李　林　劉建華　杜　程　馬　龍　孫江輝

(1.西安郵電大學(xué)信息中心　西安　710061)(2.西安郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院　西安　710061)(3.西安郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院　西安　710061)

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基于基站的高速公路車(chē)輛定位技術(shù)*

李林1劉建華1杜程2馬龍2孫江輝3

(1.西安郵電大學(xué)信息中心西安710061)(2.西安郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院西安710061)(3.西安郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院西安710061)

摘要通過(guò)對(duì)基站定位技術(shù)的綜合研究，旨在將基站定位技術(shù)應(yīng)用于高速公路車(chē)輛位置服務(wù)中。通過(guò)高速公路上車(chē)輛行駛經(jīng)過(guò)連續(xù)不同的基站，提出一種針對(duì)高速公路車(chē)輛位置定位的算法，能夠有效地推算出車(chē)輛的行駛方向軌跡，結(jié)合單基站所覆蓋范圍與高速公路形成的幾何圖形，利用幾何關(guān)系綜合分析出高速公路上車(chē)輛的行駛方向及位置。

關(guān)鍵詞基站; 車(chē)輛定位; 位置服務(wù); AOA; TOA; 隱馬爾科夫模型

Class NumberTP393

1引言

隨著帶有位置服務(wù)的應(yīng)用層出不窮，位置服務(wù)已經(jīng)成為移動(dòng)增值業(yè)務(wù)的重要組成部分，在移動(dòng)通信領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景?；咀鳛橐苿?dòng)通信網(wǎng)絡(luò)不可缺少的網(wǎng)元，是移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)重要的基礎(chǔ)設(shè)施，鐵塔公司的成立也將進(jìn)一步推動(dòng)基站的統(tǒng)一管理、開(kāi)放化、共享化?；静粌H為位置服務(wù)提供信息傳輸通道，而且能夠利用其實(shí)現(xiàn)位置定位功能，利用基站提供位置服務(wù)已經(jīng)成為研究和應(yīng)用熱點(diǎn)[1～6]。

隨著智能交通系統(tǒng)的發(fā)展，高精度、高可靠的車(chē)輛位置信息是實(shí)現(xiàn)車(chē)輛定位導(dǎo)航的基本條件，也是客流疏導(dǎo)、交通智能調(diào)度、機(jī)動(dòng)車(chē)自動(dòng)控制等等用途的重要基礎(chǔ)[7]。盡管基于衛(wèi)星定位系統(tǒng)使用廣泛，但是由于易受障礙物的影響，延遲大等問(wèn)題越來(lái)越不能滿足高精度的位置定位要求[8]。其它使用紅外線、聲波、磁場(chǎng)等形式發(fā)送定位信號(hào)，實(shí)現(xiàn)高精度的無(wú)線定位的無(wú)線定位技術(shù)需要安裝額外的信號(hào)發(fā)射裝置，增加了復(fù)雜性和實(shí)現(xiàn)成本[9～10]。而綜合采用基于基站的定位技術(shù)，并結(jié)合移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施支撐的位置業(yè)務(wù)服務(wù)，不僅可以實(shí)現(xiàn)對(duì)高速公路車(chē)輛的精確定位，而且具有低時(shí)延、高精度、實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、低成本和高可靠性等優(yōu)勢(shì)，從而滿足智能交通系統(tǒng)中車(chē)輛的定位要求。

2基站定位技術(shù)

基站作為移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)不可缺少的網(wǎng)元，是移動(dòng)終端與移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)之間交互的重要組成部分。隨著移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展，更多的移動(dòng)終端接入到移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中，越來(lái)越多的基站被建立起來(lái)，幾乎遍布世界的每一個(gè)角落，為終端用戶提供通信服務(wù)。所以移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中最基本的定位技術(shù)就是基于基站的定位技術(shù)[11]。

根據(jù)確定移動(dòng)終端位置所用基站的多少可以將現(xiàn)有的基站定位技術(shù)劃分為以下幾類[12～17]：

1) 單基站定位技術(shù)

