[发明专利]基于可变重要度的车辆实时定位方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种解决车联网中车辆准确定位的技术，确切地说，涉及一种基于可变重要度的车辆实时定位方法，属于车辆定位的技术领域。

背景技术

在车联网环境下，车辆通过接入异构无线网络来获取该网络的相关服务。目前，基于车辆位置的相关应用(例如：车辆社交网络、车载导航以及车辆无线网络接入选择等等))越来越多，这就需要车辆终端得到更为实时、准确的位置信息。

目前，最常用的车辆定位方法是全球定位系统GPS(Global Positioning System)，虽然GPS定位有着自身覆盖范围广，定位迅速、准确，在无遮挡情况下可实现全天候定位等优势。但是，在城市中，高大密集的建筑、立交桥、隧道、无线电干扰等，非常容易地造成GPS定位效果较差，不能准确定位。即使在郊外，也会由于树林、地理因素和恶劣天气等，造成GPS信号中断而无法确认位置。

除了GPS外，现在还有其他一些定位技术，如无线局域网WLAN(Wireless Local Area Networks)定位、蜂窝网络(Cellular Network)定位和射频识别技术RFID(Radio Frequency Identification)定位等，这些定位技术也可用于车辆定位中。但是，这些定位技术在一定程度上受到定位基站的部署、建筑物阻挡、车辆密度等影响。在不同的环境条件下，这些定位技术的精度各有优劣。

针对车辆的定位方法研究，新加坡国立大学的Cui和Ge针对城市山谷环境下车辆GPS定位的不足，提出了一种约束型的解决方案，该方案中对道路中路线(如直线,曲线,弧,多顶点等)进行相似建模。因为车辆只能沿着固定的道路路线移动，则利用该模型对车辆的定位进行预测，这在一定程度上可以减少对GPS定位卫星的依赖。类似的研究还有清华大学的耿华等人提出的基于卡尔曼滤波的北斗卫星与车载传感器的数据融合定位方法，以及韩国汉阳大学的Kichun Jo等人提出的基于交互多模过滤器的定位算法。在复合定位技术上，主要是台湾铭传大学的Sheng-Cheng Yeh等人提出的一种异构无线网络下的加权定位机制，权值为定位技术误差的倒数，通过权值对GPS、WiFi和Zigbee(IEEE802.15.4)所定位的位置进行加权平均。该方法在车联网下具有一定的普适性，但是该方法太过固定，没有考虑到不同环境下定位技术误差的变化,导致其自适应性较低。并且，车辆定位中仍然存在一些显著的弊端：如采用GPS定位时，城市环境下建筑的阻挡，多径效应等对GPS的定位精度还存在较大的影响。RFID的基站位置的部署主要集中在车辆密集道路上，在位于基站稀疏的地区，RFID定位的精度则会明显下降。WLAN的定位方法主要依赖于车辆的密集程度，在车辆稀疏的情况下，车辆组网稳定性较低，这会大大降低定位的精度。如何将这些定位技术的优势融合到一起，在不同的条件下进行取长补短，以提高车辆定位的精度，则具有重要的发明意义。

目前，随着车联网技术的提出和发展，车辆的准确定位问题已经成为车联网中多项位置应用进一步发展的障碍之一。因此，业内许多技术人员非常关注和研究解决有关车辆的准确定位问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是以准确计算车辆位置、优化复合定位技术和优化定位技术的误差作为目标，提供一种基于可变重要度的车辆实时定位方法。本发明是通过有效地融合车联网中的多种定位方法，在各种情况下进行取长补短，发挥各种定位技术的优势，为车辆提供实时、准确的定位，为车联网应用的进一步发展提供保证，进而为我国车联网的发展做出贡献。

为了达到上述目的，本发明提供了一种基于可变重要度的车辆实时定位方法，其特征在于：首先获取车载终端上多种定位技术装置的各自定位数据，并通过每种定位技术的误差度确定各种定位技术的位置覆盖域；然后，根据重要度方法分析计算每种定位技术位置覆盖域的重要度，并以重要度的变化作为反馈来优化定位技术的误差度；最后，以位置覆盖域的重要度作为复合位置域的权值，加权平均计算得到目标车辆的准确位置；该方法包括下列操作步骤：