汽車圖像傳感通信智能系統的研究

汽車圖像傳感通信智能系統的研究

介紹了一種應用光譜分析的車用通信系統。提出了將2-PSK作為汽車一組LED光源的空間調整模型。假設攝像機是全局采樣器，并且在相同的采樣時間捕獲LED的狀態（ON/OFF）。在車輛行駛的復雜環境中，提出將神經網絡系統應用在接收器中，以保障車載相機能對光信號進行有效的解調。提出二階神經網絡系統，以方便從光信號中解調出數據信息。神經網絡解調器各階段的作用如下。

階段1：使用神經網絡的LED檢測和跟蹤。由于汽車在采樣間隔的短時間內有相當大的移動距離（即超過1/3m），因此LED的實時精確檢測和跟蹤是必要的。神經網絡通過捕獲圖像上的LED先前位置估計LED的當前位置。在調試神經網絡之后，通過對每個圖像的處理進行驗證。

階段2：使用神經網絡的S2-PSK解碼。在階段1中，對LED的快速檢測有助于在階段2中迅速確定LED的狀態（ON/OFF）。

值得注意的是，為了克服車輛行駛過程中受到的干擾，如噪聲和車輛之間的相互影響，可以將模糊控制和神經網絡引入智能系統的研發。智能交通系統的對汽車工業領域和安全駕駛領域的研究具有重大吸引力。無人駕駛汽車是智能交通系統的一個具體示例，綜合了輔助駕駛、主動避讓和導航的功能。然而，當前的自動駕駛僅是基于傳感器的自動駕駛，并沒有引入控制方法。本研究所采用的方法是將一對LED燈和攝像機安置于車上，該設計方法在車輛通信領域引起了廣泛關注。神經網絡的引入，為通信系統和跟蹤系統的改進提供了新的思路。

T.Nguyeno et al.2016 IEEE A.Study on Vehicular Image Sensor Communication Intelligent System,2016.

編譯：馬玲玲