城市环境下基于车辆分类的车载自组网隐私保护方案研究

车载自组织网络的出现,在提高交通效率、改善交通环境的同时,也带来例如消息篡改、伪造和身份信息泄露等安全威胁.这就要求设计出更加符合车载网特性的消息认证方案.本文提出一种城市环境下的车载自组织网络隐私保护方案,其中包括对车辆进行分类,以及为不同类别的车辆分配不同的信任值的方法.在私人车辆认证的过程中采取一种假名多次签名方案对消息进行签名,在公用车辆和固定单元不需要身份隐私保护的情况下可以直接选用RSA签名方案对消息签名,在签名的同时都需要使用对信任值进行累加的策略来提高消息的可靠性.最后使用SUMO、MOVE和NS2进行联合仿真实验,结果表明该方案具有较好的灵活性,而且认证时间小于其他方案.     

基于转向限制和延误的双向启发式最短路径算法

提出了基于节点的交通网络拓扑关系模型，描述交通网络的物理连通性以及逻辑连通性；根据对偶图的思想，定义搜索节点结构，处理交叉口转向限制和延误；改进传统的Dijkstra算法，提出了基于搜索节点的双向启发式A^＊算法，使用二叉堆优先级队列存储扩展节点，RB-tree存储标记节点。实验表明，本算法在效率和结果两方面都能满足车辆导航系统路径规划的要求。     

城市场景智能手机GNSS/MEMS融合车载高精度定位

智能手机凭借其普遍性、便携性和低成本等优势,已成为大众用户导航与位置服务的主流终端载体,其多频多系统GNSS（global navigation satellite system）观测值的开放进一步激发了手机高精度定位的研究。然而,受限于消费级GNSS器件性能,手机卫星观测值呈现出信号衰减严重、伪距噪声大、粗差周跳多等问题;并且受城市复杂环境影响,手机GNSS定位的连续性、可靠性也难以保证。提出一种城市场景手机GNSS/ MEMS（micro-electro mechanical system）融合的车载高精度定位方案。首先,构建了速度约束的GNSS差分定位模型;然后,通过手机内置MEMS与车辆运动约束,在挑战环境下进行GNSS/MEMS融合精密定位。实验结果表明,在开阔和树荫场景下,速度约束方法可达到分米至米级定位精度,相比于常规方法分别提升了35.2%和78.9%;在高架场景下,GNSS/MEMS融合定位的精度和连续性均提升显著;在隧道场景下,MEMS推算位置累积误差约为2.5%。实验结果初步表明,手机GNSS具备开阔环境下的车道级定位能力,手机GNSS/MEMS融合可提升城市复杂环境下车载定位的精度和连续可用性。     

参数自主学习的车辆运动约束新模型及其惯性推算误差抑制分析

准确、连续、可靠的位置信息是车载导航应用的基础条件,在不增加额外传感器的前提下,集成GNSS与MEMS及车载CAN总线传感器,并融入车辆运动约束信息,是最为简单有效且低成本的车载多源导航方案。在车辆运动约束中,合理配置相关参数是约束条件能否充分发挥作用的关键,本文重点针对车辆非完整性约束,采用多元回归和深度学习方法,构建了参数自主学习的车辆运动约束模型。同时,提出了在观测域直接学习侧向/垂向速度参数的新思路,相比原有方差域调参方法具有更好的约束效果。实测分析表明,相比于方差域调整参数的传统方法,在观测域进行参数自主学习的新模型具有显著的精度提升,采用多元回归模型的惯性推算误差在水平位置上减小了69.6%~81.2%,而利用深度学习则减小了60.0%~77.3%,同时,水平相对定位精度分别改善了75.2%和65.0%,新模型能够有效提升GNSS失效时车载定位精度维持能力。     

城市大气气溶胶细粒子的化学成分及其来源

大气气溶胶细颗粒物（PM10、PM2．5）是近年来大气气溶胶研究的热点。细粒子中含有多种化学元素与化合物。细粒子中的化学成分随时空变化而变化。细粒子主要来自车辆尾气、化石、油料及生物质燃料燃烧等人为排放源和二次污染。     

基于车辆响应的连续梁桥振型识别数值模拟及影响参数分析

采用过桥车辆振动响应识别桥梁自振特性的间接测量法能够避免传统动载试验测量桥梁振型方法所存在的操作复杂和成本较高等缺点.采用数值模拟的方法,根据车桥耦合振动理论和桥梁振型间接测量法基本原理,对实际工程某连续梁桥建立车辆与桥梁耦合振动的有限元模型,采用双轴半车模型模拟测量车辆,提取车辆匀速通过平整桥面时车辆振动加速度时程响...     

车辆导航系统中地图匹配算法的研究

根据网格思想将道路网络进行分块并融合GPS所提供的定位数据,利用车辆行驶的位置、方向和实际道路网络的拓扑特性,提出一种快速实用的地图匹配算法。使GPS数据实时地与GIS地图数据匹配,有效地提高车辆导航的定位精度。     

一种基于移动Ad Hoc网络的交通信息系统

交通信息系统是智能交通系统的重要组成部分,其主要功能是从路网中采集实时交通数据,并对数据进行分析处理[1]。交通数据采集是在固定地点、固定时间段内对交通状况信息的获取[2]。目前,主流的交通数据采集方法是通过路边或路面下的固定检测设备获取相关交通信息。采用固定检测     

智能泊车引导方法的研究与实现

讨论了运用模糊综合评估(FCE-Fuzzy Comprehensive Evaluation)方法建立车辆至最优停车场的引导算法,通过该算法可以得出在动态因子影响下的车辆最优引导路径。利用模拟交通数据对算法进行了检验,结果证明该算法引导结果正确可行。     

利用C_SURF配准的空基视频运动目标检测

目的 针对传统的车辆检测算法的性能易受低空移动平台影响造成相机自运动以及外界的干扰等问题,提出了一种基于改进的C_SURF彩色特征稳像和光流法向量相结合的方法来解决低空视频中的运动车辆检测问题。通过图像稳像消除了相机的自运动和外界干扰问题,提高了运动车辆的检测性能。实验结果显示,该方法不仅在检测车辆方面可以获得更好的检测性能,在复杂的背景环境下也能有效地检测运动车辆。