基于无线磁阻传感器网络的车辆检测技术研究

摘要

随着我国城市化的加快，城市中机动车保有量的持续高速增长，交通问题日益严峻。国内大中城市的停车调查数据表明，城市路边停车问题尤其突出，特别是繁忙时段，动态交通拥堵严重。在此背景下，智能交通系统（ITS）逐步形成。
　　在智能交通系统中，交通信息的采集（如车辆检测）占有重要地位，是交通流预测、控制及紧急事件快速反应的基础。由于车辆是铁磁性物质，车辆在空间的存在会对地磁场产生扰动，故而可以通过装置在地面上的各向异性磁阻（AMR）传感器探测该扰动，从而达到车辆检测的目的。将AMR传感器节点与无线网络相连，构成无线传感器网络（WSN），可以广泛应用于智能交通系统。目前，基于无线磁阻传感器网络的车辆检测技术还不成熟，检测车辆泊车等基础性问题依然没有得到很好的解决。
　　本文针对上述问题开展研究工作，首先通过对车辆泊车对地磁场扰动信号的提取及考察，分析信号的特征及其识别方法；其次通过提取的信号特征数据，利用协同信息处理策略，融合相邻节点数据，在现有的车辆检测算法的基础上，针对单节点检测提出局部极值检测算法（REA），针对多节点检测提出协同决策检测算法（CDA）。局部极值检测算法采用了基于过程的方法，考虑泊车信号变化过程的情况，通过状态机实时提取信号的波动特征，根据特征数据设计相应的判断规则。协同决策检测算法关注相邻停车位信号的关联性，在传感器节点检测到的信号幅度较小时触发检测，根据REA算法得到的特征数据，通过路由器融合不同节点的信息做出综合判断。
　　上述两种算法分别应用于传感器节点和路由器节点。算法在实际的系统中应用超过6个月，节点数超过100个，通过实验验证和实际系统的反馈数据，证明了所提算法的可靠性及较高的检测精度。

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专用术语注释表

第一章 绪论

1.1研究背景及意义

1.2国内外研究现状

1.3论文的主要工作

第二章 基于无线磁阻传感器网络的车辆检测原理

2.1无线磁阻传感器网络及智能交通

2.2车辆检测技术

2.3本章小结

第三章 单节点局部极值检测技术

3.1传感器节点部署及系统架构

3.2信号特征

3.3局部极值算法

3.4本章小结

第四章 多节点协同决策检测技术

4.1数据融合方式

4.2算法流程

4.3实施方式

4.4自纠错

4.5本章小结

第五章 检测算法的性能测试

5.1特征提取及识别

5.2实验及数据分析

5.3示范应用

5.4本章小结

第六章 总结与展望

参考文献

附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文

附录2 攻读硕士学位期间申请的专利

附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目

致谢