基站是以移動(dòng)蜂窩網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)格為單位所建立的，所以在單個(gè)蜂窩網(wǎng)絡(luò)中就會(huì)有一個(gè)跟它相對(duì)應(yīng)的基站，而每個(gè)基站都有它所對(duì)應(yīng)小區(qū)的ID號(hào)碼，所以只需要得到移動(dòng)終端當(dāng)前所在小區(qū)的ID號(hào)碼就可以得到其位置信息?；贑ELL ID的定位技術(shù)如圖1所示。

圖1　基于CELL ID的定位技術(shù)

這種單基站定位的精度跟隨小區(qū)的大小在變化。但這種定位技術(shù)對(duì)移動(dòng)終端沒(méi)有任何特別的要求，也不用對(duì)移動(dòng)蜂窩網(wǎng)絡(luò)做任何修改，實(shí)現(xiàn)比較簡(jiǎn)單，而且定位速度快。因此，這種基于CELL ID的定位技術(shù)在移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的定位業(yè)務(wù)系統(tǒng)中應(yīng)用廣泛。

2) 多基站定位技術(shù)

多基站定位技術(shù)主要包括時(shí)間提前量(TA,Time Advance)、信號(hào)到達(dá)角度定位技術(shù)(AOA,Angle of Arrival)、信號(hào)到達(dá)時(shí)間定位技術(shù)(TOA,Time of Arrival)、信號(hào)到達(dá)時(shí)間差定位技術(shù)(Time Different of Arrival,TDOA)、增強(qiáng)觀測(cè)時(shí)差定位技術(shù)(Enhanced Observed Time Different,EOTD)、信號(hào)強(qiáng)度定位(Signal Strength Base,SSB)和多徑指紋方法(Fingerprint)等。

下面主要分析幾種定位技術(shù)的具體原理。到達(dá)角度的定位技術(shù)AOA是利用兩個(gè)或者多個(gè)基站對(duì)測(cè)量移動(dòng)終端發(fā)出的信號(hào)到達(dá)角度來(lái)計(jì)算移動(dòng)終端的位置的，是移動(dòng)終端與基站的兩條或者多條方位線交點(diǎn)的位置即為移動(dòng)終端的測(cè)量位置，如圖2所示。

信號(hào)到達(dá)時(shí)間的定位技術(shù)TOA是利用移動(dòng)終端獲得的三個(gè)附近的基站對(duì)其進(jìn)行發(fā)送測(cè)量信號(hào)，再根據(jù)移動(dòng)終端到這三個(gè)基站的到達(dá)時(shí)間，即所謂的導(dǎo)頻相位測(cè)量來(lái)確定移動(dòng)終端的具體位置的。在測(cè)量的過(guò)程中，這三個(gè)基站必須與發(fā)送測(cè)量信號(hào)的移動(dòng)終端確保時(shí)間是同步的，如圖3所示。

圖2　AOA定位技術(shù)

圖3　TOA定位技術(shù)

由于TOA定位技術(shù)必須確保移動(dòng)終端與三個(gè)基站的時(shí)間是同步的，而且移動(dòng)蜂窩網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)如GSM和通用移動(dòng)通信系統(tǒng)(Universal Mobile Telecommunication System，UMTS)TDD沒(méi)有設(shè)置時(shí)鐘同步的系統(tǒng)，所以提出了改進(jìn)的TOA定位技術(shù)：信號(hào)到達(dá)時(shí)間差定位技術(shù)TDOA和增強(qiáng)觀測(cè)時(shí)差定位技術(shù)EOTD。

TDOA通過(guò)移動(dòng)終端與基站之間的傳輸時(shí)間差來(lái)定位移動(dòng)終端。假如測(cè)量所需的三個(gè)基站分別成為A基站、B基站和C基站，移動(dòng)終端發(fā)射測(cè)量信號(hào)分別到這三個(gè)基站的時(shí)間分別為as、bs和cs，那么可以通過(guò)兩兩基站檢測(cè)信號(hào)的時(shí)間差來(lái)確定一條雙曲線，再根據(jù)這個(gè)雙曲線的交點(diǎn)就是移動(dòng)終端的位置信息。

