CN104181560A - 定位模块、定位装置和卫星定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种定位模块、定位装置以及卫星定位方法。该定位模块包括卫星选择模块和连接至卫星选择模块的卡尔曼滤波器。卫星选择模块从多个导航系统的多个卫星中选择定位卫星，并输出定位卫星的频率信息和伪距。卡尔曼滤波器用于接收定位卫星的频率信息和伪距，并基于卡尔曼滤波算法计算定位模块的定位信息。本发明的定位模块、定位装置以及卫星定位方法能够在卫星导航系统中基于卡尔曼滤波算法进行定位解算，不仅实现了对多种卫星导航系统的支持而且还提高了定位精度。

Description

定位模块、定位装置和卫星定位方法

技术领域

本发明涉及卫星导航技术领域，尤其涉及一种定位模块、定位装置和卫星定位方法。

背景技术

北斗卫星导航系统（BD Navigation Satellite System）是中国正在实施的自主研发、独立运行的全球卫星导航系统，其与美国的全球定位系统（Global Positioning System，GPS）、俄罗斯的格罗纳斯（Glonass）卫星导航系统、欧盟的伽利略（Galileo）卫星导航系统并称为全球四大卫星导航系统。

现有的接收机，只能够支持上述一种卫星导航系统，即只能根据接收到的同一卫星导航系统的卫星信号进行定位，尚未实现能够支持两种或两种以上的卫星导航系统的接收机。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于提供一种定位模块、定位装置和卫星定位方法，能够支持两种或两种以上的卫星导航系统，并提高定位精度。

本发明提供了一种定位模块，该定位模块包括：卫星选择模块，用于从多个导航系统的多个卫星中选择定位卫星，并输出定位卫星的频率信息和伪距；以及卡尔曼滤波器，连接至卫星选择模块，用于接收定位卫星的频率信息和伪距，并基于卡尔曼滤波算法计算定位模块的定位信息。

本发明还提供了一种定位装置，该定位装置包括：射频模块，用于将接收到的卫星信号与本地载波信号混频以产生中频信号，其中，卫星信号来自多个卫星导航系统中的卫星；基带信号处理模块，用于处理接收到的中频信号，以计算卫星的频率信息和伪距并对接收到的卫星信号进行分类；以及定位模块，连接至基带信号处理模块，用于根据卫星信号的分类从卫星中选择定位卫星，并根据选择的定位卫星的频率信息和伪距，基于卡尔曼滤波算法计算定位装置的定位信息。

本发明还提供了一种卫星定位方法，该卫星定位方法包括：接收卫星信号，卫星信号来自多个卫星导航系统中的卫星；通过对卫星信号的捕获和跟踪，获取卫星的频率信息和伪距并实现对卫星的分类；根据卫星的分类，从卫星中选择定位卫星；以及根据定位卫星的频率信息和伪距，基于卡尔曼滤波算法计算定位装置的定位信息。

本发明提供的定位模块、定位装置和卫星定位方法，在卫星导航系统中基于卡尔曼滤波算法进行定位解算，不仅实现了对多种卫星导航系统的支持，还能够提高定位精度。

附图说明

图1是根据本发明一个实施例的卫星定位方法的流程图；

图2是根据本发明另一个实施例的卫星定位方法的流程图；

图3是根据本发明一个实施例的图2中双模式卫星定位方法的流程图；

图4是根据本发明一个实施例的接收机的结构示意图；

图5是根据本发明一个实施例的定位装置的结构示意图；

图6是根据本发明一个实施例的定位装置内的定位模块的结构示意图；

图7是根据本发明一个实施例的导航定位系统中基于卡尔曼滤波算法进行定位的流程图；

图8是根据本发明一个实施例的卫星定位方法的流程图；

图9是基于卡尔曼滤波算法，单GPS导航系统与双导航系统混合定位的轨迹对比示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本实施例的卫星导航系统包括BD卫星导航系统、GPS系统、Glonass卫星导航系统以及Galileo卫星导航系统。每个卫星导航系统包括若干个卫星。本实施例中，将接收机能够接收到卫星信号的卫星称之为定位卫星。以BD卫星导航系统为例，BD卫星导航系统包括九颗BD卫星，在2020年的规划中，BD卫星导航系统将具有30颗可用卫星。如果接收机能够接收到六颗BD卫星的BD卫星信号，则将该六颗BD卫星称之为BD定位卫星。

如图1所示，为本发明一个实施例提供的卫星定位方法的流程图，该方法包括以下步骤：

步骤S10、检测接收机接收到的卫星信号是否来自不同的n个卫星导航系统，其中，n为大于1的整数；

步骤S20、若接收到来自一个以上的卫星导航系统的卫星信号，则根据各卫星信号对应的各卫星导航系统中的定位卫星的卫星信息来计算接收机的定位信息，以及接收机相对于各卫星导航系统的时钟偏差对应的位移量。

其中，定位卫星的卫星信息具体可以包括该定位卫星的伪距、坐标信息、频率信息、多普勒、星历、速度信息等。接收机的定位信息具体可以包括位置信息和速度信息。

如图2所示，为本发明另一实施例提供的卫星定位方法的流程图，本实施例以接收到BD卫星导航系统的卫星信号和GPS系统的卫星信号为例进行说明，即接收机接收到了GPS卫星信号和BD卫星信号。该方法包括以下步骤：

步骤S11、判断是否接收到GPS卫星信号，是则执行步骤S12，否则执行步骤S13；

步骤S12、判断是否接收到BD卫星信号，是则执行步骤S17，否则执行步骤S15；

步骤S13、判断是否接收到BD卫星信号，是则执行步骤S16，否则执行步骤S14；

步骤S15，利用GPS卫星信号对接收机进行定位；

步骤S16、利用BD卫星信号对接收机进行定位；

步骤S17、利用GPS卫星信号和BD卫星信号对接收机进行定位；

步骤S14、不能够实现定位，继续检测是否接收到卫星信号。

在上述步骤中，以先判断是否接收到GPS卫星信号为例进行说明。事实上，判断是否接收到某一卫星信号的顺序不限于此，本领域技术人员可以明白：也可以先判断接收到的信号是否是BD卫星信号，或者先判断是否接收到了BD卫星信号；还可以先判断接收到的卫星信号是否是Galileo卫星信号或Glonass卫星信号。

由于BD卫星信号、GPS卫星信号和Galileo卫星信号均基于码分多址（Code Division Multiple Access，CDMA)技术，因此在步骤S11、步骤S12和步骤S13中，接收机可以通过I支路普通测距码来识别接收到的卫星信号是BD卫星信号还是GPS卫星信号，也可以用I支路普通测距码来识别Galileo卫星信号。但是Glonass卫星信号基于频分多址（FrequencyDivision Multiple Access，FDMA）技术，接收机可以通过频率来识别是否是Glonass卫星信号。卫星导航系统可以通过频率信息来区分，卫星导航系统中的卫星可以通过码信息来区分。

具体言之，BD卫星信号和GPS卫星信号的数学表达式如下：

S^j＝AC^jD^jcos(2πf t+θ^j)

