車載網(wǎng)中基于低樣本率數(shù)據(jù)集的地圖匹配算法研究.pdf

1、由于車載自組網(wǎng)承載的許多應(yīng)用需要定位系統(tǒng)的支持，而現(xiàn)有的定位系統(tǒng)受天氣、城市設(shè)施等因素影響，導(dǎo)致定位偏差普遍存在，位置信息丟失時(shí)有發(fā)生，不精確的位置信息嚴(yán)重影響了車載自組網(wǎng)中輔助駕駛、路徑規(guī)劃與導(dǎo)航等應(yīng)用服務(wù)的性能。地圖匹配技術(shù)可以利用數(shù)字地圖，將采集到帶有誤差的車輛GPS位置信息調(diào)整到道路網(wǎng)絡(luò)中，地圖匹配技術(shù)為解決車載自組網(wǎng)中定位不精確問題提供了一種新思路。
　　本文研究在車載自組網(wǎng)中，利用地圖匹配技術(shù)減少因外界環(huán)境影響所造成的

2、車輛位置信息偏差，提高定位系統(tǒng)精度，以保障車載自組網(wǎng)應(yīng)用服務(wù)對(duì)車輛位置信息的需求。主要工作包括:
　　針對(duì)車載自組網(wǎng)的特點(diǎn)，闡述了地圖匹配技術(shù)的意義。通過研究地圖匹配現(xiàn)狀，分析了現(xiàn)有地圖匹配技術(shù)的原理與評(píng)估方法。從地圖匹配使用的數(shù)據(jù)集角度出發(fā)，分析了基于高樣本率數(shù)據(jù)集的地圖匹配算法無法適用于低樣本率數(shù)據(jù)集的原因。
　　提出了一種基于低樣本率數(shù)據(jù)集消除誤計(jì)算的地圖匹配算法(MIV-Matching)。通過考察已有基于低樣本率數(shù)

3、據(jù)集算法，發(fā)現(xiàn)其匹配運(yùn)算中出現(xiàn)誤計(jì)算的空間分析過程，分析其誤計(jì)算的原因并給出避免誤計(jì)算方法，以提高算法匹配結(jié)果的精確性。通過使用真實(shí)的GPS軌跡數(shù)據(jù)對(duì)MIV-Matching算法進(jìn)行評(píng)估，結(jié)果表明MIV-Matching算法相比于原有算法誤差縮小了50％以上。
　　提出了一種考慮方向影響的低樣本率地圖匹配算法(Dir-Matching)。通過考查已有低樣本率算法處理現(xiàn)有數(shù)據(jù)集的過程，發(fā)現(xiàn)其匹配運(yùn)算中未能充分使用的數(shù)據(jù)集信息。在此基