一、集中差分式GPS车辆监控系统的研究（论文文献综述）
张尧[1]（2020）在《车载边缘信息系统中通信与缓存技术研究》文中认为新型智能交通应用的出现和移动通信网络的发展为传统的车载通信技术注入了新的活力,同时也带来诸多挑战。近年来,尽管基于车-车通信、车-路通信的车联网技术已经被广泛研究并且取得长足发展,然而在处理对网络和计算性能有较高要求的新型交通应用（如交通监控视频、在线应用、高清地图等）时则显得力不从心。而边缘计算架构以其灵活的资源管理方式、提升系统响应效率和降低网络负载的能力等优良性能近年来备受关注。因而将边缘计算架构应用于车载通信场景,形成以赋能边缘侧通信、缓存、计算功能为导向的车载边缘信息系统成为新的发展方向。该系统中通信功能的作用是:基于多车协作、车路协同等建立新型通信架构,增强传统车联网在应对大容量内容数据传输时链路质量稳定性和高效性,以支撑新型智能交通应用服务;缓存功能则通过对用户请求合理建模、提前预判等手段,在车辆、路设等具有缓存能力的网络边缘节点中实现主动式内容缓存,降低用户请求的响应时间、增强边缘响应能力。二者作为车载边缘信息系统计算能力提升的基础,同时也是本研究重点内容。新型交通应用对网络服务的连续性、系统响应效率、资源利用率等性能有着更高的要求。传统的研究方案更多的是考虑如何克服车辆高动态特性对网络性能的恶化。本研究则从不同角度,对车辆本身固有属性进行深度挖掘,探究不同交通属性对系统性能正、负双面影响,提出对应解决方案,获得更加优越且适用于大容量内容传输和服务的网络性能。具体而言,本研究以车载边缘信息系统为导向,以车辆稳定性、移动性和非平稳特性为切入点,以增强通信链路的稳定性、缓存服务的能效性和高效性为目标,基于实际交通数据分析和验证,首先建立了基于车辆稳定性的车间通信机制,进而实现车辆移动性辅助的车载缓存策略,最后设计针对车载用户请求非平稳特性的在线边缘缓存算法。通过运用多种经典数学理论及方法,从实际场景剥离科学问题进而建立理论分析模型并推导解决方案,最终实现车载边缘信息系统通信和缓存服务性能的提升。本研究具体研究内容包含以下三个方面:（1）探究车载通信中车辆稳定性的存在并基于此建立多跳骨干通信网络架构:首先基于对实际交通流移动特征分析,探究并证明了车辆稳定性的存在,运用刃形绕射模型和移动特征稳定性模型建立稳定车辆判别方法,进而建立了多跳骨干传输链路的构建和维护机制。为面向大容量数据传输的车间链路稳定性研究提供了思路。同时,探究了车载通信中不同特征业务类型的一般性建模方法,建立基于G/G/1队列的多跳链路分析模型,具有较广泛的适用性。该项工作为在动态变化网络场景中设计稳定有效的通信机制提供了思路,为现有智能交通系统中车间通信机制提供了补充。（2）挖掘车辆移动性在车载缓存中的作用并设计面向能效的在线车载缓存机制:该部分工作旨在将车辆（尤其针对自动驾驶车辆）角色从服务消费者变为服务提供者,建立了利用车辆移动性增强车载缓存服务性能的分析方法和缓存决策算法。首先运用二维马尔可夫过程对缓存车辆与有请求的移动用户的链路连接特性进行建模,得到请求用户、缓存车辆、基站三者间网络服务概率,该模型为异构网络中用户对服务网络选择的建模提供了思路;其次引入网络能效性能指标到车载缓存研究中,为车载缓存决策的制定提供了新的评估依据;建立面向能效最大化的缓存优化问题,并基于非线性规划和Lyapunov优化理论建立近似求解方案,可以为通信网络中的相似分式优化问题的求解提供借鉴。最终建立面向网络能效最大化的在线缓存决策算法,提升网络能效同时增强系统增益。（3）捕捉车载用户请求非平稳特性并设计面向效用最大化的在线缓存算法:针对边缘缓存服务场景,首先对车载用户请求的平稳与非平稳特性在边缘缓存中的影响进行建模分析,设计了面向非平稳性的在线边缘缓存算法,为车载用户提供缓存服务的同时增强（Road Side Unit,RSU）缓存效率和资源利用率;设计了RSU服务链路中断分析模型,为RSU与车辆间连接特性的表征提供了新方法和思路;最终建立面向效用最大化的边缘缓存机制,在保证缓存内容公平性的同时,实现缓存命中率和缓存中断率的性能折中。
郑留洋[2]（2019）在《基于车联网数据的货车出行风险画像与影响因素分析》文中研究表明近年来,我国货车事故发生率以及货车事故造成的死亡率都居高不下,运输过程中的安全问题亟待解决。伴随着车联网大数据的发展,大数据挖掘技术在交通安全领域面临更大的机遇。本文以车联网大数据为背景,将采集的货车轨迹数据、动态数据、预警数据等进行预处理,提取货车出行关键数据,研究货车出行风险特征画像及其关键影响因素,期望能提高货车运输过程中的安全性,预防和减少货车事故的发生。论文主要内容有:（1）车联网货车预警数据的提取、可视化与统计分析。通过对原始记录数据进行清洗与预处理,提取了 932辆京牌车辆,包含发生过预警的车辆716辆和未发生过的预警车辆216辆。运用编程技术实现对目标车辆里程、预警频次、轨迹数据等信息的提取,将提取的GPS轨迹数据进行地图匹配,实现车辆轨迹的可视化。从车辆出行时间和出行距离来看,车辆多是中短距离的出行,从预警分布来看,超速预警较多发生在城际道路上,而疲劳驾驶预警多发生在市内道路上。运用统计分析方法,分析预警频次在不同属性特征下的分布规律,结果表明车辆类型、路段速度、能见度等均对车辆预警发生的频次有显着影响。（2）货车出行风险特征画像。根据驾驶行为数据和车辆运行数据,运用聚类分析判断车辆风险等级,实现对驾驶员的驾驶风险分级,识别出高危驾驶员和安全驾驶员。为了进一步确定驾驶员风险预测模型,根据行驶里程、预警频次等历史驾驶特性数据,建立Bayes判别函数定量分析车辆风险等级和各个参数之间的关系。根据所建立的模型实现对驾驶员驾驶风险的判定和预测,提供某一车辆行驶里程和预警频次就可以实现对该车辆风险等级的判定,将潜在的危险车辆识别出来,降低事故发生率,为交通管理部门加强货车的安全管理提供理论依据。（3）货车危险驾驶行为建模及影响因素分析。运用Python编程和GIS技术实现对高速路段的匹配和车辆提取,以南6环“双源桥”至“马驹桥”高速路段为例,从驾驶员因素、路段因素、环境因素、车辆因素四个方面提取15个变量,构建有序Probit模型（ORP）和SVM模型,探讨影响车辆预警关键因素,模型结果表明牵引车较普通货车更容易发生预警,能见度越差预警可能性越高,低温环境下发生预警可能性更高,凌晨（24:00-06:00）和晚上（18:00-24:00）较其他时段发生预警可能性更大,平均速度和加速度越大危险预警概率越高。两个模型结果对比显示,整体精度SVM优于ORP模型（90.5%VS85.6%）。
草克土[3]（2019）在《基于浮动车数据的交通状态分析研究》文中提出近年来,因汽车保有量的不断增长,城市交通拥堵日益频发,造成路网运行效率不断降低。拥堵频发对社会造成了巨大的负面影响,出行者的出行成本增高,出行便捷性降低;过长的延误时间造成大量尾气排放,引发空气污染问题;拥堵频发造成交通事故多发,而多发的交通事故会进一步加深拥堵程度。拥堵频发对社会的环境、经济、民生都具有不可估量的影响作用,如何缓解拥堵频发已成为当今社会亟待解决的问题。交通状态研究能有效挖掘城市交通状态的规律,为交通管理者制定缓解拥堵制度和政策提供强大的理论支撑。交通状态研究的基础是交通检测数据,目前常用的交通检测数据包括:固定检测器数据和移动检测器数据。其中固定检测器数据,是通过安装在道路设施上的道路检测设备获得交通流数据,因国内道路建设、改建频率高等问题固定检测器的初期投入和维修成本过高;浮动车技术是通过安装在车辆上的GPS装置采集数据,具备覆盖采集区域广、安装布置成本较低、采集系统相对稳定等优势,已成为城市道路交通状态监测的主要数据来源。但浮动车数据需依据自身定位数据和基于道路、交叉口等多属性路网数据的相关性建立约束条件,寻得符合路网结构的出行路径即地图匹配过程。现有地图匹配研究中存在面对海量浮动车数据无法兼顾匹配正确率和匹配效率的问题。本研究提出基于二次栅格与要素加权结合的地图匹配算法,二次栅格高效选取候选路段,确定最短路径;要素加权以距离为主要要素,行驶方向和轨迹角度经速度与间隔长度调控作为次要要素准确确定最优匹配路段克服平行路段跳跃、交叉口误匹配、密集路段误匹配及定位误差较大时算法容错性较差等问题,同时为避免行驶方向和轨迹角度在低速行驶下失效而导致对地图匹配的干扰,行驶方向和轨迹角度要素通过瞬时速度和轨迹点间的间隔长度动态调整权值。