为满足车联网中定位精度的要求,本文提出了一种伪距双差车辆相对定位算法,该算法通过车辆间伪距信息的车到车(Vehicle-to-vehicle,V2V)交互,抵消了公共误差及不同接收机的时钟偏移量,提高了伪距双差的车辆定位精度。通过对比分析伪距双...为满足车联网中定位精度的要求,本文提出了一种伪距双差车辆相对定位算法,该算法通过车辆间伪距信息的车到车(Vehicle-to-vehicle,V2V)交互,抵消了公共误差及不同接收机的时钟偏移量,提高了伪距双差的车辆定位精度。通过对比分析伪距双差算法与全球定位系统(Global position system,GPS)单点定位算法的距离误差均方根,证明了伪距双差算法的定位精度。仿真结果表明采用伪距双差算法(Double differencing relative,DDR)的相对定位技术在公共可见卫星数大于4时,其相对定位性能优于GPS单点定位方法。展开更多
基金Supported by the National Natural Science Foundation of China(1067118410971203)the National Natural Science Foundation of the Education Department of Henan Province(2010A110018)
文摘为满足车联网中定位精度的要求,本文提出了一种伪距双差车辆相对定位算法,该算法通过车辆间伪距信息的车到车(Vehicle-to-vehicle,V2V)交互,抵消了公共误差及不同接收机的时钟偏移量,提高了伪距双差的车辆定位精度。通过对比分析伪距双差算法与全球定位系统(Global position system,GPS)单点定位算法的距离误差均方根,证明了伪距双差算法的定位精度。仿真结果表明采用伪距双差算法(Double differencing relative,DDR)的相对定位技术在公共可见卫星数大于4时,其相对定位性能优于GPS单点定位方法。
基金Supported by the National Natural Science Fund(10601022)NSF of Inner Mongolia Autonomous Region(200607010106)513 Fund and Youth Science Fund (ND0702) in Inner Mongolia University