우리는 차량 대 인프라(V2I) 통신에 적합한 공동 차량 추적 및 도로변 유닛(RSU) 선택 알고리즘을 개발한다. 먼저, 확장 칼만 필터(extended Kalman filter)를 기반으로 차량 추적 시스템을 평가하기 위한 분석적 틀을 설계한다. 차량 추적 성능을 정량화하는 단순하면서도 효과적인 지표를, 지배적인 공간 주파수의 각도 미분(angular derivative) 관점에서 유도한다. 다음으로, 차량 추적 성능을 향상시키는 적절한 RSU를 선택하기 위한 RSU 선택 알고리즘을 제안한다. 또한, 샘플 교환의 양을 최소화하면서 다수의 RSU에서 음향(soning) 샘플을 고려함으로써 추적 성능을 최대화하는 공동 차량 추적 알고리즘도 개발한다. 수치 결과는 제안된 차량 추적 알고리즘이 기존의 신호대잡음비(signal-to-noise ratio) 기반 추적 시스템보다 더 나은 성능을 제공함을 검증한다.

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