基于GPS／GIS的高速公路交通安全预报系统研究

提出了一种基于GPS和GIS的高速公路交通安全预报系统方法，根据车辆在高速公路的实时位置和行驶情况，对行车安全进行预测，并及时进行提醒，减少高速公路的交通事故，具有一定的实际意义。     

基于GPS／GIS的道路交通安全预报研究

提出了一种基于GIS和GPS的道路行车安全预报系统方法，根据车辆在道路的位置控制行车状况，对车辆行驶进行安全预测，为智能交通系统开拓了新的应用空间，具有极大的经济和社会潜在效益。     

GPS参考站网络的电离层延迟建模技术

针对当前4种主要的网络RTK模型，研究用户流动站位置电离层延迟误差建模技术，建立了基于距离相关误差相关特性的电离层延迟误差改正数计算的统一形式，在此基础上对4种电离层延迟建模方法的特性及改正精度进行了分析．基于四川GPS连续运行参考站网络（GPSNOS）以及南加州集成GPS观测网络实测数据的分析表明，改正模型的精度和可靠性等指标受多种因素影响，存在明显差异；线性内插改正模型和线性组合模型用于200km以下的中距离参考站网络，实现了优于2～5cm的流动用户位置电离层延迟误差改正精度，证明是较优的电离层改正模型．上述模型用于虚拟参考站技术中，实现对包括电离层延迟误差在内的分类建模系统误差和精确改正，可有效提高中长距离网络RTK的定位精度．     

基于GPS的移动体定位模型与状态估计

本文从一般理论出发，分析了移动体运动状态的动力学关系，推证了移动体的状态方程和在移动体上对卫星进行跟踪观测的观测方程，给出了其详细的表达式及其状态参数估计的卡尔曼滤波器，并证明了滤波的一致渐近稳定性。     

基于二叉排序树的约束Delaunay三角网局部调整算法

在两步法构建约束Delaunay三角网过程中,向现有三角网中嵌入约束边时需要进行三角网的局部调整,对这一过程进行了研究,给出了一种对影响域进行重新剖分的二叉排序树算法。使用该算法在向三角网内嵌入约束边时,只需以影响域边界点在边界数组中的序号来构造一棵二叉排序树即可完成对影响域的剖分,并且可以利用生成的二叉树中各节点之间的关系迅速重构三角形之间的拓扑关系从而完成一次调整,该算法使用递归思想,简洁而高效。     

基于二叉排序树的约束Delaunay三角网局部调整算法

在两步法构建约束Delaunay三角网过程中,向现有三角网中嵌入约束边时需要进行三角网的局部调整,对这一过程进行了研究,给出了一种对影响域进行重新剖分的二叉排序树算法。使用该算法在向三角网内嵌入约束边时,只需以影响域边界点在边界数组中的序号来构造一棵二叉排序树即可完成对影响域的剖分,并且可以利用生成的二叉树中各节点之间的关系迅速重构三角形之间的拓扑关系从而完成一次调整,该算法使用递归思想,简洁而高效。     

一种基于RBF网络的模糊规则的动态生成算法

根据径向基函数(RBF)神经网络与T-S模糊系统内在的函数等价性，提出一种利用RBF网络快速自动生成模糊规则的方法。仿真结果表明该方法可以构成紧凑、高可靠性的模糊控制规则库，且具有相当快的收敛速度。     

基于GPS/GIS的道路交通安全预报研究

提出了一种基于GIS和GPS的道路行车安全预报系统方法,根据车辆在道路的位置控制行车状况,对车辆行驶进行安全预测,为智能交通系统开拓了新的应用空间,具有极大的经济和社会潜在效益.     

基于大规模有限GPS数据的地图匹配算法

随着GPS定位技术应用的日益推广,GPA技术被大量应用于公交车辆及出租车辆的定位与预测,如采用通常的一秒一个数据定位的方法,公共交通调度中心的数据量和处理负荷将变得非常巨大,而且租用电信无线网络的费用也很高。如何使用尽可能少的数据得到比较好的定位信息和节约计算资源就成为我们面对的一个重要课题,针对杭州交通调度中心的出租车和公交车的大间隔定位信息,本文作者提出了一种综合地图匹配算法,并应用于实际,取得了很好的效果。     

基于GPS的路段旅行时间和速度估计算法研究

GPS已经广泛应用于交通领域。本文探讨了利用GPS车辆定位信息,进行路段旅行时间和路段平均速度估计的相关算法。重点讨论了在GPS返回数据的不同情况下,进行旅行时间的推算,以及平均速度的估计。通过路上试验,说明该算法能够得到路段合理的旅行时间和平均速度,能够描述路网的运行状态。     