EOTD定位技術(shù)是利用三個(gè)基本量：

1) 觀察時(shí)間差OTD：移動(dòng)終端觀察到的兩個(gè)不同位置基站信號(hào)的就收時(shí)間差；

2) 真實(shí)時(shí)間差RTD：兩個(gè)基站之間的系統(tǒng)時(shí)間差，由GSM網(wǎng)絡(luò)提供；

3) 地理位置時(shí)間差GTD：兩個(gè)基站到移動(dòng)終端由于距離差而引起的傳輸時(shí)間差。

三個(gè)量關(guān)系是：OTD=RTD+GTD。

3高速公路車(chē)輛定位

3.1高速公路上車(chē)輛方向軌跡定位

根據(jù)高速公路上車(chē)輛的運(yùn)行路線與基站覆蓋范圍的區(qū)域，提出了一種新的基站定位方法。

在單基站定位中，可以根據(jù)車(chē)輛當(dāng)前的基站ID來(lái)進(jìn)行判斷車(chē)輛的位置，但是其測(cè)量精度隨著基站的覆蓋范圍所推測(cè)出來(lái)的車(chē)輛位置而變化。當(dāng)知道車(chē)輛處于當(dāng)前基站ID，如果能知道該車(chē)輛之前經(jīng)過(guò)的基站ID，這樣就可以根據(jù)車(chē)輛出現(xiàn)基站的范圍大致判斷車(chē)輛的行動(dòng)軌跡，提高了基站定位的精度，如圖4所示。

圖4　基站軌跡定位

可以看出車(chē)輛的行動(dòng)軌跡可以通過(guò)幾個(gè)基站來(lái)進(jìn)行定位模擬，然后根據(jù)車(chē)輛所處基站的ID以及車(chē)輛之前所處的基站ID來(lái)大致計(jì)算車(chē)輛的行動(dòng)軌跡和方向，確定車(chē)輛行駛的路線和位置信息。

在基站軌跡定位中，車(chē)輛當(dāng)前所處基站的情況下，車(chē)輛將來(lái)所處的基站是與過(guò)去所處的基站無(wú)關(guān)的，它具有馬爾科夫性。在馬爾科夫基礎(chǔ)上延伸的隱馬爾科夫模型作為一種常見(jiàn)的序列預(yù)存模型[19]，由一個(gè)五元組表示為λ=(N,M,π,A,B)，其中X表示模型中的狀態(tài)，N表示模型中狀態(tài)的數(shù)量，即X={x1,x2,…,xN}，可以理解為“隱序列”；Y表示所有狀態(tài)可能存在的觀測(cè)序列，M表示觀測(cè)序列中觀測(cè)值的數(shù)量，即Y=(y1,y2,…,yM)，可以理解為“明序列”；π表示該狀態(tài)空間的初始概率；A表示狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，即X中各個(gè)狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移概率矩陣；B表示觀測(cè)序列的概率矩陣，即在X的條件下Y中各個(gè)觀測(cè)序列的轉(zhuǎn)移概率矩陣。在已知λ=(π,A,B)和具體的觀測(cè)序列Y={y1,y2,…,yM}，通過(guò)觀測(cè)序列確定該觀測(cè)序列后面的狀態(tài)序列X={x1,x2,…,xN}，即隱馬爾科夫模型可以通過(guò)一個(gè)已知的“明序列”來(lái)推測(cè)一個(gè)未知的“隱序列”。在基站定位的模型中，基站的位置即為“明序列”，車(chē)輛的位置即為“隱序列”，可以根據(jù)觀測(cè)到的基站序列推測(cè)車(chē)輛的路段序列，如圖5所示，基站軌跡是灰色基站范圍內(nèi)，能夠判斷車(chē)輛最大可能是沿著箭頭行走的。

依據(jù)隱馬爾科夫鏈建立公路基站軌跡模型，如圖6所示，需要將高速公路抽象為若干個(gè)有向線段，車(chē)輛將來(lái)所處的路段只與當(dāng)前路段有關(guān)，與過(guò)去的路段無(wú)關(guān)。

