基于模糊径向基函数神经网络地图匹配算法的研究
目前车辆导航系统的位置计算采用GPS定位系统，然而由于GPS各种未知干扰噪声的影响，GPS定位系统会产生定位数据往往偏离车辆运行路段。为解决这一问题，应用高精度数字道路数据来修正GPS定位误差是可能而有效的，本文提出了基于模糊径向基函数神经网络的新的地图匹配算法，该算法综合了数字道路信息和GPS定位信息，提取两个重要参数作为输入变量，即定位点到候选路段的投影距离及定位轨迹与候选路段的相似性。设计出了四层模糊RBF神经网络及改进的收敛学习规则，实验结果表明所提出的算法能很好匹配车辆行驶路段位置。
车辆导航系统 地图匹配 模糊径向基函数神经网络 GPS定位 收敛学习
苏海滨 卞晶晶 王继东
华北水利水电学院电力学院,河南郑州450011
国内会议
北京
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5399-5403
2010-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）