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车辆簇协作定位关键技术研究

车辆簇协作定位关键技术研究

作者：徐雅琴西安电子科技大学

学位级别：硕士

第五代移动通信技术(5th-Generation Mobile Communication Technology,5G)的商业落地,使得无线定位系统的应用场景愈加广泛,因此,各领域对无线定位系统的需求显著增加。而定位场景日趋复杂,如何在各种复杂场景中实现符合要求的定位是... 详细信息

第五代移动通信技术(5th-Generation Mobile Communication Technology,5G)的商业落地,使得无线定位系统的应用场景愈加广泛,因此,各领域对无线定位系统的需求显著增加。而定位场景日趋复杂,如何在各种复杂场景中实现符合要求的定位是目前众多领域中亟需解决的一个关键问题。现代定位服务正在朝着全覆盖、全时段、高实时性、高精度和强鲁棒性的方向快速发展。目前我国的北斗卫星导航系统(Bei Dou Navigation Satellite System,BDS)、美国的全球定位系统(Global Positioning System,GPS)等己经解决室外场景的大部分定位与导航难题,但卫星信号在城市峡谷等复杂环境下信号传输衰减较快、甚至被完全遮挡,从而难以提供高性能、可持续的定位服务。为了弥补卫星定位技术在复杂场景下定位精度的不足,本文研究了两种方案,分别为单基站定位场景和协作定位场景提供服务。本文的具体研究内容与工作成果如下:(1)本文研究了基于双边双向飞行时间测距的无线测距原理,了解了多信号分类算法的无线测角原理,比较了到达时间、到达时间差、接收信号强度以及到达角等无线定位信息观测方法的优劣,为后文研究单基站定位与协作定位关键技术奠定基础。(2)针对复杂场景下多径效应严重引起的定位精度降低,本文研究了一种单基站定位算法,用于提高该场景下的定位精度。具体而言,本算法利用基于正交频分复用多子载波携带定位信息同时进行测距,利用基于时分复用的均匀圆形天线阵列进行阵列方向矢量测算。该算法不仅节省了频谱资源,对通信容量影响极小,还降低了功耗。仿真实验表明了该算法的有效性与准确性。(3)针对车辆簇协作定位中锚节点定位精度低的不足,本文研究了一种动态协作定位算法。先使用多维标度分析匹配算法对锚节点车辆的BDS/GPS位置进行修正,再使用最小二乘算法对目标车辆进行位置解算估计。通过实际测试表明,该算法很大程度上降低了由于锚节点车辆定位不准确造成的最终定位误差,定位精度相比于未进行锚节点车辆修正的定位算法提高了25%,测试结果验证了所研究方法的有效性和实用性。本文在研究了目前车辆定位的最新进展后,针对测距精度低和锚节点定位误差大两个问题,分别研究了一种单基站定位算法和一种车辆簇协作定位算法,并分别通过仿真实验和实际测试验证了算法的准确性和有效性。

关键词：无线定位单基站定位正交频分复用协作定位

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车载自组网协作定位算法研究

计算机研究与发展 2013年第6期50卷 1210-1216页

作者：彭鑫李仁发王东李哲涛湖南理工学院信息与通信工程学院复杂系统优化与控制湖南省高校重点实验室湖南岳阳414000 湖南大学嵌入式与网络计算湖南省重点实验室长沙410082 湘潭大学信息工程学院湖南湘潭411105

将半定规划应用于车载自组网协作定位问题中,提出一种对车间距离信息进行半定规划松弛的协作定位算法.该算法首先向邻居广播速度信息,并且测得与周围车辆的距离和角度,以此为基础推导出在较小时间段内车间距离矩阵所满足的半定松弛条件... 详细信息

将半定规划应用于车载自组网协作定位问题中,提出一种对车间距离信息进行半定规划松弛的协作定位算法.该算法首先向邻居广播速度信息,并且测得与周围车辆的距离和角度,以此为基础推导出在较小时间段内车间距离矩阵所满足的半定松弛条件;然后通过半定规划方法得到车辆的位置分布;最后,通过梯度优化方法进一步改善定位精度.仿真分析表明,与其他车载自组网定位方法相比,该算法可有效提高定位性能,而且保证了车辆定位服务的实时性要求,在有测距误差的环境下也可表现出较好的定位精度.

