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车载网中基于低样本率数据集的地图匹配算法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第12-17页
    1.1 研究背景及意义第12-13页
    1.2 定位技术研究现状第13-15页
        1.2.1 独立定位技术第13页
        1.2.2 地面无线电定位技术第13-14页
        1.2.3 卫星定位技术第14-15页
    1.3 本文主要工作内容第15-16页
    1.4 本文结构第16-17页
第2章 地图匹配技术基础第17-28页
    2.1 电子地图与道路网络第17-18页
    2.2 地图匹配算法的基本原理第18-20页
    2.3 影响匹配精度的因素第20-22页
    2.4 地图匹配算法的研究现状第22-27页
        2.4.1 半确定性算法第22页
        2.4.2 基于位置信息与几何关系的地图匹配算法第22-24页
        2.4.3 基于相关性地图匹配算法第24-25页
        2.4.4 基于概率统计的匹配算法第25页
        2.4.5 基于模糊逻辑的地图匹配算法第25-26页
        2.4.6 基于D-S证据推理的匹配算法第26页
        2.4.7 基于样本率的匹配算法第26-27页
    2.5 小结第27-28页
第3章 一种消除误计算的地图匹配算法第28-43页
    3.1 引言第28页
    3.2 相关工作第28-30页
        3.2.1 基于位置信息的地图匹配算法第29页
        3.2.2 基于全局/局部分析的地图匹配算法第29页
        3.2.3 基于不同样本率数据集的地图匹配算法第29-30页
    3.3 误计算第30-32页
        3.3.1 定义第30页
        3.3.2 误计算情况第30-31页
        3.3.3 产生误计算的必要条件第31-32页
        3.3.4 出现误计算的原因第32页
    3.4 MIV-Matching算法第32-38页
        3.4.1 候选预处理第33页
        3.4.2 位置分析第33-35页
        3.4.3 ST-Matching匹配过程第35页
        3.4.4 IVMM匹配过程第35-37页
        3.4.5 复杂度分析第37-38页
    3.5 实验第38-42页
        3.5.1 实验设置第38页
        3.5.2 评估方法第38-39页
        3.5.3 单次匹配结果第39页
        3.5.4 △dis的分布第39-41页
        3.5.5 位置相邻候选点数所对应的(?)分布第41-42页
    3.6 小结第42-43页
第4章 一种基于方向模型的地图匹配算法第43-57页
    4.1 引言第43页
    4.2 轨迹信息以及相关工作第43-44页
        4.2.1 车辆的GPS轨迹信息第43-44页
        4.2.2 相关工作第44页
    4.3 方向模型第44-48页
        4.3.1 定义第44-45页
        4.3.2 样本点方向与道路方向之间的夹角第45-48页
    4.4 Dir-Matching算法第48-53页
        4.4.1 几何与拓扑分析第48-50页
        4.4.2 方向分析第50-51页
        4.4.3 影响因子建模第51-52页
        4.4.4 投票选路第52-53页
        4.4.5 复杂度分析第53页
    4.5 实验第53-56页
        4.5.1 试验参数选择第53-54页
        4.5.2 实验评估方法第54页
        4.5.3 △dis误差与频数分布第54-55页
        4.5.4 △dis方差与标准差分布第55-56页
    4.6 小结第56-57页
第5章 基于Java与Google Earth的算法实验平台实现第57-64页
    5.1 Eclipse中文件读取模块第57-58页
    5.2 Eclipse中地图匹配算法模块第58-60页
    5.3 Eclipse中文件写入模块第60-61页
    5.4 地图匹配算法的实现第61-63页
    5.5 小结第63-64页
结论第64-66页
参考文献第66-73页
致谢第73-74页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录第74-75页
附录B 攻读硕士学位期间所参与的科研活动第75页

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