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車載網(wǎng)的新型定位算法

作者: 時間:2011-10-27 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

自從人們把解決交通擁塞和交通事故的目標轉(zhuǎn)向車載自組織網(wǎng)以來,已成為國內(nèi)外研究的熱點課題。對高速運動的車載來說,是否具有精確實時的定位能力,成為解決一切問題的基礎(chǔ)。Hohman等人利用GPS接收機設(shè)計了一個只有2 cm定位誤差的導航系統(tǒng)[1],但他們并沒有考慮在一些不能使用GPS的區(qū)域,如隧道。張傳斌等人則把UKF濾波方法應用到車載導航中[2],但UKF濾波方法計算量大,難以滿足高速公路上實時性要求很高的車載定位跟蹤系統(tǒng)。針對以上問題,本文提出了一種計算量小且實時性較高的定位跟蹤算法。

1 單基站車載定位跟蹤數(shù)學模型

1.1單基站方位時差聯(lián)合(BTO)定位

在單基站車載定位跟蹤系統(tǒng)中,發(fā)射基站用T表示,接收基站用R表示,只要接收站能收到信息就可以完成對車載的定位和跟蹤。如圖1所示,發(fā)射站T和接收站R是固定設(shè)備,它們裝載在路邊設(shè)施(RSU)上并且假設(shè)車載相對于路面是零高度行駛。RL是基線,測量其與車載回波方位的夾角?茲R,發(fā)射站T發(fā)射的信號經(jīng)過車載最后到達接收站同發(fā)射站T發(fā)射的信號直接到達接收站的時間差為?駐Tn,多普勒頻移為fd[3]。

基線RL可通過測量工具獲得其精確值,接收基站上的傳感器只需測得車載回波方位角?茲R和發(fā)射基站直接到達基站的時間差?駐Tn就能對車載進行定位跟蹤。

發(fā)射基站與接收基站的距離RL、車載與發(fā)射基站的距離RT和車載與接收基站RR的關(guān)系為:


3 仿真


為了考察SUKF算法的濾波性能,本次仿真對SUKF、EKF、UKF算法進行仿真比較。由于SUKF算法主要是簡化UKF算法,因此本次仿真除了對仿真精度進行比較分析外,還將對各種算法的改進率等進行統(tǒng)合比較分析。

(1) 仿真模型設(shè)置

根據(jù)車載網(wǎng)的要求,沿道路每隔2 000 m設(shè)立一個基站,負責收發(fā)車載信號。在車載無線局域網(wǎng)內(nèi),若一個基站為發(fā)射基站,則與該基站和車載都比較接近的基站為接收基站,車載在行駛時發(fā)射基站與接收基站是不斷交替變化的。設(shè)初始發(fā)射基站位置為(2 000 m,0);初始接收站位置為(0,0);車載初始位置為(0,2 000 m);車載行駛速度vx=35 m/s,vy=0 m/s;采樣時間間隔T=1 s;系統(tǒng)測量噪聲向量為[wt=0.4 ?滋s,w?茲=0.002 rad];車載估計的初始值X0=[100,35,2 050,0]T;協(xié)方差初始值P0=diag([22 500,100, 2 500,25]);進行勻速1 000次蒙特卡羅仿真。

(2) 仿真結(jié)果分析

從圖2可以看出,三種濾波算法估計車載位置,EKF算法的偏差最大,UKF算法和SUKF算法的偏差明顯要小。從圖3可以明顯看出EKF算法的均方差要大大高于UKF算法和SUKF算法,UKF算法與SUKF算法的均方差幾乎相等,狀態(tài)穩(wěn)定后SUKF算法要比UKF算法的精度略高些。由于三種算法的自適應調(diào)節(jié)參數(shù)的作用,它們的MSE曲線都在第15個采樣點附近出現(xiàn)了階躍拐點,可以認定這個過程為過渡時期,越過過渡時期后,EKF算法的MSE曲線逐漸進入收斂階段,而UKF和SUKF算法則以比較快的速度進入收斂階段,并且在均方差穩(wěn)定后兩者的均方差要遠小于EKF算法的均方差。

圖4為x方向上的定位誤差比較圖,本仿真假設(shè)車載沿x方向行駛。從該圖可以看出,使用UKF算法定位,在穩(wěn)定后能將x方向上的定位誤差控制在7.5 m內(nèi),而使用SUKF算法定位,在穩(wěn)定后能將x方向上的定位誤差控制在6 m內(nèi)。實際生活中,這種定位精度能有效避免連續(xù)追尾等交通事故。

表1是對三種方法的平均位置MSE和x方向MSE統(tǒng)計的比較,UKF相對EKF分別提高了44.01%和47.44%,SUKF相對EKF分別提高了55.82%和67.35%。表2分別給出了EKF、UKF和SUKF在Matlab上仿真單次運算時間,可以看出,SUKF運算時間比UKF減少了近1/3。所以在車載網(wǎng)的單站定位系統(tǒng)中,使用SUKF能更好地滿足系統(tǒng)對精度和實時性的要求。

由仿真實驗數(shù)據(jù)可知:UKF算法與經(jīng)典的EKF相比,精度提高了1/2;SUKF算法與UKF算法相比,前者在保證了定位精度的同時,還減少了運算量,使仿真時間減少了1/3,具有實際應用價值。



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