CN103941270B - 一种多系统融合定位的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种多系统融合定位的方法及装置，属于定位技术领域。所述方法包括：在每一个定位系统中选取一个卫星与接收机之间的伪距作为参考伪距，将参考伪距与其他各卫星与接收机之间的伪距通过作差进行位置解算，得到每一个定位系统在本次定位时接收机的位置；根据每一个定位系统中每一个卫星在本次定位时的评估参数，得到所述每一个定位系统在本次定位的权重值；根据每一个定位系统在本次定位时接收机的位置以及权重值，确定多定位系统融合定位后接收机的位置。本发明避免了卡尔曼滤波器中的先验信息不准确而造成的滤波效率低下；通过对每一个定位系统进行评价，利用评价后的权重值对各定位系统的定位误差进行约束，提高了定位的精度。

Description

一种多系统融合定位的方法及装置

技术领域

本发明涉及定位技术领域，特别涉及一种多系统融合定位的方法及装置。

背景技术

随着定位技术的发展，当接收机接收到多个定位系统的定位信号时，可以通过多系统联合解算得到更加精准的定位结果。当前的多系统融合定位的方法为：首先连列每个定位系统中各卫星与接收机之间的伪距的计算公式的方程组，通过该方程组解算出每个定位系统在本次定位时的接收机的位置，其中，由于存在时钟不同步等误差因素，因此在每个卫星与接收机之间的伪距的计算公式中会携带误差因素对应的误差参数，已确定更加精确的伪距；其次，通过各定位系统得到的接收机的位置求取平均的方式得到多系统融合定位后的接收机的位置。

为了降低干扰和误差造成的定位精度下降的问题，引入了卡尔曼滤波器对多系统定位解算结果进行融合。卡尔曼滤波器需要每个定位系统的噪声特性的噪声先验信息对每个定位系统的定位结果进行卡尔曼滤波，以降低定位过程中的误差。

发明人发现现有技术至少存在以下问题：

由于在定位过程中接收机往往是运动的，在运动过程中定位信号容易受到遮挡、多径发射等因素的影响，造成测量噪声发生剧烈波动，从而无法得到准确的噪声先验信息，导致卡尔曼滤波的效果降低，最终无法保证提高定位精度的目的；另外，如果某一个定位系统发生较大的误差，会造成定位结果误差较大。

发明内容

为了解决现有技术的问题，本发明实施例提供了一种多系统融合定位的方法及装置。所述技术方案如下：

一方面，提供了一种多系统融合定位的方法，所述方法包括：

在每一个定位系统中选取一个卫星与接收机之间的伪距作为参考伪距，并将所述参考伪距与其他各卫星与接收机之间的伪距通过作差的方式进行位置解算，得到所述每一个定位系统在本次定位时所述接收机的位置；

根据所述每一个定位系统中每一个卫星在本次定位时的评估参数，对所述每一个定位系统在本次定位时进行评估，得到所述每一个定位系统在本次定位时的权重值；

根据所述每一个定位系统在本次定位时所述接收机的位置以及所述每一个定位系统在本次定位时的权重值，确定多定位系统融合定位后所述接收机的位置。

优选的，所述在每一个定位系统中选取一个卫星与接收机之间的伪距作为参考伪距，并将所述参考伪距与其他各卫星与接收机之间的伪距通过作差的方式进行位置解算，得到所述每一个定位系统在本次定位时所述接收机的位置，包括：

在每一个定位系统中随机选取一个卫星与接收机之间的伪距作为参考伪距，并连列所述参考伪距与所述每一个定位系统中其他每一个卫星与接收机之间的伪距作差的方程组；

通过最小二乘法对所述方程组求解，得到所述每一个定位系统在本次定位时所述接收机的位置。

优选的，所述将所述参考伪距与所述每一个定位系统中其他各卫星与接收机之间的伪距通过作差连列一个方程组，之后，所述方法还包括：

通过所述参考伪距与所述每一个定位系统中其他各卫星与接收机之间的伪距通过作差运算，消除每一个公式中的共模误差。

优选的，所述根据所述每一个定位系统中每一个卫星在本次定位时的评估参数，对所述每一个定位系统在本次定位时进行评估，得到所述每一个定位系统在本次定位时的权重值，包括：

