【摘 要】
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随着信息技术的进步,车联网的发展日新月异,在给人们的出行带来了极大方便的同时,促进了交通行业的发展。在车联网的各种技术应用中,车辆的精确实时定位能够为相关的行车服务提供车辆的坐标信息,是实现车辆辅助驾驶和安全应用的前提,是学界与工业界都极为关注的关键技术。目前行驶车辆的精确定位包含多种定位方法,其中应用广泛的定位方法是以全球定位系统(Global Positioning System,GPS)为代
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随着信息技术的进步,车联网的发展日新月异,在给人们的出行带来了极大方便的同时,促进了交通行业的发展。在车联网的各种技术应用中,车辆的精确实时定位能够为相关的行车服务提供车辆的坐标信息,是实现车辆辅助驾驶和安全应用的前提,是学界与工业界都极为关注的关键技术。目前行驶车辆的精确定位包含多种定位方法,其中应用广泛的定位方法是以全球定位系统(Global Positioning System,GPS)为代表的全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS),但该方案无法有效克服车辆移动性以及障碍物对信号的遮挡造成的影响,从而导致定位精度变差。为了解决相应定位精度不足的问题,本学位工作主要针对基于多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)技术的车联网精确定位和路边单元部署算法进行研究。特别是基于到达角度(Direction of Arrival,DOA)与到达时间(Time of Arrival,TOA)定位参数联合估计的定位方法在本文中被着重研究,首先建立DOA/TOA联合估计的接收信号模型,再给出该定位算法对车辆的定位参数的估计过程和效果,然后在引入无迹卡尔曼滤波器(Unscented Kalman Filter,UKF)来优化车辆的定位精度。为应对道路系统中定位信号的覆盖优化问题,一种实现路边单元(Roadside Unit,RSU)在满足车辆精确定位条件下的优化部署算法被提了出来,该RSU部署方法以本文提出的车辆定位方案为基础,实现对道路的非全覆盖,在整个道路中采用混合定位的方式满足行车需求,再利用几何精度因子(Geometric Dilution of Precision,GDOP)建立道路的对象函数,并采用启发式算法来搜索RSU部署问题的最优/渐近最优解。通过软件对基于DOA/TOA联合估计的定位和RSU部署算法分别进行了仿真。结果表明,该定位算法能使DOA/TOA的估计准确性和可靠性有大幅提高,从而提高了行驶车辆的定位精度,并能够有效解决RSU的道路非全覆盖最优部署问题。本论文章节编排如下:第一章介绍了课题的研究背景与意义,以及车联网技术的发展现状。第二章讨论了车联网关键定位技术发展方向与RSU部署。第三章提出了基于RSU的DOA/TOA联合估计定位算法,以及给出仿真结果。第四章给出了 RSU的优化部署算法,并分析了仿真结果。第五章进行了总结,对下一步的研究工作进行展望。
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