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资源说明：在智能交通系统的新兴应用中，比如碰撞警告系统，相对位置感知是实施这些系统的关键前提。然而，现有的商业全球导航卫星系统（GNSS）接收器并不能满足这些应用场景对相对定位精度的要求。幸运的是，通过车辆间共享GNSS测量数据的协作定位（CP）技术可以提升车辆自组织网络（VANET）中相对定位的性能。本文提出了一种新的增强型紧耦合CP技术，该技术通过添加基于超宽带（UWB）的车际距离测量来实现。在所提出的CP方法中，每辆车都会融合GPS测量数据和车际距离测量数据。根据分析和实验结果，在未来的研究中，这项技术有望进一步提高VANET中相对定位的精确度和可靠性。
在本文中，作者Feng Shen、Joon Wayn Cheong和Andrew G. Dempster提出了一种新的基于超宽带（UWB）距离和全球定位系统（GPS）紧密结合的VANET相对定位方法。该方法考虑到车辆间不存在障碍物的情况，在此前提下，通过车辆间共享GPS测量数据和UWB测量数据来提高车辆自组织网络中的相对定位精度。这一方法的核心在于利用车辆的GPS测量和UWB距离测量数据的融合，以增强定位技术的性能。
该研究的背景是针对新兴的智能交通系统，如碰撞预警系统的相对位置感知问题。文章中提到了一个关键问题：现有的GNSS接收器无法满足智能交通系统中对高精度相对定位的需求。因此，研究者提出了一种解决方案，即通过车辆之间的协作定位技术来增强VANET的相对定位能力。
协作定位技术（CP）是一种通过车辆间共享位置信息来提高定位精度的方法。CP技术可以改善单个车辆接收器的定位性能，并且在没有直接视线的情况下尤其有用。CP技术的关键优势在于，它依赖于网络中的多个节点（车辆）来提供更全面的信息，有助于提高定位的可靠性。
在本研究中，作者提出的紧耦合CP技术是结合了UWB的距离测量技术。UWB是一种短距离无线通信技术，具有高数据传输速率和能够提供厘米级定位精度的特点。UWB技术通过发送一系列非常窄的脉冲信号来测量物体之间的距离，并且具有良好的抗干扰性能和穿透能力。
将GPS测量和UWB距离测量数据融合起来，可以为车辆提供更精确的相对位置信息。这种融合是通过一种算法实现的，该算法综合考虑两种测量技术的各自优势，以及它们在不同环境条件下的测量准确性，以求达到最佳的定位效果。
分析和实验结果表明，该技术在VANET中的相对定位精度得到了显著提升。这意味着在智能交通系统的实施中，通过这种紧耦合的CP技术，可以更有效地进行车辆间的通信和协调，从而提高系统的整体性能和安全性。
在本文的后续研究中，可能会包括更多的测试和改进，以解决车辆间存在障碍物时的定位问题，以及如何优化融合算法以适应不同环境下的需求。此外，为了在实际的VANET环境中部署这种定位方法，还需要考虑通信协议、数据处理和存储、以及系统集成等多方面的问题。
本文探讨的是一种利用多种技术手段融合来提高车辆相对定位精度的方法。通过将GPS和UWB的测量数据进行融合，研究者提出了一种增强型的紧耦合CP技术，为未来智能交通系统的实施提供了重要的技术支撑。这种技术的应用有望在提高交通安全性、优化交通流量管理等方面发挥重要作用。
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