获取所述每一个定位系统中每一个卫星在本次定位时的评估参数，计算所述每一个定位系统中每一个卫星在本次定位时的评估分数；

根据所述每一个定位系统中每一个卫星在本次定位时的评估分数，通过熵权法构造所述每一个定位系统在本次定位时的权重值。

另一方面，提供了一种多系统融合定位的装置，所述装置包括：

位置解算模块，用于在每一个定位系统中选取一个卫星与接收机之间的伪距作为参考伪距，并将所述参考伪距与其他各卫星与接收机之间的伪距通过作差的方式进行位置解算，得到所述每一个定位系统在本次定位时所述接收机的位置；

评估模块，用于根据所述每一个定位系统中每一个卫星在本次定位时的评估参数，对所述每一个定位系统在本次定位时进行评估，得到所述每一个定位系统在本次定位时的权重值；

位置确定模块，用于根据所述每一个定位系统在本次定位时所述接收机的位置以及所述每一个定位系统在本次定位时的权重值，确定多定位系统融合定位后所述接收机的位置。

优选的，所述位置解算模块，包括：

第一位置解算单元，用于在每一个定位系统中随机选取一个卫星与接收机之间的伪距作为参考伪距，并连列所述参考伪距与所述每一个定位系统中其他每一个卫星与接收机之间的伪距作差的方程组；

第二位置解算单元，用于通过最小二乘法对所述方程组求解，得到所述每一个定位系统在本次定位时所述接收机的位置。

优选的，所述位置解算模块还包括：

消除单元，用于通过所述参考伪距与所述每一个定位系统中其他各卫星与接收机之间的伪距通过作差运算，消除每一个公式中的共模误差。

优选的，所述评估模块，包括：

第一评估单元，用于获取所述每一个定位系统中每一个卫星在本次定位时的评估参数，计算所述每一个定位系统中每一个卫星在本次定位时的评估分数；

第二评估单元，用于根据所述每一个定位系统中每一个卫星在本次定位时的评估分数，通过熵权法构造所述每一个定位系统在本次定位时的权重值。

本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是：

通过在每一个定位系统中选取一个卫星与接收机之间的伪距作为参考伪距，并将参考伪距与其他各卫星与接收机之间的伪距通过作差的方式进行位置解算，得到每一个定位系统在本次定位时接收机的位置；并对每一个定位系统在本次定位过程中进行评估得到对应的权重值；再根据每一个定位系统在本次定位时接收机的位置以及权重值对确定多定位系统融合定位后接收机的位置。避免了使用卡尔曼滤波器中的先验信息不准确而造成的滤波效率低下的问题；通过对每一个定位系统进行评价，利用评价后的权重值对各定位系统的定位误差进行约束，进一步的提高了定位的精度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例一提供的多定位系统融合定位的方法流程图；

图2是本发明实施例二提供的多定位系统融合定位的方法流程图；

图3是本发明实施例三提供的多定位系统融合定位的装置结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。

实施例一

本发明实施例提供了一种多定位系统融合定位的方法，参见图1，方法流程包括：

101：在每一个定位系统中选取一个卫星与接收机之间的伪距作为参考伪距，并将所述参考伪距与其他各卫星与接收机之间的伪距通过作差的方式进行位置解算，得到所述每一个定位系统在本次定位时所述接收机的位置；

102：根据所述每一个定位系统中每一个卫星在本次定位时的评估参数，对所述每一个定位系统在本次定位时进行评估，得到所述每一个定位系统在本次定位时的权重值；

103：根据所述每一个定位系统在本次定位时所述接收机的位置以及所述每一个定位系统在本次定位时的权重值，确定多定位系统融合定位后所述接收机的位置。

本发明实施例避免了使用卡尔曼滤波器中的先验信息不准确而造成的滤波效率低下的问题；通过对每一个定位系统进行评价，利用评价后的权重值对各定位系统的定位误差进行约束，进一步的提高了定位的精度。

