面向车联网定位的非全覆盖场景路边单元部署方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了面向车联网定位的非全覆盖场景路边单元部署方法和系统，包括根据车辆端从RSU处获取RSS、TOA和AOA三种典型测距信息求解费舍尔信息矩阵中元素，获得费舍尔信息矩阵；根据车辆位置估计误差特定和费舍尔信息矩阵建立非线性模型；基于非线性模型计算区域平均GDOP；将非全覆盖场景下RSU部署间距D与区域平均GDOP的比值作为RSU部署的成本效率，以最大化所述RSU部署的成本效率为优化目标建立目标函数；对优化目标函数进行求解，通过迭代搜索获得路边单元的最优化部署位置。本发明专利技术能够获得最优化的非全覆盖场景路边单元部署模式。

【技术实现步骤摘要】
面向车联网定位的非全覆盖场景路边单元部署方法和系统
本专利技术属于无线定位的
，具体涉及面向车联网定位的非全覆盖场景路边单元部署方法和系统。
技术介绍
车联网(VehicleAd-hocNetworks,VANETs)可以有效提高车辆的通信效率，满足用户对于出行便捷性和安全性的需求，这对于目前正高速发展的智能交通系统来说是至关重要的。在车联网的一些重要应用，如信息收集、路况预警和车辆定位中，除了车辆间通信可以不经由RSU辅助之外，其他车路协同的通信方式都需要RSU(RoadSideUnit，路侧单元)的参与，并且RSU的部署特性如覆盖范围、部署密度和位置布局等也都会影响到应用的实际性能。另一方面，由于RSU的布设成本较高，而网络的连通性并不随RSU数量的增加而无限制提高，因此在成本预算制约下，车联网领域关于如何用较少的RSU实现最优化覆盖具有重要的研究意义。在RSU参与的车联网定位中，研究表明，除定位算法的性能外，RSU的地理布局也会对系统的定位精度产生影响。如果车辆能够利用里程计或惯性传感器等器件进行航位推算(DeadReckoning，DR)，则其可以通过自身的速度和航向信息实现在RSU非覆盖区域(NonCoveredArea，NCA)的自定位。而在RSU覆盖区域，车辆也可以通过卡尔曼滤波等技术利用RSU的测距信息对DR算法的定位误差进行修正，从而进行更精确的定位。因此，车辆可经由DR技术的辅助实现在车联网非全覆盖场景下的连续定位，从而极大降低对RSU部署数量的需求，相比RSU全覆盖式的车联网定位具有更高的经济效益，而在此非全覆盖场景下系统地研究RSU位置部署对定位性能的影响也变得十分必要。
技术实现思路
本专利技术的目的是在车联网定位领域提供一种路边单元(RSU)的部署策略，该策略能够在非全覆盖场景下通过优化RSU的部署模式，提高部署效率，使系统获得最优化的定位性能。为实现上述技术目的，本专利技术采用以下技术方案。一方面，本专利技术提供一种面向车联网定位的非全覆盖场景路边单元部署方法，包括：根据车辆端从RSU处获取RSS、TOA和AOA三种典型测距信息求解费舍尔信息矩阵中元素，获得费舍尔信息矩阵；根据车辆位置估计误差特定和费舍尔信息矩阵建立非线性模型；基于非线性模型计算区域平均GDOP；将非全覆盖场景下RSU部署间距D与区域平均GDOP的比值作为RSU部署的成本效率，以最大化所述RSU部署的成本效率为优化目标建立目标函数；对优化目标函数进行求解，通过迭代搜索获得路边单元的最优化部署位置。进一步地，基于车辆位置估计误差和费舍尔信息矩阵建立非线性模型表示如下：其中为非线性模型的平衡点，Ts为采样时间间隔，Q为车辆位置估计误差特性，F(u)为费舍尔信息矩阵，u∈AB，u为边界AB上的任意点。进一步地，所述费舍尔信息矩阵定义为：其中▽为偏导运算符，u∈AB，u为边界AB上的任意点，r＝[r1,r2,r3]T为联合观测矢量，T为转置矩阵，其中r1、r2、r3分别代表一维RSS(信号强度分析法)、TOA(到达时间定位)和AOA(到达角度定位)观测值；l(r|u)代表观测值联合条件概率密度pr|u(r|u)的似然函数，Fxx、Fxy和Fyy表示费舍尔信息矩阵元素。再进一步地，根据车辆端从RSU处获取RSS、TOA和AOA三种典型测距信息求解费舍尔信息矩阵中元素方法如下：RSS测距：其中RSS的测距误差服从标准正态分布d＝||u-uRSU||为车辆的实时位置u与RSU位置uRSU之间的距离，u＝[x,y]T，(x,y)为车辆的实时位置坐标；参数nR代表传播路径损耗系数，uRSU＝[xR,yR]T为已知的RSU位置，(xR,yR)为已知的RSU位置坐标，TOA测距:RSS的测距误差服从标准正态分布c代表电波传播速度，AOA测距:AOA的测距误差服从标准正态分布进一步地，所述区域平均GDOP计算方式如下：W为道路宽度，tr(·)代表方阵的求迹运算，l为车辆在NCA区域的行驶距离。再进一步地，所述优化目标函数表示如下：其中函数是RSU部署的成本效率，D为RSU部署间距，L为NCA区域长度，R为RSU覆盖半径，GDOPmean为区域平均GDOP，为非线性模型的平衡点，δ为能够使车联网安全应用正常运行的最大均方根误差，u为边界AB上的任意点，I为单位矩阵，β表示置信度，为车辆平均速度，为速度测量误差的方差。进一步地，采用中心粒子群优化算法对优化目标函数进行求解，通过迭代搜索获得路边单元的最优化部署位置。第二方面，本专利技术提供了面向车联网定位的非全覆盖场景路边单元部署系统，包括：费舍尔信息矩阵确定模块、非线性模型建立模块、区域平均GDOP计算模块和目标函数建立和求解模块；所述费舍尔信息矩阵确定模块，用于根据车辆端从RSU处获取RSS、TOA和AOA三种典型测距信息求解费舍尔信息矩阵中元素，获得费舍尔信息矩阵；所述非线性模型建立模块，用于基于车辆位置估计误差和费舍尔信息矩阵建立非线性模型；所述区域平均GDOP计算模块，用于基于非线性模型计算区域平均GDOP；所述目标函数建立和求解模块，用于将非全覆盖场景下RSU部署间距D与区域平均GDOP的比值作为RSU部署的成本效率，以最大化所述RSU部署的成本效率为优化目标建立目标函数；对优化目标函数进行求解，通过迭代搜索获得路边单元的最优化部署位置。本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如以上技术方案提供的面向车联网定位的非全覆盖场景路边单元部署方法的步骤。有益技术效果：本专利技术基于提高车联网定位非全覆盖场景下系统定位性能的目的，提出了一种路边单元的优化部署策略。采用几何精度因子作为定位性能的度量指标，并将非全覆盖场景下路边单元的部署建模为优化问题。优点是首先针对车联网定位中的航位推算的累计误差，采用非线性递归模型估算位置估计误差下界，并结合费舍尔信息矩阵(FisherInformationMatrix，FIM)给出定位区域平均GDOP的数学推导。然后考虑到RSU的部署成本，建立一个与平均GDOP和部署间距相关的优化函数，该策略通过中心粒子群优化算法求解此优化问题，提高搜索过程的收敛性，从而获得最优化的非全覆盖场景路边单元部署模式。附图说明图1是本专利技术具体实施例车联网定位中非全覆盖场景的路边单元部署模式示意图。具体实施方式以下将结合具体实施例对本专利技术提供的技术方案进行详细说明，应理解下述具体实施方式仅用于说明本专利技术而不用于限制本专利技术的范围。实施例一、面向车联网定位的非全覆盖场景路边单元部署方法，包括以下步骤：根据车辆端从RSU处获取RSS、TOA和AOA三种典型测距信息求解费舍尔本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.面向车联网定位的非全覆盖场景路边单元部署方法，其特征在于，包括：/n根据车辆端从RSU处获取RSS、TOA和AOA三种典型测距信息求解费舍尔信息矩阵中元素，获得费舍尔信息矩阵；/n根据车辆位置估计误差特定和费舍尔信息矩阵建立非线性模型；基于非线性模型计算区域平均GDOP；/n将非全覆盖场景下RSU部署间距D与区域平均GDOP的比值作为RSU部署的成本效率，以最大化所述RSU部署的成本效率为优化目标建立目标函数；对优化目标函数进行求解，通过迭代搜索获得路边单元的最优化部署位置。/n

