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基于RFID的不停车收费系统数据处理技术与方法研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-8页
第一章 绪论第8-14页
   ·课题研究背景及意义第8-10页
   ·国内外研究现状第10-12页
     ·ETC 系统研究现状第10-11页
     ·RFID 技术研究现状第11页
     ·动态称重系统发展现状第11-12页
   ·目前 ETC 应用存在的问题和发展趋势第12页
   ·本文的主要研究内容第12-14页
第二章 ETC 系统分析第14-29页
   ·高速公路不停车收费系统组成第14-17页
     ·ETC 系统组成第14-15页
     ·ETC 系统关键技术第15-17页
   ·ETC 系统功能简介第17页
   ·ETC 系统工作原理第17-19页
   ·ETC 系统工作流程第19-22页
   ·ETC 系统车道设计第22-27页
     ·电子收费车道的基本设备第22-23页
     ·车道几何参数第23-26页
     ·货运车辆不停车收费车道设计第26-27页
   ·ETC 系统的性能指标第27-28页
   ·小结第28-29页
第三章 车辆检测技术第29-41页
   ·常见的交通检测技术第29-34页
     ·感应线圈检测技术第29-30页
     ·视频车辆检测技术第30-31页
     ·波频车辆检测技术第31-33页
     ·交通检测技术性能比较分析第33-34页
   ·RFID 车辆识别技术第34-37页
     ·RFID 系统概述第34页
     ·RFID 组成第34-36页
     ·RFID 工作原理第36-37页
   ·称重传感器第37-40页
     ·常见的称重传感器第37-38页
     ·称重传感器的选择第38-39页
     ·压电石英称重传感器的工作原理第39页
     ·压电石英传感器阵列第39-40页
   ·小结第40-41页
第四章 RFID 数据防碰撞算法研究分析第41-56页
   ·标签的碰撞第41-47页
     ·ALOHA 防碰撞算法及相关改进算法第42-44页
     ·二进制算法及相关改进算法第44-47页
   ·阅读器的碰撞第47-50页
     ·常见阅读器防碰撞算法第47-49页
     ·各种阅读器防碰撞算法性能比较第49-50页
   ·基于感知器的概率功率防碰撞算法第50-55页
     ·感知器第50-51页
     ·概率功率控制算法第51-52页
     ·基于感知器的阅读器防碰撞算法第52-54页
     ·实验仿真及结果分析第54-55页
   ·小结第55-56页
第五章 车辆动态称重数据处理研究分析第56-65页
   ·常见称重数据处理算法第56-59页
     ·ADV 法、DV 法、V 法第56页
     ·基于平均值的算法第56-57页
     ·智能算法第57-59页
   ·基于小波变换的多尺 Kalman 滤波融合算法第59-64页
     ·小波变换及其多尺度分析第59-61页
     ·Kalman 滤波器第61-62页
     ·基于小波变换的 Kalman 多传感器数据融合算法第62-63页
     ·实验仿真第63-64页
   ·小结第64-65页
第六章 数据融合技术研究分析第65-79页
   ·RFID 数据预处理第65-67页
     ·RFID 数据存在的问题第65页
     ·数据预处理方法第65-66页
     ·基于小波变换的 RFID 数据预处理第66-67页
   ·数据融合第67-68页
     ·数据融合原理第67-68页
     ·数据融合的特点第68页
   ·多级神经网络数据融合第68-72页
     ·基于模糊规则的传感器子网第68-70页
     ·传感器子网的学习算法第70-71页
     ·融合子网第71-72页
   ·数据处理流程第72-73页
   ·ETC 系统信息发布第73-78页
     ·系统主显示窗口第73-74页
     ·客运车辆管理第74-75页
     ·货运车辆管理第75页
     ·车辆分类标准第75-76页
     ·统计分析第76-78页
   ·小结第78-79页
第七章 总结与展望第79-82页
   ·论文总结第79-80页
   ·论文展望第80-82页
致谢第82-83页
参考文献第83-86页
在学期间发表的论著及参与的科研项目第86页

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