《基于TDOA和改进粒子滤波算法的智能交通系统运行车辆定位》PDF+DOC
作者:王冬,吴蒋
单位:中国计算机自动测量与控制技术协会
出版:《计算机测量与控制》2014年第04期
页数:4页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFJZCK2014040720
DOC编号:DOCJZCK2014040729
下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《一种改进粒子滤波的无线传感器网络目标跟踪算法》PDF+DOC2016年第02期 宋晓宇,陈沾衡,孙向阳
《改进粒子滤波的无线传感器网络目标跟踪算法》PDF+DOC2016年第07期 丁婷婷,高美凤
《粒子滤波在无线传感器网络目标追踪中的应用》PDF+DOC2017年第09期 李丹,蒋婷婷
《基于混合滤波的无线传感器网络融合跟踪方法》PDF+DOC2010年第09期 李峰荣,刘贵喜,孙庆方
《无线传感器网络中基于量化观测的粒子滤波状态估计》PDF+DOC2009年第09期 关小杰,陈军勇
《无线传感器网络中基于机动模型的跟踪算法研究》PDF+DOC2009年第10期 贾子熙,吴成东,张云洲,纪鹏
《基于改进粒子滤波的传感器网络目标跟踪研究》PDF+DOC2007年第06期 杨悦平,董慧颖,宋超凡,曹斌
《分布式粒子滤波算法在目标跟踪中的应用》PDF+DOC2014年第08期 谷静,史健芳
《一种基于AF协作通信的TDOA定位算法》PDF+DOC2013年第04期 郝林喆,李鸥
《无线传感器网络目标跟踪算法的研究》PDF+DOC2012年第05期 彭远芳,黄晓峰
为了克服已有车辆定位系统依靠GPS或RFID等固定设备进行定位时硬件成本高、同时对运动车辆进行定位时往往精度不高的缺点,提出了一种基于TDOA和改进粒子滤波的运动车辆定位方法;首先,通过TDOA算法和最小二乘法获取多个车辆坐标值估算值并对具有较大误差的坐标进行删除;然后通过RSSI信号强度对剩余的坐标值进行加权获取估计坐标的初始值;为了进一步提高定位的精度,设计了改进的粒子滤波算法以每个时刻的坐标初始值为观测值估算车辆的真实坐标,在算法中通过设计重要性概率密度函数和重采样提高滤波的精确度;取100m×;800m的道路区域进行仿真,结果表明:文中方法能较为精确地实现运动车辆的定位,且与其它方法比较,具有硬件成本低和定位误差小的优点,是运动车辆定位的一种可行方法。
提示:百度云已更名为百度网盘(百度盘),天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。