圖5　基于隱馬爾科夫鏈的基站軌跡定位

圖6　公路基站軌跡模型

在公路基站軌跡模型中有三個(gè)基站A、B、C分別覆蓋路段1、路段2和路段3，用X表示路段的序列，即X={x1,x2,x3}，在基站覆蓋范圍內(nèi)用這三個(gè)狀態(tài)xi表示這三條路段，用于描述車(chē)輛的真實(shí)位置信息；Y表示觀測(cè)到基站的系列，即Y={y1,y2,y3}，共有三個(gè)基站A、B和C，是可以實(shí)時(shí)觀測(cè)到的序列；A表示從狀態(tài)xi到狀態(tài)xj的轉(zhuǎn)移概率，A=P(xj|xi)=aij,其中1≤i,j≤3，即各個(gè)路段之間的轉(zhuǎn)移概率；B表示處于狀態(tài)xi，觀測(cè)到Y(jié)序列的條件下的概率，即B=P(yi|xi)=bi(yi)，其中1≤i≤3，路段從屬于基站的概率，可以根據(jù)路段處于該基站覆蓋區(qū)域的具體位置劃分，距離基站中心越近，從屬于該基站的概率就越大。依據(jù)觀測(cè)概率B、轉(zhuǎn)移概率A和觀測(cè)到的基站序列Y，求出最佳路段序列X。

設(shè)車(chē)輛在公路上的概率為初始狀態(tài)分布，經(jīng)過(guò)T次觀測(cè)(yt1,yt2,…,ytT)可得到基站處于tT時(shí)刻的狀態(tài)xi，設(shè)t時(shí)刻處于狀態(tài)xi的最佳路徑概率為ψxi(t)(i=1,2,…,N)。在tT+1時(shí)刻觀測(cè)到的觀測(cè)序列為ytT+1，且狀態(tài)為xj的概率為

P(ytT+1|xtT+1=xj)=ψxi(t)×aij×bj(ytT+1)

(1)

所以在tT+1時(shí)刻，車(chē)輛處于狀態(tài)xj的最佳路徑的概率為

(2)

從tT時(shí)刻到tT+1時(shí)刻，車(chē)輛處于的最可能的狀態(tài)為

(3)

根據(jù)式(2)和式(3)進(jìn)行Viterbi算法，可得到tT時(shí)刻到tT+1時(shí)刻車(chē)輛所處的最有可能方向軌跡。

3.2高速公路車(chē)輛位置定位

根據(jù)高速公路穿過(guò)當(dāng)前基站的覆蓋范圍，形成如圖7所示幾何圖形，根據(jù)幾個(gè)關(guān)系，在基站覆蓋范圍內(nèi)的一個(gè)圓上實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)輛的定位。

通過(guò)測(cè)量移動(dòng)臺(tái)與基站之間的距離，再結(jié)合公路與基站覆蓋范圍內(nèi)所相交的弦以及車(chē)輛的行駛方向，即可確定移動(dòng)臺(tái)的位置信息。設(shè)移動(dòng)臺(tái)坐標(biāo)(xi,yi)i=1,2,…,n，基站坐標(biāo)(x,y)，移動(dòng)臺(tái)與基站之間的距離為Ri，即可得到方程式(4)：

(x-xi)2+(y-yi)2=Ri2i=1,2,…,n

(4)

圖7　單個(gè)基站公路定位

通過(guò)測(cè)量電磁波在移動(dòng)終端到基站之間的傳輸時(shí)間ti，1≤i≤n。根據(jù)公式可以計(jì)算出移動(dòng)終端與基站之間的距離Ri，1≤i≤n。Ri=cti;其中c為電磁波在空中的傳播速度，即c=3×108m/s。

以車(chē)輛與基站之間的距離Ri為半徑所形成的圓和式(1)求得存在的兩個(gè)點(diǎn)，再根據(jù)車(chē)輛運(yùn)行的矢量方向，確定移動(dòng)終端的位置。

根據(jù)扇區(qū)定位技術(shù)的原理和基站軌跡定位技術(shù)以及高速公路上單個(gè)基站對(duì)車(chē)輛的位置分析，可以通過(guò)基站檢測(cè)高速公路的車(chē)輛行駛速度及位置，完成對(duì)高速公路上車(chē)輛的管理。

4實(shí)驗(yàn)仿真

依據(jù)建立的公路基站軌跡模型，在公路上的三個(gè)路段有16個(gè)目標(biāo)軌跡的樣點(diǎn)，如圖8所示，每個(gè)樣點(diǎn)處的觀測(cè)值如表1所示。

表1　觀測(cè)樣點(diǎn)數(shù)據(jù)

