曹春輝+劉鈞濤

摘 要：該文提出了一種基于遙感技術(shù)車聯(lián)網(wǎng)控制系統(tǒng)的設(shè)計，采用少量高空遙感觀測點代替當(dāng)前車聯(lián)網(wǎng)設(shè)計中部署的大量基站，參照物聯(lián)網(wǎng)等系統(tǒng)的技術(shù)要素，結(jié)合新一代互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)組網(wǎng)技術(shù)、車載衛(wèi)星導(dǎo)航定位技術(shù)、計算機(jī)電信集成技術(shù)，充分運用于城市路況交通建設(shè)的交互式控制之中，實現(xiàn)城市管理者對車輛流動性的監(jiān)測與調(diào)度引導(dǎo)；同時還研究了控制系統(tǒng)中存在的關(guān)鍵偏差向量因子，結(jié)合線性系統(tǒng)和仿真實驗得出最優(yōu)化車聯(lián)網(wǎng)控制系統(tǒng)的監(jiān)測車輛和觀測點。文章還對車聯(lián)網(wǎng)未來發(fā)展趨勢進(jìn)行了預(yù)測和分析。

關(guān)鍵詞：車聯(lián)網(wǎng) 遙感技術(shù) 線性系統(tǒng) 遙感控制

中圖分類號：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1674-098X（2014）12（a）-0069-04

遙感技術(shù)是從遠(yuǎn)距離感知目標(biāo)反射或自身輻射的電磁波、可見光、紅外線結(jié)目標(biāo)進(jìn)行探測和識別的技術(shù)。目前遙感技術(shù)廣泛的應(yīng)用于航空攝影，全天候、全天時的對地觀測，地形測繪、國土資源調(diào)查、農(nóng)作物估產(chǎn)、水文監(jiān)測和災(zāi)害評估。由無線遠(yuǎn)距離遙感基數(shù)具有機(jī)動快速、使用成本低、風(fēng)險小、維護(hù)操作簡單等技術(shù)特點，正逐漸成為一種較理想的航空遙感平臺進(jìn)行局部區(qū)域大比例尺航空攝影。遙感數(shù)據(jù)是一種經(jīng)濟(jì)實用的技術(shù)方案，該文將討論如何用遙感獲取數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于城市路況管理，高分辨率高清晰度的遙感數(shù)據(jù)系統(tǒng)分析研究，建設(shè)車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。綜合考慮城市交通建設(shè)管理，顧及經(jīng)濟(jì)社會環(huán)境效益的遙感技術(shù)發(fā)展趨勢和特性，重構(gòu)基于遙感技術(shù)對應(yīng)車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)建設(shè)進(jìn)行有益的探討。

在加快道路及設(shè)施建設(shè)的同時，還必須引進(jìn)新的手段和方式，緩解和解決日益突出的道路交通問題。對于交通管理、控制、規(guī)劃及個人出行來說，城市交通的根本問題是“基于整體出行對道路與停車資源的科學(xué)利用和分配”問題，解決的關(guān)鍵是能否對城市道路與停車資源做到“全面感知”。在此基礎(chǔ)上，普及面向公眾（包括駕駛出行者和公共交通出行者）的交通信息服務(wù)應(yīng)用，并通過控制駕駛出行、停車及換乘，逐步消除交通堵塞，顯著提高高峰時段道路通行能力，從根本上解決“停車難”、“出行難”。這便是車聯(lián)網(wǎng)的宗旨所在。

1 系統(tǒng)分析

車聯(lián)網(wǎng)成為新一代智能交通已經(jīng)得到了國家和社會各界的重視和響應(yīng)?！笆濉逼陂g，國家給予大力扶持。目前，海口、重慶、無錫、南京、廈門等城市，已實施了相關(guān)工程，并在積極申請國家示范應(yīng)用的試點城市。車聯(lián)網(wǎng)項目的設(shè)計是依據(jù)傳統(tǒng)物聯(lián)網(wǎng)的設(shè)計理念，如圖1所示主要采用路感應(yīng)線圈，WIFI、RFID、Internet等數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)相結(jié)合，得到實時路況車輛信息[1]，并以交互式的信息狀態(tài)把控制信息通過Internet等方式反饋給用戶。該文設(shè)計的車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)將用遙感技術(shù)代替路感應(yīng)線圈來獲取數(shù)據(jù)，直接從高空返回給系統(tǒng)控制中心，得到移動車輛感知信息，并以此為原型建立仿真，從線性理論的角度除非，研究出更加可靠穩(wěn)定的車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)（圖1）。