实施例二

本发明实施例提供了一种多定位系统融合定位的方法，参见图2，方法流程包括：

201：在每一个定位系统中选取一个卫星与接收机之间的伪距作为参考伪距，并将所述参考伪距与其他各卫星与接收机之间的伪距通过作差的方式进行位置解算，得到所述每一个定位系统在本次定位时所述接收机的位置。

在任意一个定位系统中每一个卫星与接收机之间的伪距的计算公式如下：

${\mathrm{\ρ}}_i=\sqrt{{(x_i-x_u)}^2+{(y_i-y_u)}^2+{(z_i-z_u)}^2}+c\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\left({\mathrm{\λ}}_{i,\mathrm{sysk}}\mathrm{\δ}{t}_{u-\mathrm{sysk}}\right)$

其中，ρ_i为第i个卫星与接收机之间的伪距，（x_i,y_i,z_i）为第i个卫星的位置坐标，（x_u,y_u,z_u）为接收机的位置坐标，k表示系统序号，N表示系统总数，δt_u-sysk表示接收机与第k个系统间的钟差，λ_i,sysk表示系统开关。可见，每一个卫星与接收机之间的伪距中存在一个由于时钟不同步而附带的共模误差因子。

而本发明实施例中，通过选取一个卫星与接收机之间的伪距作为参考伪距，并将其他卫星与接收机之间的伪距与该参考伪距进行相减的运算，即可将该共模误差因子消掉，消除了时钟不同步以及其他噪声对定位解算时的影响。因此步骤201可以具体为：

2011：在每一个定位系统中随机选取一个卫星与接收机之间的伪距作为参考伪距，并连列所述参考伪距与所述每一个定位系统中其他每一个卫星与接收机之间的伪距作差的方程组。

其中，以当前定位系统中存在四颗卫星为例进行说明。

通过步骤2011中的描述可以连列得到一个方程组：

$\begin{array}{c}{\mathrm{\ρ}}_2-{\mathrm{\ρ}}_1=\sqrt{{(x_2-x_u)}^2+{(y_2-y_u)}^2+{(z_2-z_u)}^2}-\sqrt{{(x_1-x_u)}^2+{(y_1-y_u)}^2+{(z_1-z_u)}^2}\\ {\mathrm{\ρ}}_3-{\mathrm{\ρ}}_1=\sqrt{{(x_3-x_u)}^2+{(y_3-y_u)}^2+{(z_3-z_u)}^2}-\sqrt{{(x_1-x_u)}^2+{(y_1-y_u)}^2+{(z_1-z_u)}^2}\\ {\mathrm{\ρ}}_4-{\mathrm{\ρ}}_1=\sqrt{{(x_4-x_u)}^2+{(y_4-y_u)}^2+{(z_4-z_u)}^2}-\sqrt{{(x_1-x_u)}^2+{(y_1-y_u)}^2+{(z_1-z_u)}^2}\end{array}$

其中，ρ₁、ρ₂、ρ₃、ρ₄分别代表第一个卫星与接收机之间的伪距、第二个卫星与接收机之间的伪距、第三个卫星与接收机之间的伪距、第四个卫星与接收机之间的伪距；（x₁,y₁,z₁）、（x₂,y₂,z₂）、（x₃,y₃,z₃）、（x₄,y₄,z₄）分别代表第一个卫星的位置坐标、第二个卫星的位置坐标、第三个卫星的位置坐标、第四个卫星的位置坐标；（x_u,y_u,z_u）代表接收机的位置坐标。

