CN103869326B

CN103869326B - 一种基于伪距指纹匹配的区域快速定位方法

Info

Publication number: CN103869326B
Application number: CN201410062076.7A
Authority: CN
Inventors: 袁洪; 徐颖; 来奇峰; 李子申; 魏东岩; 欧阳光洲
Original assignee: Academy of Opto Electronics of CAS
Current assignee: Academy of Opto Electronics of CAS
Priority date: 2014-02-24
Filing date: 2014-02-24
Publication date: 2014-12-31
Anticipated expiration: 2034-02-24
Also published as: CN103869326A

Abstract

本发明提供一种基于伪距指纹匹配的区域快速定位方法，该方法包括：步骤1，通过映射、存储局域定位系统中各标定点相对于各卫星星座的时间-空间二维伪距信息建立伪距指纹数据库，所述时间-空间二维伪距信息为指纹信息；步骤2，利用用户接收机实测某时刻某位置相对于某卫星星座的时间-空间二维伪距信息并存储该相对时间-空间二维伪距信息作为指纹比对信息；步骤3，利用所述伪距指纹数据库中的时间-空间二维伪距信息与所述相对时间-空间二维伪距信息配合匹配算法，进行伪距指纹匹配定位。本发明不依赖于卫星星历信息即可完成定位。通过匹配算法忽略了卫星定位对于星钟误差、信号传播误差等所带来的不确定性误差。对匹配结果影响很低，降低了多径效应、电磁效应等带来的影响。

Description

一种基于伪距指纹匹配的区域快速定位方法

技术领域

本发明属于卫星导航无线电通信领域，尤其涉及一种基于伪距指纹匹配的区域快速定位方法。

背景技术

全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)作为信息时代国家的重要基础设施，能够在全球范围内提供较精确的定位导航服务。其中，导航卫星星座和用户移动终端间基于伪距的定位模型——三球交会模型，遵循欧式几何原理，即：建立在基于视距传播的假设之上。

视距传播是准确测量定位参数的必要条件。但当用户处于山区、深林、都市峡谷、室内等遮挡较严重的区域，直射路径往往受到阻挡，非视距传播污染较为严重。由于直射路径的缺失，接收机接收到的是一系列不确定的反射、衍射等多路径信号的叠加，使得欧式几何定位模型不成立，造成基于伪距的测量结果存在极大的不确定性，表现为测量值在离实际值较大的范围内随机分布(甚至出现有偏)。

另外，传统的三维伪距定位依赖于卫星星历信息，要求地面站实时更新卫星轨道位置信息，这种方式的定位通信无法满足战时隐蔽通信定位的需求。

同时，在定位解算过程中，卫星时钟误差、卫星星历误差、电离层延时、对流层延时、接收机噪声等多种不确定性系统误差源的存在，使得欧式几何定位模型结构更加脆弱，产生无法忽视的系统误差，甚至可能无法进行定位解算。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于伪距指纹匹配的区域快速定位方法，该方法弥补了现有伪距测量技术缺陷，解决了非视距场景模式下现有定位方法无法实施的技术难题，降低了不确定性误差对定位精度的影响，

本发明的一种基于伪距指纹匹配的区域快速定位方法包括：

步骤1，通过映射、存储局域定位系统中各标定点相对于各卫星星座的时间-空间二维伪距信息即：在t时刻第n个标定点相对于第j颗卫星的伪距值，建立伪距指纹数据库，所述时间-空间二维伪距信息为指纹信息；

步骤2，利用用户接收机实测某时刻某位置相对于某卫星星座的时间-空间二维伪距信息即：在t时刻用户接收机相对于第j颗卫星的伪距测量值，并存储该相对时间-空间二维伪距信息作为指纹比对信息；

步骤3，利用所述伪距指纹数据库中的时间-空间二维伪距信息与所述相对时间-空间二维伪距信息基于配合匹配算法，进行伪距指纹匹配定位；

进一步的，所述步骤1包括：

步骤11，确定所述局域定位系统中标定点的数目与分布情况，并对其进行标定，获取各标定点的地理位置坐标；

步骤12，在每个标定点的地理位置处设置监测接收机，对每个标定点相对于各卫星星座的时间-空间二维伪距信息进行实时监测与更新存储；

进一步的，所述步骤3包括：

步骤31，根据所述相对时间-空间二维伪距信息利用公式进行权重计算，并筛选出用户位置点的最小区域范围，该最小区域范围是由标定点组成的最小网格区域，其中，W为最小网格区域包含的标定点数目，由指纹变化函数模型中的系数矩阵大小确定；{n₁，n₂，n₃，...，n_W}为筛选出的最小区域范围内包含的标定点；

