[发明专利]一种车联网定位中的路边单元优化部署方法

说明书

本发明提供了一种车联网定位中的路边单元优化部署方法，采用几何精度因子作为评价车联网定位性能的度量指标，并将K覆盖条件下路边单元的部署问题建模为优化函数建模时首先将K覆盖路边单元部署问题分解为简化的1覆盖部署问题，通过对各路边单元部署模式的几何分析给出部署效率最高的基本部署模式，然后将其扩展到K覆盖场景，寻求K层基本部署模式的空间组合并转化为一个优化函数，随后利用异步粒子群优化算法求解优化函数，以降低计算复杂度，对路边单元部署位置进行启发式搜索。本发明能够在K覆盖场景下通过优化路边单元部署位置，提高路边单元的部署效率，使系统获得最佳的定位性能。

技术领域

本发明属于无线定位技术领域，涉及一种车联网定位领域路边单元(RoadsideUnit，RSU)的部署技术。

背景技术

在车联网(Vehicle Ad-hoc Networks，VANETs)的应用中，车辆定位是一个具有重要意义和极大吸引力的应用服务。由于精度和可靠性不够，常规的全球定位系统(GPS)及其改进技术并不适用于具有较强多径效应的城市峡谷和隧道等车联网应用场景。因此针对这些场景，基于路边单元(Roadside Unit，RSU)的车联网定位技术近年来已经引起了广泛关注。在车联网定位中，路边单元可以被看作固定且位置已知的定位锚节点，通过其与车辆之间的VANET通信链路提供定位的测量信息，如接收信号强度(Received Signal Strength，RSS)、到达时间(Time of Arrival，TOA)和到达角(Direction of Arrival，DOA)等，是提高定位性能的可靠手段。车辆可以将上述测量信息转化为距离信息或者直接提取信息的模式特征来进行对自身位置的定位估算。同时研究人员发现，在存在测距误差的车联网定位系统中，路边单元的地理布局可以显著影响任何特定算法的定位性能。而现有的车联网定位研究主要集中在提高定位算法精度以及降低计算复杂度上，通常假设部署有足够的路边单元。因此，随着车联网定位技术的持续发展，系统地研究路边单元的部署方案对系统性能的影响，同时提出一种合理、高效的路边单元部署方法显得十分重要。

发明内容

为解决上述问题，本发明公开了一种路边单元(RSU)的部署方法，采用几何精度因子(GDOP)作为评价车联网定位性能的度量指标，并将K覆盖条件下路边单元的部署问题建模为优化函数，最后采用异步粒子群优化算法进行启发式搜索，通过部署尽可能少的路边单元使得定位区域在满足K重覆盖时，获得最好的定位性能。

对于基于路边单元的车联网定位系统，影响系统定位性能的因素除了路边单元的部署模式，即在地理上的几何分布之外，路边单元的覆盖度也是需要研究的一个重要因素。覆盖度表示车辆在定位区域的任一位置可以连接到的路边单元的数量，它与路边单元的部署密度有关。直观来看，密集部署的路边单元可以带来有利于定位的冗余测量值，从而有效提高系统的定位性能。但考虑到部署成本，路边单元的覆盖度往往是受限的，而某些特定的定位算法又会对覆盖度有要求，如三边定位要求区域的覆盖度不小于3，三角定位则要求覆盖度不小于2。因此，为了便于分析和提高普适性，本发明首先给定一个路边单元的覆盖度K(K≥3)，即在K覆盖的场景下对路边单元的优化部署模式进行研究，利用尽可能少的路边单元来使系统达到最佳的定位性能。

本发明提供了一种车联网定位中的路边单元优化部署方法，包括如下步骤：

1)采用几何精度因子度量路边单元部署方案的性能，并利用费希尔信息矩阵和统计模型，分别对RSS和混合TOA/DOA两种定位方式下的几何精度因子表达式进行描述；

2)通过对K覆盖场景路边单元部署问题的分析，首先将问题简化为1覆盖场景，即定位区域内每一点均被一个路边单元覆盖，通过几何分析得到此场景下最优化的路边单元基本部署模式；

3)在步骤2)的基础上，将K覆盖场景的路边单元部署建模为一个优化问题，通过对K层基本部署模式的空间组合优化，建立起以最小化区域平均几何精度因子为目标的优化函数；