该表达式也适用于Galileo卫星信号。其中A表示调制于I支路的普通测距码幅度，C表示I支路普通测距码，D表示I支路上的导航电文数据，f表示卫星信号的载波频率，t表示卫星信号的发射时间，j表示卫星的ID，S^j表示卫星ID为j的卫星发射的信号，θ表示各卫星信号的初始载波相位，各个卫星的θ值可能不同。在卫星侧，该公式中的各个参数均为已知，在接收机侧，需要通过信号捕获和跟踪获知这些参数。此外，各个卫星导航系统的f值各不相同，但由于BD卫星信号、GPS卫星信号和Galileo卫星信号均基于CDMA技术，该三种系统内的同一信号段的发射频率是一样的；而Glonass卫星信号是基于FDMA技术，因此Glonass卫星导航系统内的各卫星是通过不同的发射频率来区分的。

每一颗BD卫星、GPS卫星和Galileo卫星都具有唯一的伪随机数（pseudo-random number，PRN）产生规则，因此可以通过伪随机数序列（公式S^j＝AC^jD^jcos(2πf t+θ^j)中的C）来识别具体是哪一种卫星信号。对接收机而言，可以通过重建卫星的伪随机数序列来搜索和识别当前可用的卫星信号。该重建过程具体为如下：伪随机数序列的产生规则方法均通过各卫星导航系统的界面控制文件（Interface Control Document，ICD）公布，因此，接收机需要搜索卫星可能的接收频率和伪随机数信息，在接收到一颗卫星的卫星信号后，可以得到I支路上的导航电文数据D和载波相位θ，并且基带通道会产生和该颗卫星一致的伪随机数序列，并尝试对该卫星进行捕获和跟踪，如果捕获跟踪成功，则说明当前的输入信号中存在这颗卫星信号。此外，只有当本地重建的PRN与输入信号的PRN一致时，CDMA出现相关峰，因此，可以通过设置相应的捕获门限来检测CDMA的相关峰，以判断是否捕获成功。

卫星一般会广播两种测距码，分别加载在卫星信号的I支路和Q支路上。以BD卫星导航系统为例，其中I支路为民用普通测距码；Q支路为专业领域（如军用）精密测距码，需要得到授权，接收机才能接收。

对于步骤S15和步骤S16，即只接收到一个卫星导航系统的卫星信号时，例如只接收到了BD卫星信号，接收机通过下述公式（1-1）至（1-n）来确定其位置信息和接收机相对于BD卫星导航系统的时钟偏差对应的位移量。

${\mathrm{\ρ}}_1=\sqrt{(x_1-x_u{)}^2+(y_1-y_u{)}^2+(z_1-z_u{)}^2}+b_u---(1-1)$

${\mathrm{\ρ}}_2=\sqrt{(x_2-x_u{)}^2+(y_2-y_u{)}^2+(z_2-z_u{)}^2}+b_u---(1-2)$

…

${\mathrm{\ρ}}_n=\sqrt{(x_n-x_u{)}^2+(y_n-y_u{)}^2+(z_n-z_u{)}^2}+b_u---(1-n)$

其中，ρ₁～ρ_n分别表示n个BD定位卫星的伪距，该伪距能够通过跟踪环路测量得到；(x_i,y_i,z_i)表示各个BD定位卫星在定位时刻的坐标信息，其中1≤i≤n，该坐标信息能够通过该定位卫星的轨道参数和定位时间计算得到，而轨道参数是在卫星信号跟踪锁定之后，通过解调I支路上的导航电文数据D，并根据卫星导航系统的ICD来解析和收集得到的，此外，(x_i,y_i,z_i)是ECEF坐标系中的坐标，ECEF坐标系以地球质心为原点，Z轴向北沿地球自转轴方向，X轴指向经纬度的（0，0）位置，右手系Y轴指向90度经线；b_u表示接收机相对于BD卫星导航系统的时钟偏差对应的位移量；(x_u,y_u,z_u)表示接收机的位置信息；因此，存在四个未知量(x_u,y_u,z_u)和b_u，至少需要四颗定位卫星的参数就可以进行定位解算。

如图3所示，为图2中双模式的卫星定位方法的流程图，即步骤17中通过BD卫星信号和GPS卫星信号对接收机进行定位的方法，具体包括以下步骤：

步骤S171、接收机为定位卫星分配资源。

本步骤中，接收机根据接收到卫星信号的定位卫星的可见性、性能以及所处环境等因素来为其分配资源。该资源包括硬件方面的捕获通道、跟踪通道等，也包括软件方面的CPU系统资源等。

接收机根据接收到信号的定位卫星的星历等信息判断其可见性，即该定位卫星是在接收机的视线之上还是在视线之下，如果是在接收机的视线之上，则可以为其分配资源，如果在视线之下则不给其分配资源或少分配资源；另外，对于各种卫星信号，由于其编码格式不同，对其进行扫描所占用的时间也不同，如果扫描时间太长则会降低定位效率。这些都是接收机综合考虑的因素。

步骤S172、接收机对分配有资源的定位卫星进行跟踪捕获，以得到各定位卫星的包括伪距、坐标信息、速度信息、频率信息的卫星信息。

本步骤中，由于卫星的伪距测量值可能存在一定的误差，因此在卫星误差相当的情况下，增加参与定位的卫星数量能够减少其它卫星测量误差对定位结果的影响，即提高定位精度。综合考虑计算量等多方面的因素，一般限制参与定位的卫星个数为12个。

步骤S174、接收机根据步骤S172得到的卫星信息，来计算接收机的位置信息和速度信息，以及接收机相对于各卫星导航系统的时钟偏差对应的位移量。

对于步骤S174，接收机通过下列公式计算其位置信息和位移量，在接收机能够接收到k个卫星导航系统的卫星信号的情况下：

${\mathrm{\ρ}}_{11}=\sqrt{(x_{11}-x_u{)}^2+(y_{11}-y_u{)}^2+(z_{11}-z_u{)}^2}+b_{u1}---(2-11)$

${\mathrm{\ρ}}_{12}=\sqrt{(x_{12}-x_u{)}^2+(y_{12}-y_u{)}^2+(z_{12}-z_u{)}^2}+b_{u1}---(2-12)$

....

${\mathrm{\ρ}}_{1m}=\sqrt{(x_{1m}-x_u{)}^2+(y_{1m}-y_u{)}^2+(z_{1m}-z_u{)}^2}+b_{u1}---(2-1m)$

${\mathrm{\ρ}}_{21}=\sqrt{(x_{21}-x_u{)}^2+(y_{21}-y_u{)}^2+(z_{21}-z_u{)}^2}+b_{u2}---(2-21)$

${\mathrm{\ρ}}_{22}=\sqrt{(x_{22}-x_u{)}^2+(y_{22}-y_u{)}^2+(z_{22}-z_u{)}^2}+b_{u2}---(2-22)$

….

${\mathrm{\ρ}}_{2n}=\sqrt{(x_{2n}-x_u{)}^2+(y_{2n}-y_u{)}^2+(z_{2n}-z_u{)}^2}+b_{u2}---(2-2n)$

….

