車載自組網(wǎng)中車輛位置預(yù)測算法研究.pdf

1、車載自組網(wǎng)中包含了很多與安全相關(guān)的應(yīng)用服務(wù)，例如事故預(yù)警、碰撞避免和無人駕駛等，這些應(yīng)用都需要精確的車輛定位信息。但是，在真實(shí)的城市道路場景下車輛行駛時(shí)，經(jīng)常會被高大建筑物遮擋或因外界強(qiáng)信號干擾而造成短暫丟失車輛GPS定位的情況，使得期間無法實(shí)時(shí)和有效的提供連續(xù)的車輛定位。車輛位置預(yù)測技術(shù)為解決車載自組網(wǎng)中車輛位置的持續(xù)定位問題提供了一種新思路。
　　本文研究車載自組網(wǎng)中，車載GPS中斷時(shí)，通過位置預(yù)測技術(shù)來獲取正確的行駛車輛位置

2、的問題。主要工作包括：
　　針對車載自組網(wǎng)的特點(diǎn)，闡述了車輛位置預(yù)測技術(shù)的意義。通過研究車輛位置預(yù)測的現(xiàn)狀，分析了現(xiàn)有車輛位置預(yù)測技術(shù)的原理和特點(diǎn)。從算法精確性和實(shí)用性的角度出發(fā)，分析認(rèn)為現(xiàn)有的IMM-EKF算法無法適用于城市道路場景。
　　提出一種基于窗口的偏最小二乘回歸的位置預(yù)測算法(W-PLSR)。該算法利用車輛大量的歷史GPS數(shù)據(jù)和傳感器數(shù)據(jù)來提供可靠的車輛位置預(yù)測。通過實(shí)驗(yàn)證明，無論是在GPS有效或者中斷的真實(shí)城市

3、道路場景中，W-PLSR算法比現(xiàn)有的IMM-EKF算法精度提高了50％以上。
　　提出一種基于地圖匹配的位置預(yù)測優(yōu)化算法(OPP-M)。通過分析 W-PLSR算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，發(fā)現(xiàn)隨著時(shí)間的推移，W-PLSR預(yù)測的車輛位置逐漸偏離了行駛道路。因此，OPP-M算法結(jié)合了地圖匹配技術(shù)，把車輛位置匹配到道路上，從而糾正車輛位置預(yù)測的錯誤。實(shí)驗(yàn)證明，OPP-M算法與W-PLSR算法的精度相比較，OPP-M算法在緯度上提高了62%，在經(jīng)度上提