基于锚节点-边框的非测距车辆跟踪算法

发布时间：2017-08-18 12:02

  本文关键词：基于锚节点-边框的非测距车辆跟踪算法

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【摘要】：VANET中基站可能是移动的或静态的锚节点,在这种情况下,为实现车辆的跟踪,提出一种基于锚节点-边框的分布式非测距车辆跟踪算法。观察邻居节点,建立锚节点-边框,进行抽样,缩小估计车辆可能区域;利用离群-抑制技术对数据进行滤除,剩余的区域就是车辆的位置。对算法进行模拟实验,实验结果表明,该算法的归一化平均跟踪误差约为0.09,具有稳健的跟踪性能。其通过与邻居锚节点的连接实现对车辆的跟踪,建立Anchor box,降低了定位成本,提高了定位精度。
【作者单位】： 广东工业大学计算机学院;
【关键词】： 车辆跟踪 边框 抽样 非测距 离散-抑制技术 车辆自组织网
【基金】：广东省战略性新兴产业核心技术攻关基金项目(2012A010701004) 广东省自然科学基金重点项目(S2012020011071)
【分类号】：TN929.5;TP391.44
【正文快照】： 0引言车辆跟踪技术关键在于如何实施目标定位[1-3]。目前,主要有基于测距(range-based)和非测距(range-free)的两大类定位算法[4]。基于测距定位算法是通过测量锚节点(已知位置的传感节点)与未知节点的角度、距离值,从而估计未知节点的位置。经典的基于测距定位算法有:到达角

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 ;车辆跟踪软件[J];全球定位系统;2004年02期

2 卞建勇;徐建闽;裴海龙;;基于强化学习的视频车辆跟踪[J];华南理工大学学报(自然科学版);2008年10期

3 张晓媚;陈伟海;刘敬猛;赵志文;;基于柔性曲杆的车辆跟踪算法设计与实现[J];北京航空航天大学学报;2011年07期

4 甘玲;潘小雷;;一种应用于交通环境中的运动车辆跟踪方法[J];重庆邮电大学学报(自然科学版);2013年03期

5 郭锋;王秉政;杨晨晖;;复杂背景下车辆跟踪的改进算法及逆行检测[J];图学学报;2013年04期

6 魏玉强;王成儒;;多车辆跟踪时分割粘连车辆的方法[J];电视技术;2009年11期

7 王文龙;李清泉;;基于蒙特卡罗算法的车辆跟踪方法[J];测绘学报;2011年02期

8 李t，

本文编号：694448