1.1 系統(tǒng)架構(gòu)與原理

采用遙感技術(shù)設(shè)計車聯(lián)網(wǎng)控制系統(tǒng)可以快速采集路況車輛信息，降低車聯(lián)網(wǎng)遙感控制系統(tǒng)架構(gòu)時大量數(shù)據(jù)采集裝置的硬件成本，適量的定位幾個空中遙感基站便可以覆蓋整個城市[2]。

車聯(lián)網(wǎng)信息遙感控制系統(tǒng)如圖2所示。主要采用GPS（Global Positioning System，全球定位系統(tǒng)）、GSM（GlobalSystem for Mobile Communications，全球移動通訊系統(tǒng)）、RFID、Internet等數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)相結(jié)合，實現(xiàn)城市車輛信息實時信息采集與控制，并以交互式信息狀態(tài)把控制信息通過GSM、Internet 等方式反饋給車輛網(wǎng)控制中，用于用戶查閱和處理[3]。

車聯(lián)網(wǎng)信息遙感控制系統(tǒng)主要由三部分構(gòu)成：系統(tǒng)數(shù)據(jù)遙感采集、車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)計算與控制中心、車輛移動感知終端。用戶控制中心的WEB界面或通過客戶端登陸到車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)計算與控制中心、以短信等方式向遠(yuǎn)程的車輛移動感知終端發(fā)送指令并由移動終端執(zhí)行，同時每隔一段時間遙感系統(tǒng)對與當(dāng)區(qū)域進(jìn)行遙感，確定位置坐標(biāo)。系統(tǒng)在應(yīng)用上分三個層次結(jié)構(gòu)：移動終端、數(shù)據(jù)傳輸層、業(yè)務(wù)層。

移動終端，主要采用傳感器（Sensor）和遙感設(shè)備，以及各種溫度、濕度、氣體等環(huán)境智能監(jiān)測感知終端組成。傳感器設(shè)備具有一定的計算能力，但它們的任務(wù)和功能主要是完成信息采集和信號的初步鑒別。通過遙感技術(shù)和無線網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)傳送給高空，并由高空遙感系統(tǒng)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)給控制中心發(fā)，對車聯(lián)網(wǎng)路況事務(wù)進(jìn)行協(xié)同分析與處理。

數(shù)據(jù)傳輸層，主要通過互聯(lián)網(wǎng)、GSM/ CDMA/GPS等移動通信網(wǎng)、無線/有線局域網(wǎng)等基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)設(shè)施，數(shù)據(jù)遙感設(shè)備組成。對移動終端的位置，環(huán)境等車輛信息進(jìn)行接入和傳輸。通信技術(shù)采用互聯(lián)網(wǎng)、CTI 等信息技術(shù)，實現(xiàn)對各種異構(gòu)信息的傳輸功能。

業(yè)務(wù)層，主要由車聯(lián)網(wǎng)信息系統(tǒng)的控制中心組成，是系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)的最高層。系統(tǒng)設(shè)備包括大型計算機(jī)群、云計算設(shè)備、海量網(wǎng)絡(luò)存儲設(shè)備等硬件設(shè)備，以及基于車聯(lián)網(wǎng)的車輛信息遙感控制系統(tǒng)。在系統(tǒng)中采用高速并行計算實現(xiàn)智能化信息處理，以實現(xiàn)信息融合、狀態(tài)分析、地理信息系統(tǒng)計算，路況分析和統(tǒng)計等，同時為用戶的終端工具接入與互聯(lián)網(wǎng)操作應(yīng)用提供一個良好的用戶界面接口[4]。（圖2）

