题目：交通诱导系统关键技术研究

本文对交通诱导系统的关键技术问题进行了深入系统地研究。论文的主要工作包括以下方面：系统分析和总结了交通诱导系统采集技术及短时交通流预测技术。分析了几种有代表性的实时交通信息采集技术，并给出了基于不同技术的检测实现方法，总结了目前用于交通流预测的各种预测模型，为实际应用中模型的选择提供了理论依据。针对交通诱导系统对于定位性能的具体要求，重点研究了利用非线性滤波技术来实现高性能GPS/DR组合定位系统的方法。建立了GPS/DR组合定位系统的数学模型。在分析以往滤波算法存在问题后，提出将UKF（Unscented Kalman Filter）应用到GPS/DR组合定位系统中来解决系统观测方程的非线性问题，并且实现了基于UKF的GPS/DR组合定位滤波算法。针对车载终端应用，提出了一种简化UKF算法，通过仿真验证了算法的有效性。仿真结果表明：算法在减少运算量的同时，具有和原算法一致的滤波精度，且明显高于EKF（Extended Kalman Filter）。为了解决观测噪声的非高斯问题，更进一步地研究了非高斯研究领域的粒子滤波（PF，Particle Filter）算法以及高斯粒子滤波（GPF，Gaussian Particle Filter）算法，并且针对GPS/DR组合定位应用，提出了一种将前面研究的UKF与GPF相结合的U-GPF算法，同样通过仿真验证了算法的有效性。仿真结果表明：算法能处理系统的非高斯观测噪声，具有更高的滤波精度。研究了交通诱导系统的通信技术，重点研究了交通诱导系统的无线通信平台。首先分析和总结了可用于交通诱导系统的各种无线通信平台的特点，并在此基础上结合我国实际设计了一种交通诱导系统的数据通信平台构成方案,接着重点仿真分析了用于浮动车辆数据传输的GPRS链路性能，验证了其可行性及有效性。性能分析时，建立了浮动车辆数据到达模型，并且利用排队理论结合所建立的模型对链路性能进行了仿真分析。结果表明：GPRS网络对于浮动车辆数据传输是可行的，且能够满足系统对于容量和实时性的需要。仿真中对语音负载、数据发送间隔、系统容量等系统参数对于链路性能的影响一一作了分析，分析得到的结论对于合理配置系统有着重要的指导意义。由于考虑到网络中可能会存在非车辆用户，因此文中进一步分析了非车辆用户对链路性能的影响。首先建立了非车辆用户影响下的数据服务模型，然后同样利用排队理论对非车辆用户影响下的链路性能进行了仿真分析。结果表明：非车辆用户对于链路性能存在一定影响，并且用户数据到达率越大，影响越大。因此，针对影响问题给出了两种解决方案：浮动车辆数据优先方案和数据专用信道方案。系统全面地研究了交通诱导系统的动态路径规划技术及其所涉及到的各单项技术。首先研究了路网抽象技术，在研究路网模型和路网存储结构的基础上，以Mapinfo地图为例，给出了一种有效的路网拓扑算法。该算法综合应用了预判决及数据压缩的方法减少了运算量及节点存储空间，且由于充分考虑了数字地图误差，因而能更好地反映实际路网。接着研究了动态道路权值确定技术，重点研究了以最少行程时间为优化标准时动态路段行程时间的计算方法，分别给出了非拥挤路段行程时间和交叉口延误时间的计算模型。最后研究了动态路径规划算法，在前面各单项技术分析的基础上，给出了一种基于分时路网模型能够解决交通约束及分流向交叉口延时的动态路径规划算法，并用仿真验证了算法的有效性。此外，本文结合实际工程应用，给出了一种基于特定指令系统的中心式诱导系统的设计方案。基于该方案设计的系统利用特定指令可以完成路径诱导、信息采集、信息服务以及信息发布等功能。目前，该系统已经开发完成，并且通过了委托公司的验收。系统在大量跑车实验和演示中的表现证明设计方案和其中所用的关键技术是合理可行的。关键词：智能交通系统，全球定位系统，航位推算，组合导航，GPRS，路线规划