${\mathrm{\ρ}}_{k1}=\sqrt{(x_{k1}-x_u{)}^2+(y_{k1}-y_u{)}^2+(z_{k1}-z_u{)}^2}+b_{\mathrm{uk}}---(2-k1)$

${\mathrm{\ρ}}_{k2}=\sqrt{(x_{k2}-x_u{)}^2+(y_{k2}-y_u{)}^2+(z_{k2}-z_u{)}^2}+b_{\mathrm{uk}}---(2-k2)$

….

${\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{kp}}=\sqrt{(x_{\mathrm{kp}}-x_u{)}^2+(y_{\mathrm{kp}}-y_u{)}^2+(z_{\mathrm{kp}}-z_u{)}^2}+b_{\mathrm{uk}}---(2-\mathrm{kp})$

其中，ρ₁₁～ρ_1m分别表示第一卫星导航系统的m个定位卫星的伪距；

ρ₂₁～ρ_2n分别表示第二卫星导航系统的n个定位卫星的伪距；

ρ_k1～ρ_kp分别表示第k卫星导航系统的p个定位卫星的伪距；伪距能够通过跟踪环路测量得到，k为大于等于1的整数；

(x_1i,y_1i,z_1i)表示第一卫星导航系统的各定位卫星在定位时刻的坐标信息，其中1≤i≤m；

(x_2j,y_2j,z_2j)表示第二卫星导航系统的各定位卫星在定位时刻的坐标信息，其中1≤j≤n；

(x_ko,y_ko,z_ko)表示第k卫星导航系统的各定位卫星在定位时刻的坐标信息，1≤o≤p，各坐标信息能够通过相应的定位卫星的轨道参数和定位时间计算得到；且1≤m+n+p≤12；

b_u1表示接收机相对于第一卫星导航系统的时钟偏差对应的位移量；即本地时钟相对于卫星导航系统的时钟的时钟偏差对应的位移量；

b_u2表示接收机相对于第二卫星导航系统的时钟偏差对应的位移量；

b_uk表示接收机相对于第k卫星导航系统的时钟偏差对应的位移量；

(x_u,y_u,z_u)表示接收机的位置信息。

由于本实施例以接收到来自两个卫星导航系统的卫星信号为例进行说明，即接收到了BD卫星信号和GPS卫星信号，因此，上述公式中k=2，只需要公式（2-11）到（2-2n）就可以计算接收机的位置信息，这种情况下，存在五个未知量(x_u,y_u,z_u)、b_u1和b_u2，至少需要五颗定位卫星的参数就可以进行定位解算。

可以看出，与接收到来自一个卫星导航系统的卫星信号相比，当接收到来自两个卫星导航系统的卫星信号时，需要根据增加的卫星导航系统的相对于接收机的时钟偏差对应的位移量，对计算出的定位信息进行校正，提高定位精度。依次类推，当接收机接收到三个或更多卫星导航系统的卫星信号时，需要增加相应的卫星导航系统相对于接收机的时钟偏差对应的位移量，来计算接收机的位置信息。而且，本实施例提供的方法不仅能够同时支持BD卫星导航系统、GPS系统，还能够支持Glonass卫星导航系统和Galileo卫星导航系统，也就是说能够支持上述卫星导航系统中的任意一个或多个。

综上，上述方程组还可以以下述方程式（2）来表示：

${\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{ij}}=\sqrt{(x_{\mathrm{ij}}-x_u{)}^2+(y_{\mathrm{ij}}-y_u{)}^2+(z_{\mathrm{ij}}-z_u{)}^2}+b_{\mathrm{ui}}---\left(2\right)$

其中，ρ_ij表示第i卫星导航系统的第j定位卫星的伪距；

b_ui表示与接收机相对于第i卫星导航系统的时钟偏差对应的位移量；

(x_ij,y_ij,z_ij)表示第i卫星导航系统的第j定位卫星在定位时刻的坐标信息；以及

(x_u,y_u,z_u)表示接收机在定位时刻的位置信息。

此外，由于在有些地区，有些卫星导航系统的可用定位卫星数量较少，这样如果只根据一种卫星信号来定位，就会降低定位精度；而如果接收机能够支持多种卫星导航系统，那么可以用来定位的卫星数量就增加许多，因此定位或测速精度就会大大提升。

另一方面，在步骤S174中，接收机的速度信息则根据以下公式进行计算：

$\frac{c(f_{\mathrm{ij}}-f_{\mathrm{ij}})}{f_{\mathrm{Tij}}}+v_{\mathrm{ij}\_x}{a}_{\mathrm{ij}\_x}+v_{\mathrm{ij}\_y}{a}_{\mathrm{ij}\_y}+v_{\mathrm{ij}\_z}+a_{\mathrm{ij}\_z}={\stackrel{\·}{x}}_u{a}_{\mathrm{ij}\_x}+{\stackrel{\·}{y}}_u{a}_{\mathrm{ij}\_y}+{\stackrel{\·}{z}}_u{a}_{\mathrm{ij}\_z}-\frac{{\mathrm{cf}}_{\mathrm{ij}}{\stackrel{\·}{t}}_u}{f_{\mathrm{Tij}}}---\left(3\right)$

其中，f_ij表示接收机对第i卫星导航系统的第j定位卫星的接收频率；

f_Tij表示第i卫星导航系统的第j定位卫星的发射频率，对于同一卫星导航系统中的卫星，可以认为其发射频率相同，BD卫星的B1信号发射频率为1.561098e9Hz，GPS卫星的L1信号的发射频率为1.57542e9Hz；因此，若第i卫星导航系统包括3个卫星，则有f_T11＝f_T12＝f_T13；本实施例将接收频率和发射频率并称为频率信息；

c表示光速，为2.99792458e8m/s；

(v_{ij_x},v_{ij_y},v_{ij_z})分别表示第i卫星导航系统的第j定位卫星在定位时刻的速度信息，能够通过卫星的星历和当前时间计算得到；

(a_{ij_x},a_{ij_y},a_{ij_z})分别表示第i卫星导航系统的第j定位卫星相对于接收机的方向向量，并且a_{ij_x}＝(x_ij-x_u)/r、a_{ij_y}＝(y_ij-y_u)/r、a_{ij_z}＝(z_ij-z_u)/r，其中：

r为接收机相对于第i卫星导航系统的第j定位卫星的距离；

(x_ij,y_ij,z_ij)为第i卫星导航系统的第j定位卫星在定位时刻的位置信息；

(x_u,y_u,z_u)为接收机在定位时刻的位置信息；

为接收机的速度信息；

为待求解的接收机的本地时钟变化率；即接收机的时钟变化速度，假定卫星导航系统的时钟是稳定的，则时钟变化率只与接收机的时钟有关，为接收机相对于卫星导航系统的时钟偏差的一阶导数。

通过上述公式计算出接收机的位置信息、速度信息之后，接收机就可以输出导航轨迹。

进一步地，在步骤S172和步骤S174之间，还可以包括步骤：

步骤S173、根据卫星信息对各定位卫星进行识别，并剔除质量不符合要求的定位卫星，即跟踪质量不符合要求的定位卫星的卫星信息将不用于计算接收机的定位信息。

在卫星的伪距和多普勒的测量误差不大的情况下，增加参与定位的卫星数量能够提高定位运算的精度。但是，如果卫星的跟踪质量较差，即伪距和多普勒的测量误差较大的情况下，增加参与定位的卫星反而会降低精度，这样的卫星会被认为不符合设定要求，因此有必要对卫星的质量进行识别，剔除质量较差的冗余卫星。识别冗余卫星的方法包括接收机自主完好性监控（Receiver Autonomous Integrity Monitoring，RAIM）方法，也可以根据各接收机环路的输出指标进行判别，如载波频率的变化规律，伪距测量值的变化规律等等。

