基于非线性卡尔曼滤波的车辆定位优化算法

摘要：

智能交通系统( ITS)是未来交通系统发展的重要趋势，为了实现智能交通所提供的各种功能，必须获知车联网中车辆的准确位置。因此，如何快速准确地实现车辆定位是现代智能交通系统所要研究的一个重要问题。实际系统中一般都是非线性系统，所以需要采用非线性的卡尔曼滤波算法。文中采用了非线性无迹卡尔曼滤波算法。无迹卡尔曼滤波在车辆运动状态发生突变时，车辆定位精度有所下降。为了提高无迹卡尔曼滤波算法在车辆运动状态发生突变时的定位精度，文中将自适应的交互多模算法和无迹卡尔曼滤波算法相结合，进一步提高了车辆的定位精度，同时也更能适应车辆的各种机动运动状态。仿真实验结果表明，交互多模无迹卡尔曼滤波算法的定位精度相较于无迹卡尔曼滤波算法有显著提升。

关键词：车辆定位、卡尔曼滤波、交互多模算法、非线性模型

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省普通高校研究生科研创新计划项目CXLX13456

在线出版日期：2015-09-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：80-83,89