经实验证明,本研究算法中改进的要素加权方法显着提高了匹配正确率,在算法原理中结合二次栅格方法有效提高算法匹配效率,本研究提出的地图匹配算法在面对海量数据时能兼顾匹配准确率和匹配效率。浮动车数据处理后的交通运行状态数据—路段速度数据为时序数据,数据维度（时间维度）高,而聚类算法在面对高维度数据时具有较好的数据分析性能。在城市交通运行状态研究中常用聚类算法分析交通运行状态数据,挖掘城市道路交通状态的潜在规律。但现有研究中存在采用算法抗噪性差,忽略空间维度下的城市道路交通状态的潜在规律,缺少对主干路的研究等问题。为挖掘城市道路交通时空维度下的潜在规律,克服以往研究中的不足,本研究提出基于小波降噪的K-Means聚类算法,克服算法抗噪性差的问题;选取快速路多个组成路段进行聚类分析,探讨各组成路段间、整体与组成路段间聚类结果的差异性,以主干路速度在时间维度下的道路双向速度变化趋势进行聚类分析,对比其结果,在时间和空间维度下挖掘城市道路的运行状态特性,弥补以往研究中的不足。
赵亚荣[4]（2019）在《Y公司新能源汽车分时租赁市场战略研究》文中认为新能源汽车分时租赁作为一种新兴的短租出行方式,相比传统出租车、专车等出行方式,分时租赁在价格、使用的灵活度方面占据优势。随着互联网对传统租车行业的深度影响,大数据、云计算、车联网的应用普及,消费市场的需求旺盛增长,制定清晰的市场战略可以帮助新能源汽车分时租赁企业实现跨越式发展。汽车共享在中国发展较短,新能源汽车分时租赁运营仍处于发展初期。众多企业尝试开展汽车自助分时租赁业务,行业呈现快速发展态势。Y公司的新能源汽车分时租赁业务涉及车辆、续能、停车位及线下运营等诸多环节,投入成本高,面临较为严重的亏损压力,因此制定企业市场战略显得尤为重要。本文选取Y公司作为研究对象,综合运用战略管理的相关理论对其所面临的宏观环境、内部环境和竞争环境进行深入研究,并运用EFE矩阵评价法、IFE矩阵评价法分别对外部因素和内部因素进行评价,从而总结出其优势大于劣势,机会多于威胁,并运用SWOT分析法结出公司发展所具备的优势、存在的劣势和所面临的机会和威胁,运用SWOT四半维坐标法确定选用SO战略作为最佳战略组合。运用问卷调查的方法对Y公司的战略进行诊断,找出Y公司战略存在的问题,从而明确发展方向。根据SWOT分析矩阵和四半维坐标分析的结果和诊断结论,对战略定位和战略目标进行调整,并运用QSPM分析法调整总体战略和竞争战略,并以此为基础确定了详细的总体战略目标、竞争战略、市场战略的实施举措,以建设国内一流的专业化新能源汽车综合运营服务商为发展目标,规划在未来的2-3年时间里进入“线上线下一体化”阶段。最后,提出了市场战略目标得以顺利实施的保障措施。通过对Y公司新能源汽车分时租赁市场战略的研究可以助推Y公司新能源汽车分时租赁业务的发展,同时也为行业内的相关企业制定市场战略提供参考。
韩林[5]（2019）在《基于MEMS IMU的微型组合导航系统算法研究》文中认为基于微电子机械（MEMS）制造技术的捷联惯性导航系统,因其体积小、成本低、自主性强、抗振动冲击能力强等特点,在多种定位导航平台和制导武器系统有着非常广阔的应用前景。目前,军事及民用领域对导航系统的精度和可靠性要求越来越高,单一的导航系统已难以满足需求。捷联惯性导航系统自主性、抗干扰性强,因此,基于捷联惯性导航系统的组合导航系统成为解决这一问题的有效手段。本文在十三五某国防重点预研项目的支持下,对基于MEMS IMU的微型组合导航系统相关算法和技术进行了的研究和分析,主要内容如下:（1）对微惯性/北斗组合导航相关算法进行研究,包括MEMS IMU的误差标定与补偿方法、捷联惯性导航算法、微惯性/北斗紧组合导航算法;（2）对微惯性/北斗组合导航自适应滤波算法进行研究,包括给出了组合导航非线性观测模型,推导了非线性高斯滤波、无迹卡尔曼滤波和容积卡尔曼滤波,针对误差和噪声等干扰导致观测异常的情况,设计了一种自适应无迹卡尔曼滤波和自适应容积卡尔曼滤波算法;（3）针对卫星短时间失效情况,对微惯性/虚拟传感器/里程计组合导航算法进行研究,包括微惯性/虚拟传感器组合、微惯性/里程计组合、微惯性/里程计及虚拟传感器组合,给出了一种短时卫星导航失效情况下的高精度定位导航的解决方案,并取得较好的效果,提高了系统在短时卫星导航失效情况下的定位导航的精度和可靠性;（4）基于搭建的组合导航硬件平台,设计了详细的系统验证方案,包括微惯性测量单元试验、标定试验、跑车试验,对结果进行了详细的对比及分析,验证了本文设计的基于MEMS IMU的微型组合导航系统的正确性。
杨蒙[6]（2018）在《基于智慧数据的共享单车聚集特征与街区空间优化研究 ——以天津市和平区为例》文中进行了进一步梳理随着互联网与物联网的快速发展,以摩拜、ofo为首的共享单车应运而生,其分时租赁和无桩运营模式的方便快捷吸引了大量城市居民选择共享单车作为自己的主要出行方式之一。同时由于共享单车模式符合低碳出行的理念,许多城市政府选择以积极的态度应对共享单车的发展。然而共享单车在改变市民出行方式、促进城市慢行交通发展的同时,也给街道空间带来了一系列问题。无桩运营导致的乱停乱放,出行潮汐性导致的局部地区单车过剩等问题对城市街道空间的品质与安全造成了巨大的冲击。本文以天津市和平区为例,基于工作日与休息日的ofo单车时空分布数据和城市街道空间数据,辅以实地测量进行纠偏,结合居民日常出行行为研究,对城市共享单车的运行机制和单车出行与城市各功能类型街道空间的关联进行了探索,并提出了街区空间优化的三大方面建议和一套智慧型街道自行车支撑体系。主要研究成果:（1）数据分析层面,在空间维度上探索了单车在城市外部空间的分布规律与行动轨迹,在时间维度上探索了各类街区空间单车密度与活动频率随时间的变化特征,归纳总结出了各功能类型街道空间单车的密度与活动频率规律并给出定量分析结果。分析方法主要采用了用于单车空间分布研究的核密度估计法和用于单车活动特征总结的K-Means聚类方法。（2）街区空间优化层面,通过构建基于智慧型单车数据的自行车道路网络优化了街区的慢行交通系统。论文提出了基于单车数据设置的停车设施布局方案,一方面优化了街区空间中大量共享单车与传统街道空间的矛盾,一方面也优化了私人自行车的使用环境,完善了街区慢行系统的基础设施建设。最后通过综合单车空间分布、单车行动轨迹、骑行行为特征等分析结论,在土地使用、商业服务设施配置、步行空间等方面进一步提出了优化街区空间的规划、管理措施。研究结合传统规划方法与理论,借鉴国内外优秀城市的实践经验,在海量共享单车数据的多方位分析基础上,探索城市共享单车使用者骑行活动与城市空间相关的内在规律。研究成果为建设数据时代、共享经济下的新型慢行交通系统规划、管理提供了可行的思路,也为城市街区空间的人性化改造提供了另一个视角的参考。
张庆龙[7]（2018）在《土石方压实监控系统及其应用研究》文中研究指明有效控制填筑施工质量是保证土石方工程安全的关键。目前已有间接无损检测方法检测精度低,而压实度预测与仿真分析法不具有时效性;已有的压实质量快速评估方法对于粒径分布范围较大（0400mm）的堆石料缺乏研究;已有的碾压施工参数实时监控系统存在相邻作业面间漏碾、交叉、重复碾压等问题,同时在危险作业区或高原极限条件地区无法使用。研发能同时对3种具体控制指标（结果控制指标、料源控制指标和施工参数控制指标）实施监控的土石方压实监控系统既有重要的学术意义,也有较大的实际应用价值。本文取得的研究成果如下:（1）研发了一个土石方压实监控系统,其具有同时监控结果控制指标、料源控制指标和施工参数控制指标的功能。该系统已成功应用于前坪水库建设现场,实现了对大坝填筑施工过程主要环节精细化监控和无人碾压作业,有效确保了施工质量。（2）提出了一种新的基于集成声波检测技术的压实度检测方法。基于饱和半空间在集中力作用下的动力学响应理论和无限障板活塞辐射声场模型,结合现场碾压试验,建立了连续压实指标（SCV）和填筑材料干密度之间的关系模型。该方法解决了已有无损检测方法对0400mm的堆石料不适用的问题。（3）提出了一种原创的差分脉冲激励方法（DPEM）。针对饱和半空间表面上受法向简谐荷载作用时竖向位移较难求解的问题,本文在SCV与填筑材料干密度关系模型建立过程中提出了DPEM方法,用于求解土体表面在简谐荷载作用下竖向位移的数值解。（4）建立了一种基于SCV指标值的压实质量评估模型并提出了相应的快速评估方法。基于SCV与干密度之间的强线性相关性并结合多组现场碾压试验,建立了堆石料（0400mm）的压实回归模型（模型Ⅰ、模型Ⅱ和模型Ⅲ）。结合地质统计学方法,评估方法可用于快速评估碾压过程中填筑材料的压实质量。（5）提出了一种基于自动驾驶技术的碾压施工参数实时监控系统的解决方案,其包含自动碾压系统和料源运输实时监控系统。该系统能有效解决相邻作业面间漏碾、交叉、重复碾压等问题,保证碾压作业在危险环境或极限条件下正常进行,为填筑施工提供快速高效的运料保障。
