RFID环境下基于自适应卡尔曼滤波的高速移动车辆速度预测

作者:冯安琪; 钱丽萍; 黄玉蘋; 吴远

摘要:针对高速移动车辆的速度预测问题,提出了一种射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)环境下的基于自适应卡尔曼滤波的车辆速度预测方法。在RFID系统中,当车辆通过标签时,首先,阅读器需要获取该标签上最后一辆车的状态信息(即当前速度和时间戳),同时将自己的状态信息发送到该标签;然后,根据所获得的状态信息来构造状态空间模型;最后,通过带有变遗忘因子的自适应卡尔曼滤波算法来预测和调整车速。自适应卡尔曼滤波算法是利用期望输出值与实际输出值之间的误差来实现自适应遗忘因子的自适应更新,从而实现预测模型的在线更新。数值结果进一步表明,与最小二乘法和传统的卡尔曼滤波算法相比,该算法分别提高了87.5%和50%的速度预测精度,从而证明该算法可以为实际应用提供更好的实时性。

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关键词:
  • 速度预测
  • 射频识别
  • 数据采集
  • 自适应
  • 卡尔曼滤波

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

期刊名称:计算机科学

期刊级别:北大期刊

期刊人气:20241

杂志介绍:
主管单位:国家科学技术部
主办单位:国家科技部西南信息中心
出版地方:重庆
快捷分类:计算机
国际刊号:1002-137X
国内刊号:50-1075/TP
邮发代号:78-68
创刊时间:1974
发行周期:月刊
期刊开本:A4
下单时间:1-3个月
复合影响因子:0.94
综合影响因子:1.6