如图4所示，为本发明一个实施例提供的接收机的结构示意图，本接收机包括：检测模块10和计算模块20。

其中，检测模块10用于检测是否接收到两个或两个以上的卫星导航系统的卫星信号；计算模块20与检测模块10连接，用于在检测模块10检测到接收到两个或两个以上的卫星导航系统的卫星信号时，根据各卫星导航系统中的各个定位卫星的卫星信息来计算接收机的定位信息和接收机相对于各卫星导航系统的时钟偏差对应的位移量。

进一步地，该实施例中的计算模块20可以包括：分配单元21、捕获跟踪单元22以及计算单元23。

其中，分配单元21用于为各卫星导航系统的定位卫星分配资源；捕获跟踪单元22用于对由分配单元21分配有资源的定位卫星进行跟踪捕获，以得到各定位卫星的卫星信息，该卫星信息具体可以包括伪距、坐标信息、速度信息和频率信息；计算单元23用于根据捕获跟踪单元22获得的卫星信息计算接收机的定位信息以及与接收机相对于各卫星导航系统的时钟偏差对应的位移量。

具体地，本实施例的检测模块10具体根据卫星信号的I支路普通测距码判断卫星信号是否是BD卫星信号、GPS卫星信号或者Galileo卫星信号，根据卫星信号的频率判断该卫星信号是否是Glonass卫星信号。本实施例的计算单元23根据上述公式（2-11）-（2-kp）来计算接收机的位置信息，根据上述公式（3）来计算接收机的速度信息。在此不再赘述。

此外，本实施例的计算模块还可以包括识别单元，用于根据所获得的卫星信息对各卫星导航系统中的定位卫星进行筛选，以使得跟踪质量较差的定位卫星的卫星信息将不用于计算接收机的定位信息。

本发明实施例提供的卫星定位方法和接收机，通过对接收到的卫星信号进行识别，并获取卫星信号对应的各个卫星导航系统的卫星信息，结合卫星导航系统的时钟相对于接收机的时钟偏差对应的位移量进行定位，不仅实现了对多种卫星导航系统的支持，还能够提高定位精度。

图5是根据本发明一个实施例的用于多卫星导航系统的定位装置500的结构示意图。如图5所示，定位装置500（例如，接收机）包括天线506、射频模块508、基带信号处理模块510、定位模块512以及用户应用模块514。在图5所示的实施例中，定位装置500接收来自卫星导航系统502和504中的卫星信号。其中卫星导航系统（例如，BD卫星导航系统）502可以包括卫星5021～502J（J为大于1的正整数），卫星导航系统（例如，GPS系统）504可以包括卫星5041～504K（其中K为大于1的正整数）。尽管图5中只示出了卫星导航系统502和504，应当理解的是，本发明的实施例并不局限于两个卫星导航系统，还可以包含更多的卫星导航系统。

在一个实施例中，定位装置500通过天线506从多个卫星导航系统中接收卫星信号。例如，定位装置500从卫星导航系统502中的卫星5021～502J和卫星导航系统504中的卫星5041～504K中接收卫星信号。在图5所示的实施方式中，由于定位装置500用于接收来自多个卫星导航系统的卫星信号，因此，天线506可以配置成为多模天线以接收不同频率的卫星信号。

射频模块508通过天线506接收到来自多个卫星导航系统的卫星信号，并将接收到的卫星信号与定位装置500产生的本地载波信号混频，以产生中频信号。产生的中频信号经过放大以及A/D转换，被传输到基带信号处理模块510。

基带信号处理模块510对接收到的中频信号进行捕获、跟踪和解码，从而得到卫星的频率信息和伪距，并实现卫星的分类。通过捕获和跟踪卫星信号，基带信号处理模块510不仅得到卫星的频率信息和伪距，而且还对接收到的卫星信号实现了分类，即识别接收到的卫星信号来自于某个卫星定位系统中的某颗卫星。卫星的频率信息为定位装置500在当前时刻接收到的卫星的频率。基于频分多址调制的导航系统的卫星信号，可以通过频率来识别接收到的卫星信号。对于基于码分多址调制的导航系统的卫星信号，可以通过I支路普通测距码来识别接收到的卫星信号。

更具体地，基于码分多址方式调制的卫星信号，如BD卫星信号、GPS卫星信号和Galileo卫星信号，其数学表达式如下：

S^j＝AC^jD^jcos(2πf t+θ^j)       （3-1）

其中A表示调制于I支路的普通测距码幅度，C表示I支路普通测距码，D表示I支路上的导航电文数据，f表示卫星信号的载波频率，t表示卫星信号的发射时间，j表示卫星的ID，S^j表示卫星ID为j的卫星发射的信号，θ表示各卫星信号的初始载波相位，各个卫星的θ值可能不同。在卫星侧，该公式中的各个参数均为已知，在定位装置侧，需要通过信号捕获和跟踪获知这些参数。

每一颗基于码分多址调制的导航系统卫星都具有唯一的伪随机数（pseudo-random number，PRN）产生规则，因此可以通过伪随机数序列（公式（3-1）中的C）来识别具体是哪一种卫星信号。对定位装置而言，可以通过重建卫星的伪随机数序列来搜索和识别当前可用的卫星信号。该重建过程具体为如下：伪随机数序列的产生规则方法均通过各卫星导航系统的界面控制文件（Interface Control Document，ICD）公布，因此，定位装置需要搜索卫星可能的接收频率和伪随机数信息，在接收到一颗卫星的卫星信号后，可以得到I支路上的导航电文数据D和载波相位θ，并且基带通道会产生和该颗卫星一致的伪随机数序列，并尝试对该卫星进行捕获和跟踪，如果捕获跟踪成功，则说明当前的输入信号中存在这颗卫星信号。此外，只有当本地重建的PRN与输入信号的PRN一致时，CDMA出现相关峰，因此，可以通过设置相应的捕获门限来检测CDMA的相关峰，以判断是否捕获成功。

基带信号处理模块510对卫星信号进行捕获、跟踪和解码后，得到不同卫星的伪距和频率信息。定位模块512接收来自基带信号处理模块510的频率信息和伪距，并根据基带信号处理模块510中对卫星进行的分类识别，从卫星5021～502J和5041～504K中选择合适的定位卫星，并根据所选择的定位卫星的频率信息和伪距，基于卡尔曼滤波算法计算定位装置500的定位信息。之后，定位装置500的定位信息被转换成NMEA（TheNational Marine Electronics Association）的标准格式，被输出到用户应用模块514。在下文中，将对定位模块512进行详细说明。

图6是根据本发明一个实施例的定位装置500内的定位模块512的结构示意图。如图6所示，定位模块512包括卫星选择模块602和卡尔曼滤波器604。卫星选择模块602用于从多个卫星（例如卫星5021～502J和5041～504K）中选择定位卫星以使定位模块512进行定位解算，并输出所选择的定位卫星的频率信息和伪距。卡尔曼滤波器604与卫星选择模块602相连接，用于接收定位卫星的频率信息和伪距，并基于卡尔曼滤波算法计算定位装置500的定位信息。