1.2 系統(tǒng)研究思路

車聯(lián)網(wǎng)遙感控制系統(tǒng)主要通過遙感數(shù)據(jù)對城市路況時域和事件信息進(jìn)行分析處理，它數(shù)據(jù)的真實可靠形將需面臨以下四個問題。

（1）GPS實際對于車輛位置定位的偏差；

（2）環(huán)境對車輛位置的遙感信息影響；

（3）遙感數(shù)據(jù)在傳輸過程中的數(shù)據(jù)丟失；

（4）測量數(shù)據(jù)在時域上的偏差。

我們可以將其歸結(jié)為四個不同向量情況下的線性無關(guān)系統(tǒng)組合，如何匹配每個線性向量的最優(yōu)解，使車聯(lián)網(wǎng)控制系統(tǒng)的數(shù)據(jù)偏差控制到可以忽略的范圍，將是本文討論的重點問題。

2 模型建立endprint

2.1 數(shù)學(xué)建模

對于1.2提出的問題（1）中，我們假定正確無偏差值為，GPS取點對于車輛位置定位的偏差[5]，可以得出：

（1）

由（1）式得出：

（2）

其中，即存在一組向量，使得式（2）條件成立。在實際工程項目中，我們認(rèn)為當(dāng)式（2）兩邊范圍偏差小于時，解有效，根據(jù)李亞譜諾夫下穩(wěn)定性原理，可以得到：

（3）

式（2）、（3）中，為向量系數(shù)，為向量系數(shù)，為第一個有效值，為有效偏差區(qū)間[6]。

對于1.2提出的問題（2）中，可以利用差分算法使得環(huán)境對車輛位置的遙感信息影響范圍偏差小于，可以得出：

（4）

式中

（5）

即

（6）

其中，和為輸入輸出量，為噪聲項，表示延遲算子。

通過差分方程，可以利用多個環(huán)境因子抵消相互間的誤差，降低環(huán)境在實際運行過程中的影響。

對于1.2提出的問題（3）（4）中，是一個恒定的線性方程：

（7）

其中，和為線性方程系數(shù)。也就是說對于數(shù)據(jù)丟失和時域偏差的概率，在同等環(huán)境下，是一個恒定值。為了對其采取定量的分析，將上述的原理映射于BOC線性算法模型之中，如圖3所示。

其中，M為歸一化的編碼器輸出碼速率集，m（n）為編碼完第n個環(huán)境下輸出模式，i與歸一化的采集數(shù)據(jù)速率對應(yīng)，同時隨著下標(biāo)的增大而減小，為第n種環(huán)境下時緩存的占有量為緩存的極限穩(wěn)定值。

2.2 優(yōu)化模型

該文考慮到求解過程中各個數(shù)學(xué)模型的歸一化求解。這里，我們把以上建立的模型看作一個線性無關(guān)的矩陣方程，每個問題因子均作為這個矩陣中的一個分向量，于是得到一個四維矩陣，見式（8）。

其中分別表示定位偏差，環(huán)境影響，數(shù)據(jù)丟失，時域偏差四個方向的向量因子。

（8）

根據(jù)凱萊-哈密爾頓定量，系統(tǒng)矩陣有且僅有一個特征方根，即式（8）為車聯(lián)網(wǎng)控制系統(tǒng)下上述四個問題的唯一方程，即本征方程?？紤]到不同觀測點對于式（2）有不同的測量結(jié)果[6-7]，因此重寫式（2）：

（9）

（10）

其中是四個向量因子用的極大值。

3 實驗仿真

參考研發(fā)EKI-6311GN遙感器的修正系數(shù)，我們將其以5%的數(shù)據(jù)波動在程序中以隨機(jī)值出現(xiàn)，并分別采用空中3、4、5、6個觀測點，1萬，10萬，50萬，100萬輛車為管理對象，進(jìn)行系統(tǒng)數(shù)據(jù)仿真（圖4）。

圖4為仿真程序流程，首先初始化程序，模擬定義車輛類型，觀測點的個數(shù)和誤差系數(shù)，得到的5%的數(shù)據(jù)波動的隨機(jī)數(shù)據(jù)作為觀測點觀測到的路況車輛數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)發(fā)到計算通信服務(wù)器中，加上環(huán)境因子和時域誤差因子，最終得到的車輛結(jié)果為實現(xiàn)最終結(jié)構(gòu)。

