典型文献
面向消除通信时延的车辆轨迹多步预测方法
文献摘要：
现阶段的车路协同测试环境下通常采用具有实时性特征的系统,为了解决车路协同测试的实时系统中容易出现通信时延问题,本文提出一种面向消除通信时延的车辆轨迹多步预测方法,通过构建LSTM神经网络模型,将高频采样序列进行拆分和重组后对其建立新的序列,并按照不同间隔的差分序列逐条输入,经过对各序列下轨迹点的单点预测,形成未来一段距离的车辆行驶轨迹,进而实现车辆轨迹的多步预测.实验结果表明,本文提出的多步轨迹预测方法能够消除93.94％的通信和系统时延,并且多步轨迹预测相比于单步轨迹预测在中远距离下的MSE增长率减少了7.47个百分点,具有很好的时延消除特性和误差控制能力.
文献关键词：
通信时延;长短期记忆网络;轨迹预测;车路协同测试
中图分类号：
作者姓名：
齐战硕;高彦东
作者机构：
长安大学信息工程学院,陕西 西安 710064
文献出处：
引用格式：
[1]齐战硕;高彦东-.面向消除通信时延的车辆轨迹多步预测方法)[J].计算机与现代化,2022(05):114-118
A类：
车路协同测试
B类：
通信时延,车辆轨迹,多步预测,测试环境,实时系统,时延问题,高频采样,拆分,逐条,单点,点预测,一段距离,车辆行驶,行驶轨迹,轨迹预测,单步,中远,远距离,MSE,百分点,误差控制,控制能力,长短期记忆网络
AB值：
0.284844
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