CN105806350A

CN105806350A - 一种基于伪距、线性矢量的定位方法和装置

Info

Publication number: CN105806350A
Application number: CN201610137998.9A
Authority: CN
Inventors: 路卫军; 原媛
Original assignee: Beijing University of Posts and Telecommunications
Current assignee: Beijing University of Posts and Telecommunications
Priority date: 2015-11-03
Filing date: 2016-03-11
Publication date: 2016-07-27

Abstract

本发明公开了一种基于伪距和线性矢量的定位方法，所述方法包括：基于当前载体运行的道路，从数字地图和高程数据库读取当前载体运行道路的拓扑结构、方向矢量、道路长度、电子高程等数据。通过卫星导航单元获得卫星的伪距信息；根据载体运行道路的拓扑信息，提取当前道路在ECEF坐标系下的线性矢量约束方程；根据卫星伪距形成空间两点间的距离方程；采用最小二乘法或者卡尔曼滤波算法进行位置解算。本发明还提供了一种实现以上方法的装置，能够有效解决卫星信号被遮挡环境下的定位问题，扩大了卫星导航的定位覆盖范围。

Description

一种基于伪距、线性矢量的定位方法和装置

技术领域

本发明涉及卫星定位及惯性导航技术领域，特别是指一种基于卫星伪距、路网数据及高程数据进行定位的方法及装置。

背景技术

随着我国经济的发展和城市化进程加快，机动车辆已经成为人们日常生活中不可缺少的代步工具，车辆的增长速度远远大于道路里程的增长速度。以危险品运输和物流为代表的营运车辆有逐年增长的趋势。

随着车辆数量的急剧增加，城市交通问题日趋严重，产生道路拥堵、交通事故频发、交通污染严重等一系列城市病症，已成为制约经济发展和建设和谐社会的一大瓶颈。面对不断增长的交通需求，单纯依靠增加道路面积和提高路网总体容量不能解决日益严重的交通问题。智能交通系统(ITS)采用先进的信息、电子、系统工程等高科技手段来对道路网络进行更有效的控制与管理，为解决道路交通问题提供了新的思路，在智能交通系统中，关键问题是要准确地知道车辆当前所在的位置。对于营运车辆，尤其是危险品及货物(贵重物品、运钞车等)运输车辆等，指挥中心需要监测区域内车辆运行状况，对被监控车辆进行跟踪管理，这样需要在全程范围内知道营运车辆准确的位置信息。正在快速发展的车联网中，每个参与交通的车辆将不再是一个独立的个体，而是一个完整的网络而进行各种数据交换，其中包括各个车辆的准确的位置信息，用于行车安全，道路交通优化等应用。

另外，目前ITS的关键核心技术如车辆自动导航、营运车辆监控等目前主要采用GPS。我国北斗卫星导航系统在2012年底完成区域组网，已在车辆导航和监控中发挥越来越重要的作用。控制中心对行驶车辆进行监控，借助电子地图等其他手段，使驾驶员和交通控制中心准确知道车辆所处的位置，能够实时、快速地处理随时出现的交通拥挤和堵塞。

然而，在高楼林立的城市峡谷地区和其他有障碍物的地方，卫星信号要么被完全遮挡，要么被严重衰减，或者信号被折射、反射后到达接收机，导致卫星信号难以捕获而无法定位或者由于信号衰减及多径效应影响而导致导航精度变差。鉴于卫星导航在上述领域的重要应用及所述区域定位难题，城市峡谷等复杂环境下的卫星定位方法长期以来一直是卫星导航领域研究的热点。针对由于信号衰减及多径效应导致的无法定位和精度变差的定位难题，采用卫星导航、无线电导航、天文导航等系统中的一个或几个与惯导组合在一起，形成多余度和导航准确度更高的多功能综合导航系统。这几种方法存在诸多缺点，如单纯提高接收灵敏度难以解决部分卫星信号被完全遮挡的问题，无线电导航、天文导航与惯导组合导航，系统复杂，体系庞大，成本昂贵、日程维护复杂，工作条件特殊、功耗高等，难以大规模推广。由于惯导系统存在长期累积误差，长期稳定度差等问题，目前的卫星与惯导组合导航系统对惯导系统要求苛刻，成本昂贵，且由于误差累积效应只能在卫星定位消失的极短时间内进行位置推测，难以长期稳定定位。因此，只有探索成本低、使用维护简单方便，无累积误差的卫星信号不足情况下的定位方法，才能从根本上解决由于卫星信号覆盖导致的定位难题。

本发明提出基于伪距、线性矢量定位方法，在载体已确定运行在公路上时，通过对载体运动状态线性化建模，把载体运动限定在一维空间，起到对卫星定位方程降维的目的，在单星或双星情况下，获得稳定的定位输出，能有效解决城市峡谷和其他复杂环境下的定位难题。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种基于伪距、线性矢量的定位方法和装置,

在载体确定运行在特定道路上之后，通过路网数据和少量卫星进行连续定位跟踪，获得优化的定位结果，作为的卫星导航的增强技术，提高城市复杂环境下的定位覆盖范围。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