在一个实施例中，卫星选择模块602根据卫星信号的信号强度、卫星仰角以及卫星的跟踪质量等因素选择定位卫星。在操作中，卫星选择模块602首先判断接收到的来自一个卫星导航系统（如，卫星导航系统502）中的卫星是否足以用来计算定位装置500的定位信息。具体地，卫星选择模块602根据该单个卫星导航系统中的卫星信号强度、卫星个数、精度衰减因子（dilution of precision,DOP）等指标确定该卫星导航系统中的卫星是否可以用来计算符合定位装置500要求的定位信息。如果使用一个卫星导航系统（如卫星导航系统502）中的卫星就可以对定位装置500进行精确定位，则不需要选择其它的卫星导航系统中的卫星，否则，还需要选择来自其它卫星导航系统（如卫星导航系统504）中的卫星。例如，卫星选择模块602接收到来自5颗卫星的卫星信号，其中有4颗卫星是GPS系统中的卫星，1颗卫星是BD系统中的卫星。卫星选择模块602检测到这4颗GPS卫星具有良好的信号强度等参数，可以对定位装置500实现符合要求的定位，同时考虑到定位装置500相对于不同导航系统具有不同的时钟偏差，增加另外一个导航系统的卫星信号，会增加一个未知数，因此卫星选择模块604选择这4颗来自GPS系统的卫星对定位装置500进行单导航系统定位。在另外一种情况中，假设卫星选择模块602接收到5颗卫星的卫星信号，其中有3颗是GPS卫星，2颗是BD卫星。尽管考虑到定位装置500相对于不同导航系统具有不同的时钟偏差，但是3颗GPS卫星不足以实现对定位装置500的定位，在这种情况下，卫星选择模块602会选择来自GPS系统的3颗卫星和来自BD系统的2颗卫星进行多导航系统的定位，以实现对定位装置500的精确定位。在另外一种情况中，假设卫星选择模块602接收到6颗卫星的卫星信号，其中有4颗是GPS卫星，2颗是BD卫星。并且，4颗GPS卫星的信号强度比较弱。在这种情况下，尽管4颗卫星就可以实现对定位装置500的定位，但是利用信号强度较弱的卫星解算的结果会导致定位不精确。因此，卫星选择模块602还会选择来自BD系统的2颗卫星，进行多导航定位系统的定位，以提高定位精度。

图9中示出信号强度比较弱的单GPS导航系统与双导航系统混合定位的轨迹对比示意图。如图9所示，910表示信号强度比较弱的单GPS导航系统中使用卡尔曼滤波算法定位获得的轨迹，920表示双导航系统混合定位中使用卡尔曼滤波算法获得的轨迹。从图9中可见，对于信号比较弱的单导航系统来说，选择来自其它导航系统的卫星信号，基于卡尔曼滤波算法进行多导航系统的定位，可以获得比较精确的定位结果。

在选择定位卫星之后，卫星选择模块602将定位卫星的伪距和频率信息传输到卡尔曼滤波器604，卡尔曼滤波器604基于卡尔曼滤波算法进行定位解算。如图6所示，卡尔曼滤波器604包括初始状态计算模块612和卡尔曼滤波计算模块614。在下文中，将结合卡尔曼滤波算法的流程图对定位模块中的卡尔曼滤波器604进行详细介绍。

图7是根据本发明一个实施例的导航定位系统中基于卡尔曼滤波算法进行定位的流程图。在下文中将结合图7对图6进行介绍。

对于定位装置而言，卡尔曼模型一般有三种：P模型，PV模型，PVA模型。在P模型中，位置状态被认为是随机游走的，常用于静止场景；在PV模型中，速度被认为是随机游走的，一般用于低动态运动环境；在PVA模型中，状态向量中需增加三个加速度分量，加速度被认为是随机游走的，一般用于定位装置运动加速度变化范围很大的场景，比如高速飞行器。在下文的介绍中，将以M个导航系统的PV模型为例，建立状态方程，其中M为大于等于1的正整数。本领域技术人员应当理解的是，基于卡尔曼滤波算法的状态方程和观测方程还可以在P模型和PVA模型中建立。

在卡尔曼滤波算法中，状态方程被定义为：

X_k+1＝Φ_kX_k+w_k        （4-1）

其中，X为状态向量，Ф为状态矩阵，w为状态噪声。

观测方程被定义为：

Z_k＝H_kX_k+v_k         （4-2）

其中，Z为观测向量，H为测量矩阵，v_k为测量噪声。

对于M个导航系统，定义状态向量 ,其中，p_x,p_y,p_z表示定位装置500在ECEF坐标下的位置；v_x,v_y,v_z表示定位装置500在ECEF坐标下的速度;b_u1,b_u2,…b_uM表示定位装置500的本地时间系统相对于导航系统1，2，…，M的时钟偏差；表示本地时间系统的钟漂，c是光速，并且，M表示参与定位的导航系统个数，因此，状态向量的长度为（7+M）。例如，当有两个参与定位的导航系统时，状态向量的长度为9，状态向量即为

因此，对于M个导航系统，其状态方程可以表示为（4-3）：

$\left\{\begin{array}{c}{p}_k=p_{k-1}+v_{k-1}*T+w_{\mathrm{pk}}\\ v_k=v_{k-1}+w_{\mathrm{vk}}\\ t_{u_k}={t_u}_{k-1}+{{\stackrel{\·}{t}}_u}_{k-1}*T+w_{\mathrm{tk}}\end{array}\right.---(4-3)$

其中，p表示定位装置500在ECEF坐标下的位置（p_x,p_y,p_z），v表示定位装置500在ECEF坐标下的速度（v_x,v_y,v_z），t_u表示本地时间系统与每个导航系统的时钟偏差，（b_u1,b_u2,…b_uM），为本地时间系统的钟漂。

因此，对于M个导航系统，其状态矩阵Ф为（7+M）×（7+M）阶矩阵：

例如，对于双导航系统，其状态矩阵Ф为9×9阶：

$\mathrm{\Φ}=\left[\begin{array}{cccccccc}1& 0& 0& T& 0& 0& 0& 0\\ 0& 1& 0& 0& T& 0& 0& 0\\ 0& 0& 1& 0& 0& T& 0& 0\\ 0& 0& 0& 1& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 1& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& 1& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& 0& 1& T\\ 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 1\end{array}\right],$ T为定位装置的定位周期

根据前文的描述，M个导航系统中，位置观测方程可以用（4-11）～（4-Mp）表示：

${\mathrm{\ρ}}_{11}=\sqrt{(x_{11}-x_u{)}^2+(y_{11}-y_u{)}^2+(z_{11}-z_u{)}^2}+b_{u1}---(4-11)$

${\mathrm{\ρ}}_{12}=\sqrt{(x_{12}-x_u{)}^2+(y_{12}-y_u{)}^2+(z_{12}-z_u{)}^2}+b_{u1}---(4-12)$