夏琪[8]（2017）在《基于冲击振动的桥梁快速测试方法与理论创新》文中进行了进一步梳理我国正处于信息化、智慧城市化、一带一路的快速发展时期,基础设施建设如火如荼。与此同时,桥梁在长期服役期间受到环境侵蚀、材料劣化、地基沉降、日常交通载荷等作用,导致其结构性能逐渐退化。服役期间甚至遭受车辆（船舶）撞击、超载、危险品泄漏、自然灾害等突发事件的风险。这些病害极大缩短了桥梁的使用寿命;这些安全事故造成严重的生命财产损失。因此,如何维护和管理数量庞大的桥梁设施,如何发现结构早期损伤和隐患是国内外迫切需要解决的共同课题。当前,桥梁定期检查仍以人工检测为主,费时费力。健康监测技术由于其系统复杂、价格昂贵,难以广泛用于数量众多的中小桥。自动化检测的研究与发展逐步应用于隧道、道路、铁轨以及桥梁（拉索、桥面板和水下桩基础）,大大提高了检测效率。然而可是,目前尚无针对桥梁整体安全性能快速评估的设备和技术方法。因此,为了实现我国公路网上广大桥梁的快速测试与安全普查,开发桥梁快速测试装置和理论方法是本文研究的目的及意义所在。本文的研究内容及创新点如下:（1）整体思路与框架。本文提出并开发了基于冲击振动测试的桥梁快速测试方法及一体化装置。基本思想:一种桥梁快速检测车集成了桥梁冲击系统,传感器布置系统,一体化控制系统,全程数据分析系统,并进行桥梁全面参数的识别（包括深层次参数,柔度）,实现桥梁的快速测试与评估。独特优点:包含冲击力和结构反应的冲击振动测试数据具有独特潜质,它能够估算得出和解析解一致的结构频响函数以及更加完备的结构信息,有望挖掘更为真实和详尽的结构特征。有益效果:基于冲击振动的桥梁快速测试方法能够得进一步识别结构柔度。柔度（刚度的倒数）直接对应于结构的承载能力信息。识别柔度后,可以预测结构在任意静载下的挠度。从而利用桥梁快速检测车实现广大中小桥梁的快速测试与评估。（2）研究了冲击振动潜在的理论优势。首先从理论上推导证明了冲击振动与环境振动数据包含结构信息是具有本质的不同,即由冲击振动测试数据所估算的结构频响函数为真实的频响函数,其频响函数幅值和理论值保持一致;而环境振动所估算的频响函数仅与理论解的形状相同（故仅能识别结构基本参数,比如频率、振型等）而幅值不同（存在一定的比例关系（?）roi）,故环境振动下的数据无法估算得到结构的深层次参数。从而证明利用冲击振动测试数据（冲击力与结构冲击反应）进行结构深层次参数识别具有根本的优势。（3）研究了基于冲击振动测试的位移柔度识别理论。传统的柔度识别需要借助于有限元模型提取结构的质量信息,利用质量归一化的位移振型来实现结构的柔度识别。显然这种已知质量的柔度识别方法的可靠度在于有限元模型的精细化程度,同时不符合本文提出的快速测试思想。本文将位移柔度写为复模态形式,通过识别位移振型、模态缩放系数和系统极点来求解位移柔度,回避了识别结构质量信息的问题。其中,模态缩放系数是整个柔度识别的核心所在。本文利用振型向量的正交性将No×Ni个频响函数降维和解耦为单自由度单模态的增强频响函数来识别固有频率和阻尼比,最后利用已识别出的第r阶系统极点λr来识别模态缩放系数Qr。（4）研究了基于结构分块的冲击振动测试方法。传统测试方法都是针对全结构测量,需要布置大量的传感器,测试成本高昂、桥梁封闭时间长,无法满足本文所提出的快速测试要求。为解决这一工程问题,本文提出了桥梁分块冲击振动测试方法,通过将桥面划分为各个子结构,对每个子结构进行独立振动测试,然后将各个子结构的模态参数集成为全结构的参数,用于识别整体结构的位移柔度矩阵。其关键问题在于如何解决各个子结构位移振型的集成。因为结构的位移振型只表示结构在各阶固有频率处的振动形态,并不表示结构真实的振动幅度,所以各个子结构识别的各阶位移振型可以任意缩放,同时振型方向并不固定,这就造成了各个子结构识别的各阶位移振型的幅度不同和振型方向错误的问题。本文提出了多参考点与单参考点分块冲击振动测试,并利用振型连续性和频响函数相位曲线分别解决了多参考点和单参考点分块冲击振动测试子结构模态参数集成问题。（5）开发了桥梁快速测试一体化装置及其工程应用。针对桥梁冲击振动测试,本文开发了一种适应中小桥梁安全诊断的冲击荷载装置。该装置能够产生大幅值、宽频域和单峰值特征的冲击力,在以不损坏结构的前提下充分激励出桥梁的真实动力特性。同时,还开发了传感器自动化布置的车载伸缩悬臂装置,该装置通过使用少量的加速度计随着测量车的移动在桥面上快速测量,方便快捷高效。解决了传统加速度计通过胶或磁座等粘贴固定于桥面,不易拆卸、不易重复使用、人工操作多,耗费时间长等问题。最后,通过现场实桥测试验证了本文所提出方法的准确性与实用性。（6）提出了基于温度荷载（输入）与结构温度反应（输出）的大跨桥梁评估方法。本文所开发的冲击振动理论以及快速测试方法可以满足于公路网上广大中小桥的快速测试与评估。但应用于大跨桥梁还存在不足之处。故本论文在冲击振动理论（有输入有输出）的基础上,首次提出了基于温度荷载（输入）与温度诱导应变（输出）的大跨桥梁评估方法。该方法巧妙的基于温度荷载与结构温度反应来揭示结构的本质关系。根据这一关系,对一座大跨悬索桥进行了在线分析与评估。
于喜东[9]（2017）在《基于GNSS的车辆安全运营高精度监控管理关键技术研究》文中研究说明本论文针对当前车载导航监控系统存在的问题,结合国家自然科学基金项目“面向大范围矿区的BDS非差非组合精密单点定位模型研究”和山西能源交通投资有限公司项目“车辆安全运营监控管理系统关键技术研究”,以GNSS技术、INS技术、现代测量数据处理技术、计算机网络通讯技术和软件工程技术等为支撑,研究车载高精度实时定位模式、相应算法及其实现技术,提高车载实时定位精度和适应环境能力,及时监控车辆安全运行状态,为实现对车辆安全运行状态的实时监控提供技术基础。本论文的主要研究工作及成果如下:1)构建了基于GNSS的车载导航系统的高精度定位理论基础。构建了GNSS伪距和载波相位的非差观测方程和双差观测方程,利用科廷理工大学CUTA站点的7天数据,对GPS、GLONASS和BDS单系统、组合系统的伪距和载波的PPP定位和双差定位结果进行分析;分析了GNSS下,轨道误差、卫星钟差、卫星天线相位中心偏差、大气延迟误差以及其他相关误差的影响特性及其改正算法和思路,重点讨论了电离层和对流层延迟误差的算法;建立了GNSS定位的最小二乘估计算法与动态kalman滤波算法。2)在地基增强系统下,建立了基于多频多系统的GNSS参考站间的误差改正模型、虚拟观测值算法、模糊度解算方法和流动站位置解算方法,并利用江苏CORS系统中的5个参考站数据进行试验计算,解算的参考站坐标的中误差约为±3.6cm,完全满足地基增强系统下车载系统高精度导航与监控管理的需要。3)建立了无地基增强网条件下的高精度车载导航定位的理论基础。介绍了多频多系统动态PPP观测值函数模型和随机模型,并利用IGS站的静态数据进行模拟计算,验证算法的正确性和程序的可靠性;针对车载动态定位,建立了以位置参数、速度、加速度为状态参数的动态PPP随机游走模型,讨论了动态PPP滤波参数设置方法。根据国际多模GNSS实验工程（MGEX）站点的静态数据仿真计算结果和实际车载动态数据的计算结果,论证了多频多系统动态PPP在车载动态定位中的可行性和有效性。4)构建了GNSS信号遮挡严重的条件下实现车载导航定位的GNSS/INS组合算法。在介绍GNSS/INS组合导航的基本概念、基本方法和基本理论的基础上,重点介绍了基于真实坐标系的?角法的捷联惯导的误差方程,给出了包括姿态、速度、位置、陀螺漂移和加速度计偏差等15参数为状态参数的Kalman滤波状态方程,形成了GNSS/INS松组合下的动态系统量测方程,为实现GNSS/INS松组合下车载动态导航定位提供了基础;为了验证本文提出的组合导航算法的有效性和稳定性,在上海市选取了八组典型城市道路测试场景进行了测试,获得了城市道路动态定位综合精度为3.124m的测试成果,较好地解决了无GNSS信号条件下（如隧道）的车载导航定位问题。5)研发了车载导航定位系统,以实现车辆安全运营和高精度监控管理,较好地解决了理论服务于生产实践问题。在相关理论和技术的支持下,从高精度定位功能、高精度导航功能、监控管理功能、报警功能、视频功能、查询功能、统计分析功能和手机客户端功能等8个方面,简单总结归纳了车载导航系统应具备基本功能;结合所研发的车载导航定位系统在不同场地的测试、应用情况,介绍了监控平台软件和手机客户端软件的功能实现及其效果。