2012：通过所述参考伪距与所述每一个定位系统中其他各卫星与接收机之间的伪距通过作差运算，消除每一个公式中的共模误差。

2013：通过最小二乘法对所述方程组求解，得到所述每一个定位系统在本次定位时所述接收机的位置。

对于步骤2013中的方程组通过最小二乘法，并通过泰勒级数展开式对方程组进行解算，忽略高阶偏倒数影响，其解算过程可以如下：

$\begin{array}{c}{\mathrm{\ρ}}_j-{\mathrm{\ρ}}_1={\widehat{\mathrm{\ρ}}}_j-{\widehat{\mathrm{\ρ}}}_1-(\frac{x_j-{\hat{x}}_u}{{\hat{r}}_j}-\frac{x_1-{\hat{x}}_u}{{\hat{r}}_1})\mathrm{\Δ}{x}_u-\\ (\frac{y_j-{\hat{y}}_u}{{\hat{r}}_j}-\frac{y_1-{\hat{y}}_u}{{\hat{r}}_1})\mathrm{\Δ}{y}_u-(\frac{z_j-{\hat{z}}_u}{{\hat{r}}_j}-\frac{z_1-{\hat{z}}_u}{{\hat{r}}_1})\mathrm{\Δ}{z}_u\end{array}$

$\mathrm{\Δ}{\mathrm{\ρ}}_j={\widehat{\mathrm{\ρ}}}_j-{\widehat{\mathrm{\ρ}}}_1-({\mathrm{\ρ}}_j-{\mathrm{\ρ}}_1)$

$a_{\mathrm{xj}}=(\frac{x_j-{\hat{x}}_u}{{\hat{r}}_j}-\frac{x_1-{\hat{x}}_u}{{\hat{r}}_1})$

$a_{\mathrm{yj}}=(\frac{y_j-{\hat{y}}_u}{{\hat{r}}_j}-\frac{y_1-{\hat{y}}_u}{{\hat{r}}_1})$

$a_{\mathrm{zj}}=(\frac{z_j-{\hat{z}}_u}{{\hat{r}}_j}-\frac{z_1-{\hat{z}}_u}{{\hat{r}}_1})$

${\hat{r}}_j=\sqrt{{(x_j-x_u)}^2+{(y_j-y_u)}^2+{(z_j-z_u)}^2}$

其中，

$\mathrm{\Δ\ρ}=\left[\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}{\mathrm{\ρ}}_2\\ \mathrm{\Δ}{\mathrm{\ρ}}_3\\ \mathrm{\Δ}{\mathrm{\ρ}}_4\end{array}\right],H=\left[\begin{array}{ccc}{a}_{x2}& a_{y2}& a_{z2}\\ a_{x3}& a_{y3}& a_{z3}\\ a_{x4}& a_{y4}& a_{z4}\end{array}\right],\mathrm{\ΔX}=\left[\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}{x}_u\\ \mathrm{\Δ}{y}_u\\ \mathrm{\Δ}{z}_u\end{array}\right]$

则有：

△ρ=H△X

其解为：

△X=H^-1△ρ

优选的，当卫星多于4颗时，解为：

△X=(H^TH)H^-T△ρ

其中，在首次进行解算时，分别随机选取，最终得到△X则为根据该随机选取的得到的估计值，并与△X中的（△x_u，△y_u，△z_u）对应的内容相减，再分别与设定的阈值进行判断，如果都小于阈值则确定该△X为接收机的位置坐标，如果有至少一个大于阈值则将与（△x_u，△y_u，△z_u）相减后的三个值作为重新迭代入泰勒级数展开式，重新进行运算。直到解出的△X中的（△x_u，△y_u，△z_u）满足与相减得到值都小于阈值为止。

202：根据所述每一个定位系统中每一个卫星在本次定位时的评估参数，对所述每一个定位系统在本次定位时进行评估，得到所述每一个定位系统在本次定位时的权重值。

其中，在本步骤中，可以通过权重值的方式对每一个定位系统在本次定位时的定位精度进行评判。如果出现定位精度差的情况，则会在评估后得到该定位系统对应的较低的权重值；如果出现定位精度高的情况，则会在评估后得到该定位系统对应的较高的权重值。因此，不会出现一个定位系统出现较大定位误差时，对多系统融合定位产生较大的定位偏差的情况。

