李中海，劉南杰，黃波

（南京郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院，江蘇南京210003）

基于VANET的車輛相對(duì)定位技術(shù)

李中海，劉南杰，黃波

（南京郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院，江蘇南京210003）

為了滿足VANET（Vehicular Ad-hoc Network）中對(duì)車輛位置信息的高精度要求，本文研究了一種基于全球定位系統(tǒng)（Global Positioning System，GPS）偽距雙差和有高精度里程儀的慣性導(dǎo)航（Inertial Navigation Systems，INS）的協(xié)作相對(duì)定位方法。通過數(shù)據(jù)融合技術(shù)，將GPS偽距雙差、GPS信號(hào)的多普勒頻移以及被高精度里程儀修正后的INS加速度等數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，獲得具有良好精度的相對(duì)定位結(jié)果。結(jié)果表明，使用該方法的定位性能優(yōu)于無里程儀和INS的定位性能。

GPS；慣性導(dǎo)航；里程儀；相對(duì)定位

0 引言

為滿足現(xiàn)代車輛安全行駛以及車輛定位等應(yīng)用對(duì)定位精度的高要求，迫切需要更高水平更高精度的車輛定位技術(shù)的研究和使用。在現(xiàn)有全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)[1-2]（Global Navigation Satellite Systems，GNSS）與定位技術(shù)的基礎(chǔ)上，針對(duì)原有定位技術(shù)存在定位精度不高，以及在GPS偽距雙差相對(duì)定位時(shí)，GPS信號(hào)存在短時(shí)間中斷的問題，本文研究了一種基于全球定位系統(tǒng)（GPS）偽距雙差和有高精度里程儀的慣性導(dǎo)航（INS）的協(xié)作相對(duì)定位技術(shù)。該技術(shù)在原有GPS偽距雙差相對(duì)定位技術(shù)的基礎(chǔ)上，添加有高精度的里程儀慣性導(dǎo)航系統(tǒng)INS的測量器件。INS測量器件用來補(bǔ)充GPS短時(shí)間中斷時(shí)的車輛位置信息，高精度的里程儀用來修正INS的積累誤差，然后將GPS偽距雙差、GPS信號(hào)的多普勒頻移與被高精度里程儀修正后的INS加速度等數(shù)據(jù)信息進(jìn)行融合分析，從而可以獲得更高精度的車輛相對(duì)定位。

1 車輛協(xié)作相對(duì)定位方法

本文所研究的是有高精度里程儀的INS/GPS偽距雙差的協(xié)作相對(duì)定位。先假設(shè)研究的車輛上已裝有GPS接收機(jī)、INS設(shè)備以及高精度的里程儀，同時(shí)目標(biāo)車輛所在的區(qū)域GPS信號(hào)覆蓋良好，接收機(jī)可以觀測到5顆以上的可見衛(wèi)星，并且車輛之間能夠進(jìn)行車與車（Vehicle to Vehicle，V2V）通信，共享數(shù)據(jù)信息[3]。

1.1 現(xiàn)有的GPS偽距雙差的相對(duì)定位方法

在t時(shí)刻，節(jié)點(diǎn)k處的GPS接收機(jī)與衛(wèi)星i之間偽距觀測值[2]為：

其中，Rki為節(jié)點(diǎn)k處的接收機(jī)與衛(wèi)星i之間的幾何距離，c為光速，δk為節(jié)點(diǎn)k處接收機(jī)的時(shí)鐘誤差，δi為衛(wèi)星i的時(shí)鐘誤差，εi，ion為電離層誤差，εi，trop為對(duì)流層誤差，εi，sate為衛(wèi)星i的軌跡誤差，為接收機(jī)k處的熱噪聲與來自衛(wèi)星i的信號(hào)多徑誤差。

由于衛(wèi)星的時(shí)間差別和高空層等誤差對(duì)處于同一區(qū)域的車輛來說近似相同，因此可以通過對(duì)同一觀測衛(wèi)星的不同的GPS接收機(jī)進(jìn)行差分消除這些公共誤差。如使用不同車輛k、l對(duì)同一衛(wèi)星i進(jìn)行觀測，其偽距單差為：

