【摘 要】
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车速是汽车行驶过程中的一个重要参数，它不仅代表着汽车实际道路行驶过程中的动力性，还与汽车的排放性密切相关。GPS全球定位系统作为一种新型的测速手段，具有全天候、全球性、
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车速是汽车行驶过程中的一个重要参数，它不仅代表着汽车实际道路行驶过程中的动力性，还与汽车的排放性密切相关。GPS全球定位系统作为一种新型的测速手段，具有全天候、全球性、连续测速等优点，但影响GPS测速精度的误差源较多，测量数据中经常会出现一些异常值。如未经处理直接使用测量数据，误差会进入公式或者模型，进而传递、放大和积累，可能会对相关的研究产生一定的影响。 本文依托广州市环境监测中心站和广东工业大学的合作项目，项目中采集的数据验证了异常值的存在。为改善测量结果，作者对测量误差起因和相关处理进行深入的研究，并提出改进的自适应“当前”统计模型。将该模型应用于实际道路车辆跟踪，对GPS测速数据进行后处理，同时将处理结果与通过CAN总线获取的车速传感器信号进行对比，结果表明该方法能够有效减少随机误差，使得修正后的数据更加切合实际。 本文首先介绍了国内外一些学者和机构对GPS测速的相关研究，然后概述影响GPS测量精度的误差源，以及减少GPS测量误差的几种常用的处理方法，并对数据后处理方法做进一步解释。根据误差分析及其处理相关知识，本文在“当前”统计模型的基础之上根据新息向量实时对机动频率做两次调整。该算法使得模型更加适应于跟踪快速机动目标，提高跟踪精度。最后，通过采用混合动力公交车在实际道路上行驶的瞬态排放量和车速信息建立以速度和加速度为自变量的二元微观排放预测模型，并将实际测量值和模型预测值进行比较分析，验证模型的有效性。在确定模型有效性的基础之上，通过模型预测重型混合动力公交车在城市公交工况下的排放量，并对预测结果进行了相关分析和研究，为利用GPS车速信息进行相关后续研究提供参考。
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