步骤32，根据所述最小网格区域利用同一标定点同一时刻第j颗卫星相对于参考星的星间伪距差信息为构造第j颗卫星相对于参考星在第n个格网点的相对指纹变化模型，该相对指纹变化模型为：

ρ_{n}^{j} = f_{n}^{j} (x, y, z) = Σ_{k = 1}^{K} Σ_{l = 1}^{L} Σ_{m = 1}^{M} E_{K \times L \times M}^{j} (k, l, m) \cdot x^{k - 1} \cdot y^{l - 1} \cdot z^{m - 1}

其中，x，y，z均为初始化后地理位置信息，即：

\{\begin{matrix} x = x_{n} - x_{0} \\ y = y_{n} - y_{0} \\ z = z_{n} - z_{0} \end{matrix};

且W≥K×L×M，(x₀，y₀，z₀)为网格中心位置点；

步骤33，利用所述伪距指纹库数据，代入第n个格网点处关于第j颗卫星的星间差伪距观测值解算出步骤32中的系数矩阵元素

步骤34，将所述用户接收机相对于第j颗卫星的伪距信息做单差，获取相对于参考星的实测星间差伪距信息以及所述系数矩阵元素代入公式

\{\begin{matrix} {\hat{ρ}}_{u}^{1} = f^{1} (x_{u}, y_{u}, z_{u}) = Σ_{k = 1}^{K} Σ_{l = 1}^{L} Σ_{m = 1}^{M} E_{K \times L \times M}^{1} (k, l, m) \cdot x_{u}^{k - 1} \cdot y_{u}^{l - 1} \cdot z_{u}^{m - 1} \\ {\hat{ρ}}_{u}^{2} = f^{2} (x_{u}, y_{u}, z_{u}) = Σ_{k = 1}^{K} Σ_{l = 1}^{L} Σ_{m = 1}^{M} E_{K \times L \times M}^{2} (k, l, m) \cdot x_{u}^{k - 1} \cdot y_{u}^{l - 1} \cdot z_{u}^{m - 1} \\ . \\ . \\ . \\ {\hat{ρ}}_{u}^{J} = f^{J} (x_{u}, y_{u}, z_{u}) = Σ_{k = 1}^{K} Σ_{l = 1}^{L} Σ_{m = 1}^{M} E_{K \times L \times M}^{J} (k, l, m) \cdot x_{u}^{k - 1} \cdot y_{u}^{l - 1} \cdot z_{u}^{m - 1} \end{matrix}

，利用最小二乘法，求解用户初始化位置坐标

步骤35，输出用户地理位置坐标

\{\begin{matrix} x_{u} = {\hat{x}}_{u} + x_{0} \\ y_{u} = {\hat{y}}_{u} + y_{0} \\ z_{u} = {\hat{z}}_{u} + z_{0} \end{matrix},

作为匹配定位结果。

本发明的有益效果在于：

本发明所涉及的方法只利用卫星与用户接收机之间的伪距值，故仅需解调测距伪码获取伪距值，不依赖于卫星星历信息即可完成定位；且通过匹配算法避免了卫星定位中由星钟误差、信号传播误差等所带来的不确定性误差。

本发明所涉及方法的应用环境一旦确定，该环境产生的多径效应、电磁干扰等固定性质带来的影响也将大致确定，不管是监测接收机还是用户接收机，最终获得的标定信息和待匹配信息都携带以上影响引入的测量误差且误差相近，即环境适应性，对匹配结果影响很低，降低了多径效应、电磁效应等带来的影响。

附图说明

附图1是本发明的基于伪距指纹匹配的区域快速定位方法流程图；

附图2是本发明的伪距指纹实时数据库建立原理示意图；

附图3是本发明的基于伪距指纹定位方法原理图；

附图4是本发明的基于信息匹配的最小网格区域选定原理示意图。

具体实施方式

本发明中，一个基于伪距指纹匹配的区域快速定位方法的实施例的流程图，如图1所示。

步骤1，伪距指纹实时数据库建立。

根据系统建设需求，确定局域定位系统指纹标定点的数目与分布情况，并对其进行标定，获取各标定点的地理位置坐标。然后，在每个标定点位置处设置监测接收机，对该标定点相对于各可见卫星的伪距信息进行实时监测与更新存储。

假设一个局域定位系统设定有N个标定点，其中，第n个标定点的地理位置坐标为(x_n，y_n，z_n)，而该标定点相对于第j颗卫星的伪距值为伪距指纹实时数据库需要通过实时更新存储各个标定点的伪距信息来建立。见图2.

