[发明专利]一种基于高斯滤波器信念传播的协作式车辆定位方法

权利要求书

1.一种基于高斯滤波器信念传播的协作式车辆定位方法，其特征在于，包括：

步骤1、初始化所有车辆和锚点的初始位置值和协方差矩阵

其中，令表示车辆集合，/表示锚点集合，/表示车辆和锚点两者的集合，即车辆和锚点均视作节点，/是初始时刻节点a的二维位置，/为待估计量/的均值，/为待估计量/的协方差矩阵；

步骤2、根据t-1时刻的车辆i的状态信息包括车辆的位置信息和速度信息，利用车辆的运动模型，计算得到t时刻的车辆预测位置信息/其中，/是t-1时刻的车辆i的二维速度；

步骤3、根据车辆i和其邻接节点j的位置信息和协方差矩阵/对距离测量模型进行线性化得到线性化模型参数；其中邻接节点j为和车辆i进行信息通信的其他车辆和锚点，/i≠j；

步骤4、根据近似的线性化公式计算车辆之间以及车辆和锚点之间的信念消息并进行M次信念传播迭代计算；

步骤5、经过M次迭代计算后，根据车辆的边缘后验位置概率分布计算得到车辆的后验位置估计，返回步骤3进行L次的迭代计算；

步骤6、经过L次迭代计算得到车辆在t时刻的后验位置最小均方误差估值的收敛解。

2.根据权利要求1所述的一种基于高斯滤波器信念传播的协作式车辆定位方法，其特征在于，所述步骤2的过程包括：

利用车辆行驶中的位置和速度信息，可以使车辆在丢失卫星信号时推算车辆的瞬时位置、t时刻车辆i的预测位置，其计算如下：

其中，Δt为时隙的长度。

3.根据权利要求1所述的一种基于高斯滤波器信念传播的协作式车辆定位方法，其特征在于，在所述的步骤3中，采用后验线性化的方法，使用统计线性回归进行线性化，包括：

步骤3.1，车辆和锚点之间以及车辆之间距离的量测模型为：

其中，是车辆i和其邻接节点j之间的欧氏距离，/是均值为零，方差为/的加性高斯白噪声；

相对距离的非线性部分可以线性化表示为：

其中，是线性化系数，/是常数项，/是均值为零，方差为/的加性高斯白噪声；

步骤3.2，采用后验线性化的方法，线性化模型的参数的计算步骤如下：

步骤3.2.1.根据车辆的位置分布均值和协方差选择m个sigma—pointsχ₁,...,χ_m和权重w₁,...,w_m；

步骤3.2.2.对sigma—pointsχ₁,...,χ_m进行变换Z_j＝h(x_j),j＝1,2,...,m；

步骤3.2.3.计算下式：

其中，是Z_j的加权平均值，ψ是x_j,Z_j的加权协方差矩阵，φ是Z_j的方差阵；

步骤3.2.4.参数的计算如下：