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智能交通系统(ITS)是21世纪城市交通的发展方向，是解决众多交通问题的根本措施之一。其中，智能车辆定位是其核心部分。本文即基于慕丰浩博士等人提出的动态无线、红外双模式智能交通车辆监管系统，解决其中的交通目标搜索和定位问题。 本文在分析射频识别(RFID)原理和无线定位知识的基础上，设计了一种基于RFID原理的交通目标搜索和定位方案：通过改进的LMS时延估计方法获得车辆到达不同基站的时间差(TDOA)，然后采用Chan算法求解TDOA值构成的双曲线方程组获得车辆的位置。本文的主要工作包括以下几个方面： (1) 设计了一种基于有源RFID原理的交通目标搜索与定位的解决方案：到达时间差(TDOA)的定位方法。其实现包括两个步骤：第一步，通过时间延迟估计，获得交通目标到两个基站的时间差测量值TDOA；第二步，根据TDOA测量值建立双曲线方程组，然后采用相应的算法进行求解，获得交通目标的位置。 (2) 由于无线电信号在空气中的传播速度为光速，而信号采样周期不可能无限小，要获得精确的TDOA延时信息，就必须研究采样周期非整数倍时延的估计算法。在分析广义互相关方法插值，三次样条时延估计和自适应时延估计算法基础上，采用改进的LMS算法，获得了良好的TDOA估计。 (3) 由于采用有源RFID技术，基站已知交通目标的应答信号模式，可以先估计到达时间(TOA)，由TOA作差得到TDOA，即间接获得TDOA。本文比较了直接获得TDOA和间接获得TDOA两种方式，结果证明了有源RFID技术的优势。同时，对交通目标的应答信号序列模式进行分析研究，采用一种APA序列(Almost Perfect Autocorrelation Sequences)，提高了时延估计精度。 (4) 对整个定位方案进行仿真实验，仿真结果表明，信噪比SNR=-18dB时，平均定位误差小于9米，SNR=-20dB时，平均定位误差小于15米。对多径环境下的定位性能也进行了仿真，结果也比较满意。