关键词：智能交通系统车载自组网协作定位 GPS 半定规划

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粒子群优化的多机器人协作定位方法

中南大学学报（自然科学版） 2011年第3期42卷 682-687页

作者：刘利枚蔡自兴中南大学信息科学与工程学院湖南长沙410083 湖南商学院计算机与电子工程学院湖南长沙410205

针对异质多机器人具有不同的感知能力和处理能力的特点,提出一种基于粒子群优化的多机器人协作相对定位方法。该方法将常规粒子滤波方法与粒子群优化算法有机结合,通过粒子群优化方法对预估粒子进行更新,同时利用多机器人之间的相对观... 详细信息

针对异质多机器人具有不同的感知能力和处理能力的特点,提出一种基于粒子群优化的多机器人协作相对定位方法。该方法将常规粒子滤波方法与粒子群优化算法有机结合,通过粒子群优化方法对预估粒子进行更新,同时利用多机器人之间的相对观测信息,调整粒子的提议分布和粒子权重,增强多机器人位置预测的有效性,提高多机器人定位的精度。实时数据实验结果表明:该方法正确、可行。

关键词：粒子群优化粒子滤波多机器人协作定位

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基于梯度搜索的移动协作定位算法

计算机学报 2014年第2期37卷 480-488页

作者：彭鑫李仁发王东魏叶华李哲涛湖南理工学院信息与通信工程学院复杂系统优化与控制湖南省高校重点实验室湖南大学嵌入式系统与网络实验室长沙410082 湖南师范大学物理与信息科学学院长沙111081 湘潭大学信息工程学院湖南湘潭411105

针对节点移动对定位实时性能的影响,通过预测节点的移动趋势平衡定位时延,提出一种基于梯度搜索的移动协作定位算法.该算法将移动定位拓展到时间区间上进行.在每个时间区间内,采用一跳距离测量和压缩感知方法构建节点距离数据,并通过预... 详细信息

针对节点移动对定位实时性能的影响,通过预测节点的移动趋势平衡定位时延,提出一种基于梯度搜索的移动协作定位算法.该算法将移动定位拓展到时间区间上进行.在每个时间区间内,采用一跳距离测量和压缩感知方法构建节点距离数据,并通过预测节点移动趋势确定网络中节点间距离矩阵的边界条件;然后通过梯度搜索法求解节点在特定时间区间内的最佳估计,从而求得各节点的相对坐标;如果网络中有足够锚节点,则可将相对坐标转换为绝对位置.仿真结果表明,与其它移动定位算法相比,提出的方案有效提高了定位精度,而且在有测距误差的环境下也表现出较好的定位性能.

关键词：协作定位移动网络压缩感知梯度搜索基于位置的服务物联网

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多径信号辅助的网联车辆无线协作定位

北京邮电大学学报 2021年第2期44卷 116-123页

作者：初星河路兆铭王鲁晗武穆清温向明北京邮电大学信息与通信工程学院北京100876 北京邮电大学先进信息网络北京实验室北京100876

为解决全球定位系统(GPS)和北斗卫星导航系统(BDS)等传统定位方式在信号被遮挡的区域定位范围受限以及精度不足的问题,基于第5代移动通信系统和车联网技术提出了一种多径信号辅助的网联车辆无线协作定位方法.首先将车联网中接收端与发... 详细信息

