一种基于车联网的车辆定位方法

• 作者: 俞定国 杨晨 杨阳 林强 林菲
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 车联网 定位技术 邻居节点 伴随标签 标签聚类 群体行为态势
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 网络与通信技术
• 页码范围: 3461-3466
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.09.0285

摘要

车辆群体行为态势能够准确描述车辆在车联网中的运动规律,车联网中GPS信号强的车辆可以利用通信能力、邻居位置关系,对位于一定距离范围内、出行目的地相同或相近、GPS信号弱的车辆进行实时位置计算.该方法首先提出车辆目的地伴随标签的标签簇划分算法,将有相同或相近目的地的车辆,其目的地视做标签,通过挖掘标签重叠结构与层次结构划分至同一标签簇,使之聚类成为车辆群体;然后提出基于标签划分结果的定位算法与结果修正算法,对亟待定位的车辆进行实时位置计算.实验结果表明,该方法较同类方法定位误差降低15％～35％,不同交通状况结果稳定性提高25％以上,所以提出的定位方法是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨晨		5	10	2.0	3.0
2	林菲		24	81	5.0	8.0
3	杨阳		3	9	1.0	3.0
4	俞定国		1	0	0.0	0.0
5	林强		1	0	0.0	0.0