在本步骤中通过熵权法来计算每一个卫星在本次定位时的权重值。其中，熵权法的原理如下：

（1）确定因素（指标）集E={e₁,e₂,…,e_n}，n为影响因素的个数；

（2）确定评判（评语）集F={f₁,f₂,…,f_m}，m为评语的个数；

（3）进行单因素评判得到隶属度向量r_i=(r_i1,r_i2,…,r_im)，形成隶属度矩阵：

$R=\left[\begin{array}{cccc}{r}_{11}& r_{12}& ...& r_{1m}\\ r_{21}& r_{22}& ...& r_{2m}\\ \·& \·& \·& \·\\ \·& \·& \·& \·\\ \·& \·& \·& \·\\ r_{n1}& r_{n2}& ...& r_{\mathrm{nm}}\end{array}\right]$

（4）确定因素集权重向量，对评判集可数值化或归一化；

（5）计算综合评判（综合隶属度）向量：对于权重P=(p₁,p₂,…,p_n)计算Q=P·R；

（6）根据隶属度最大原则做出评判，或计算综合评判值。

其中，在本发明实施例中，确定因素集以几何精度因子（GDOP）与载噪比（CN0）为例进行介绍。

（1）确定判定因素：

判定因素集合:E=[x1x2]；

其中，x1为GDOP，x2为CN0。

（2）确定评判集合：F=[f₁ f₂…f_m]；

其中，f_i=[GDOP_i CN0_i]^T，m表示测量伪距个数。

（3）对评判集合中的元素一一进行评价，得到模糊向量：

R₁=[GDOP₁ GDOP₂…GDOP_m]

R₂=[CN0₁ CN0₂…CN0_m]

$R={\left[\begin{array}{cc}{R}_1^T& R_2^T\end{array}\right]}^T$

如果希望评判因素越大越好，如CN0，则隶属度向量为：

$r_{\mathrm{ij}}=\frac{R_{\mathrm{ij}}-\underset{j}{\min }\left\{R_{\mathrm{ij}}\right\}}{\underset{j}{\max \left\{R_{\mathrm{ij}}\right\}-\underset{j}{\min }\left\{R_{\mathrm{ij}}\right\}}}$

如果希望评判因素越小越好，如GDOP，则隶属度向量为：

$r_{\mathrm{ij}}=\frac{\underset{j}{\max }\left\{R_{\mathrm{ij}}\right\}-R_{\mathrm{ij}}}{\underset{j}{\max \left\{R_{\mathrm{ij}}\right\}-\underset{j}{\min }\left\{R_{\mathrm{ij}}\right\}}}$

（4）定义熵在有m个指标，n个被评价对象的模型中，第i个指标的熵定义为：

$H_i=-k\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{f}_{\mathrm{ij}}\ln f_{\mathrm{ij}},$ 其中i=1,2,…,m

式中k=1/ln n，当f_ij=0时，令f_ijln f_ij=0；

（5）利用“熵权法”构造权重P=[w₁ w₂]，其中式中且0≤w_i≤1， $\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i=1.$

（6）模糊变换：Q=P·R。其中R为（3）中构建的模糊向量。

因此，在步骤202中确定每一个定位系统在本次定位时的权重值的过程可以具体为：

2021：获取所述每一个定位系统中每一个卫星在本次定位时的评估参数，计算所述每一个定位系统中每一个卫星在本次定位时的评估分数。

其中，每一个定位系统中每一个卫星在本次定位时的评估分数为隶属度向量r_i=(r_i1,r_i2,…,r_im)。本步骤通过上述过程中（1）-（3）得到。

2022：根据所述每一个定位系统中每一个卫星在本次定位时的评估分数，通过熵权法构造所述每一个定位系统在本次定位时的权重值。

其中，本步骤最终确定的权重值Q，为上述过程中（4）-（6）得到。

203：根据所述每一个定位系统在本次定位时所述接收机的位置以及所述每一个定位系统在本次定位时的权重值，确定多定位系统融合定位后所述接收机的位置。

其中，在步骤202中得到的Q，对Q进行归一化后，根据Q值对各个定位系统的位置坐标进行赋权。则根据多定位系统融合定位的融合结果为：

$(x,y,z)=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{Q}_i(x_i,y_i,z_i)$