…

${\mathrm{\ρ}}_{1m}=\sqrt{(x_{1m}-x_u{)}^2+(y_{1m}-y_u{)}^2+(z_{1m}-z_u{)}^2}+b_{u1}---(4-1m)$

…

${\mathrm{\ρ}}_{M1}=\sqrt{(x_{M1}-x_u{)}^2+(y_{M1}-y_u{)}^2+(z_{M1}-z_u{)}^2}+b_{\mathrm{uM}}---(4-M1)$

${\mathrm{\ρ}}_{M2}=\sqrt{(x_{M2}-x_u{)}^2+(y_{M2}-y_u{)}^2+(z_{M2}-z_u{)}^2}+b_{\mathrm{uM}}---(4-M2)$

…

${\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{Mp}}=\sqrt{(x_{\mathrm{Mp}}-x_u{)}^2+(y_{\mathrm{Mp}}-y_u{)}^2+(z_{\mathrm{Mp}}-z_u{)}^2}+b_{\mathrm{uM}}---(4-\mathrm{Mp})$

其中，ρ₁₁～ρ_1m分别表示第一卫星导航系统的m个定位卫星的伪距；

ρ_M1～ρ_Mp分别表示第M卫星导航系统的p个定位卫星的伪距；

上述伪距能够通过跟踪环路测量得到，M为大于等于1的整数；

(x_1i,y_1i,z_1i)表示第一卫星导航系统的各定位卫星在定位时刻的坐标信息，其中1≤i≤m；

(x_Mo,y_Mo,z_Mo)表示第M卫星导航系统的各定位卫星在定位时刻的坐标信息，其中1≤o≤p，各坐标信息能够通过相应的定位卫星的轨道参数和定位时间计算得到，且m+...+p＝N（N为参与定位的定位卫星个数）；

b_u1表示定位装置500相对于第一卫星导航系统的时钟偏差，即本地时钟相对于卫星导航系统的时钟的钟差；

b_uM表示定位装置500相对于第M卫星导航系统的时钟偏差；

(x_u,y_u,z_u)表示定位装置500的位置信息。

此外，对于M个导航系统，如果有N颗卫星参与定位，则速度的观测方程表示为：

d＝Hg     （5-1）

其中，d为定位装置的速度在定位装置500到定位卫星的向量上的分量；

$d=\left[\begin{array}{c}{d}_1\\ d_2\\ \·\·\·\·\\ d_N\end{array}\right],$ $H=\left[\begin{array}{cccc}{a}_{x1}& a_{y1}& a_{z1}& 1\\ a_{x2}& a_{y2}& a_{y2}& 1\\ \·\·\·\·& \·\·\·\·& \·\·\·\·& 1\\ a_{\mathrm{xN}}& a_{\mathrm{yN}}& a_{\mathrm{zN}}& 1\end{array}\right],$ $g=\left[\begin{array}{c}{\stackrel{\·}{x}}_u\\ {\stackrel{\·}{y}}_u\\ {\stackrel{\·}{z}}_u\\ -c{\stackrel{\·}{t}}_u\end{array}\right]$

根据上述公式（4-11）～（4-Mp）和（5-1），可以得到观测向量Z，定义观测向量Z＝[ρ₁₁,…ρ_1m,...ρ_M1,...ρ_Mp,d₁₁,…d_1m,...d_M1,...d_Mp]^T，其长度为2×（m+…+p），m为第一导航系统中参与定位的定位卫星个数，p为第M导航系统中参与定位的定位卫星个数。ρ为参与定位卫星的伪距，d为定位装置的速度在定位装置到卫星的向量上的分量，单位为m/s。

由此，基于卡尔曼滤波算法的M个导航系统的测量矩阵可以表示为（2N）×（7+M）阶矩阵。N是参与定位的定位卫星个数，且N=m+…+p，其中，m为第一导航系统中参与定位的定位卫星个数，p为第M导航系统中参与定位的定位卫星个数。M为参与定位的导航系统的个数。以双导航系统的测量矩阵为例，假设第一卫星导航系统中有m颗定位卫星参与定位，第二卫星导航系统中有p颗卫星参与定位，则该测量矩阵是（2×（m+p））×9阶矩阵：

$H=\left[\begin{array}{ccccccccc}{a}_{1x1}& a_{1y1}& a_{1z1}& 0& 0& 0& 1& 0& 0\\ \·& \·& \·& \·& \·& \·& \·& \·& \·\\ \·& \·& \·& \·& \·& \·& \·& \·& \·\\ \·& \·& \·& \·& \·& \·& \·& \·& \·\\ a_{1\mathrm{xm}}& a_{1\mathrm{ym}}& a_{1\mathrm{zm}}& 0& 0& 0& 1& 0& 0\\ a_{2x1}& a_{2y1}& a_{2z1}& 0& 0& 0& 0& 1& 0\\ \·& \·& \·& \·& \·& \·& \·& \·& \·\\ \·& \·& \·& \·& \·& \·& \·& \·& \·\\ \·& \·& \·& \·& \·& \·& \·& \·& \·\\ a_{2\mathrm{xp}}& a_{2\mathrm{yp}}& a_{2\mathrm{zp}}& 0& 0& 0& 0& 1& 0\\ 0& 0& 0& a_{1x1}& a_{1y1}& a_{1z1}& 0& 0& 1\\ \·& \·& \·& \·& \·& \·& \·& \·& \·\\ \·& \·& \·& \·& \·& \·& \·& \·& \·\\ \·& \·& \·& \·& \·& \·& \·& \·& \·\\ 0& 0& 0& a_{1\mathrm{xm}}& a_{1\mathrm{ym}}& a_{1\mathrm{zm}}& 0& 0& 1\\ 0& 0& 0& a_{2x1}& a_{2y1}& a_{2z1}& 0& 0& 1\\ \·& \·& \·& \·& \·& \·& \·& \·& \·\\ \·& \·& \·& \·& \·& \·& \·& \·& \·\\ \·& \·& \·& \·& \·& \·& \·& \·& \·\\ 0& 0& 0& a_{2\mathrm{xp}}& a_{2\mathrm{yp}}& a_{2\mathrm{zp}}& 0& 0& 1\end{array}\right]$

其中，A表示参与定位的导航系统，以双导航系统为例，A等于1或2。为定位装置位置的估计值在ECEF坐标下的x分量，X_j为定位卫星位置在ECEF坐标下的x分量，为定位卫星到定位装置500的估计距离。

应该理解的是，状态向量X的元素位置可以任意交换，交换后就需要调整相应的状态矩阵和测量矩阵；同样地，观测向量Z中的元素位置也可以任意交换，交换后也需要调整相应的状态矩阵和测量矩阵。

参照图7，在步骤702中，卡尔曼滤波器604中的初始状态计算模块612计算卡尔曼滤波器的初始状态向量X₀和初始误差协方差P₀。当完成初始化后，执行步骤704，否则执行步骤703。在步骤703中，一般使用最小二乘法初始化卡尔曼滤波器604。在步骤705中，得到初始状态向量X₀和初始误差协方差P₀。

