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车联网中基于聚类的定位算法和态势分析研究
| 论文题名： | 车联网中基于聚类的定位算法和态势分析研究 |
| 关键词： | 车联网;车辆定位;重叠聚类算法;态势分析;深度学习;标签传递 |
| 摘要： | 随着车联网的发展，车辆定位技术的研究受到了大量国内外研究人员的关注。定位技术不仅影响到行驶车辆的安全，对车联网的发展也起着决定性作用。目前大部分车辆定位方案是在全球定位系统(Global Positioning System，GPS)基础之上进行实现，虽然能够取得较好效果，但无法完成GPS信号盲区中车辆的实时定位，所以对GPS信号盲区车辆定位的问题亟需解决。同时，车辆群体行为态势能够描述车辆群体在车联网中的运动规律，对道路规划、交通管制具有指导意义。虽然车辆群体行为态势的研究处于起步阶段，但已经成为车联网中一个重要研究方向。 针对车辆实时位置信息的获取，本文提出了基于标签传递的聚类和定位算法。首先利用车辆在相同时间段内以某种目的到达相同地点的关系，提出一种基于标签传递的重叠聚类算法。该算法采用分布式的方案，能够在有限的车载设备硬件条件下完成车联网中重叠聚类的检测。然后利用重叠聚类的结果，提出基于聚类结果的定位算法和定位矫正算法。定位算法主要解决在 GPS信号盲区对车辆实时位置进行获取的问题。定位矫正算法能够在 GPS设备可用的情况下，对定位算法计算出的位置信息进行矫正，为以后定位提供更准确的数据。通过实验证明本文所提定位算法拥有较高的准确度。 针对车辆群体位置的获取，本文提出了基于车辆行为聚类方法的态势分析方案。首先对车辆在同一时间段内相同的行为进行分析，计算出不同车辆之间行为关联度。在此基础上，提出一种基于车辆行为的聚类算法，该算法能够将车联网中的车辆划分成行为相似或相同的群体。基于对不同时间段车辆群体行为的分析，本文提出一种基于深度学习的车辆群体态势分析方案。该方案能够学习车辆群体在不同时间段内行为变化的规律，并利用该规律对未来时间段内车辆群体行为态势进行分析，进而可以获得车辆群体所在的位置。通过仿真实验表明该方案预测精度能够达到85%以上。 |
| 作者： | 罗继明 |
| 专业： | 计算机应用技术 |
| 导师： | 林恺 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 大连理工大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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