为解决全球定位系统(GPS)和北斗卫星导航系统(BDS)等传统定位方式在信号被遮挡的区域定位范围受限以及精度不足的问题,基于第5代移动通信系统和车联网技术提出了一种多径信号辅助的网联车辆无线协作定位方法.首先将车联网中接收端与发射端之间多径信号成分携带的定位信息提取成多径定位线段,并基于最小二乘法估计出接收端与发射端之间的相对位置;然后基于置信传播算法,将相对位置信息以及部分覆盖的GPS/BDS信息进行协作融合,得出整个车联网中各个车辆的位置.仿真结果表明,在不同的车辆密度和GPS/BDS可用概率下,新算法能提升网联车辆的定位精度,有效解决车辆GPS/BDS覆盖不充分的问题,为网联车辆提供高精度的定位.

关键词：网联车辆多径信号信号定位置信传播协作定位

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基于网格的无线网络室内协作定位算法

华中科技大学学报（自然科学版） 2015年第5期43卷 114-118页

作者：罗娟贺赞贻张玉玺宋艳超湖南大学信息科学与工程学院湖南长沙410082 白城兵器试验中心吉林白城137001 华中科技大学电子信息与通信学院湖北武汉430074

针对室内定位精度低的问题,通过多种无线网络间的协作定位,提出一种基于网格的无线网络室内协作定位算法.与区域单一定位方式不同,该算法将信号覆盖区域划分为网格的形式,获取多种信号信息,以判断网格的可定位性,并为网格内所有网络分... 详细信息

针对室内定位精度低的问题,通过多种无线网络间的协作定位,提出一种基于网格的无线网络室内协作定位算法.与区域单一定位方式不同,该算法将信号覆盖区域划分为网格的形式,获取多种信号信息,以判断网格的可定位性,并为网格内所有网络分配权值,判定是否可进行多种网络的协作定位,给出最优定位组合方案.只须在离线阶段采集室外网络信号,扩充协作定位指纹库,该算法即可直接扩展到室外定位.仿真结果表明:与单一网络定位算法以及等权分配算法相比,提出的方案不仅有效提高了定位精度,而且提高了网络覆盖区域的可定位率.

关键词：室内定位协作定位异构网络基于位置的服务网格

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RSSI模型参数动态修正的协作定位算法

华中科技大学学报（自然科学版） 2020年第2期48卷 97-102页

作者：任克强潘翠敏江西理工大学信息工程学院江西赣州341000

提出一种结合接收信号强度指示(RSSI)模型参数动态修正和协作定位的RSSI改进算法.首先,利用高斯滤波对RSSI值进行优化,根据锚节点间的距离和RSSI值动态修正RSSI模型参数;然后,利用共线度有效阈值选取适合定位的锚节点组,由加权三边定位... 详细信息

提出一种结合接收信号强度指示(RSSI)模型参数动态修正和协作定位的RSSI改进算法.首先,利用高斯滤波对RSSI值进行优化,根据锚节点间的距离和RSSI值动态修正RSSI模型参数;然后,利用共线度有效阈值选取适合定位的锚节点组,由加权三边定位法得到节点坐标;最后,引入协作定位,利用锚节点置换策略自适应地选取已定位节点进行升级,升级节点作为锚节点参与协作定位.实验结果表明:在相同的环境下,RSSI改进算法较其他算法能有效降低测距误差,提高未知节点的定位精度.

关键词：无线传感器网络节点定位 RSSI算法共线度协作定位

一种基于Mesh网络的混合AOA/RSSI协作定位算法

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电子技术应用 2023年第8期49卷 76-81页

作者：张毅王灏钰重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

传统到达角度(Angle-Of-Arrival,AOA)/接受信号强度指示(Received Signal Strength Indicator,RSSI)混合定位往往需要多个锚节点布设阵列天线以实现高精度定位,为解决在锚节点资源受限下精度较低的问题,提出了一种基于Mesh网络的混合AOA... 详细信息

