基于粒子群粒子滤波的车联网V2P定位精度提升方法

王毅; 盛夏; 张勇; 程晓华

doi:10.20035/j.issn.1671-2668.2026.02.003

公路与汽运 ›› 2026, Vol. 42 ›› Issue (02) : 9 -14. DOI: 10.20035/j.issn.1671-2668.2026.02.003

基于粒子群粒子滤波的车联网V2P定位精度提升方法

王毅, 盛夏, 张勇, 程晓华

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摘要

为提高全球定位系统(GPS)数据精度，同时解决常规粒子滤波算法在数据处理中的粒子退化、对噪声敏感与样本空间覆盖不均匀等问题，提出一种基于粒子群粒子滤波(PSO-PF)的车联网车对行人(Vehicle to Pedestrian, V2P)定位精度提升方法。首先建立GPS数据的状态模型与测量模型，并对粒子滤波算法存在的问题进行分析；然后引入粒子群优化算法，提出一种防止粒子退化、去除噪声影响、改善粒子空间分布的方法；为验证算法性能，搭建MATLAB/SUMO联合仿真平台，以无迹卡尔曼滤波(UKF)为基准进行对比试验，通过行人测量试验与城市峡谷试验测试两种算法的性能，结果表明，与UKF相比，PSO-PF的定位精度提升72.7%,在非线性条件下其归一化均方误差较小、定位精度更高。