[发明专利]一种车路协同下基于超宽带的车辆高精度定位方法有效
申请号: | 201910168332.3 | 申请日: | 2019-03-06 |
公开(公告)号: | CN109946648B | 公开(公告)日: | 2022-04-29 |
发明(设计)人: | 李旭;高怀堃;徐启敏 | 申请(专利权)人: | 东南大学 |
主分类号: | G01S5/04 | 分类号: | G01S5/04 |
代理公司: | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人: | 蒋昱 |
地址: | 210096 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 协同 基于 宽带 车辆 高精度 定位 方法 | ||
1.一种车路协同下基于超宽带的车辆高精度定位方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:
步骤1)确定UWB布局方案,在道路两旁布置UWB固定节点,并测量UWB固定节点的位置坐标;
步骤2)在车辆顶部布置一个UWB移动节点,采用到达时间差法获得该UWB移动节点到各个UWB固定节点的距离观测值;
步骤3)根据当前时刻之前的历史距离观测值建立差分整合移动平均自回归模型,利用ARIMA模型逐一对各个UWB固定节点进行NLOS辨识,并根据辨识结果对距离观测值进行补偿校正,具体过程如下:
1.检验由初始时刻到当前时刻的距离观测值组成的时间序列的平稳性,若为非平稳的时间序列,则对序列进行差分处理,使之转化为平稳时间序列;
2.平稳化处理后,根据平稳时间序列的自相关函数和偏相关函数,确定ARIMA模型的阶数;
3.采用条件最小二乘法,估计ARIMA模型中的自回归部分以及滑动平均部分的参数;
4.对已建立的ARIMA模型的残差序列进行单位根检验,判断其是否为白噪声序列,若通过检验,则可进行预测,否则,需重新进行模型参数估计直至通过检验为止;
5.利用通过检验的ARIMA模型对当前时刻UWB移动节点与UWB固定节点间的距离进行预测,得到当前时刻的距离预测值当前时刻的距离观测值为d(t),预测值与观测值差的绝对值为
6.根据交通场景的复杂程度以及定位精度的需求设置NLOS辨识的阈值θthr,若则判定UWB移动节点与UWB固定节点之间为NLOS传播,其距离观测值d(t)存在较大的非视距误差,并根据ARIMA模型的预测值,修正移动节点与UWB固定节点间的距离;
步骤4)根据修正后的UWB移动节点到各个UWB固定节点的距离以及UWB固定节点的坐标,基于测距定位原理建立坐标方程,采用最小二乘法,计算UWB移动节点的坐标,获取车辆的精确位置。
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