本发明实施例避免了使用卡尔曼滤波器中的先验信息不准确而造成的滤波效率低下的问题；通过对每一个定位系统进行评价，利用评价后的权重值对各定位系统的定位误差进行约束，进一步的提高了定位的精度。

实施例三

本发明实施例提供了一种多定位系统融合定位的装置，参见图3，该装置包括：

位置解算模块301，用于在每一个定位系统中选取一个卫星与接收机之间的伪距作为参考伪距，并将所述参考伪距与其他各卫星与接收机之间的伪距通过作差的方式进行位置解算，得到所述每一个定位系统在本次定位时所述接收机的位置；

评估模块302，用于根据所述每一个定位系统中每一个卫星在本次定位时的评估参数，对所述每一个定位系统在本次定位时进行评估，得到所述每一个定位系统在本次定位时的权重值；

位置确定模块303，用于根据所述每一个定位系统在本次定位时所述接收机的位置以及所述每一个定位系统在本次定位时的权重值，确定多定位系统融合定位后所述接收机的位置。

其中，所述位置解算模块301，包括：

第一位置解算单元，用于在每一个定位系统中随机选取一个卫星与接收机之间的伪距作为参考伪距，并连列所述参考伪距与所述每一个定位系统中其他每一个卫星与接收机之间的伪距作差的方程组；

第二位置解算单元，用于通过最小二乘法对所述方程组求解，得到所述每一个定位系统在本次定位时所述接收机的位置。

其中，所述位置解算模块301还包括：

消除单元，用于通过所述参考伪距与所述每一个定位系统中其他各卫星与接收机之间的伪距通过作差运算，消除每一个公式中的共模误差。

其中，所述评估模块302，包括：

第一评估单元，用于获取所述每一个定位系统中每一个卫星在本次定位时的评估参数，计算所述每一个定位系统中每一个卫星在本次定位时的评估分数；

第二评估单元，用于根据所述每一个定位系统中每一个卫星在本次定位时的评估分数，通过熵权法构造所述每一个定位系统在本次定位时的权重值。

本发明实施例避免了使用卡尔曼滤波器中的先验信息不准确而造成的滤波效率低下的问题；通过对每一个定位系统进行评价，利用评价后的权重值对各定位系统的定位误差进行约束，进一步的提高了定位的精度。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种多定位系统融合定位的方法，其特征在于，所述方法包括：

在每一个定位系统中选取一个卫星与接收机之间的伪距作为参考伪距，并将所述参考伪距与其他各卫星与接收机之间的伪距通过作差的方式进行位置解算，得到所述每一个定位系统在本次定位时所述接收机的位置；

根据所述每一个定位系统中每一个卫星在本次定位时的评估参数，对所述每一个定位系统在本次定位时进行评估，得到所述每一个定位系统在本次定位时的权重值；

根据所述每一个定位系统在本次定位时所述接收机的位置以及所述每一个定位系统在本次定位时的权重值，确定多定位系统融合定位后所述接收机的位置；

其中，所述根据所述每一个定位系统中每一个卫星在本次定位时的评估参数，对所述每一个定位系统在本次定位时进行评估，得到所述每一个定位系统在本次定位时的权重值，包括：

获取所述每一个定位系统中每一个卫星在本次定位时的评估参数，计算所述每一个定位系统中每一个卫星在本次定位时的评估分数；

根据所述每一个定位系统中每一个卫星在本次定位时的评估分数，通过熵权法构造所述每一个定位系统在本次定位时的权重值；

其中，在任意一个定位系统中每一个卫星与接收机之间的伪距的计算公式如下：

${\mathrm{\ρ}}_i=\sqrt{{(x_i-x_u)}^2+{(y_i-y_u)}^2+{(z_i-z_u)}^2}+c\underset{k=1}{\overset{N}{\Σ}}\left({\mathrm{\λ}}_{i,sysk}{\mathrm{\δt}}_{u-sysk}\right)$

