基于车路协同的地下停车场车辆定位算法发散性研究

肖广兵; 王蓝仪; 孙宁; 季淦; 张涌

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基于车路协同的地下停车场车辆定位算法发散性研究

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针对GPS信号弱或不可用场景下(如隧道、地下停车场等)智能车辆的高精度定位服务问题,分析了一类基于车载网络通信(VANET)的无线定位算法,通过车辆—智能路基之间的信息交互,以解决现有车辆定位过程中有效精度低、抗干扰能力差等问题.但考虑到车辆移动造成的网络拓扑结构动态变化,车辆与智能路基之间的非对称通信时延往往被忽略,导致协同定位模型过于简化,造成车辆定位精度的损失.通过刻画车辆—智能路基之间的非对称通信模型,从数学角度分析验证了现有车辆协同定位算法的发散性.仿真结果表明,在不考虑非对称通信延迟的条件下,对车辆的定位误差会逐级收敛;但在考虑非对称延迟的条件下,则呈现指数级振荡发散.

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来源
《计算机应用研究》 |2021年第2期|530-533|共4页
作者
肖广兵; 王蓝仪; 孙宁; 季淦; 张涌;
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作者单位

南京林业大学汽车与交通工程学院南京210037;

南京林业大学汽车与交通工程学院南京210037;

南京林业大学汽车与交通工程学院南京210037;

南京林业大学汽车与交通工程学院南京210037;

南京林业大学汽车与交通工程学院南京210037;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
车路协同; 高精度定位; 车载自组织网络; 非对称通信时延;

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