智能交通系统(Intelligent Transportation System,ITS),是将先进的信息技术、传感器技术、电子控制技术、系统工程及人工智能技术等有效地综合运用、集成到交通管理中,从而实现保障安全、提高效率、改善环境、节约能源的先进交通系统。实现道路交通状态的智能管控与动态安全预警是道路智能交通系统建设的重要目标,而车辆交通状态的准确检测与辨识则是实现该目标的重要依据。因此,对道路交通状态辨识与车辆防碰撞预警问题的研究,已经成为道路智能交通系统研究领域广泛关注的重大课题。分布式光纤声学传感(Distributed Fiber Optic Acoustic Sensing,DAS)技术,以光纤作为传感传输媒介,是目前最先进的振动声学传感技术。DAS技术具有结构简单、使用方便、测量范围广、灵敏度高、动态范围大以及抗电磁干扰等明显优势。如何将DAS技术应用于车辆交通状态辨识的实际,并提出相应交通状态振动信号处理模型与算法,从而提高交通状态数据检测的准确率和安全性,是当前道路智能交通系统研究的一个重要方向。本论文基于分布式光纤声学传感技术,针对车辆交通状态辨识与防碰撞预警策略问题进行了选题研究。论文以交通状态理论和复杂信号分析理论作为基础,综合运用模式识别、参数估计和信号处理等多个学科方法,通过系统分析与实例实验仿真模拟相结合、定性分析与定量分析相结合,系统地探索如何基于DAS技术,解决交通状态实践过程中车辆交通状态辨识、车辆类型分类以及车辆防碰撞预警等具体问题。本文从这三个具体问题的需求特殊性和现实实践痛点出发,分别提出了基于DAS技术的车辆交通状态辨识模型、基于DAS技术的车辆类型特征参数辨识模型和基于DAS技术的车辆防碰撞预警策略。论文的主要研究内容及成果如下:(1)基于DAS技术的车辆交通状态辨识模型研究。与传统的车辆交通状态辨识模型不同,该模型是基于DAS技术构建检测系统,采用普通光纤电缆进行交通振动信号检测,可以在整个光纤链路覆盖范围内接收全分布式的振动信息,实现对范围内任意点的振动信号的检测和定位。该模型利用DAS技术获取交通振动数据,并且根据振动数据的特征改进了小波阈值算法和双阈值算法,前者实现了对振动数据的预处理,后者可以处理分析出振动信号的车辆交通状态并估计车辆速度。实验表明,在车辆计数试验中,单辆车通过检测区域的计数误差较小;当多辆车连续通过检测区域时的计数误差较大;在车速估计试验中,计算结果具有较好的精度,误差控制在5%以内。(2)基于DAS技术的车辆类型特征参数辨识模型研究。DAS技术具有对车辆振动信号分类方法维护成本低,且可实现更大规模车辆分类数据采集的特点,该模型利用传感光纤以分布式传感器形式采集交通振动信号,并通过相应的信号处理算法从信号中提取若干特征来识别车辆类别。在深入分析车辆分类问题的基础上,模型针对实验场景提出了车辆类型分类标准;在信号处理步骤上,本文提出了基于遗传算法的支持向量机算法(Support Vector Machine,SVM),并以对比实验的方式对多种支持向量机算法进行了比较分析。结果表明这种改进型支持向量机算法能够降低分类误差。通过设计实际场景对模型进行实验,结果表明本文设计的基于DAS技术的分类检测器在进行车型分类时其精度大于70%。(3)基于DAS技术的车辆防碰撞预警策略研究。在对基于DAS技术的车辆交通状态辨识和车辆类型分类特征参数辨识模型研究的基础上,进一步对车辆防碰撞预警策略进行了深入研究。本部分提出了一种新型车辆防碰撞预警策略,与传统的预警策略区别在于该方案是一种基于DAS系统检测路段的全路段、全方位的车辆防碰撞预警策略,针对检测区域的车辆进行防碰撞预警。该安全策略中首先建立了适用于车辆防碰撞预警策略中的车辆安全距离模型,然后提出了一种综合考虑车辆运动、车辆位置、驾驶员行为、道路信息以及车辆类型的车辆防碰撞风险评估方法。最后,通过对防碰撞预警方案进行了仿真实验,验证了碰撞风险评估方法的准确性。仿真结果表明,该策略能有效地检测车辆碰撞风险,并及时给出准确的车辆防碰撞预警。(4)论文结合参加实际科研项目,对提出的模型与算法进行了实例实验和实证分析,研究成果对建立和完善基于DAS技术的车辆交通状态辨识理论体系具有重要参考价值,为实际规划和建设基于DAS技术的道路智能交通系统提供了科学依据。图49幅,表8个,参考文献216篇。