基于无线传感器网络的车辆定位技术研究

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智能交通的发展,给人们的出行带来了很大便利。车辆定位技术作为智能交通的关键技术之一,也越来越得到研究人员的重视。近年来无线传感器网络(WirelessSensorNetworks,WSN)技术在智能交通领域的应用得到了迅速发展。与传统定位技术相比,基于无线传感器网络的定位方法具有低成本、低功耗以及适应力较强等优点。  本课题研究的重点是基于无线传感器网络的车辆节点定位算法。应用于静态节点定位的MDS-MAP定位算法,当无线传感器网络的拓扑结构不规则时,最终定位误差将非常大。将其应用于静态车辆定位不可避免的会遇到网络拓扑结构不规则的问题,因此需要对传统的MDS-MAP算法进行改进,使其适用于实际情况。蒙特卡罗算法是应用于移动节点的定位算法,相较于三边测量法定位,其灵活性高,适应性强。但将其用于动态的车辆定位还需对节点的方向以及速度等特性进行分析研究。  针对上述问题,提出了解决方法:一、改进MDS-MAP算法。先对一个1跳范围的邻居节点子网进行定位,得到其相对坐标,再结合极大似然距离估计,计算出其余节点的相对坐标,最后再利用锚节点得到所有节点的绝对坐标。二、提出基于权值分配的蒙特卡罗算法。运用车辆的行驶方向信息给蒙特卡罗方法中的预测点分配权值,从而提高定位的精度。运用Matlab进行仿真,结果表明,改进的MDS-MAP算法和基于权值分配的蒙特卡罗定位算法可以提高定位的精度。
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