基于贝叶斯正则化 BP 神经网络的 GPS 高程转换

为了改善BP神经网络在GPS高程转换过程中过拟合的现象,提出了用贝叶斯正则化算法的BP神经网络转换GPS高程的新方法,并利用区域GPS/水准数据,将新方法和未采用正则化算法的BP神经网络进行GPS高程转换的比较.结果表明:在较大区域和高程异常呈不规则的情况下,新方法不仅可以有效提高GPS高程转换的精度,而且通过贝叶斯正则化算法可以改善网络结构,抑制过拟合现象.在约10 km的GPS基线尺度上,新方法可以得到精度达0.050 m的正常高.     

一种改进的GPS模糊度白化滤波算法

在深入分析白化滤波去相关算法的基础上,对白化滤波算法进行了改进,以改善GPS模糊度解算中的去相关效果.在改进算法中,对模糊度协方筹矩阵的元素进行排序处理,以保证矩阵分解的有效性,改善去相关效果,提高模糊度离散搜索效率和质量.数值模拟结果表明,该算法不受维数限制,对低维和高维都能成功解算,具有较强的适用性和良好的去相关效果,能提高动态模糊度解算的效率.     

全球卫星定位系统在车辆管理中的应用

介绍了全球卫星定位系统的基本概念,以基于模糊逻辑的车辆定位管理专家系统为例研究了GPS应用的关键问题。     

一种基于WSN和GPS融合定位的 浮动车路况优化研究与验证

为解决浮动车数据在城市范围内存在的“信号漂移”和“信号盲区”问题,提高地图道路 适配准确率和路况信息准确率,研究应用WSN无线定位技术以及地图匹配技术,设计数据融合 框架,提出基于WSN和GPS的融合数据路况优化算法及计算流程,监测车辆在路网上的行驶状 况和各路段的拥堵程度。通过选取广州市800 个车载传感器节点、20 个路侧传感器节点以及3 个路段进行现场数据验证,结果显示在加入WSN定位数据并采用上述算法处理后,地图道路适配准确率提高约4%,路况信息准确率提高约5%,同时路况信息的处理速度也得以提高。可见,基于该优化算法,WSN和GPS融合定位数据能有效提高浮动车路况的准确性和有效性。     

差分GPS连续运行参考站(网)建设研究

建立差分ＧＰＳ连续运行参考站（网）系统（ＣＯＲＳ：Ｃｏｎｔｉｎｕｅ Ｏｐｅｒａｔｉｏｎ Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｓｙｓｔｅｍ ｏｆ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ－ＧＰＳ－Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ－Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ－Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ）是进一步发展和开拓ＧＰＳ技术应用的必然趋势。文中着重论述了ＣＯＲＳ系统的结构与技术指标,并对系统的关键技术进行了分析,结合Ｃ市建设ＣＯＲＳ系统的实际给出也其结构设计。实际运     

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针对应用卡尔曼滤波器进行车辆GPS导航信号的动态滤波时难以建立精确的数学模型以及传统小波变换在实时性方面存在不足,提出了基于提升小波变换的GPS动态滤波新算法.该算法采用提升小波变换对车辆GPS导航信号进行分解;用3σ准则和多项式插值方法对各层提升小波变换系数进行粗差探测与数据修复;采用模平方软阈值去噪算法对各层提升小波变换系数进行去噪;最后进行提升小波逆变换,从而实现车辆GPS导航信号的动态滤波。仿真实验结果表明,该算法的导航定位精度优于卡尔曼滤波算法;虽然在导航定位精度方面稍比传统小波变换算法的性能高,但比传统小波变换算法速度快一倍;显然该算法对车辆GPS导航系统是有效的.     

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出租车路径选择行为研究对于剖析城市交通流时空分布规律及交通流分配具有重要意义。基于北京市出租车调度系统采集的GPS（Global Positioning System）数据,本文首先通过旅程数据提取、地图匹配及双向扫除算法,构建车辆路径选择行为分析所需的RP（Revealed Preference）数据。其次,在综合考虑道路网络条件和交通条件对驾驶员路径选择行为影响的基础上,构建基于PSL（Path-Size Logit）模型的出租车多路径概率选择模型。案例分析结果表明,出租车驾驶员更倾向于选择旅行时间短、转向次数少、主干路和次干路比例较高的路径。同时,文中所提出的路径选择行为建模方法,对于提高GPS数据的使用价值具有积极的意义。