其中，ρ_i为第i个卫星与接收机之间的伪距，(x_i,y_i,z_i)为第i个卫星的位置坐标，(x_u,y_u,z_u)为接收机的位置坐标，k表示系统序号，N表示系统总数，δt_u-sysk表示接收机与第k个系统间的钟差，λ_i,sysk表示系统开关。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在每一个定位系统中选取一个卫星与接收机之间的伪距作为参考伪距，并将所述参考伪距与其他各卫星与接收机之间的伪距通过作差的方式进行位置解算，得到所述每一个定位系统在本次定位时所述接收机的位置，包括：

在每一个定位系统中随机选取一个卫星与接收机之间的伪距作为参考伪距，并连列所述参考伪距与所述每一个定位系统中其他每一个卫星与接收机之间的伪距作差的方程组；

通过最小二乘法对所述方程组求解，得到所述每一个定位系统在本次定位时所述接收机的位置。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述连列所述参考伪距与所述每一个定位系统中其他每一个卫星与接收机之间的伪距作差的方程组，之后，所述方法还包括：

通过所述参考伪距与所述每一个定位系统中其他各卫星与接收机之间的伪距通过作差运算，消除每一个公式中的共模误差。

4.一种多定位系统融合定位的装置，其特征在于，所述装置包括：

位置解算模块，用于在每一个定位系统中选取一个卫星与接收机之间的伪距作为参考伪距，并将所述参考伪距与其他各卫星与接收机之间的伪距通过作差的方式进行位置解算，得到所述每一个定位系统在本次定位时所述接收机的位置；

评估模块，用于根据所述每一个定位系统中每一个卫星在本次定位时的评估参数，对所述每一个定位系统在本次定位时进行评估，得到所述每一个定位系统在本次定位时的权重值；

位置确定模块，用于根据所述每一个定位系统在本次定位时所述接收机的位置以及所述每一个定位系统在本次定位时的权重值，确定多定位系统融合定位后所述接收机的位置；

其中，所述评估模块，包括：

第一评估单元，用于获取所述每一个定位系统中每一个卫星在本次定位时的评估参数，计算所述每一个定位系统中每一个卫星在本次定位时的评估分数；

第二评估单元，用于根据所述每一个定位系统中每一个卫星在本次定位时的评估分数，通过熵权法构造所述每一个定位系统在本次定位时的权重值；

在任意一个定位系统中每一个卫星与接收机之间的伪距的计算公式如下：

${\mathrm{\ρ}}_i=\sqrt{{(x_i-x_u)}^2+{(y_i-y_u)}^2+{(z_i-z_u)}^2}+c\underset{k=1}{\overset{N}{\Σ}}\left({\mathrm{\λ}}_{i,sysk}{\mathrm{\δt}}_{u-sysk}\right)$

其中，ρ_i为第i个卫星与接收机之间的伪距，(x_i,y_i,z_i)为第i个卫星的位置坐标，(x_u,y_u,z_u)为接收机的位置坐标，k表示系统序号，N表示系统总数，δt_u-sysk表示接收机与第k个系统间的钟差，λ_i,sysk表示系统开关。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述位置解算模块，包括：

第一位置解算单元，用于在每一个定位系统中随机选取一个卫星与接收机之间的伪距作为参考伪距，并连列所述参考伪距与所述每一个定位系统中其他每一个卫星与接收机之间的伪距作差的方程组；

第二位置解算单元，用于通过最小二乘法对所述方程组求解，得到所述每一个定位系统在本次定位时所述接收机的位置。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述位置解算模块还包括：

消除单元，用于通过所述参考伪距与所述每一个定位系统中其他各卫星与接收机之间的伪距通过作差运算，消除每一个公式中的共模误差。