题目：智能空间与群车行驶状态信息融合

为解决先进车辆控制和安全系统对车辆状态信息及环境信息感知的问题，本文将智能空间技术引入高速公路，通过智能空间内车辆行驶状态信息定义、电子地图的构建及传感器网络设备的选择完成高速公路智能空间的构建。将传统智能车辆上应用的传感器转移到智能空间中，由智能空间的传感器网络完成车辆行驶状态信息感知的任务，并获得高速公路空间的群车行驶状态信息框架。 针对应用在智能空间中的传感器种类繁多、信息格式各异的问题，通过信息融合的方法对异类传感器检测信息进行融合，提高车辆环境感知信息的置信度和实时性。通过对空间内应用的车辆检测传感器的检测方式及数据格式的分析，结合信息融合理论的融合特性建立基于特征级的集中式传感器信息融合模型；研究各种信息融合算法的特性，并采用D-S证据理论的不确定性推理方法解决异类车辆检测传感器信息融合的问题。同时，对D-S信息融合算法中，基本概率赋值方法、信息时间空间对准方法及证据理论时空融合算法流程进行了研究；并通过Matlab软件对D-S信息融合算法在车辆特征检测融合识别的应用进行了多个特征的仿真分析，对融合识别的数据进行了数据匹配的探讨和仿真分析。 最后，建立简易的高速公路智能空间实验平台，结合传感器感知技术对车辆行驶状态信息融合进行了部分实车实验验证。仿真分析及实验结果表明，D-S证据理论方法在高速公路智能空间下的异类传感器信息融合中，能够有效的降低各个传感器检测的不确定性，提高融合结果的可信度和实时性，对高速公路车辆控制和主动安全的发展具有重要的意义。