彭慧晓[10]（2015）在《车载远程信息管理系统设计》文中研究指明近年来,交通运输越来越发达,人们对于出行的需求也呈现大幅增长趋势,随之而来的,交通拥挤、交通事故频发现象愈演愈烈。因此,如何缓解和减少此类现象的发生,做到在事故发生前消除车辆存在的安全隐患变的极为重要,如何实现对车辆的远程监控、调度和智能化管理成为人们研究的热点。随着当今物联网的飞速发展,车联网作为其一大组成部分也越来越备受关注,进而带来了汽车电子产业的高速发展,在此背景下,远程数据传输技术也越来越成熟。面临要解决的问题,应用已有技术,本文设计出了一套汽车远程信息管理系统,实现对车辆位置、工况等信息的远程监控。本文首先对系统整体方案进行了设计,确定了系统所要实现的功能,同时对该系统所用到的CAN、GPS以及GPRS等关键技术做了研究。然后,通过对这些技术的数据格式以及相关协议的分析,制定出了车载数据采集终端硬件和软件设计方案。对选用的硬件分别从电源电路、核心系统电路、输入接口电路、输出接口电路分别进行了研究,进行了二次开发;对各类操作系统进行研究,研究表明,Linux系统可作为车载数据采集终端软件部分最佳的开发环境,在Linux系统下,应用C编程技术,实现了CAN通信、GPRS通信,并进行了优化,保障了数据传输的可靠性。最后,进行了服务器搭建,同时为了保证系统登录便捷,选用客户端形式取代Web形式的监控页面,来作为远程监控平台,在Microsoft Visual Basic6.0编译环境下联合使用开发工具Visual Basic和MATLAB开发出了一个可在Windows操作系统下运行的远程监控平台软件。本论文设计了一套完整的车载远程信息管理系统,并对其采集到的数据进行了实际的应用分析,结果表明,系统运行良好。该系统能够实现对车辆的远程监控。
二、集中差分式GPS车辆监控系统的研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、集中差分式GPS车辆监控系统的研究（论文提纲范文）
（1）车载边缘信息系统中通信与缓存技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.1.1 车载通信系统 |
| 1.1.2 边缘计算 |
| 1.1.3 车载边缘信息系统 |
| 1.1.4 本文落脚点 |
| 1.2 研究热点与面临挑战 |
| 1.2.1 车载通信技术概述 |
| 1.2.2 车载边缘缓存技术概述 |
| 1.3 本文的研究动机 |
| 1.4 论文主要研究内容及组织结构 |
| 第二章 多跳通信架构设计及性能分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.1.1 研究背景及现有挑战 |
| 2.1.2 本章主要工作 |
| 2.2 稳定车辆的存在性及建模分析 |
| 2.2.1 车辆移动性分析 |
| 2.2.2 车辆信道状态分析 |
| 2.3 系统模型 |
| 2.3.1 信道模型 |
| 2.3.2 MAC层模型 |
| 2.4 两层多跳车间传输网络架构 |
| 2.4.1 引导启动过程 |
| 2.4.2 自适应拓扑维护 |
| 2.4.3 数据传输过程 |
| 2.5 骨干传输链路分析模型 |
| 2.5.1 排队网络模型 |
| 2.5.2 性能指标 |
| 2.6 性能评估 |
| 2.6.1 仿真设置 |
| 2.6.2 SI标识符评估 |
| 2.6.3 到达速率方差对G/G/1影响 |
| 2.6.4 分组投递率性能 |
| 2.6.5 端到端时延性能 |
| 2.6.6 吞吐量性能 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 车辆移动性感知的车载缓存算法设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.1.1 研究背景及现有挑战 |
| 3.1.2 本章主要工作 |
| 3.2 系统模型 |
| 3.2.1 网络场景 |
| 3.2.2 通信模型 |
| 3.2.3 能量消耗模型 |
| 3.2.4 缓存车辆与移动用户通信交互关系建模 |
| 3.3 在线车载缓存机制设计 |
| 3.3.1 问题规划 |
| 3.3.2 问题规划 |
| 3.3.3 在线车载缓存方案 |
| 3.4 性能评估 |
| 3.4.1 仿真设置 |
| 3.4.2 仿真结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于缓存命中率和中断率折中的在线边缘缓存决策机制 |
| 4.1 引言 |
| 4.1.1 研究背景及现有挑战 |
| 4.1.2 本章主要工作 |
| 4.2 车载用户请求动态性预测 |
| 4.2.1 基于GP的用户需求预测 |
| 4.2.2 GP不同核函数的时间非平稳性预测性能评估 |
| 4.3 面向非平稳性的在线车载缓存算法设计 |
| 4.3.1 系统模型 |
| 4.3.2 面向非平稳性的在线缓存算法设计 |
| 4.4 车载缓存服务中断概率分析 |
| 4.4.1 服务时间的马尔可夫性质 |
| 4.4.2 停留和服务组合过程 |
| 4.5 基于效用的缓存机制设计 |
| 4.6 性能评估 |
| 4.6.1 缓存算法性能评估 |
| 4.6.2 缓存服务中断模型性能评估 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 全文总结及未来展望 |
| 5.1 全文主要工作与贡献 |
| 5.2 未来工作规划 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（2）基于车联网数据的货车出行风险画像与影响因素分析（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 危险驾驶行为与诱因的相关研究 |
| 1.3.2 车辆轨迹数据的相关研究 |
| 1.3.3 现有研究的评述 |
| 1.4 研究的内容与思路 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 2 基于车联网的货车出行数据处理与提取 |
| 2.1 货车出行数据集介绍 |
| 2.1.1 车辆动态数据 |
| 2.1.2 车辆静态数据 |
| 2.1.3 其他数据介绍 |
| 2.2 数据的清洗 |
| 2.2.1 样本数据清洗步骤 |
| 2.2.2 车辆出行数据的处理 |
| 2.3 目标车辆的提取 |
| 2.3.1 京牌车辆ID的获取 |
| 2.3.2 车辆数据的匹配 |
| 2.3.3 预警车辆的识别 |
| 2.4 货车关键数据的提取 |
| 2.4.1 车辆里程信息提取 |
| 2.4.2 车辆预警频次提取 |
| 2.4.3 车辆行驶时间提取 |
