基于TDOA和改进粒子滤波算法的智能交通系统运行车辆定位

为了克服已有车辆定位系统依靠GPS或RFID等固定设备进行定位时硬件成本高、同时对运动车辆进行定位时往往精度不高的缺点,提出了一种基于TDOA和改进粒子滤波的运动车辆定位方法;首先,通过TDOA算法和最小二乘法获取多个车辆坐标值估算值并对具有较大误差的坐标进行删除;然后通过RSSI信号强度对剩余的坐标值进行加权获取估计坐标的初始值;为了进一步提高定位的精度,设计了改进的粒子滤波算法以每个时刻的坐标初始值为观测值估算车辆的真实坐标,在算法中通过设计重要性概率密度函数和重采样提高滤波的精确度;取100m×800m的道路区域进行仿真,结果表明:文中方法能较为精确地实现运动车辆的定位,且与其它方法比较,具有硬件成本低和定位误差小的优点,是运动车辆定位的一种可行方法。