本发明提供了一种基于伪距、线性矢量的定位方法，所述方法：

综合利用导航卫星信号观测值、地图拓扑进行定位方程建模和位置解算；

动态选择定位方法，根据可见卫星条件采用卫星定位、基于伪距、线性矢量的定位两种方法中的任一种方法进行定位。

优选的，确定载体运行在特定道路上之后，建立基于基于伪距、线性矢量的定位模型，或者建立基于基于伪距、线性矢量和高程数据的定位模型。

优选的,基于线性矢量的定位模型基于已知的载体所在的道路结点。

优选的，定位模型可采用两颗卫星的伪距数据或者更多卫星的伪距数据。

优选的，该定位模型，基于ECEF坐标系。

该定位模型可通过最小二乘法、卡尔漫滤波方法以及其他定位解算方法进行位置解算。

本发明还提供了一种基于伪距、线性矢量的定位装置，

所述装置包括：卫星接收模块、数字地图和高程、融合定位模块。其中，

卫星接收模块对卫星信号进行接收解算，得出伪距信息。

数字地图与数字高程模型用于提供道路拓扑，路段方向、长度等信息，数字高程模型提供用户所在位置(或区域)的地面高度值，帮助减小导航定位结果的误差，同时用于高度值的不定区间、检测导航系统测量错误以及实现二维定位等。

融合定位模块主要用于用于读取伪距、数字地图及高程数据，进行融合定位。

其中，融合定位的主要功能是利用伪距、高程数据、道路拓扑结构及方向矢量等，组成统一的定位模型，通过最小二乘或者卡尔曼滤波的方法进行位置求解。

优选的，定位模型基于ECEF坐标系。

优选的，融合定位模型包括卫星伪距方程和道路矢量方程、高程约束方程。

本发明所提供基于伪距、线性矢量的定位方法及装置，从卫星信号处理器读取卫星观测值，用于生成伪距方程；从数字地图和高程数据库读取道路拓扑结构、道路方向矢量、道路长度、电子高程等数据。根据伪距信息、道路拓扑和方向完成初始匹配。根据初始匹配结果组成定位模型，其中包含伪距方程、道路矢量方程、电子高程约束方程等，并采用最小二乘法或者卡尔曼滤波算法进行位置解算。

本发明提出的融合定位方法能够有效解决卫星信号被遮挡环境下的定位问题，扩大了卫星导航的定位覆盖范围，因此本发明具有较高商用价值。

附图说明

图1ECEF坐标下已知两个结点的道路表示；

图2基于伪距、线性矢量定位方法的流程示意图；

图3基于伪距、线性矢量定位装置结构图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明的技术方案进一步详细阐述。

图2为本发明基于伪距、线性矢量的定位方法流程示意图，如图2所示，所述方法包括以下步骤：

步骤101，卫星数据和地图数据读取。具体为：

系统启动,

卫星处理模块接收卫星信号,跟踪通道准备好测量值后，向处理器发送中断。处理器从跟踪通道读取测量值，所述测量值包括：码测量值和载波测量值。读取地图数据；根据卫星数量和用户设定选择定位方式，包括卫星定位、融合定位。若选择融合定位执行以下步骤，否则直接输出结果。

步骤102，

优化的，采用模糊逻辑的方法，把最大匹配度的道路选择为最佳匹配道路。具体为：

模糊推理系统中采用的模糊集包括但不局限于：车辆行驶方向变化，周围道路集合的所属性，速度方向与道路方向的相似性，定位解算距离路线的接近程度，路线上行驶的平均距离，路线的最大行驶距离等，以以上模糊集合通过模糊度函数求解最相似的道路。

步骤103，对初始匹配成功的道路进行跟踪匹配。具体为：

选定匹配道路后，在其他时间点上对其进行匹配检测，若发现异常，返回初次匹配阶段，若无异常，继续检测。

步骤104，定位数据处理。具体为：原始的观测值的处理，以及道路矢量参数的提取等；

步骤105，建立定位方程并进行位置解算。具体为：

利用伪距、高程数据、道路拓扑结构及方向矢量等，组成统一的定位模型，通过最小二乘或者卡尔曼滤波的方法进行位置求解。

本发明的一个实施例如下，但本发明并不局限于这一个实现方式。

图3为本发明实施例的装置结构示意图，如图3所示，虚线框内部分是实现本发明的装置，本发明可以用本装置实现，但不局限于图3所示装置。整个装置包括：天线、射频模块、融合定位芯片、存储器、应用处理器、地图信息数据库。其中，融合定位芯片包括卫星信号处理器、和信息处理器两部分，信息处理器负责对基带信号处理的控制和多信息融合定位解算。天线负责GPS和北斗卫星信号的接收，射频模块完成信号的放大，滤波和下变频，以及信号的模数转化，并向跟踪通道输出两位的中频信号，采样时钟信号。

