协作车辆网络中基于分布式位置估计的定位精度提升
分布式、并行与集群计算
2016-11-15 v3 数据结构与算法
摘要
协作车辆安全（CVS）应用（如碰撞预警、转弯辅助、速度建议等）的开发在过去几年中受到了广泛关注。精确的车辆定位是实现这些应用的关键。在本研究中，受全球定位系统（GPS）设备的普及以及车辆网络中无线通信技术日益成熟的启发，我们提出了一种分布式位置估计算法，通过协作式车辆间距离测量来提升定位精度。具体而言，我们基于原始GPS伪距测量值计算车辆间距离，而非依赖传统的基于无线电的测距技术（后者通常要么硬件成本高，要么定位精度不足）。此外，我们仅基于不精确的GPS定位值来改进车辆位置的估计，而不使用任何已知精确位置的锚点。该算法是分布式的，增强了其在高度动态车辆网络中的实用性。我们开发了一个仿真模型来评估所提算法的性能，结果表明该算法能显著提升定位精度。
引用
@article{arxiv.1207.2847,
title = {Positioning Accuracy Improvement via Distributed Location Estimate in Cooperative Vehicular Networks},
author = {Kai Liu and Hock Beng Lim},
journal= {arXiv preprint arXiv:1207.2847},
year = {2016}
}
备注
To appear in Proc. of the 15th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (IEEE ITSC'12)