對(duì)車輛間的偽距單差進(jìn)一步求差分，可得偽距雙差

l（t）方法，在有4顆以上的可見衛(wèi)星時(shí)，可以通過最小二乘法獲得車輛間相對(duì)位置rkl（導(dǎo)航系下的相對(duì)位置信息）的結(jié)果[4]。

1.2 改進(jìn)的GPS偽距雙差相對(duì)定位方法

1.2.1 車輛間基于載波頻移的相對(duì)速度的測量

在t時(shí)刻，車輛k的GPS接收機(jī)與衛(wèi)星i之間GPS的載波相位偽距[5]可以參考上節(jié)中的GPS偽距雙差表示為[2]：

相位偽距對(duì)時(shí)間求導(dǎo)，可得接收機(jī)k從衛(wèi)星i處接收到的信號(hào)的載波頻率偏移[2]，并能從中提取多普勒頻移：

其中，f是GPS信號(hào)的載波頻率，GPS信號(hào)使用L1= 1 575.42 MHz，λ是GPS L1信號(hào)的波長，（t）是觀測噪聲。

車輛k與車輛l對(duì)于衛(wèi)星i的載波頻移單差為：

其中，vkl=vk-vl是指車輛k、l之間的相對(duì)速度。由于衛(wèi)星移動(dòng)（衛(wèi)星移動(dòng)速度約3 km/s）引起的式（4）和式（10）中單位向量的變化較小，并且這種變化與車輛到衛(wèi)星距離（20 000 km）相比，可以忽略不計(jì)，因此，ei和ej可以直接采用任何一輛車輛的接收機(jī)所在的最終位置，然后結(jié)合衛(wèi)星星歷進(jìn)行計(jì)算得到。vkl可以通過多普勒頻移解算得到[6]。

1.2.2 車輛間基于INS的相對(duì)加速度的測量

車輛k、l之間的相對(duì)加速度矢量akl=ak-al，其中ak、al分別是車輛k、l的加速度矢量。兩車之間的相對(duì)加速度akl、相對(duì)速度vkl、相對(duì)位移rkl以及GPS衛(wèi)星的定位信息都定義在導(dǎo)航坐標(biāo)系下。

INS在本設(shè)計(jì)中主要為車輛提供加速度以及方位角信息。歐拉角用來構(gòu)建姿態(tài)矩陣然后將INS提供的載體坐標(biāo)系下的車輛加速度信息，根據(jù)將其從載體坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到導(dǎo)航坐標(biāo)系[2]中。

求導(dǎo)后可以進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為：

假設(shè)目標(biāo)車輛在道路行駛時(shí)不發(fā)生路邊滑動(dòng)或者偏離地面，也即在載體坐標(biāo)系下，沿Y軸、Z軸的速度分量為0，車輛僅沿X軸方向行駛，車輛k在載體坐標(biāo)系下的速度大小為，可以由INS中的IMU提供的加速度通過一次對(duì)時(shí)間的積分得到，載體加速度與導(dǎo)航加速度滿足如下關(guān)系式[7]：

其中，g是重力加速度，ωz、ωy是INS測量器件提供的車輛在載體系下沿各軸旋轉(zhuǎn)的角速度，通過公式vk=可以求得偏航角ψ，進(jìn)而得到姿態(tài)矩陣最終實(shí)現(xiàn)加速度由載體系到導(dǎo)航系的變換?？紤]慣性導(dǎo)航技術(shù)存在誤差積累的問題，再使用參考文獻(xiàn)[7]中的高精度里程儀與慣性導(dǎo)航組合的方式，修正INS的誤差，提高其信息精確度。

1.2.3 融合數(shù)據(jù)信息的分析方法

卡爾曼濾波器是協(xié)作定位技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合分析的關(guān)鍵，在本文中，使用卡爾曼濾波器將本地?cái)?shù)據(jù)與接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析時(shí)的狀態(tài)模型[8]為：

其中，χ為狀態(tài)向量，F(xiàn)是濾波器的傳輸函數(shù)模型，G是噪聲處理模型，ζ是沿著各軸的高斯相對(duì)加速度噪聲，假設(shè)其均值為零、方差為σζ，抽樣間隔為τ。對(duì)于車輛k、l，狀態(tài)向量、濾波器傳輸模型以及噪聲處理模型分別為：

