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摘要:
通过WSN金属电磁探测汽车流量,是最新一代的智能交通技术.由于交通路口的汽车信息的变化具有非线性、时变性等特征,传统的基于WSN金属电磁探测汽车流量的过程只是单纯的计算信号的积累,通过计数的方式完成车辆数量的判断,但忽略了不同时段交通路口汽车信息的变化规律,仅以简单计数统计方式完成判断,导致在车辆增加的情况下,汽车信息统计精度不高.提出一种新的基于金属电磁探测原理的WSN组网卡尔曼汽车信息采集方法,依据金属电磁探测原理获取初始汽车信息数据,对初始汽车信息数据进行零均值处理,将处理后的汽车信息数据作为ARMA模型的估计值,对AR-MA模型的AR部分和MA部分的参数进行估计,确定出汽车信息时间序列模型,实现汽车信息的采集,通过卡尔曼算法实现汽车信息的时间更新和采集更新,确保汽车信息的采集结果更加接近真实值.实验结果表明,所提方法克服了传统方法的缺陷,提高了交通路口汽车信息采集精度.
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文献信息
篇名 交通路口WSN金属电磁探测汽车信息采集仿真
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 无线传感网 金属电磁探测 汽车信息采集
年,卷(期) 2015,(6) 所属期刊栏目 交通体系与工具仿真
研究方向 页码范围 158-161
页数 4页 分类号 TP391.9
字数 3249字 语种 中文
DOI
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 韩璞 南阳理工学院软件学院 15 19 3.0 3.0
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无线传感网
金属电磁探测
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计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
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