基带信号处理器接收射频模块输出的中频信号，处理器通过总线配置跟踪通道的各种初始化参数，跟踪通道完成信号的同步以及生成测量值并以固定周期采样并存储测量值，同时向处理器产生中断，处理器响应中断，通过总线读取测量值，按本发明的方法生成伪距，并参与融合定位解算。

具体实现为：首先，跟踪通道准备好测量值后，向处理器发送中断。在本实施例中，本发明在处理器中的实现，但也可由其他具体实现方式，例如：处理器外单独的处理装置、或集成在其他模块中的处理装置。在中断发生后，处理器从跟踪通道读取测量值，所述测量值包括：码测量值和载波测量值，根据测量值的定义按一般方式形成初始伪距ρ_i，其中i表示卫星序号。

道路拓扑数据作为系统定位的辅助信息，通过查询给出当前位置下用户的运动轨迹限制，传入CPU。

基于伪距、线性矢量的定位处理由终端主控CPU内部的软件实现，主控CPU将伪距观测值、传感器数据、地图信息数据进行系统综合，得到对当前位置的准确解算，从而得到更加精确和可用性更高的定位结果。之后，CPU将定位结果打包成标准的数据包进行输出。同时，CPU将控制北斗导航硬件模块的参数，为卫星捕获跟踪等过程提供信息辅助。输出设备将数据包输出给上位机，将输出结果进行地图标注或者进行存储等外部操作。

上述过程中：

(一)基于伪距、线性矢量的定位模型

与传统卫星定位模型不同，基于伪距、线性矢量的定位模型中包含了道路信息和数字高程约束条件，定位前提是已确定载体在以loc1(wx1,wy1,wz1)和loc2(wx2,wy2,wz2)为结点的道路上行驶，确定载体运行在该道路上由别的方法得出。

道路约束方程表示为(参看图1)：

道路约束方程结合4个卫星的伪距方程，形成总的定位方程：

在只使用两颗星的情况下，定位方程变为：

(二)基于伪距、线性矢量的定位方程的求解

一般的，(一)所描述的定位方程，可采用的最小二乘法或者卡尔曼滤波及其改进方法进行求解。不失一般性，此实施例采用最小二乘法加以说明。

最小二乘法解的矩阵形式为：

其中，Δx，Δy，Δz，Δδt_u分别为采用最小二乘法求解x,y,z坐标和时间过程中的修正值。

其中，

以上描述了本方面的一个实施例，但仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。

Claims

1.一种基于伪距和线性矢量的定位方法，其特征在于，所述方法包括：

基于当前载体运行的道路，从数字地图和高程数据库读取当前载体运行道路的拓扑结构、方向矢量、道路长度、电子高程等数据。通过卫星导航单元获得卫星的伪距信息；

根据载体运行道路的拓扑信息，提取当前道路在ECEF坐标系下的线性矢量约束方程；

根据卫星伪距形成空间两点间的距离方程；

采用最小二乘法或者卡尔曼滤波算法进行位置解算。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

利用导航卫星信号观测值、惯性导航数据、地图数据、电子高程等进行位置解算，同时可以动态选择定位发方法，根据可见卫星条件采用卫星定位或者基于伪距和线性矢量的定位两种方法中的任一种方法进行定位。

3.根据权利要求1和2所述的方法，其特征在于

基于当前运行载体所运行的道路拓扑，依据当前运行载体所在路段的前后两个结点。

4.根据权利要求1和2所述的方法，其特征在于

定位方程中不仅包含伪距方程，还包含基于载体运行道路矢量的约束方程；定位方程中可包含2颗或更多的卫星伪距方程。

定位模型可通过最小二乘法、卡尔漫滤波方法以及其他定位解算方法进行位置解算。

5.一种基于伪距和线性矢量的定位装置，所述装置包括：数字地图、多信息融合定位模块。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于

数字地图与数字高程模型用于提供道路拓扑，路段方向、长度等信息，数字高程模型提供用户所在位置(或区域)的地面高度值，用于高度值的不定区间、检测导航系统测量错误以及实现二维定位等。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于

多信息融合定位模块主要用于用于卫星信号处理、读取数字地图及高程数据，并进行基于伪距和线性矢量的定位解算。

8.根据权利要求5,7所述的装置，其特征在于

卫星信号处理主要用于接收射频前端输出的中频导航信号(采样数据)，与本地复制的伪随机码进行相关处理，实现对导航信号的捕获、跟踪、测量，输出导航信息及伪距、多普勒、载波相位等数据。

9.根据权利要求5,7所述的装置，其特征在于

基于伪距和线性矢量的定位的主要利用伪距、惯性导航器件的动态数据、高程数据、道路拓扑结构及方向矢量等，组成统一的定位模型，通过最小二乘或者卡尔曼滤波的方法进行位置求解。

10.根据权利要求5、7所述的装置，其特征在于

基于伪距和线性矢量的定位过程包含道路匹配阶段和位置求解阶段。

基于伪距和线性矢量的定位包括卫星伪距方程和道路矢量方程、高程约束方程。