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在蒙特卡洛定位算法中引入禁忌搜索算法以提高车联网中快速定位的性能；自组织车联网高速移动的车辆和快速变化的网络拓扑结构，使用传统的蒙特卡洛定位算法，不能迅速地收敛位置信息；在滤波阶段引入禁忌搜索算法对传统蒙特卡洛定位算法进行改进，优化滤波排除可能性较小的位置点，获得近似最优估计位置采样集；仿真结果表明，改进后的算法在样本采集数、计算时间、定位精度等方面有了显著提升，改进后的算法能更好地解决车联网的定位问题。