以上實驗在電腦配置如表1下進(jìn)行。

表2為仿真數(shù)據(jù)，其中溫度的單位為“℃”，觀測點的單位為“個”，車輛的單位為“萬輛車”，實驗結(jié)果為某條路的車輛流量：

從以上實驗數(shù)據(jù)可以看出，在27 ℃溫度下，觀測點選擇在4個或者以上，車輛范圍為50萬輛為最佳。

當(dāng)觀測點超過4個，對系統(tǒng)并沒有太大的影響，反而增加了程序計算的復(fù)雜程度。而當(dāng)車輛的監(jiān)測范圍超過50萬輛時，計算誤差又成上升趨勢。

4 結(jié)語

該文通過使用遙感技術(shù)設(shè)計與實現(xiàn)車聯(lián)網(wǎng)路況車輛信息遙感控制系統(tǒng)，在參照物聯(lián)網(wǎng)等融合技術(shù)的支撐下，把新一代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、計算機(jī)電信集成技術(shù)充分運用于城市路況交通建設(shè)的交互式控制之中，在技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展中可以把遙感技術(shù)、傳感系統(tǒng)和RFID感應(yīng)器等嵌入及裝備到各種相關(guān)的車輛移動終端中，通過整合和互聯(lián)，實現(xiàn)城市交通實時監(jiān)測和控制。本文主要思想是利用較少的觀測點代替實際過程中采用大量的地感應(yīng)線圈，節(jié)省成本，并方便設(shè)備的維護(hù)，也將成為未來車聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展方向之一。

在一定條件下，該文得出在觀測點選擇4個，車輛范圍為50萬輛時，數(shù)據(jù)誤差最小，得到的結(jié)果最佳。但實際過程中由于環(huán)境以及設(shè)備本身存在的缺陷，會產(chǎn)生新的偏差因子，這就需要在根據(jù)實際情況利用實驗得出更加可靠的數(shù)據(jù)，做進(jìn)一步修正。同時目前如何選擇觀測點，以及觀測點的位置來進(jìn)行觀測還沒有得到很好的解決。這將作為我在今后研究車聯(lián)網(wǎng)建設(shè)過程中的目標(biāo)，并找出更好偏差向量因子，完善該系統(tǒng)的設(shè)計。

參考文獻(xiàn)

[1] Xing-zhi LIN.Design and Realization of Concise Unified Logistics Information System[C]//Asia-Pacific Youth Conference on Communication Technology 2010.USA：Scientific Research Publish-ing.2010：414-418.

[2] LI Ming-hua，LI Chuan-zhong. An Economical and Practical Technology of Monitoring and Tracking Goods Based on GPS/GSM[J].Manufacture Information Engineering of China，2009（21）：44-47.

[3] Xing-zhi LIN. Analysis on Security Strategy of Double-factor Authentication in Unified Logistics Information System [C]//2010 National Teaching Seminar on Cryptography and Information Security.USA：Scientific Research Publishing.2010：421-425.

[4] ZHU Wen-he. Realization of Whole-process Intelligent SupplyChain Distribution ServicesBased on the Internet of Things[J].Logistics Tech nology，2010（13）：172-173.

[5] Y Gao and C A K lu ever. Low-th rust in terp lanetary orb it transfers using hybrid trajectory opt im izat ion m ethod w ith mu lt iple shooting[J].AIAA /AASastrodyn am ics Sp ecia list C onference and Exh ibit，August 2004，Provid ence，Rhode Island， 2004.

[6] 鄭大鐘.線性系統(tǒng)理論[M].北京：清華大學(xué)出版社，2002.