| 2.4.4 车辆轨迹坐标点提取 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 货车预警数据的可视化与分布规律分析 |
| 3.1 货车出行数据可视化 |
| 3.1.1 车辆轨迹可视化分析 |
| 3.1.2 车辆预警点分布 |
| 3.1.3 车辆预警位置的批量获取 |
| 3.2 货车预警频次和出行分布规律 |
| 3.2.1 不同预警位预警频数分布 |
| 3.2.2 货车出行频数和预警频率分布 |
| 3.2.3 出行时间和出行距离分布 |
| 3.2.4 预警频次的时间分布 |
| 3.3 货车预警频次的基本统计分析 |
| 3.3.1 车辆类型因素 |
| 3.3.2 驾驶员因素 |
| 3.3.3 环境因素 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于车联网大数据的货车出行风险画像 |
| 4.1 货车驾驶风险评价变量的选取 |
| 4.1.1 行驶里程的提取 |
| 4.1.2 特定预警位频次提取 |
| 4.2 基于货车出行风险的聚类 |
| 4.2.1 常用聚类方法介绍 |
| 4.2.2 货车出行风险聚类 |
| 4.3 出行风险的判别分析与识别 |
| 4.3.1 判别分析的介绍 |
| 4.3.2 风险判别函数建立 |
| 4.3.3 出行风险识别 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 货车危险驾驶行为建模及影响因素分析 |
| 5.1 车辆匹配与典型路段选取 |
| 5.1.1 高速公路特定路段车辆识别 |
| 5.1.2 路段信息匹配度检验 |
| 5.1.3 典型路段选取 |
| 5.1.4 道路分段 |
| 5.2 危险驾驶行为影响因素的选定 |
| 5.2.1 影响因素选择的标准 |
| 5.2.2 影响因素的选择及提取 |
| 5.2.3 影响因素间相关性分析 |
| 5.3 基于有序Probit的建模与结果分析 |
| 5.3.1 有序Probit模型 |
| 5.3.2 有序Probit构建与求解 |
| 5.3.3 模型结果与分析 |
| 5.3.4 结果讨论 |
| 5.4 基于支持向量机的建模与结果分析 |
| 5.4.1 SVM模型 |
| 5.4.2 SVM模型构建与求解 |
| 5.4.3 Probit模型对比 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）基于浮动车数据的交通状态分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1.绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 研究内容及研究成果 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.5 章节内容介绍 |
| 1.6 本章小结 |
| 2.国内外研究现状 |
| 2.1 浮动车数据采集技术概述 |
| 2.1.1 GPS定位技术 |
| 2.1.2 浮动车数据采集技术系统组成 |
| 2.1.3 浮动车数据基本形式 |
| 2.1.4 浮动车数据类别 |
| 2.1.5 浮动车数据精度的影响因素 |
| 2.2 地图匹配概述 |
| 2.2.1 地图匹配中的约束条件 |
| 2.2.2 地图匹配基本流程 |
| 2.2.3 地图匹配算法概述 |
| 2.3 国内外交通状态分析研究现状 |
| 2.4.1 相似性度量概述 |
| 2.4.2 聚类分析的概念和应用 |
| 2.4.3 城市交通状态聚类分析的研究现状 |
| 2.4 本章小结 |
| 3.地图匹配算法改进 |
| 3.1 地图匹配算法基本原理 |
| 3.1.1 划分地图栅格 |
| 3.1.2 局部地图匹配 |
| 3.1.3 匹配最短路径 |
| 3.2 实例分析 |
| 3.2.1 实验数据与实验环境 |
| 3.2.2 算法参数标定 |
| 3.2.3 实验结果分析 |
| 3.3 本章小节 |
| 4.聚类算法设计及实例分析 |
| 4.1 算法原理 |
| 4.1.1 小波降噪 |
| 4.1.2 K-Means聚类算法 |
| 4.2 聚类算法降噪结果分析 |
| 4.2.1 数据介绍 |
| 4.2.2 降噪结果分析 |
| 4.3 聚类实例分析 |
| 4.3.1 快速路聚类分析 |
| 4.3.2 主干路聚类分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5.结论和展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
（4）Y公司新能源汽车分时租赁市场战略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究现状综述 |
| 1.3 研究内容及方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究思路 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 2 相关概念及战略管理的分析工具 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 新能源汽车 |
| 2.1.2 汽车分时租赁 |
| 2.1.3 战略管理 |
| 2.1.4 市场营销 |
| 2.2 战略管理的分析工具 |
| 2.2.1 SWOT分析法 |
| 2.2.2 QSPM矩阵法 |
| 2.2.3 内外部因素矩阵评价法 |
| 2.2.4 PEST分析方法 |
| 2.2.5 波特五力模型 |
| 2.3 小结 |
| 3 Y公司新能源汽车及分时租赁市场战略环境分析 |
| 3.1 Y公司概述 |
| 3.1.1 Y公司简介 |
| 3.1.2 Y公司新能源汽车业务发展概况 |
| 3.2 宏观环境分析 |
| 3.2.1 经济环境分析 |
| 3.2.2 政策环境分析 |
| 3.2.3 社会文化环境分析 |
| 3.2.4 技术环境分析 |
| 3.3 竞争环境分析 |
| 3.3.1 新能源汽车分时租赁行业发展现状 |
| 3.3.2 新能源汽车分时租赁行业发展趋势 |
| 3.3.3 波特五力分析 |
| 3.3.4 主要竞争对手分析 |
| 3.4 市场环境分析 |
| 3.5 外部因素评价矩阵 |
| 3.6 内部环境分析 |
| 3.6.1 人力资源分析 |
| 3.6.2 新能源汽车资源 |
| 3.6.3 新能源汽车分时租赁定价机制 |
| 3.6.4 新能源汽车分时租赁运营能力分析 |
| 3.6.5 新能源汽车分时租赁服务能力分析 |
| 3.6.6 新能源汽车分时租赁品牌影响力分析 |
| 3.7 内部因素评价矩阵 |
| 3.8 小结 |
| 4 Y公司新能源汽车及分时租赁市场SWOT分析 |
| 4.1 SWOT分析 |
| 4.1.1 优势分析 |
| 4.1.2 劣势分析 |
| 4.1.3 机会分析 |
| 4.1.4 威胁分析 |
| 4.2 SWOT分析矩阵及四半维坐标分析 |
| 4.2.1 SWOT分析矩阵 |
| 4.2.2 SWOT四半维坐标分析 |
| 4.3 小结 |
| 5 Y公司新能源汽车分时租赁市场战略现状诊断 |
| 5.1 诊断方案 |
| 5.1.1 诊断目的 |
| 5.1.2 诊断方法 |
| 5.1.3 诊断实施步骤 |
| 5.2 诊断内容 |
| 5.2.1 战略定位的诊断 |
| 5.2.2 战略目标的诊断 |
| 5.2.3 公司战略的诊断 |
| 5.2.4 竞争战略的诊断 |
| 5.3 诊断结论 |
| 5.3.1 战略定位的问题 |
| 5.3.2 战略目标的问题 |
| 5.3.3 公司战略的问题 |
| 5.3.4 竞争战略的问题 |
| 5.4 小结 |
| 6 Y公司新能源汽车分时租赁市场战略的实施 |
| 6.1 战略定位与目标的调整 |
| 6.1.1 战略定位的调整 |
