不依赖于精确初始坐标的车联网相对定位坐标估计算法

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1、第４０卷第７期计算机学报Ｖｏｌ．４０Ｎｏ．７２０１７年７月ＣＨＩＮＥＳＥＪＯＵＲＮＡＬＯＦＣＯＭＰＵＴＥＲＳＪｕｌｙ２０１７不依赖于精确初始坐标的车联网相对定位坐标估计算法徐丽媛１）１），２）１）１）何杰王然王沁１）（北京科技大学计算机与通信工程学院北京１０００８３）２）（北京科技大学融合网络与泛在业务工程技术研究中心北京１０００８３）摘要在车联网定位中，ＧＰＳ（ＧｌｏｂａｌＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇＳｙｓｔｅｍ）信号长时间较差甚至中断会导致ＧＰＳ定位结果不可靠甚至不可用，无法为相对定位算法提供可靠的精确初始坐标．针对这一问题，该文对车辆相对位置坐标估计方法展开研究，结合ＴＯＡ（Ｔｉｍｅｏｆ

2、Ａｒｒｉｖａｌ）测距技术，将相对位置坐标估计问题转化为非线性规划问题．为减小非线性规划问题中初始坐标对算法结果的影响，将外部罚函数法与Ｐｏｗｅｌｌ算法结合，利用外部罚函数法“能够从非可行解出发逐步逼近可行域”的特点优化最优化方法，解决算法对初始坐标的敏感特性；利用Ｐｏｗｅｌｌ算法能够“逼近局部最优解”的特点作为最优化求解方法《，用于求解目标函数最优解．提出一种不依赖于精确初始坐标的相对定位（ＥｘａｃｔＩｎｉｔｉａｌＣｏｏｒｄｉｎａｔｅＦｒｅｅＲｅｌａｔｉｖｅＬｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ，ＥＩＣＦＲＬ）算法，实现车联网高精度相对定位．在算法验证中，该文采用两种ＴＯＡ节点部署方案，分别为单点部署

3、方案和基于几何约束的多点部署方案计．在多点部署方案中，利用车辆固有形状属性，形成基于车型的几何约束，增加非线性规划问题可行域限制．为验证该文算法可行性及有效性，该文在仿真实验中设置不同测距误差、连通性、车辆数目等条件算，并在实际环境中实验验证，将该算法结果与Ｐｏｗｅｌｌ算法、ＬＭ（ＬｅｖｅｎｂｅｒｇＭａｒｑｕａｒｄ）算法、ＣＲＬＢ（ＣｒａｍｅｒＲａｏＬｏｗｅｒＢｏｕｎｄ）进行对比．实验结果显示，该文算法定位精度提高超过５０％．当使用多点部署方案时，算法定位误差进一步减小约为３０％（仿真环境）和２３％（实测环境）．机关键词车联网定位；相对定位；几何约束；ＴＯＡ；非线性规划；罚函数法；Ｐ

4、ｏｗｅｌｌ算法中图法分类号ＴＰ３９３犇犗犐号１０．１１８９７／ＳＰ．Ｊ．１０１６．２０１７．０１５８３学犈狓犪犮狋犐狀犻狋犻犪犾犆狅狅狉犱犻狀犪狋犲犉狉犲犲犚犲犾犪狋犻狏犲犔狅犮犪犾犻狕犪狋犻狅狀犃犾报犵狅狉犻狋犺犿犳狅狉犞犲犺犻犮狌犾犪狉犃犱犎狅犮犖犲狋狑狅狉犽》１）１），２）１）１）ＸＵＬｉＹｕａｎＨＥＪｉｅＷＡＮＧＲａｎＷＡＮＧＱｉｎ１）（犛犮犺狅狅犾狅犳犆狅犿狆狌狋犲狉犪狀犱犆狅犿犿狌狀犻犮犪狋犻狅狀犈狀犵犻狀犲犲狉犻狀犵，犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔狅犳犛犮犻犲狀犮犲犪狀犱犜犲犮犺狀狅犾狅犵狔犅犲犻犼犻狀犵，犅犲犻犼犻狀犵１０００８３）２）（犈狀犵犻狀犲犲狉犻狀犵犪狀犱犜犲犮犺狀狅犾

5、狅犵狔犆犲狀狋犲狉犳狅狉犆狅狀狏犲狉犵犲狀犮犲犖犲狋狑狅狉犽狊犪狀犱犝犫犻狇狌犻狋狅狌狊犛犲狉狏犻犮犲狊，犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔狅犳犛犮犻犲狀犮犲犪狀犱犜犲犮犺狀狅犾狅犵狔犅犲犻犼犻狀犵，犅犲犻犼犻狀犵１０００８３）犃犫狊狋狉犪犮狋Ｆｏｒｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎｉｎｖｅｈｉｃｕｌａｒａｄｈｏｃｎｅｔｗｏｒｋ，ＧＰＳｓｉｇｎａｌｓａｒｅｅａｓｉｌｙｄｉｓｔｕｒｂｅｄｏｒｂｌｏｃｋｅｄｂｙｏｂｓｔａｃｌｅｓ．ＤｕｒｉｎｇｌｏｎｇｄｕｒａｔｉｏｎＧＰＳｏｕｔａｇｅｓ，ＧＰＳｐｏｓｉｔｉｏｎｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓｏｆｖｅｈｉｃｌｅｓｗｉｌｌｅｘｃｅｅｄａｃｃｅｐｔａｂｌｅｌｅｖｅｌｓｏｆａｃｃｕ

6、ｒａｃｙ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅｒｅｌａｔｉｖｅｌｏｃａｔｉｏｎｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｗａｓｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄａｎｄｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｄｉｎｔｏａｎｏｎｌｉｎｅａｒｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｗｉｔｈＴＯＡ．ＴｈｅｅｘｔｅｒｉｏｒＰｅｎａｌｔｙＦｕｎｃｔｉｏｎ，ａｐｐｒｏａｃｈｉｎｇｔｈｅｂｏｕｎｄａｒｙｏｆｔｈｅｆｅａｓｉｂｌｅｒｅｇｉｏｎｗｉｔｈｏｕｔｉｎｉｔｉａｌｆｅａｓｉｂｌｅｓｏｌｕｔｉｏｎｒｅｑｕｉｒｅｄ，ｗａｓｕｓｅｄｔｏｍｉｎｉｍｉｚｅｔｈｅｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙｏｆａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｔｈｅｉｎｉｔｉａｌｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ．Ｃｏｍｂ

7、ｉｎｉｎｇｗｉｔｈｅｘｔｅｒｉｏｒＰｅｎａｌｔｙＦｕｎｃｔｉｏｎ，ｔｈｅｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｗａｓｓｏｌｖｅｄｂｙＰｏｗｅｌｌ收稿日期：２０１５０６０６；在线出版日期：２０１６０３２６．本课题得到国家自然科学基金（６１３０４２５７）、北京市自然科学基金（４１５２０３６）、中央高校基本科研业务费（ＦＲＦＴＰ１５０２６Ａ２）资助及北京科技大学与台北科技大学学术合作专题研究计划经费