基于车辆与车辆的车联网分布式协同感知定位

谯小康,屈小媚

(西南民族大学计算机系统国家民委重点实验室,四川成都 610041)

1 引言

随着城市化进程的不断推进,车辆基数的高速增长导致交通问题日益突出.车辆定位技术作为智能交通系统的核心技术,受到国内外学者的高度重视[1].基于车联网的定位技术主要包括差分定位[2](differential positioning,DP)技术与协同定位[3](cooperative positioning,CP)技术.由于多路径效应[4]的存在,在城市环境下DP技术无法实现定位精度提升,文[5]中的实验结果也验证了这一结论.图1展示了一种GPS(global positioning system)卫星信号受到多路径效应导致反射、阻隔的场景.协同定位是近几年来国内外研究热点[6–8].基于车联网的协同定位是指车辆通过车路协同系统(vehicle to everything,V2X)进行信息交换融合定位,其通信方式主要包括车辆与车辆(vehicle to vehicle,V2V)、车辆与路边节点(vehicle to infrastructure,V2I)以及车辆与行人(vehicle to pedestrian,V2P),融合的信息包括到达角度(angle of arrival,AOA)、到达时间(time of arrival,TOA)、接收信号强度(received signal strength,RSS)、载波频率偏移(carrier frequency offset,CFO),或这些测量的混合[9–11].协同定位并不局限于车辆应用,也已被应用于其他具有或不具有移动性的传感器网络[12–14].

图1 多路径效应场景Fig.1 Multipath effect scenario

为处理GPS多路径问题,基于车联网V2X通信的协同定位可有效增强GPS的定位精度[15–17].文[17]中,待估车辆利用V2X来获取辅助车辆以及路边节点的位置信息,采用3个滤波器结构,选取最优效果作为主滤波器,一定程度上改进了车辆定位精度.然而,该方法路边节点位置信息丢失时定位性能一般,且采用3个滤波器造成计算资源浪费.另一方面,依赖于V2I通信的协同定位需要沿路安装基础设施,其成本过……