1) 輸入：初始化δ1(i)=πibi(Y1)，φ1(i)=0，其中1≤i≤N；

求解后得到如圖9所示的樣點(diǎn)和表2所示的分類情況。

圖8　公路仿真樣點(diǎn)分布圖

圖9　Viterbi算法譯碼后的樣點(diǎn)分布圖

路段號(hào)樣點(diǎn)號(hào)公路11,2,3,4,5公路26,8,9,11,12,13,14,15,16公路37,10

最終得到的車(chē)輛軌跡如圖10所示。

圖10　車(chē)輛軌跡圖

由此可以得出利用隱馬爾科夫模型能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)車(chē)輛所處的基站范圍對(duì)其進(jìn)行跟蹤，并隨著觀測(cè)點(diǎn)數(shù)的增多，軌跡定位的精度也會(huì)提高。

5結(jié)語(yǔ)

本文針對(duì)高速公路上車(chē)輛位置定位問(wèn)題，結(jié)合了當(dāng)前基于基站的定位技術(shù)，對(duì)行駛在高速公路上的車(chē)輛進(jìn)行位置定位。首先根據(jù)車(chē)輛行駛過(guò)程經(jīng)過(guò)的基站ID,進(jìn)行隱馬爾科夫建模，再使用Viterbi算法推算出車(chē)輛行駛的方向軌跡。然后結(jié)合單基站所覆蓋范圍與高速公路所形成的幾何圖形，利用幾何關(guān)系進(jìn)行對(duì)車(chē)輛位置的定位。最后根據(jù)仿真表明，該基于基站的車(chē)輛定位技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)高速公路上車(chē)輛的位置定位。

參 考 文 獻(xiàn)

[1] 陳志東.移動(dòng)通信發(fā)展的現(xiàn)狀及未來(lái)趨勢(shì)研究[J].科技風(fēng),2011,21:30.

CHEN Zhidong. Research on the current situation and future trend of mobile communication[J]. Technology Wind,2011,21:30.

[2] 劉東明,吳偉,等.移動(dòng)通信增值業(yè)務(wù)技術(shù)詳解[M].北京：人民郵出版社,2009.

LIU Dongming, WU Wei, et al. Mobile communication technology[M]. Beijing: People Post Press,2009.

[3] 楊恒，魏丫丫，李彬，等.定位技術(shù)[M].北京：電子工業(yè)出版社，2013:8-10.

YANG Heng, WEI Yaya, LI Bin, et al. Technology[M]. Beijing: Electronic Industry Press,2013:8-10.

[4] 張敏.位置服務(wù):日益成為各類業(yè)務(wù)基石[J].通信世界,2012,3:14.

ZHANG Min. Location services: increasingly become the cornerstone of all kinds of business[J]. Communications World,2012,3:14.

[5] 羅枝花,王曉平.混合定位技術(shù)與應(yīng)用的探討[J].數(shù)據(jù)通信,2011,4:8-11.

LUO Zhihua, WANG Xiaoping. Discussion on[J]. Luo branch, data communication technology and application of hybrid positioning,2011,4:8-11.

[6] 曹紅杰,陳應(yīng)東,劉丹.位置服務(wù)理論、技術(shù)與實(shí)踐[M].北京:科學(xué)出版社,2015.

CAO Hongjie, CHEN Yingdong, LIU Dan. Location service theory, technology and practice[M]. Beijing: Science Press,2015.

[7] 蔣新華,陳宇,朱銓,等.交通物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢(shì)研究[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2013,30(8):2256-2261.

JIANG Xinhua, CHEN Yu, ZHU Quan, et al. Research on the development status and trend of the Internet of things[J]. Computer Application Research,2013,30(8):2256-2261.

[8] Savasta S, Pini M, Marfia G. Preformance assessment of a commercial GPS receiver for network application[C]//5th IEEE Proc Cosumer Communications and Networking Conference,2008:613-617.

[9] 王國(guó)鋒,宋鵬飛,張?zhí)N靈.智能交通系統(tǒng)發(fā)展與展望[J].公路,2012,5:217-222.

WANG Guofeng, SONG Pengfei, ZHANG Yunling. Development and Prospect of intelligent transportation system[J]. Highway,2012,5:217-222.

[10] 曹巖,雷濤.基于交通燈的高精度車(chē)輛定位技術(shù)[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2015,51(3):212-215.

CAO Yan, LEI Tao. High precision vehicle positioning technology based on traffic lights[J]. Computer Engineering and Application,2015,51(3):212-215.