其中，0n是n×n的零矩陣，In是n維單位矩陣，Q=σζ2GGT是處理噪聲協(xié)方差。假設(shè)對(duì)于車輛k、l，可見衛(wèi)星為m顆，則觀測模型為：

H是觀測模型，ξ是觀測噪聲，考慮偽距雙差和GPS信號(hào)的多普勒頻移以及INS提供的加速度，可得如下的觀測模型：

其中，O′為（m-1）×3的零矩陣，假設(shè)各觀測量之間相互獨(dú)立，則觀測噪聲的協(xié)方差可以表示為：

其中1表示一個(gè)全為1的（m-1）×1矩陣。已知H、F、Q、G時(shí)，就可以使用卡爾曼濾波器實(shí)現(xiàn)相對(duì)定位。

2 仿真結(jié)果與分析

本文采用測量距離均方根drms來分析INS/GPS偽距雙差和GPS偽距雙差相對(duì)定位的性能。對(duì)車輛i相對(duì)參與協(xié)作的車輛數(shù)為5，GPS偽距測量觀測誤差的標(biāo)準(zhǔn)差為σρ=3 m，可見衛(wèi)星數(shù)目為4～7顆，仿真結(jié)果如圖1、圖2所示。

圖1 改進(jìn)前偽距雙差相對(duì)位置的drms

圖2 改進(jìn)后偽距雙差相對(duì)位置的drms

采用GPS/INS或GPS偽距雙差兩種方法進(jìn)行相對(duì)定位時(shí)，相對(duì)定位距離均方根drms都隨著衛(wèi)星數(shù)目的增加而減小，也即可見衛(wèi)星數(shù)目越多，定位性能越優(yōu)。如圖2為在GPS偽距雙差基礎(chǔ)上改進(jìn)的GPS/INS偽距雙差，對(duì)比圖1中改進(jìn)前的相對(duì)定位均方根誤差drms，在高精度里程儀與INS器件的作用下，GPS偽距雙差相對(duì)定位的drms有所減少，也即是采用本文方法優(yōu)于GPS偽距雙差的定位性能。

3 結(jié)論

本文主要介紹了有高精度里程儀的INS/GPS偽距雙差的協(xié)作相對(duì)定位技術(shù)。在現(xiàn)有偽距雙差定位技術(shù)的基礎(chǔ)上，添加INS測量器件和高精度的里程儀，再通過數(shù)據(jù)融合分析處理技術(shù)，將被里程儀修正后INS的加速度信息、GPS信號(hào)的多普勒頻移信息以及GPS偽距雙差的相對(duì)定位信息進(jìn)行融合分析處理，從而改進(jìn)了GPS偽距雙差的相對(duì)定位性能。在本文中，要求車輛GPS接收機(jī)可見衛(wèi)星數(shù)不少于5顆，通過仿真對(duì)比，證明了使用INS后的偽距雙差定位性能得到顯著提高。

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Relative positioning technology for vehicular based on VANET

Li Zhonghai，Liu Nanjie，Huang Bo
（College of Communication and Information Engineering，Nanjing University of Posts and Telecommunications，Nanjing 210003，China）

In order to meet the requirements of vehicle position high accuracy applications in VANET，a relative positioning method based on GPS pseudorange double difference and INS system which adds an odometer with high accuracy in a collaborative manner is studied in this paper.The data fusion algorithm is used to fuse the GPS pseudorange double difference，GPS Doppler shifts and the INS data，thus it highly improves the accuracy of relative positioning results.The results show that the positioning performance of this method is obviously improved compared with the one without the INS and odometer.

Global Positioning System；inertial navigation；odometer；relative positioning

TP393.0

A

1674-7720（2015）19-0071-03

2015-05-13）

李中海（1990-），男，碩士研究生，主要研究方向：車聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)。E-mail：806343240@qq.com。

李中海，劉南杰，黃波.基于VANET的車輛相對(duì)定位技術(shù)[J].微型機(jī)與應(yīng)用，2015，34（19）：71-73,79.

劉南杰（1956-），男，博士，教授，主要研究方向：車輛網(wǎng)、智能交通。

黃波（1975-），男，博士，講師，主要研究方向：車聯(lián)網(wǎng)、信號(hào)處理。