[7] 王朝珠，秦化淑.最優(yōu)控制理論[M].北京：科學(xué)出版社，2005.endprint

2.1 數(shù)學(xué)建模

對于1.2提出的問題（1）中，我們假定正確無偏差值為，GPS取點對于車輛位置定位的偏差[5]，可以得出：

（1）

由（1）式得出：

（2）

其中，即存在一組向量，使得式（2）條件成立。在實際工程項目中，我們認(rèn)為當(dāng)式（2）兩邊范圍偏差小于時，解有效，根據(jù)李亞譜諾夫下穩(wěn)定性原理，可以得到：

（3）

式（2）、（3）中，為向量系數(shù)，為向量系數(shù)，為第一個有效值，為有效偏差區(qū)間[6]。

對于1.2提出的問題（2）中，可以利用差分算法使得環(huán)境對車輛位置的遙感信息影響范圍偏差小于，可以得出：

（4）

式中

（5）

即

（6）

其中，和為輸入輸出量，為噪聲項，表示延遲算子。

通過差分方程，可以利用多個環(huán)境因子抵消相互間的誤差，降低環(huán)境在實際運行過程中的影響。

對于1.2提出的問題（3）（4）中，是一個恒定的線性方程：

（7）

其中，和為線性方程系數(shù)。也就是說對于數(shù)據(jù)丟失和時域偏差的概率，在同等環(huán)境下，是一個恒定值。為了對其采取定量的分析，將上述的原理映射于BOC線性算法模型之中，如圖3所示。

其中，M為歸一化的編碼器輸出碼速率集，m（n）為編碼完第n個環(huán)境下輸出模式，i與歸一化的采集數(shù)據(jù)速率對應(yīng)，同時隨著下標(biāo)的增大而減小，為第n種環(huán)境下時緩存的占有量為緩存的極限穩(wěn)定值。

2.2 優(yōu)化模型

該文考慮到求解過程中各個數(shù)學(xué)模型的歸一化求解。這里，我們把以上建立的模型看作一個線性無關(guān)的矩陣方程，每個問題因子均作為這個矩陣中的一個分向量，于是得到一個四維矩陣，見式（8）。

其中分別表示定位偏差，環(huán)境影響，數(shù)據(jù)丟失，時域偏差四個方向的向量因子。

（8）

根據(jù)凱萊-哈密爾頓定量，系統(tǒng)矩陣有且僅有一個特征方根，即式（8）為車聯(lián)網(wǎng)控制系統(tǒng)下上述四個問題的唯一方程，即本征方程?？紤]到不同觀測點對于式（2）有不同的測量結(jié)果[6-7]，因此重寫式（2）：

（9）

（10）

其中是四個向量因子用的極大值。

3 實驗仿真

參考研發(fā)EKI-6311GN遙感器的修正系數(shù)，我們將其以5%的數(shù)據(jù)波動在程序中以隨機(jī)值出現(xiàn)，并分別采用空中3、4、5、6個觀測點，1萬，10萬，50萬，100萬輛車為管理對象，進(jìn)行系統(tǒng)數(shù)據(jù)仿真（圖4）。

圖4為仿真程序流程，首先初始化程序，模擬定義車輛類型，觀測點的個數(shù)和誤差系數(shù)，得到的5%的數(shù)據(jù)波動的隨機(jī)數(shù)據(jù)作為觀測點觀測到的路況車輛數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)發(fā)到計算通信服務(wù)器中，加上環(huán)境因子和時域誤差因子，最終得到的車輛結(jié)果為實現(xiàn)最終結(jié)構(gòu)。

以上實驗在電腦配置如表1下進(jìn)行。

表2為仿真數(shù)據(jù)，其中溫度的單位為“℃”，觀測點的單位為“個”，車輛的單位為“萬輛車”，實驗結(jié)果為某條路的車輛流量：

從以上實驗數(shù)據(jù)可以看出，在27 ℃溫度下，觀測點選擇在4個或者以上，車輛范圍為50萬輛為最佳。

當(dāng)觀測點超過4個，對系統(tǒng)并沒有太大的影響，反而增加了程序計算的復(fù)雜程度。而當(dāng)車輛的監(jiān)測范圍超過50萬輛時，計算誤差又成上升趨勢。