步骤2，用户接收机伪距实测。

用户进入该局域定位系统后，随着用户位置移动，用户接收机测得某时刻某位置点相对于某颗星的伪距信息，存储该伪距信息作为指纹比对信息在下一个步骤加以利用。

假设用户接收机测得该时刻相对于第j颗卫星的伪距信息为

步骤3，伪距指纹匹配定位。

利用用户接收机测得的伪距信息以及局域定位系统内各标定点的指纹信息和(x_n，y_n，z_n)，采用以下搜索匹配算法，通过实测数据与指纹数据的相互比对，进行精确位置定位。如图3所示。

利用用户接收机测得伪距信息通过权重计算并筛选出用户可能位置点的最小区域范围，即由标定点组成的最小网格区域，如图4所示。则：

{n_{1}, n_{2}, n_{3}, . . ., n_{W}} = \underset{{n_{1}, n_{2}, n_{2}, . . ., n_{W}}}{\arg \min} (Σ_{\underset{i = 1}{i &Element; N}}^{W} {({\tilde{ρ}}_{i}^{j} - {\overset{\hat{~}}{ρ}}_{u}^{j})}^{2}) - - - (1)

式中，W为最小网格区域包含的标定点数目，具体由指纹变化函数模型中的系数矩阵大小确定。

根据指纹标定点构造指纹变化函数模型。选取网格中心位置点(x₀，y₀，z₀)，可由如下公式计算获得。

\{\begin{matrix} x_{0} = \frac{x_{n_{1}} + x_{n_{2}} + x_{n_{3}} + . . . + x_{n_{W}}}{W} \\ y_{0} = \frac{y_{n_{1}} + y_{n_{2}} + y_{n_{3}} + . . . + y_{n_{W}}}{W} \\ z_{0} = \frac{z_{n_{1}} + z_{n_{2}} + z_{n_{3}} + . . . + z_{n_{W}}}{W} \end{matrix} - - - (2)

为消除钟差、电离层延迟等不确定因素的影响，选定参考星，利用同一时刻卫星距离参考星的相对伪距信息进行以下匹配运算。则对于同一标定点同一时刻第j颗卫星相对于参考星的星间伪距差信息为构造第j颗卫星相对于参考星在第n个格网点的相对指纹变化模型为：

ρ_{n}^{j} = f_{n}^{j} (x, y, z) = Σ_{k = 1}^{K} Σ_{l = 1}^{L} Σ_{m = 1}^{M} E_{K \times L \times M}^{j} (k, l, m) \cdot x^{k - 1} \cdot y^{l - 1} \cdot z^{m - 1} - - - (3)

其中，x，y，z均为初始化后地理位置信息，即：

\{\begin{matrix} x = x_{n} - x_{0} \\ y = y_{n} - y_{0} \\ z = z_{n} - z_{0} \end{matrix};

此外，必须满足W≥K×L×M，才能保证解算系数矩阵

求解系数矩阵利用伪距指纹库数据，代入第n个格网点处关于第j颗卫星的星间差伪距观测值解算出系数矩阵

求解用户初始化位置坐标。将用户接收机相对于第j颗卫星的伪距信息做单差，获取相对于参考星的实测星间差伪距信息以及相应系数矩阵代入公式(8)，即：

\{\begin{matrix} {\hat{ρ}}_{u}^{1} = f^{1} (x_{u}, y_{u}, z_{u}) = Σ_{k = 1}^{K} Σ_{l = 1}^{L} Σ_{m = 1}^{M} E_{K \times L \times M}^{1} (k, l, m) \cdot x_{u}^{k - 1} \cdot y_{u}^{l - 1} \cdot z_{u}^{m - 1} \\ {\hat{ρ}}_{u}^{2} = f^{2} (x_{u}, y_{u}, z_{u}) = Σ_{k = 1}^{K} Σ_{l = 1}^{L} Σ_{m = 1}^{M} E_{K \times L \times M}^{2} (k, l, m) \cdot x_{u}^{k - 1} \cdot y_{u}^{l - 1} \cdot z_{u}^{m - 1} \\ . \\ . \\ . \\ {\hat{ρ}}_{u}^{J} = f^{J} (x_{u}, y_{u}, z_{u}) = Σ_{k = 1}^{K} Σ_{l = 1}^{L} Σ_{m = 1}^{M} E_{K \times L \times M}^{J} (k, l, m) \cdot x_{u}^{k - 1} \cdot y_{u}^{l - 1} \cdot z_{u}^{m - 1} \end{matrix} - - - (4)