在步骤704中，卡尔曼滤波计算模块614确定当前时刻的卡尔曼滤波器的观测向量Z。如上文所述，观测向量Z包括有参与定位的定位卫星的伪距和定位装置的速度在定位装置到定位卫星的向量上的分量。即，Z＝[ρ₁₁,…ρ_1m,...ρ_M1,...ρ_Mp,d₁₁,…d_1m,...d_M1,...d_Mp]^T，观测向量Z的长度为2×N，N为参与定位的定位卫星的个数，且N=m+…+p。其中，m为第一导航系统中参与定位的定位卫星个数，p为第M导航系统中参与定位的定位卫星个数，并且M为参与定位的导航系统的个数。

在步骤706中，卡尔曼滤波计算模块614根据前一时刻k-1的状态向量计算当前时刻k的状态向量的估计值。其中，卡尔曼滤波计算模块614根据公式（6-1）计算当前时刻k的状态向量的估计值X^- _k：

X^- _k=Ф_kX_k-1     (6-1)

在步骤708中，卡尔曼滤波计算模块614根据前一时刻k-1的误差协方差计算当前时刻k的误差协方差的估计值。在一个实施例中，卡尔曼滤波计算模块614根据公式（6-2）计算当前时刻k的误差协方差的估计值P^- _k：

P^- _k=Ф_kP_k-1Ф_k ^T+Q_k     （6-2）

其中，Q_k代表过程激励噪声协方差。

在步骤710中，卡尔曼滤波计算模块614根据计算出来的误差协方差的估计值P^- _k，并根据公式（6-3）计算当前时刻的卡尔曼增益K_k：

K_k=P^- _kH_k ^T[H_kP_k ^-H_k ^T+P_k]^-1     (6-3)

在步骤712中，卡尔曼滤波器计算模块614根据计算出来的卡尔曼增益K_k、当前时刻的状态向量的估计值X^- _k、以及当前时刻的观测向量Z，按照公式（6-4）更新当前时刻的状态向量X_k：

X_k=X^- _k+K_k[Z_k-H_kX_k ^-]     (6-4)

在步骤714中，卡尔曼滤波器计算模块614根据计算出来的卡尔曼增益K_k以及当前时刻的误差协方差的估计值P^- _k，按照公式（6-5）更新当前时刻的误差协方差P_k：

P_k=[1-K_kH_k]P_k ^-     （6-5）

更新得到的当前时刻的状态向量X_k在被验证有效之后，可以输出至用户应用模块514中。此外，在下一时刻（k+1），更新后得到的k时刻的状态向量X_k和误差协方差P_k还可以作为（k+1）时刻的前一时刻的值，用来更新（k+1）时刻的状态向量X_（k+1）和误差协方差P_（x+1）。这一更新的步骤重复步骤704～714，在此不做赘述。

图8是根据本发明一个实施例的卫星定位方法的流程图。将结合图5对图8进行详细介绍。

在步骤802中，定位装置500从多个导航系统接收卫星信号。更具体地，如图5所示，定位装置500通过天线506接收导航系统502和504中的卫星5021～502J和5041～504K的卫星信号。图5中仅示意性的示出两个导航系统中的卫星，应当理解的是，本发明中的定位装置还可以接收更多的导航系统中的卫星信号。

在步骤804中，定位装置500计算卫星信号的频率和伪距并获得卫星信号的分类信息。更具体地，定位装置500中的射频模块508将接收到的卫星信号与定位装置500产生的本地载波信号混频，以产生中频信号。产生的中频信号经过放大以及A/D转换，被传输到基带信号处理模块510。基带信号处理模块510对接收到的中频信号进行捕获、跟踪和解码，从而得到卫星信号的频率信息和伪距以及实现对卫星信号的分类。例如，定位装置500中的基带信号处理模块510可以通过本地重建卫星的伪随机数序列（公式（3-1）中的C）信号来识别接收到的卫星信号具体是来自哪个导航系统。前文中已介绍了具体的识别过程，此处不再赘述。

在步骤806中，定位装置500从卫星（如卫星5021～502J和5041～504K）中选择定位卫星用于计算定位装置500的定位信息，如，定位装置的位置信息和速度信息。例如，定位装置500中的卫星选择模块602根据接收到的卫星信号的信号强度、卫星仰角以及卫星的跟踪质量等因素选择定位卫星。在操作中，卫星选择模块602首先判断接收到的来自一个卫星导航系统（如，卫星导航系统502）中的卫星是否可以用来计算得到符合要求的定位装置500的定位信息。具体地，卫星选择模块602根据该卫星导航系统中的卫星信号强度、卫星个数、精度衰减因子（dilution ofprecision,DOP）等指标确定该卫星导航系统中的卫星是否可以用来计算得到符合要求的定位装置500的定位信息。如果一个卫星导航系统中的卫星即可对定位装置500进行符合要求的定位，则不需要选择其它的卫星导航系统中的卫星，否则，还需要选择来自其它卫星导航系统（如卫星导航系统504）中的卫星。

在步骤808中，当卫星选择模块602选择定位卫星之后，输出定位卫星的伪距和频率信息至卡尔曼滤波器604，卡尔曼滤波器604根据接收到的定位卫星的伪距和频率信息，根据卡尔曼滤波算法计算定位装置的定位信息。

具体地，卡尔曼滤波器604中的初始状态计算模块612计算卡尔曼滤波器的初始状态向量X₀和初始误差协方差P₀。在一个实施例中，对于M个导航系统，定义状态向量 $X=[P_x,P_y,P_z,v_x,v_y,v_z,b_{u1},b_{u2},...b_{\mathrm{uM}},c{\stackrel{\·}{t}}_u],$ 其中，p_x,p_y,p_z表示定位装置500在ECEF坐标下的位置；v_x,v_y,v_z表示定位装置500在ECEF坐标下的速度;b_u1,b_u2,…b_uM表示定位装置500与导航系统1，2，…，M的时钟偏差；表示本地时间系统的钟漂，c是光速，并且，M表示参与定位的导航系统个数，因此，状态向量的长度为（7+M）。

当完成初始化后，卡尔曼滤波器604中的卡尔曼滤波计算模块614确定当前时刻的卡尔曼滤波器的观测向量Z。如上文所述，观测向量Z包括有参与定位的定位卫星的伪距和定位装置的速度在定位装置到定位卫星的向量上的分量。即，Z=[ρ₁₁,…ρ_1m,...ρ_M1,...ρ_Mp,d₁₁,…d_1m,...d_M1,...d_Mp]^T，观测向量Z的长度为2×N，N为参与定位的定位卫星的个数。

之后，卡尔曼滤波计算模块614根据前一时刻的状态向量计算当前时刻k的状态向量的估计值，并根据前一时刻的误差协方差计算当前时刻k的误差协方差的估计值P^- _k。在这之后，卡尔曼滤波计算模块614根据计算出来的误差协方差的估计值P^- _k，计算当前时刻的卡尔曼增益K_k。计算出卡尔曼增益K_k之后，卡尔曼滤波器计算模块614根据计算出来的卡尔曼增益K_k、当前时刻的状态向量的估计值X^- _k以及当前时刻的观测向量Z，更新当前时刻的状态向量X_k，并根据计算出来的卡尔曼增益K_k以及当前时刻的误差协方差的估计值P^- _k，更新当前时刻的误差协方差P_k。更新得到的当前时刻的状态向量X_k在被验证有效之后，可以输出至用户应用模块514中。