4 結(jié)語

該文通過使用遙感技術(shù)設(shè)計與實現(xiàn)車聯(lián)網(wǎng)路況車輛信息遙感控制系統(tǒng)，在參照物聯(lián)網(wǎng)等融合技術(shù)的支撐下，把新一代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、計算機(jī)電信集成技術(shù)充分運用于城市路況交通建設(shè)的交互式控制之中，在技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展中可以把遙感技術(shù)、傳感系統(tǒng)和RFID感應(yīng)器等嵌入及裝備到各種相關(guān)的車輛移動終端中，通過整合和互聯(lián)，實現(xiàn)城市交通實時監(jiān)測和控制。本文主要思想是利用較少的觀測點代替實際過程中采用大量的地感應(yīng)線圈，節(jié)省成本，并方便設(shè)備的維護(hù)，也將成為未來車聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展方向之一。

在一定條件下，該文得出在觀測點選擇4個，車輛范圍為50萬輛時，數(shù)據(jù)誤差最小，得到的結(jié)果最佳。但實際過程中由于環(huán)境以及設(shè)備本身存在的缺陷，會產(chǎn)生新的偏差因子，這就需要在根據(jù)實際情況利用實驗得出更加可靠的數(shù)據(jù)，做進(jìn)一步修正。同時目前如何選擇觀測點，以及觀測點的位置來進(jìn)行觀測還沒有得到很好的解決。這將作為我在今后研究車聯(lián)網(wǎng)建設(shè)過程中的目標(biāo)，并找出更好偏差向量因子，完善該系統(tǒng)的設(shè)計。

參考文獻(xiàn)

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[2] LI Ming-hua，LI Chuan-zhong. An Economical and Practical Technology of Monitoring and Tracking Goods Based on GPS/GSM[J].Manufacture Information Engineering of China，2009（21）：44-47.

[3] Xing-zhi LIN. Analysis on Security Strategy of Double-factor Authentication in Unified Logistics Information System [C]//2010 National Teaching Seminar on Cryptography and Information Security.USA：Scientific Research Publishing.2010：421-425.

[4] ZHU Wen-he. Realization of Whole-process Intelligent SupplyChain Distribution ServicesBased on the Internet of Things[J].Logistics Tech nology，2010（13）：172-173.

[5] Y Gao and C A K lu ever. Low-th rust in terp lanetary orb it transfers using hybrid trajectory opt im izat ion m ethod w ith mu lt iple shooting[J].AIAA /AASastrodyn am ics Sp ecia list C onference and Exh ibit，August 2004，Provid ence，Rhode Island， 2004.

[6] 鄭大鐘.線性系統(tǒng)理論[M].北京：清華大學(xué)出版社，2002.

[7] 王朝珠，秦化淑.最優(yōu)控制理論[M].北京：科學(xué)出版社，2005.endprint

2.1 數(shù)學(xué)建模

對于1.2提出的問題（1）中，我們假定正確無偏差值為，GPS取點對于車輛位置定位的偏差[5]，可以得出：

（1）

由（1）式得出：

（2）

其中，即存在一組向量，使得式（2）條件成立。在實際工程項目中，我們認(rèn)為當(dāng)式（2）兩邊范圍偏差小于時，解有效，根據(jù)李亞譜諾夫下穩(wěn)定性原理，可以得到：

（3）

式（2）、（3）中，為向量系數(shù)，為向量系數(shù)，為第一個有效值，為有效偏差區(qū)間[6]。

對于1.2提出的問題（2）中，可以利用差分算法使得環(huán)境對車輛位置的遙感信息影響范圍偏差小于，可以得出：

（4）

式中

（5）

即

（6）

其中，和為輸入輸出量，為噪聲項，表示延遲算子。

通過差分方程，可以利用多個環(huán)境因子抵消相互間的誤差，降低環(huán)境在實際運行過程中的影響。

對于1.2提出的問題（3）（4）中，是一個恒定的線性方程：

（7）

其中，和為線性方程系數(shù)。也就是說對于數(shù)據(jù)丟失和時域偏差的概率，在同等環(huán)境下，是一個恒定值。為了對其采取定量的分析，將上述的原理映射于BOC線性算法模型之中，如圖3所示。

其中，M為歸一化的編碼器輸出碼速率集，m（n）為編碼完第n個環(huán)境下輸出模式，i與歸一化的采集數(shù)據(jù)速率對應(yīng)，同時隨著下標(biāo)的增大而減小，為第n種環(huán)境下時緩存的占有量為緩存的極限穩(wěn)定值。

