【摘 要】
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随着我国道路基础建设的快速发展,车辆的数量在急剧增加,从而引发的道路交通问题也日益增多。其中公路隧道因内部空间狭小、封闭性较强、射频（Radio Frequency,RF）信号无法正常通信等原因,导致车辆不能及时获取自身位置及相邻车辆距离信息,从而该特殊路段中交通事故频发。基于此,本文利用一种新型信息传输方式可见光通信（Visible Light Communication,VLC）来解决上述问题
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随着我国道路基础建设的快速发展,车辆的数量在急剧增加,从而引发的道路交通问题也日益增多。其中公路隧道因内部空间狭小、封闭性较强、射频（Radio Frequency,RF）信号无法正常通信等原因,导致车辆不能及时获取自身位置及相邻车辆距离信息,从而该特殊路段中交通事故频发。基于此,本文利用一种新型信息传输方式可见光通信（Visible Light Communication,VLC）来解决上述问题,VLC主要使用发光二极管（Light Emitting Diode,LED）作为光源,利用光信号传输数据,可以与车辆、隧道基础设施等进行信息交互,弥补了射频通信的局限性。本文具体研究内容如下:（1）研究了公路隧道中的车辆定位问题,建立了基于VLC的隧道V2I（vehicle-to-Infrastructure）定位模型。在此基础上,研究了理想成像条件以及包含噪声成像条件下的车辆定位问题,利用最小二乘估计（Least Square Estimation,LSE）算法和最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation,MLE）算法对车辆坐标进行求解。其中,LSE不需要概率假设,因此估计效果不是最为有效的,但计算简单且容易实现;MLE需要已知概率分布函数,估计效果比较理想但使用场景局限。最后分析了影响克拉美罗下界（Cramer-Rao Lower Bound,CRLB）的因素,通过仿真实验将两种定位算法性能与CRLB进行对比,结果表明,在同组实验数据下,两种算法定位精度都无限接近于CRLB,定位效果良好。（2）扩大了公路隧道应用场景,研究了隧道中相邻车辆之间的距离估计问题,建立了基于VLC的隧道V2V（Vehicle-to-Vehicle）距离估计模型,并分析了图像传感器在标准姿态和任意姿态下的两种距离估计问题;针对低分辨率图像传感器带来的估计效果不理想情况,提出一种分辨率补偿优化算法,利用卡尔曼滤波进一步提高距离估计精度,解决了在图像传感器分辨率较低的情况下实现更加精确的距离估计问题;最后通过仿真实验验证了提出算法具有良好的实际效果。
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