| 6.1.2 战略目标的调整 |
| 6.2 Y公司新能源汽车总体战略与竞争战略的调整 |
| 6.2.1 战略定量评价与选择 |
| 6.2.2 总体战略的调整 |
| 6.2.3 竞争战略的调整 |
| 6.3 Y公司新能源汽车分时租赁市场战略的实施 |
| 6.3.1 公司战略的实施 |
| 6.3.2 竞争战略的实施 |
| 6.3.3 市场战略的实施 |
| 6.4 小结 |
| 7 Y公司新能源汽车分时租赁市场战略实施的保障措施 |
| 7.1 组织保障 |
| 7.2 配套设施保障 |
| 7.3 制度保障 |
| 7.4 小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（5）基于MEMS IMU的微型组合导航系统算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文研究背景及意义 |
| 1.2 国内外发展及研究现状 |
| 1.2.1 捷联惯性导航系统 |
| 1.2.2 全球卫星导航系统 |
| 1.2.3 组合导航系统 |
| 1.3 论文主要研究内容及结构安排 |
| 2 捷联惯性导航系统 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 捷联惯性导航系统常用坐标系 |
| 2.2.1 系统常用坐标系 |
| 2.2.2 系统相关导航参数说明 |
| 2.2.3 常用坐标系间的转换关系 |
| 2.3 捷联惯性导航力学编排 |
| 2.3.1 角速度提取 |
| 2.3.2 加速度提取 |
| 2.4 捷联惯性导航系统器件误差标定补偿 |
| 2.4.1 惯性测量器件误差模型 |
| 2.4.2 惯性测量器件整体标定补偿方法 |
| 2.5 捷联惯性导航系统解算算法 |
| 2.5.1 初始对准 |
| 2.5.2 姿态解算 |
| 2.5.3 速度解算 |
| 2.5.4 位置解算 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 MINS/BDS组合导航算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 SINS子系统误差建模 |
| 3.2.1 姿态误差角传播方程 |
| 3.2.2 速度误差传播方程 |
| 3.2.3 位置误差传播方程 |
| 3.2.4 惯性器件误差传播方程 |
| 3.3 MINS/BDS组合导航模型 |
| 3.3.1 系统状态方程 |
| 3.3.2 系统观测方程 |
| 3.4 组合导航卡尔曼滤波器设计 |
| 3.4.1 卡尔曼滤波器基本方程 |
| 3.4.2 系统方程离散化 |
| 3.5 组合导航误差校正方法 |
| 3.5.1 输出校正 |
| 3.5.2 反馈校正 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 MINS/BDS组合导航自适应滤波算法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 MINS/BDS组合导航非线性模型 |
| 4.2.1 系统状态方程 |
| 4.2.2 系统非线性观测方程 |
| 4.3 MINS/BDS组合导航非线性滤波 |
| 4.3.1 非线性高斯滤波的一般形式 |
| 4.3.2 无迹卡尔曼滤波器设计 |
| 4.3.3 容积卡尔曼滤波器设计 |
| 4.4 MINS/BDS组合导航自适应非线性滤波 |
| 4.4.1 自适应因子构造 |
| 4.4.2 自适应UKF算法 |
| 4.4.3 自适应CKF算法 |
| 4.5 仿真实验与结果分析 |
| 4.5.1 UKF与 CKF算法仿真 |
| 4.5.2 自适应UKF与自适应CKF算法仿真 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 MINS/虚拟传感器/里程计组合导航算法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 MINS/虚拟传感器组合导航 |
| 5.2.1 静态零速修正 |
| 5.2.2 动态零速修正 |
| 5.2.3 仿真实验与结果分析 |
| 5.3 MINS/里程计组合导航 |
| 5.3.1 MINS/里程计组合导航 |
| 5.3.2 仿真实验与结果分析 |
| 5.4 MINS/里程计及虚拟传感器组合导航 |
| 5.4.1 MINS/里程计及虚拟传感器组合导航 |
| 5.4.2 仿真实验与结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 基于MEMS IMU的微型组合导航系统试验与分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 系统硬件设计 |
| 6.2.1 设计思路 |
| 6.2.2 主要硬件特征 |
| 6.2.3 组合导航计算机设计 |
| 6.3 系统软件设计 |
| 6.3.1 软件需求分析 |
| 6.3.2 软件运行流程 |
| 6.4 微惯性测量单元测试试验 |
| 6.4.1 试验目的 |
| 6.4.2 试验方法 |
| 6.4.3 试验结果分析 |
| 6.5 里程计标定试验 |
| 6.5.1 试验目的 |
| 6.5.2 试验方法 |
| 6.5.3 试验结果分析 |
| 6.6 地面跑车试验 |
| 6.6.1 试验目的 |
| 6.6.2 试验方法 |
| 6.6.3 试验结果分析 |
| 6.7 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（6）基于智慧数据的共享单车聚集特征与街区空间优化研究 ——以天津市和平区为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 以共享单车为契机的自行车交通复兴 |
| 1.1.2 以共享单车为代表的智慧城市新生态 |
| 1.1.3 当前共享单车与街道空间的矛盾 |
| 1.2 研究目的 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.3.1 理论意义 |
| 1.3.2 实践意义 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 研究框架 |
| 1.4.4 拟解决的主要问题 |
| 第2章 国内外相关理论与研究综述 |
| 2.1 市民选择自行车出行的因素与特征 |
| 2.1.1 自行车出行方式的选择行为 |
| 2.1.2 自行车路径的选择行为 |
| 2.2 自行车基础设施的规划方法与理论 |
| 2.2.1 自行车道路网络的规划方法与理论 |
| 2.2.2 自行车停车设施的规划方法与理论 |
| 2.3 智慧街道 |
| 2.3.1 智慧街道的基本概念 |
| 2.3.2 智慧街道的运行机制 |
| 2.3.3 智慧街道与共享单车 |
| 2.4 共享经济与共享单车 |
| 2.4.1 共享经济与共享出行 |
| 2.4.2 共享单车 |
| 2.5 网络开放数据与规划应用 |
| 2.5.1 网络开放数据的主要来源与类型 |
| 2.5.2 网络开放数据的主要规划应用方式 |
| 2.6 小结 |
| 第3章 天津市和平区概况、基础数据及分析平台 |
| 3.1 天津市和平区概况 |
| 3.1.1 土地使用概况 |
| 3.1.2 城市道路交通概况 |
| 3.1.3 街道环境概况 |
| 3.1.4 共享单车运行概况 |
| 3.2 数据 |
| 3.2.1 共享单车数据 |
| 3.2.2 兴趣点(POI)数据 |
| 3.3 分析平台 |
| 3.3.1 Python语言 |
| 3.3.2 Numpy、Pandas与 Matplotlib模块 |
| 第4章 共享单车时空聚集特征分析 |
| 4.1 共享单车空间分布特征 |