2.2 優(yōu)化模型

該文考慮到求解過程中各個數(shù)學(xué)模型的歸一化求解。這里，我們把以上建立的模型看作一個線性無關(guān)的矩陣方程，每個問題因子均作為這個矩陣中的一個分向量，于是得到一個四維矩陣，見式（8）。

其中分別表示定位偏差，環(huán)境影響，數(shù)據(jù)丟失，時域偏差四個方向的向量因子。

（8）

根據(jù)凱萊-哈密爾頓定量，系統(tǒng)矩陣有且僅有一個特征方根，即式（8）為車聯(lián)網(wǎng)控制系統(tǒng)下上述四個問題的唯一方程，即本征方程?？紤]到不同觀測點對于式（2）有不同的測量結(jié)果[6-7]，因此重寫式（2）：

（9）

（10）

其中是四個向量因子用的極大值。

3 實驗仿真

參考研發(fā)EKI-6311GN遙感器的修正系數(shù)，我們將其以5%的數(shù)據(jù)波動在程序中以隨機(jī)值出現(xiàn)，并分別采用空中3、4、5、6個觀測點，1萬，10萬，50萬，100萬輛車為管理對象，進(jìn)行系統(tǒng)數(shù)據(jù)仿真（圖4）。

圖4為仿真程序流程，首先初始化程序，模擬定義車輛類型，觀測點的個數(shù)和誤差系數(shù)，得到的5%的數(shù)據(jù)波動的隨機(jī)數(shù)據(jù)作為觀測點觀測到的路況車輛數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)發(fā)到計算通信服務(wù)器中，加上環(huán)境因子和時域誤差因子，最終得到的車輛結(jié)果為實現(xiàn)最終結(jié)構(gòu)。

以上實驗在電腦配置如表1下進(jìn)行。

表2為仿真數(shù)據(jù)，其中溫度的單位為“℃”，觀測點的單位為“個”，車輛的單位為“萬輛車”，實驗結(jié)果為某條路的車輛流量：

從以上實驗數(shù)據(jù)可以看出，在27 ℃溫度下，觀測點選擇在4個或者以上，車輛范圍為50萬輛為最佳。

當(dāng)觀測點超過4個，對系統(tǒng)并沒有太大的影響，反而增加了程序計算的復(fù)雜程度。而當(dāng)車輛的監(jiān)測范圍超過50萬輛時，計算誤差又成上升趨勢。

4 結(jié)語

該文通過使用遙感技術(shù)設(shè)計與實現(xiàn)車聯(lián)網(wǎng)路況車輛信息遙感控制系統(tǒng)，在參照物聯(lián)網(wǎng)等融合技術(shù)的支撐下，把新一代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、計算機(jī)電信集成技術(shù)充分運用于城市路況交通建設(shè)的交互式控制之中，在技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展中可以把遙感技術(shù)、傳感系統(tǒng)和RFID感應(yīng)器等嵌入及裝備到各種相關(guān)的車輛移動終端中，通過整合和互聯(lián)，實現(xiàn)城市交通實時監(jiān)測和控制。本文主要思想是利用較少的觀測點代替實際過程中采用大量的地感應(yīng)線圈，節(jié)省成本，并方便設(shè)備的維護(hù)，也將成為未來車聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展方向之一。

在一定條件下，該文得出在觀測點選擇4個，車輛范圍為50萬輛時，數(shù)據(jù)誤差最小，得到的結(jié)果最佳。但實際過程中由于環(huán)境以及設(shè)備本身存在的缺陷，會產(chǎn)生新的偏差因子，這就需要在根據(jù)實際情況利用實驗得出更加可靠的數(shù)據(jù)，做進(jìn)一步修正。同時目前如何選擇觀測點，以及觀測點的位置來進(jìn)行觀測還沒有得到很好的解決。這將作為我在今后研究車聯(lián)網(wǎng)建設(shè)過程中的目標(biāo)，并找出更好偏差向量因子，完善該系統(tǒng)的設(shè)計。

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