邱怡飞，吕 鹏，刘晓凯，常锋伟，赵成林

(1.北京邮电大学 信息与通信工程学院，北京100876；2.北京科技大学 计算机与通信工程学院，北京100083；3.北京物联智通科技有限公司，北京100041)

0 引言

目前，5G技术的迅速普及和发展，使得汽车的车联网技术也迈进了5G时代。5G 技术的发展让人们传输信息、及时更新路况等方面都更加方便快捷，同时也能促进汽车的智能化发展，交通也能更加安全、便捷。而车辆定位是车联网技术中的关键，实时获取精确的汽车位置是进行车联智能化管理的重要前提。

车辆定位目前主要通过GPS、BDS等全球卫星定位系统技术获得绝对位置信息[1]。民用GPS标准位置服务的定位精度为10 m左右,难以满足目前车联网场景下的精确定位应用需求。不仅如此，卫星信号在密集建筑群、地下停车场、隧道、立交桥下、室内和森林等区域时[2]会受到遮挡，定位误差较大，严重时甚至无法定位。因此，经过这些区域时，车辆定位需要通过非卫星手段[3]实现。常用的非卫星手段定位方法主要包括基于惯性导航的轨迹跟踪定位和基于信号特征测量的无线定位。其中主流的无线定位算法[4]分为测距定位算法和非测距定位算法。基于测距的定位技术包含基于信号到达时间(Time of Arrival,TOA)[5]、基于信号到达时间差(Time Difference of Arrical,TDOA)[6]、基于信号到达角度(Arrival of Angle,AOA)[7]和基于信号接收信号强度(Received Signal Strength Indication,RSSI)[8]的定位技术。非测距定位算法包含质心算法[9]和距离矢量跳数(Distance Vecto -Hop)[10]算法等。

基于测距的定位算法中，基于RSSI的定位方法相比于其他3种定位技术有着节点无需增加额外的硬件设备[11]、功耗低和成本低等优点。……