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互联车辆的协作定位：使用稳健的卡尔文卡尔曼滤波器将GNSS与DSRC集成
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文件大小: 85kb
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上传时间: 2021-03-29
详细说明：对于许多先进的智能运输系统（ITS）应用而言，互联车辆的协作定位至关重要。 使用专用短距离通信（DSRC）的车对车通信具有巨大潜力，可以增强全球导航卫星系统（GNSS）的协作定位能力。 在DSRC和GNSS的集成中，对未知和时变观测条件的容忍度是满足几种特定ITS应用程序要求的关键因素。 在用于协作定位的GNSS / DSRC集成架构下，本文提出了一种新型的鲁棒库曼卡尔曼滤波器（CKF），以提高在不确定的传感器观测环境下数据融合的性能。 在提出的解决方案中，使用Huber M估计技术增强了标准CKF的结构，其中考虑了状态估计中可能出现的异常，对CKF中的原始测量更新进行了修改。 此外，基于对约束因素的调整效果的研究，针对该参数引入了一种自适应策略，以全面优化性能。 使用特定的仿真系统对提出的方法进行了验证。 实验和仿真结果表明，在未知工作条件下，该滤波器能够提高原始滤波器的鲁棒性和自适应性能。
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