基于图像卷积的地图匹配算法

地图匹配定位是一种主流的车载导航定位方法,其以车辆轨迹数据和路网地图为基础,将车辆位置估计输出到路网地图上。该过程可对车辆定位结果进行修正,是车辆导航、交通诱导、交通预测等应用的基础。针对现有地图匹配算法存在的一些问题,如算法流程依赖路口匹配精度,在较大初始误差场景下寻路正确率较低,以及寻路结果错误易影响后续匹配精度等,提出了一种基于图像卷积的地图匹配方法。利用图像卷积方式对比了车辆轨迹与道路的几何特征,以实现匹配定位,从而确保了初始误差较大场景下的匹配精度,并且避免了由寻路错误所引发的相关问题。

基于BP神经网络的随机信号筛选算法

在随机信号导航研究中,可接收到的信号数量众多、种类繁杂、特征多样,难以从中选择出适用于导航的信号。针对随机信号的筛选问题,提出了一种基于BP神经网络的随机信号筛选算法。该算法通过输入随机信号的特征信息,对随机信号的定位误差进行了估计,通过定位信息的误差对将信号用于导航的效果进行了评估。仿真结果表明,该算法能够对由随机信号解算而得到的导航信息误差进行估计,可以达到较好的筛选效果。