此外，在下一时刻（k+1），更新后得到的k时刻的状态向量X_k和误差协方差P_k还可以作为（k+1）时刻的前一时刻的值，用来更新（k+1）时刻的状态向量X_（k+1）和误差协方差P_（k+1）。这一更新的步骤重复上述步骤，在此不做赘述。

在此使用之措辞和表达都是用于说明而非限制，使用这些措辞和表达并不将在此图示和描述的特性之任何等同物（或部分等同物）排除在发明范围之外，在权利要求的范围内可能存在各种修改。其它的修改、变体和替换物也可能存在。因此，权利要求旨在涵盖所有此类等同物。

Claims (20)

1.一种定位模块，其特征在于，所述定位模块包括：

卫星选择模块，用于从多个导航系统的多个卫星中选择定位卫星，并输出所述定位卫星的频率信息和伪距；以及

卡尔曼滤波器，连接至所述卫星选择模块，用于接收所述定位卫星的频率信息和伪距，并基于卡尔曼滤波算法计算所述定位模块的定位信息。

2.根据权利要求1所述的定位模块，其特征在于，所述卡尔曼滤波器包括：

初始状态计算模块，用于根据所述定位卫星的频率信息和伪距，计算卡尔曼滤波器的初始状态向量和误差协方差；以及

卡尔曼滤波计算模块，用于基于卡尔曼滤波算法计算当前时刻的状态向量，所述状态向量包括所述定位模块的定位信息。

3.根据权利要求2所述的定位模块，其特征在于，所述状态向量包括所述定位模块的位置、所述定位模块的速度、所述定位模块的本地时间系统与所述多个卫星导航系统的时钟偏差以及所述本地时间系统的钟漂。

4.根据权利要求2所述的定位模块，其特征在于，所述状态向量的长度为（7+M），其中，M为所述定位卫星所在的导航系统的个数。

5.根据权利要求2所述的定位模块，其特征在于，所述卡尔曼滤波计算模块使用卡尔曼滤波算法，根据前一时刻的状态向量和当前时刻的观测向量，更新当前时刻的状态向量，所述观测向量包括所述定位卫星的伪距和所述定位模块的速度在所述定位模块到所述定位卫星的向量上的分量。

6.根据权利要求5所述的定位模块，其特征在于，所述观测向量的长度为2×N，其中N为所述定位卫星的个数。

7.一种定位装置，其特征在于，所述定位装置包括：

射频模块，用于将接收到的卫星信号与本地载波信号混频以产生中频信号，其中，所述卫星信号来自多个卫星导航系统中的卫星；

基带信号处理模块，用于处理接收到的所述中频信号，以计算所述卫星的频率信息和伪距并对接收到的卫星信号进行分类；以及

定位模块，连接至所述基带信号处理模块，用于根据卫星信号的分类从所述卫星中选择定位卫星，并根据选择的定位卫星的频率信息和伪距，基于卡尔曼滤波算法计算所述定位装置的定位信息。

8.根据权利要求7所述的定位装置，其特征在于，所述定位模块包括：

卫星选择模块，用于从所述卫星中选择所述定位卫星，并输出所述定位卫星的频率信息和伪距；以及

卡尔曼滤波器，连接至所述卫星选择模块，用于接收所述定位卫星的频率信息和伪距，并基于卡尔曼滤波算法计算所述定位装置的定位信息。

9.根据权利要求8所述的定位装置，其特征在于，所述卡尔曼滤波器包括：

初始状态计算模块，用于根据所述定位卫星的频率信息和伪距，计算卡尔曼滤波器的初始状态向量和误差协方差矩阵；以及

卡尔曼滤波计算模块，用于基于卡尔曼滤波算法计算当前时刻的状态向量，所述状态向量包括所述定位装置的定位信息。

10.根据权利要求9所述的定位装置，其特征在于，所述状态向量包括所述定位装置的位置、所述定位装置的速度、所述定位装置的本地时间系统与所述多个卫星导航系统的时钟偏差以及本地时间系统的钟漂。

11.根据权利要求9所述的定位装置，其特征在于，所述状态向量的长度为（7+M），其中，M为所述定位卫星所在的卫星导航系统的个数。

12.根据权利要求9所述的定位装置，其特征在于，所述卡尔曼滤波计算模块使用卡尔曼滤波算法，根据前一时刻的状态向量和当前时刻的观测向量，更新当前时刻的状态向量，其中，所述观测向量包括所述定位卫星的伪距和所述定位装置的速度在所述定位装置到所述定位卫星的向量上的分量。

13.根据权利要求12所述的定位装置，其特征在于，所述观测向量的长度为2×N，其中N为所述定位卫星的个数。

14.一种卫星定位方法，其特征在于，所述卫星定位方法包括：

接收卫星信号，其中所述卫星信号来自多个卫星导航系统中的卫星；

通过对卫星信号的捕获和跟踪，获取所述卫星的频率信息和伪距并实现对卫星的分类；

根据卫星的分类，从所述卫星中选择定位卫星；以及

根据定位卫星的频率信息和伪距，基于卡尔曼滤波算法计算所述定位装置的定位信息。

15.根据权利要求14所述的卫星定位方法，其特征在于，所述根据定位卫星的频率信息和伪距，基于卡尔曼滤波算法计算所述定位装置的定位信息的步骤包括：

确定当前时刻的卡尔曼滤波器的观测向量，所述观测向量包括所述定位卫星的伪距和所述定位装置的速度在所述定位装置到所述定位卫星的向量上的分量；及

根据前一时刻的状态向量和当前时刻的观测向量，更新当前时刻的状态向量，所述状态向量包括所述定位装置的位置、所述定位装置的速度、所述定位装置的本地时间系统与所述多个卫星导航系统的时钟偏差以及本地时间系统的钟漂。

16.根据权利要求15所述的卫星定位方法，其特征在于，所述根据前一时刻的状态向量和当前时刻的观测向量更新当前时刻的状态向量的步骤包括：

根据前一时刻的状态向量计算当前时刻的状态向量的估计值；

根据前一时刻的误差协方差计算当前时刻的误差协方差的估计值；

根据当前时刻的误差协方差的估计值，计算卡尔曼增益；以及

根据计算的卡尔曼增益、当前时刻的状态向量的估计值和当前时刻的观测向量，更新当前时刻的状态向量。

17.根据权利要求16所述的卫星定位方法，其特征在于，所述根据定位卫星的频率信息和伪距，基于卡尔曼滤波算法计算所述定位装置的定位信息的步骤还包括：

根据计算的卡尔曼增益和当前时刻的误差协方差的估计值，更新当前时刻的误差协方差。

18.根据权利要求15所述的卫星定位方法，其特征在于，所述卫星定位方法还包括：

根据获取的当前时刻的误差协方差和当前时刻的状态向量，计算下一时刻的状态向量。

19.根据权利要求15所述的卫星定位方法，其特征在于，所述观测向量的长度为2×N，其中N为所述定位卫星的个数。

20.根据权利要求15所述的卫星定位方法，其特征在于，所述状态向量的长度为（7+M），其中，M为所述定位卫星所在的卫星导航系统的个数。