【技术特征摘要】
1.面向车联网定位的非全覆盖场景路边单元部署方法，其特征在于，包括：
根据车辆端从RSU处获取RSS、TOA和AOA三种典型测距信息求解费舍尔信息矩阵中元素，获得费舍尔信息矩阵；
根据车辆位置估计误差特定和费舍尔信息矩阵建立非线性模型；基于非线性模型计算区域平均GDOP；
将非全覆盖场景下RSU部署间距D与区域平均GDOP的比值作为RSU部署的成本效率，以最大化所述RSU部署的成本效率为优化目标建立目标函数；对优化目标函数进行求解，通过迭代搜索获得路边单元的最优化部署位置。


2.根据权利要求1所述的面向车联网定位的非全覆盖场景路边单元部署方法，其特征在于，基于车辆位置估计误差和费舍尔信息矩阵建立非线性模型表示如下：



其中为非线性模型的平衡点，Ts为采样时间间隔，Q为车辆位置估计误差特性，F(u)为费舍尔信息矩阵，u∈AB，u为边界AB上的任意点。


3.根据权利要求1所述的面向车联网定位的非全覆盖场景路边单元部署方法，其特征在于，所述费舍尔信息矩阵定义为：



其中为偏导运算符，u∈AB，u为边界AB上的任意点，r＝[r1,r2,r3]T为联合观测矢量，其中r1、r2、r3分别代表一维RSS、TOA和AOA观测值；l(r|u)代表观测值联合条件概率密度pr|u(r|u)的似然函数，Fxx、Fxy和Fyy表示费舍尔信息矩阵元素，l为车辆在NCA区域的行驶距离。


4.根据权利要求3所述的面向车联网定位的非全覆盖场景路边单元部署方法，其特征在于，根据车辆端从RSU处获取RSS、TOA和AOA三种典型测距信息求解费舍尔信息矩阵中元素方法如下：



RSS测距：



其中RSS的测距误差服从标准正态分布d＝||u-uRSU||为车辆的实时位置u与RSU位置uRSU之间的距离，u＝[x,y]T，(x,y)为车辆的实时位置坐标；参数nR代表传播路径损耗系数，uRSU＝[xR,yR]T为已知的RSU位置，(xR,yR)为已知的RSU位置坐标，
TOA测距:



RSS的测距误差服从标准正态分布c代表电波传...

【专利技术属性】
技术研发人员：张瑞，朱佳佳，宋玉，陈欣，孙博，张颂，李瑾辉，滕昌志，许密，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司信息通信分公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32