论文部分内容阅读
目前车辆导航系统的位置计算采用GPS定位系统，然而由于GPS各种未知干扰噪声的影响，GPS定位系统会产生定位数据往往偏离车辆运行路段。为解决这一问题，应用高精度数字道路数据来修正GPS定位误差是可能而有效的，本文提出了基于模糊径向基函数神经网络的新的地图匹配算法，该算法综合了数字道路信息和GPS定位信息，提取两个重要参数作为输入变量，即定位点到候选路段的投影距离及定位轨迹与候选路段的相似性。设计出了四层模糊RBF神经网络及改进的收敛学习规则，实验结果表明所提出的算法能很好匹配车辆行驶路段位置。