计算机应用研究

作者：杨阳,林菲,俞定国,杨晨,林强,

单位：1.浙江传媒学院a.智能媒体技术研究院;b.媒体工程学院,杭州310018；2.杭州电子科技大学a.计算机学院;b.会计学院,杭州310018；

关键词：车联网,定位技术,邻居节点,伴随标签,标签聚类,群体行为态势,

基金：国家自然科学基金资助项目(61602141)；浙江省重点研发计划资助项目(2019C03138)；浙江省基础公益研究计划资助项目(LGG18F020004)；；

车辆群体行为态势能够准确描述车辆在车联网中的运动规律，车联网中GPS信号强的车辆可以利用通信能力、邻居位置关系，对位于一定距离范围内、出行目的地相同或相近、GPS信号弱的车辆进行实时位置计算。该方法首先提出车辆目的地伴随标签的标签簇划分算法，将有相同或相近目的地的车辆，其目的地视做标签，通过挖掘标签重叠结构与层次结构划分至同一标签簇，使之聚类成为车辆群体；然后提出基于标签划分结果的定位算法与结果修正算法，对亟待定位的车辆进行实时位置计算。实验结果表明，该方法较同类方法定位误差降低15%~35%，不同交通状况结果稳定性提高25%以上，所以提出的定位方法是有效的。

来源：2020年第11期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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