基于测距与GNSS信息融合的车联网协同定位技术

为了提高车联网中车辆定位的精度,提出了基于车载雷达测距信息与全球卫星导航系统(global navigation satellite system,GNSS)信息融合的车联网协同定位方法。该方法使用极大似然估计策略建立数学模型,其本质是一个非线性优化问题。将其化简为具有多个二次等式约束的二次规划问题,并给出一种半正定松弛方法,可以高效地近似求解原问题,最后通过特征值分解法进一步改进该近似解。仿真结果表明,该信息融合方法得到的协同定位比线性化加权最小二乘方法的定位精度有显著提高;且能达到基于较大数据集的BP(back propagation)神经网络定位方法的定位精度,但无须事先训练模型,可实现高精度实时定位。

车载超声波雷达测距知识模块教学实践探索--基于Tinkercad与Proteus联合仿真

基于车载超声波雷达测距知识模块,在教学实践过程中采用Tinkercad与Proteus联合仿真,实现车载超声波雷达测距系统的基本功能,使学生对该技术有深刻的理解。同时分析了Tinkercad与Proteus仿真系统各自的优缺点及其在整个教实践学过程中的作用。