[发明专利]一种基于模糊理论的复合定位新方法

权利要求书

1.一种基于模糊理论的复合定位新方法，其特征在于，通过获取目标车辆以及某相邻车辆上的三种定位技术装置的定位数据，以及两车之间的精确距离，所述三种定位技术装置分别为：全球定位系统、无线保真定位系统和蜂窝网络定位系统；

计算出各定位技术装置的离群率和绝对误差；

并运用模糊理论融合离群率和绝对误差，运用玛达尼推理法得出各定位技术装置的定位贡献度；

再以定位贡献度作为权值，模糊加权计算得到目标车辆的复合位置；

最后采用一个模糊可变观测噪声协方差的卡尔曼滤波器对复合位置进行滤波，从而得到一个更加实时、准确的车辆位置。

2.根据权利要求1所述的一种基于模糊理论的复合定位新方法，其特征在于包括以下步骤，

步骤1:利用车对车通信技术和三种定位技术装置，采集目标车辆以及某相邻车辆之间的精确距离和三种定位技术装置的定位数据；

步骤2：计算出目标车辆各定位技术装置的离群率和绝对误差；

步骤3：运用模糊理论融合离群率和绝对误差，运用玛达尼推理法得到这些定位技术装置各自对应的定位贡献度；

步骤4：将定位贡献度作为权值，通过对各定位技术装置的定位数据进行加权平均计算，得到目标车辆的复合位置；

步骤5：将各定位技术的定位贡献度之和作为输入，通过另一个模糊控制器的调节之后，得到一个控制量；

步骤6：把所得到的复合位置作为卡尔曼滤波公式中的观测量，同时将控制量用于卡尔曼滤波公式中观测噪声协方差矩阵的动态调节；执行卡尔曼滤波递推过程，最后将卡尔曼滤波公式中的进一步估计值作为目标车辆最终的实时定位结果。

3.根据权利要求2所述的一种基于模糊理论的复合定位新方法，其特征在于，

所述步骤2包括，设定目标车辆某时刻获取的三种定位装置的定位数据分别为：GPS(X,Y)、WiFi(X,Y)和CN(X,Y),获取到某相邻车辆的相应定位数据分别为：GPS_nei(X,Y)、WiFi_nei(X,Y)和CN_nei(X,Y)，且目标车辆与该相邻车辆之间距离的精确计算结果为D；那么各定位技术的离群率(s)分别为：

和

其中d_GW表示GPS(X,Y)与WiFi(X,Y)之间的欧几里得距离，d_GC和d_WC同理；

定位技术的绝对误差(e)分别为：

e_GPS＝|D_G-D|、e_WiFi＝|D_W-D|和e_CN＝|D_C-D|，

其中D_G表示GPS(X,Y)与GPS_nei(X,Y)之间的欧几里得距离，D_W和D_C同理；

由上述计算可知，离群率表明了某定位技术的定位数据与其它定位数据的背离程度，而绝对误差表明了某定位技术得出的两车距离与实际距离的误差，两者在一定程度上均能反映该定位技术的可靠程度。