60-62页 |
| 第5章 GPS地图匹配算法研究 | 第62-92页 |
| ·GPS地图匹配算法概述 | 第62-67页 |
| ·地图匹配的定义 | 第62-63页 |
| ·地图匹配的必要性分析 | 第63页 |
| ·地图匹配算法的影响因素 | 第63-64页 |
| ·常用地图匹配算法简介 | 第64-67页 |
| ·GPS地图匹配技术 | 第67-81页 |
| ·初始路段的快速筛选 | 第67-70页 |
| ·待匹配路段的确定 | 第70-79页 |
| ·路段确定情况下的地图匹配 | 第79页 |
| ·匹配过程中的异常处理 | 第79-80页 |
| ·车辆在所选取路段上的投影 | 第80-81页 |
| ·基于模糊逻辑的地图匹配可信度评判 | 第81-88页 |
| ·地图匹配可信度的定义 | 第81-87页 |
| ·地图匹配算法可信度的模糊综合评判 | 第87-88页 |
| ·地图匹配算法验证 | 第88-92页 |
| 第6章 研究结论与展望 | 第92-94页 |
| 致谢 | 第94-96页 |
| 参考文献 | 第96-98页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文与研究成果 | 第98页 |