| 4.1.1 核密度估计与单车密度计算 |
| 4.1.2 宏观特征——单车分布的全局总览 |
| 4.1.3 中观特征——单车聚集的空间规律 |
| 4.1.4 微观特征——单车停放的具体状态 |
| 4.2 共享单车动态活动规律 |
| 4.2.1 工作日共享单车行动起讫点研究 |
| 4.2.2 休息日共享单车行动起讫点研究 |
| 4.3 共享单车活动特征的空间关联 |
| 4.3.1 微观研究单元划定与街道功能类型识别 |
| 4.3.2 K-Means聚类与单车聚集特征分类 |
| 4.3.3 单车聚集特征定量分析、骑行需求判断和问题研究 |
| 4.3.4 单车聚集特征归纳与划分 |
| 第5章 基于单车数据的街区空间优化策略 |
| 5.1 优化道路网络——自行车道路系统的再设计 |
| 5.1.1 自行车交通网络的层次结构 |
| 5.1.2 基于单车数据的自行车交通网络初步架构 |
| 5.1.3 与传统理论指导下的路网规划成果比较 |
| 5.2 优化街道空间——自行车停车设施规划 |
| 5.2.1 确定改造位置 |
| 5.2.2 核算服务规模 |
| 5.2.3 总结改造方式 |
| 5.2.4 提出改造布局与管理建议 |
| 5.2.5 典型地点规划设计分析 |
| 5.3 优化土地使用——基于单车行动反映的城市问题 |
| 5.3.1 基于通勤时间单车数据的局部土地和交通优化建议 |
| 5.3.2 基于居住片区单车数据的商业设施配置优化建议 |
| 5.3.3 基于极短距离单车通行数据的步行环境优化建议 |
| 5.4 智慧化街道服务——构建智慧型街道自行车支撑体系 |
| 5.4.1 物质系统 |
| 5.4.2 管理系统 |
| 5.4.3 用户使用与反馈系统 |
| 第6章 结语 |
| 6.1 研究结果 |
| 6.2 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 街道单元共享单车活动特征计算的部分Python编码 |
| 附录B 对共享单车活动特征进行K-Means聚类的Python编码 |
| 附录C 对共享单车行动轨迹分析的部分Python编码 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（7）土石方压实监控系统及其应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.2 土石方压实监控系统研究现状 |
| 1.2.1 压实度检测方法 |
| 1.2.2 压实质量模型及评估方法 |
| 1.2.3 碾压施工参数实时监控系统 |
| 1.3 目前研究的不足 |
| 1.4 本文主要研究内容及创新点 |
| 1.4.1 本文的主要研究内容及方案框架 |
| 1.4.2 本文的主要创新点 |
| 第2章 基于集成声波检测技术的压实度检测方法研究 |
| 2.1 本章引言 |
| 2.2 集成声波检测技术的理论分析 |
| 2.2.1 Lamb问题中土体在简谐荷载作用下表面垂直位移求解分析 |
| 2.2.2 无限障板上活塞式辐射声场模型 |
| 2.2.3 A-model建立 |
| 2.2.4 数值算例 |
| 2.3 集成声波检测技术的实现 |
| 2.4 SCV(Sound Compaction Value) |
| 2.5 案例研究 |
| 2.5.1 试验场地和材料 |
| 2.5.2 试验方案 |
| 2.5.3 试验结果分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 土石方填筑材料压实质量全工作面快速评估方法 |
| 3.1 本章引言 |
| 3.2 土石方填筑材料压实质量快速评估模型建立 |
| 3.2.1 基于施工现场填筑工作面的多组现场碾压试验 |
| 3.2.2 堆石料的干密度与SCV之间的相关性分析 |
| 3.2.3 堆石料的回归模型建立 |
| 3.3 Kriging空间插值方法 |
| 3.4 土石方填筑材料压实质量全工作面快速评估方法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于自动驾驶技术的碾压施工参数实时监控系统研究 |
| 4.1 本章引言 |
| 4.2 基于闭环反馈控制和RTK-GPS的自动碾压系统研究 |
| 4.2.1 自动碾压系统 |
| 4.2.2 工程场地路径规划 |
| 4.2.3 导航定位 |
| 4.2.4 系统初步运行结果 |
| 4.3 料源运输实时监控系统研究 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 工程实例应用 |
| 5.1 工程简介 |
| 5.2 土石方压实监控系统现场建设 |
| 5.2.1 堆石料填筑质量机载声波检测系统 |
| 5.2.2 自动碾压系统 |
| 5.2.3 料源上坝运输实时监控系统 |
| 5.2.4 远程监控平台 |
| 5.3 土石方压实质量的快速评估与结果分析 |
| 5.4 土石方压实监控系统运行成果 |
| 5.4.1 工作面碾压轨迹及碾压遍数结果分析 |
| 5.4.2 具有机载自动控制系统的碾压机上坝强度统计与分析 |
| 5.4.3 具有机载自动控制系统的碾压机故障情况统计与分析 |
| 5.4.4 碾压高程结果统计与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 主要成果与结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 |
（8）基于冲击振动的桥梁快速测试方法与理论创新（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 概述 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 基础设施维护管理的必要性 |
| 1.1.2 土木工程维护管理 |
| 1.2 桥梁检测技术 |
| 1.2.1 目视检查 |
| 1.2.2 无损检测 |
| 1.3 自动化检测技术及发展趋势 |
| 1.3.1 隧道自动化检测技术 |
| 1.3.2 道路自动化检测技术 |
| 1.3.3 铁轨自动化检测技术 |
| 1.3.4 桥梁自动化检测技术 |
| 1.4 结构健康监测技术及发展趋势 |
| 1.4.1 结构健康监测概述 |
| 1.4.2 结构健康监测发展趋势 |
| 1.5 桥梁快速测试与性能评估 |
| 1.6 本文研究内容 |
| 1.6.1 研究背景与意义 |
| 1.6.2 主要研究内容 |
| 第二章 桥梁快速评估总体思路 |
| 2.1 桥梁快速评估与思路框架 |
| 2.2 冲击振动的理论优势 |
| 2.2.1 结构位移频响函数理论推导 |
| 2.2.2 位移频响函数幅值的缩放关系 |
| 2.3 位移柔度概念 |
| 2.3.1 质量已知时位移柔度矩阵计算 |
| 2.3.2 柔度识别示例 |
| 2.4 位移柔度和位移频响函数的关系 |
| 2.4.1 位移柔度识别公式 |
| 2.4.2 单参考点频响函数的振型和留数识别 |
| 2.4.3 多参考点频响函数的振型和留数识别 |
| 2.4.4 频响函数的参数化模型 |
| 2.5 CMIF法识别位移柔度 |
| 2.5.1 奇异值分解和位移振型识别 |
| 2.5.2 增强频响函数 |
| 2.5.3 固有频率、阻尼比和模态缩放系数识别 |
| 2.5.4 位移柔度识别 |
| 2.5.5 简支钢梁试验验证 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于分块冲击振动的位移柔度识别理论 |
| 3.1 分块冲击振动的工程意义 |
| 3.2 分块冲击振动测试的子结构融合理论和实施流程 |
| 3.2.1 子结构融合理论 |
| 3.2.2 实施流程 |
| 3.3 多参考点分块测试的位移柔度识别理论 |
| 3.3.1 基于参考点振型的连续性判别振型方向 |