传统到达角度(Angle-Of-Arrival,AOA)/接受信号强度指示(Received Signal Strength Indicator,RSSI)混合定位往往需要多个锚节点布设阵列天线以实现高精度定位,为解决在锚节点资源受限下精度较低的问题,提出了一种基于Mesh网络的混合AOA/RSSI协作定位方法。仅有中心主锚节点提供AOA角度的情况下,采取最小二乘法对联合真实和虚拟锚节点所对应角度和距离信息进行初步定位;利用未知节点之间的协作通信和测距信息,位置估计问题被转换为无约束非线性优化问题,给予短距离链路更高权重,通过迭代求解最终实现协作定位。仿真结果表明,所提算法在锚节点资源受限情况下有效地提升了定位精度。

关键词：协作定位 AOA RSSI Mesh网络最小二乘法无约束非线性优化

车联网协作下GPS/IMU多源数据融合定位方法研究

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车联网协作下GPS/IMU多源数据融合定位方法研究

作者：王晓琳北京交通大学

学位级别：硕士

自动驾驶车辆的出现进一步提升了对定位精度的要求。全球定位系统(Global Positioning System,GPS)、惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)等传感器以及车联网协作定位方法各有优缺点,在GPS信号中断或者车联网网络中断等场景下... 详细信息

自动驾驶车辆的出现进一步提升了对定位精度的要求。全球定位系统(Global Positioning System,GPS)、惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)等传感器以及车联网协作定位方法各有优缺点,在GPS信号中断或者车联网网络中断等场景下无法实现车辆的高精度定位。本文针对车辆定位系统的精度、鲁棒以及成本等问题,设计了车联网协作下的GPS/IMU多源数据融合定位框架与相关模型,主要工作如下:(1)针对GPS/IMU数据融合定位算法的定位精度和鲁棒性问题,分别采用了扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)和长短期记忆(Long Short Term Memory,LSTM)神经网络对数据融合问题建模,并就两种方法在融合优化过程中的区别进行了理论分析。接着,本文进一步提出了一种基于注意力机制的LSTM(Attention-LSTM)网络的GPS/IMU融合定位算法,通过在LSTM层之上添加注意力层以更加充分有效的利用历史状态信息。最后,利用真实城市峡谷中的实测数据对网络进行了训练,并验证了该训练模型在提高定位精度和鲁棒性方面的有效性,特别是在GPS中断的情况下。(2)针对车联网中待定位车辆传感器失效的情形,探讨了如何利用车联网协作定位方法解决该问题,分别研究了基于多层感知机(Multilayer Perceptron,MLP)网络和图卷积神经网络(Graph Convolutional Network,GCN)在车联网协作定位问题上的应用。接着,本文提出了一种基于GCN的车联网协作定位方法,该方法将待定位车辆通信范围内的车辆和路边基础设施建模成一个无向图,并利用GCN对其进行处理。此方法能够更充分地利用各节点之间的空间相关性,以达到优化待定位车辆位置信息的效果。同时,考虑到车辆在运动过程中,不同时刻之间位置信息存在时间相关性,进一步提出了一种基于GCN-LSTM网络的车联网动态协作定位方法。该方法共同优化了本时刻其他通信节点信息和历史状态信息,进一步提高了每一时刻的位置信息的定位精度。最后,我们通过仿真场景的模拟验证了所提出的方法在定位鲁棒性和精确性方面的优越性。(3)针对车联网协作下的GPS/IMU多源数据融合定位框架,本文进一步提出了基于ALSTM-GCN网络的多源数据融合算法。具体而言,该方法利用Attention-LSTM网络对GPS数据和IMU数据进行第一步融合,利用GCN对车联网中互相通信的节点信息进行第二步融合,最后通过非线性回归层对前两步得到的信息进行最后一步融合。仿真数据验证了所提出的方法在车联网环境下具有高精度和高鲁棒性。

关键词：协作定位 GPS/IMU 多源数据融合深度学习