论文研究VANETs中的车辆移动规律性及轨迹预测研究.pdf

车辆的移动是受人意识控制的，有规律的移动，通过对车辆已知轨迹数据的分析，建立历史轨迹模型，可以实现对其未来轨迹的预测。采集了大量真实的车辆轨迹数据，通过计算信息熵分析车辆运动的规律性，为预测车辆轨迹提供依据。根据车载自组织网络的特殊应用场景以及车辆移动的规律性，利用车辆轨迹的历史数据构建状态转移矩阵，提出了基于马尔科夫链的车辆轨迹预测方法，仿真结果表明，该方法可以实现对车辆轨迹的有效预测。对影响预测精度的一些因素进行了对比分析。