[11] 趙鳴翔.蜂窩移動(dòng)通信系統(tǒng)單基站定位技術(shù)研究[D].成都:西南交通大學(xué),2009.ZHAO Mingxiang. Research on location technology of single base station in cellular mobile communication system[D]. Chengdu: Southwest Jiao Tong University,2009.

[12] 程敏.基于CDMA網(wǎng)絡(luò)的混合定位平臺(tái)研究[D].北京:北京郵電大學(xué),2012.

CHENG Min. Research on hybrid positioning platform based on CDMA network[D]. Beijing: Beijing University of Posts and Telecommunications,2012.

[13] 陳濤.移動(dòng)網(wǎng)HLR/HSS融合技術(shù)研究[D].北京:北京郵電大學(xué),2013.

CHEN Tao. Study on HLR/HSS fusion technology of mobile network[D]. Beijing: Beijing University of Posts and Telecommunications,2013.

[14] 劉鷹.幾種定位技術(shù)的比較研究[J].應(yīng)用科技,2005,32(9):34-36.LIU Ying. A comparative study on several positioning techniques[J]. Application Technology,2005,32(9):34-36.

[15] 孫巍,王行剛.移動(dòng)定位技術(shù)綜述[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2003,(6):6-9.

SUN Wei, WANG Hanggang. Application of mobile positioning technology in[J]. Electronic Technology,2003,(6):6-9.

[16] 唐科萍,許方恒,沈才樑.基于位置服務(wù)的研究綜述[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2012,29(12):4432-4436.

TANG Keping, XU Fangheng, SHEN Cailiang. A review of research on location based service[J]. Computer Application Research,2012,29(12):4432-4436.

[17] 曹巖,雷濤.基于交通燈的高精度車(chē)輛定位技術(shù)[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2015,51(3):212-215.

CAO Yan, LEI Tao. High precision vehicle positioning technology based on traffic lights[J]. Computer Engineering and Application,2015,51(3):212-215.

[18] 高小能,郭志飛.移動(dòng)位置服務(wù)應(yīng)用平臺(tái)研究與開(kāi)發(fā)[J].微型機(jī)與應(yīng)用,2011,3:61-63.

GAO Xiaoneng, GUO Zhifei. Research and development of mobile location service application platform[J]. Microcomputer and Application,2011,3:61-63.

[19] 何成剛.馬爾科夫模型預(yù)測(cè)方法的研究及其應(yīng)用[D].合肥:安徽大學(xué),2012.HE Chenggang. Markov model prediction method and its application[D]. Hefei: Anhui University,2012.

[20] Viterbi算法[EB/OL]. http://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%BB%B4%E7%89%B9%E6%AF%94%E7%AE%97%E6%B3%95.

收稿日期:2016年1月4日,修回日期:2016年2月19日

作者簡(jiǎn)介:李林，女，碩士，工程師，研究方向：計(jì)算機(jī)應(yīng)用。劉建華，男，高級(jí)工程師，研究方向：網(wǎng)絡(luò)信息安全。杜程，男，碩士研究生，研究方向：網(wǎng)絡(luò)信息安全。馬龍，男，碩士研究生，研究方向：網(wǎng)絡(luò)信息安全。孫江輝，男，碩士研究生，研究方向：可信計(jì)算，網(wǎng)絡(luò)安全管理。

中圖分類號(hào)TP393

DOI:10.3969/j.issn.1672-9722.2016.07.014

Highway Vehicle Positioning Method Based on Base Station

LI Lin1LIU Jianhua1DU Cheng2MA Long2SUN Jianghui3

(1. Information Center, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an710061)(2. School of Computer Science & Technology, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an710061)(3. School of Communication and Information Engineering,Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an710061)

AbstractBased on the comprehensive study of the positioning method of the base station, the base station positioning technology is applied to the Services LBS (Location-Based). Through the vehicle running on the highway through a continuous different base station, the proposed algorithm for the location of highway vehicles can effectively calculate the direction of the trajectory. Combined with a single base station coverage and a highway geometry, the geometric relationship is used to comprehensively analyze the running direction and position of the vehicles on the expressway.

Key Wordsbase station, vehicle positioning, location-based service, AOA, TOA, HMM