利用最小二乘法，求解用户初始化位置坐标

步骤4，输出用户地理位置坐标。即：

\{\begin{matrix} x_{u} = {\hat{x}}_{u} + x_{0} \\ y_{u} = {\hat{y}}_{u} + y_{0} \\ z_{u} = {\hat{z}}_{u} + z_{0} \end{matrix} - - - (5)

用户地理位置坐标输出。

将步骤三输出的用户地理位置坐标输出，作为匹配定位结果。

自此，完成基于伪距指纹的定位方法。

当然，本发明还可有其他多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims

1.一种基于伪距指纹匹配的区域快速定位方法，其特征在于，包括：

步骤1，通过映射、存储局域定位系统中各标定点相对于各卫星星座的时间-空间二维伪距信息建立伪距指纹数据库，所述时间-空间二维伪距信息为指纹信息；

步骤2，利用用户接收机实测某时刻某位置相对于某卫星星座的时间-空间二维伪距信息并存储该相对时间-空间二维伪距信息作为指纹比对信息；

步骤3，利用所述伪距指纹数据库中的时间-空间二维伪距信息与所述相对时间-空间二维伪距信息基于匹配算法，进行伪距指纹匹配定位；

进一步的，所述步骤1包括：

进一步的，所述步骤3包括：

步骤31，根据所述相对时间-空间二维伪距信息利用公式进行权重计算，并筛选出用户位置点的最小区域范围，该最小区域范围是由标定点组成的最小网格区域，其中，W为最小网格区域包含的标定点数目，由指纹变化函数模型中的系数矩阵大小确定；{n₁,n₂,n₃,…,n_W}为筛选出的最小区域范围内包含的标定点；

步骤32，根据所述最小网格区域利用同一标定点同一时刻第j颗卫星相对于参考星的星间伪距差信息为构造第j颗卫星相对于参考星在第n个格网点的指纹变化函数模型，该指纹变化函数模型为：

ρ_{n}^{j} = f_{n}^{j} (x, y, z) = Σ_{k = 1}^{K} Σ_{l = 1}^{L} Σ_{m = 1}^{M} E_{K \times L \times M}^{j} (k, l, m) \cdot x^{k - 1} \cdot y^{l - 1} \cdot z^{m - 1}

其中，x，y，z均为初始化后地理位置信息，即：

\{\begin{matrix} x = x_{n} - x_{0} \\ y = y_{n} - y_{0} \\ z = z_{n} - z_{o} \end{matrix}

；且W≥K×L×M，(x₀,y₀,z₀)为网格中心位置点；

步骤33，利用所述伪距指纹库数据，代入第n个格网点处关于第j颗卫星的星间差伪距观测值解算出步骤32中的系数矩阵

步骤34，将所述用户接收机相对于第j颗卫星的伪距信息做单差，获取相对于参考星的实测星间差伪距信息以及所述系数矩阵代入公式

\{\begin{matrix} {\hat{ρ}}_{u}^{1} = f^{1} (x_{u}, y_{u}, z_{u}) = Σ_{k = 1}^{K} Σ_{l = 1}^{L} Σ_{m = 1}^{M} E_{K \times L \times M}^{1} (k, l, m) \cdot x_{u}^{k - 1} \cdot y_{u}^{l - 1} \cdot z_{u}^{m - 1} \\ {\hat{ρ}}_{u}^{2} = f^{2} (x_{u}, y_{u}, z_{u}) = Σ_{k = 1}^{K} Σ_{l = 1}^{L} Σ_{m = 1}^{M} Σ_{K \times L \times M}^{2} (k, l, m) \cdot x_{u}^{k - 1} \cdot y_{u}^{l - 1} \cdot z_{u}^{m - 1} \\ \cdot \\ \cdot \\ \cdot \\ {\hat{ρ}}_{u}^{J} = f^{J} (x_{u}, y_{u}, z_{u}) = Σ_{k = 1}^{K} Σ_{l = 1}^{L} Σ_{m = 1}^{M} E_{K \times L \times M}^{J} (k, l, m) \cdot x_{u}^{k - 1} \cdot y_{u}^{l - 1} \cdot z_{u}^{m - 1} \end{matrix}

，利用最小二乘法，求解用户初始化位置坐标

步骤35，输出用户地理位置坐标

\{\begin{matrix} x_{u} = {\hat{x}}_{u} + x_{o} \\ y_{u} = {\hat{y}}_{u} + y_{o} \\ z_{u} = {\hat{z}}_{u} + z_{0} \end{matrix},

作为匹配定位结果。