基于RFID的车联网在ITS上应用的基础问题研究

随着RFID技术不断深入应用到智能交通领域，车联网将逐步成形。借助车联网ITS能提供更健全高效的服务。车联网应用于ITS环境下，数据处理面临着：多层次多维度数据如何有效组织管理问题；各层次数据、信息更新策略如何适应各类ITS服务；分布式车联网轨迹恢复问题等。这些问题是在原有分布式系统理论基础上需要综合考虑RFID数据特征、ITS应用需求，进行新模型、算法研究。本课题在分析上述特点基础上，通过对适应城市交通动态信息的数据综合处理模型和方法研究，首先提出适应车联网应用于ITS环境下的信息传递框架，然后引入本体技术来进行信息传递框架的形式化描述，来规范表达各节点之间数据传递的相互关系。而后通过高效索引机制、缓存模型、数据动态清理等综合技术来提升对于ITS信息支撑的服务质量，同时在时空网格移动对象数据库模型基础上实现分布式路径恢复算法。最后，在面向RFID的ITS仿真平台上实现本原型系统。

本课题针对基于RFID技术的车联网系统应用于ITS环境下，数据处理面临的多层次多维度数据难以有效组织管理问题；各层次数据、信息更新策略如何适应各类ITS服务；分布式车联网轨迹恢复问题等，拟研究适应城市交通动态信息的数据综合处理模型和方法，主要目标是使得该模型既能满足数据有效传递、存储的基本要求，同时也满足系统信息传递发展过程中不断扩展的需求，以及在大规模分布式车联网环境下能够高效动态地建立数据库体系。课题研究的主要进展包括：1）在车联网整体体系框架研究方面，提出了对应的本体模型和合理的架构。2）在路径分析、路径追踪方面，以状态转移、噪声干扰的信号处理思想来定义模型，基于对样本学习得到的参数进行追踪，并将模型及期望解决的问题映射到HMM上，以EM算法进行学习，以改进viterbi算法进行追踪，达到了很好的实际效果。3）基于FRID检测方面，研究了现有基于电感激励的道路交通流的检测，根据RFID工作特征研究其对检测带来的影响，并提供新的测度。另外，采用低频唤醒的方式避免了邻道干扰的产生。4）针对车联网应用中遇到的无线网络能耗方面，采用活动预测和能耗均衡的策略设计了优化的路由选择算法，有效地提升了网络的生命周期以及控制了能耗的均衡。5）实验平台方面，在面向RFID、传感网络环境下的ITS实现了仿真平台的原型系统。