| 3.3.2 矩形桁架结构试验验证 |
| 3.4 单参考点分块测试的位移柔度识别理论 |
| 3.4.1 基于频响函数的相位曲线判别振型方向 |
| 3.4.2 悬臂梁试验验证 |
| 3.4.3 IBS桥验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 桥梁快速测试系统开发与实桥应用 |
| 4.1 桥梁快速测试系统的硬件开发 |
| 4.1.1 桥梁冲击激励装置 |
| 4.1.2 自动化加速度计安装 |
| 4.2 桥梁快速测试系统的软硬件一体化 |
| 4.3 冲击振动测试工程实践 |
| 4.3.1 传感器选择和振动测试方案 |
| 4.3.2 传感器安装和现场测试 |
| 4.3.3 振动信号处理 |
| 4.4 工程实例:某预应力混凝土连续箱型梁桥 |
| 4.4.1 桥梁概况及传感器布置图 |
| 4.4.2 静载测试 |
| 4.4.3 冲击振动测试 |
| 4.4.4 柔度识别结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于结构输入(温度荷载)与输出(温度反应)的大跨桥梁评估理论及方法 |
| 5.1 温度荷载与温度反应的性能评估理念 |
| 5.2 温度荷载与温度反应的性能评估框架 |
| 5.3 温度荷载与温度反应的理论推导 |
| 5.3.1 理论推导 |
| 5.3.2 评估指标 |
| 5.3.3 基于EEMD的温度诱导应变分离 |
| 5.4 大跨悬索桥数值模拟分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于长期监测数据的温度理论分析与性能评估 |
| 6.1 江阴大桥简介及其健康监测系统 |
| 6.2 主梁温度相关性分析 |
| 6.2.1 主梁温度分布 |
| 6.2.2 主梁应变与温度 |
| 6.2.3 主梁位移与温度 |
| 6.2.4 主梁吊杆与温度 |
| 6.3 结构温度效应理论分析 |
| 6.3.1 均匀温度下的温度分析 |
| 6.3.2 线性温度梯度下的温度分析 |
| 6.3.3 非线性温度梯度下的温度分析 |
| 6.4 温度诱导反应分析与计算 |
| 6.4.1 温度诱导应变 |
| 6.4.2 温度诱导变形 |
| 6.4.3 温度应力计算 |
| 6.4.4 承载能力利用率(SUF) |
| 6.5 正常运营下主梁性能评估 |
| 6.5.1 主梁截面温度与应变数据处理 |
| 6.5.2 主梁性能评估 |
| 6.6 特殊事件下主梁性能评估 |
| 6.6.1 船撞事件简介 |
| 6.6.2 传统预警方法 |
| 6.6.3 船撞后主梁性能评估 |
| 6.7 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 本文主要成果与创新 |
| 7.2 进一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
（9）基于GNSS的车辆安全运营高精度监控管理关键技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 车载导航定位系统的发展与现状 |
| 1.3 研究目标及论文主要内容 |
| 2 GNSS定位理论基础 |
| 2.1 GNSS观测方程 |
| 2.2 GNSS观测中的误差分析 |
| 2.3 最小二乘估计与kalman滤波估计 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 多系统地基增强算法 |
| 3.1 网络RTK技术简介 |
| 3.2 参考站间双差模糊度解算 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 多频多系统动态精密单点定位技术 |
| 4.1 多频多系统PPP数学模型 |
| 4.2 多频多系统PPP试验分析 |
| 4.3 动态PPP及其试验分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 GNSS与低成本惯导融合算法 |
| 5.1 组合导航算法 |
| 5.2 车载试验及分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 车载导航系统的实现与应用 |
| 6.1 系统的主要功能 |
| 6.2 监控平台软件 |
| 6.3 手机客户端软件 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（10）车载远程信息管理系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究与应用现状 |
| 1.3 本文主要研究和设计内容 |
| 第2章 系统整体方案设计及关键技术研究 |
| 2.1 系统整体方案 |
| 2.2 CAN总线技术概述 |
| 2.2.1 CAN总线技术规范 |
| 2.2.2 CAN总线通信原理 |
| 2.3 全球定位系统（GPS） |
| 2.3.1 GPS的结构 |
| 2.3.2 GPS定位的工作原理 |
| 2.4 GPRS技术概述 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 车载数据采集终端硬件设计 |
| 3.1 电源模块 |
| 3.2 主控制单元 |
| 3.3 外部调节设备 |
| 3.4 系统I/O接 |
| 3.5 系统外观设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 车载数据采集终端软件设计 |
| 4.1 操作系统的选择 |
| 4.2 系统开发平台的搭建 |
| 4.2.1 所需软件资源： |
| 4.2.2 Linux下开发环境的搭建 |
| 4.2.3 Windows下开发环境的搭建 |
| 4.3 车载数据采集采集软件设计 |
| 4.3.1 CAN总线系统程序设计 |
| 4.3.2 GPS定位程序设计 |
| 4.3.3 GPRS和Socket网络通信程序设计 |
| 4.4 Linux下程序的编译及固件的生成 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 车辆远程监控平台构建 |
| 5.1 服务器建立 |
| 5.2 电子地图概述 |
| 5.2.1 电子地图制作方法 |
| 5.3 监控平台功能设计 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 车载数据采集终端软件开发部分程序 |
| 致谢 |
四、集中差分式GPS车辆监控系统的研究（论文参考文献）
- [1]车载边缘信息系统中通信与缓存技术研究[D]. 张尧. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [2]基于车联网数据的货车出行风险画像与影响因素分析[D]. 郑留洋. 北京交通大学, 2019(01)
- [3]基于浮动车数据的交通状态分析研究[D]. 草克土. 新疆大学, 2019(11)
- [4]Y公司新能源汽车分时租赁市场战略研究[D]. 赵亚荣. 西安建筑科技大学, 2019(06)
- [5]基于MEMS IMU的微型组合导航系统算法研究[D]. 韩林. 南京理工大学, 2019(06)
- [6]基于智慧数据的共享单车聚集特征与街区空间优化研究 ——以天津市和平区为例[D]. 杨蒙. 天津大学, 2018
- [7]土石方压实监控系统及其应用研究[D]. 张庆龙. 清华大学, 2018(04)
- [8]基于冲击振动的桥梁快速测试方法与理论创新[D]. 夏琪. 东南大学, 2017(02)
- [9]基于GNSS的车辆安全运营高精度监控管理关键技术研究[D]. 于喜东. 中国矿业大学, 2017(08)
- [10]车载远程信息管理系统设计[D]. 彭慧晓. 河南科技大学, 2015(03)