随着我国高速公路的通行流量呈直线上升的趋势,对公路上行驶的各类车辆的状态监控就显得尤为重要。如何加强对于行驶车辆的监测,尤其是对于危险物品运输车辆的监控,成为解决道路安全的一个突出问题,因而建立全面智能化公路交通监测系统就具有很大的实际意义。本课题来自北京联宇路通公司实际项目——智能车道感知系统,系统由高速公路沿线路侧基站、车载标签和多功能智能化处理平台组成。项目总体目标是采用专用超宽带高频短程通信技术与复杂目标定位算法结合,实现车路一体大带宽无线网络通信和高精度车辆定位,并以此为基础构建基于大数据的高速公路运营与服务智能化监管决策平台。本文主要研究对运动车辆定位的算法。首先对基于信号到达时间差定位算法的原理进行推算,提出了Chan算法和Taylor算法结合的方法求解时差定位方程组,并确定了定位所需的基站个数。然后分析了基于多普勒频率差定位算法的计算原理,对频差算法在实际应用环境下的定位效果进行仿真,得到了定位基站的分布模型和定位系统的适用车辆类型。最后提出了时差频差联合的定位算法,确定了联合定位算法的计算方式,并对算法仿真分析,得出算法最佳的项目应用场景。通过本文得到的算法在实际系统中的测试,表明该算法可以对道路行驶车辆的位置坐标及行驶速度等信息进行比较准确的监测,为智能车道感知系统的实现提供了核心算法支撑。