CN106093853A - 移动台位置的测量方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种移动台位置的测量方法及装置，所述方法包括：获取N种定位技术当前时刻满足该定位技术的相应分布情况的移动台位置的观测值；根据移动台位置的预测方程和观测方程，计算该种定位技术当前时刻移动台位置的第一概率密度；根据相应定位技术当前时刻移动台位置的第一概率密度比率和第一概率密度，计算当前时刻移动台位置的第二概率密度；根据当前时刻移动台位置的第二概率密度计算当前时刻移动台位置的权值，并根据当前时刻移动台位置的权值和当前时刻移动台位置的待估计值，计算当前时刻移动台的位置。本实施例适用于多种定位技术融合的方式下，得到的解算结果满足多个高斯分布叠加的情况，提高了定位精度。

Description

移动台位置的测量方法及装置

技术领域

本发明涉及无线定位技术领域，特别是涉及一种移动台位置的测量方法及装置。

背景技术

随着无线定位技术的不断发展，人们对定位精度的要求也越来越高。

现有技术中公开了多种无线定位技术，如GPS(Global Positioning System全球定位系统)定位技术、Cell-ID(小区识别码)定位技术、TDOA(Time Difference ofArrival，到达时间差)定位技术、RSSI(Received Signal Strength Indication，接收的信号强度指示)定位技术等等。

在对某一个移动台进行定位时，由于系统误差的存在，对移动台位置的观测值与该移动台位置的真实值并非完全相同的，这个移动台位置的观测值通常满足高斯分布(即正态分布)，并且不同的定位技术对同一个移动台的观测值满足不同的高斯分布。

例如，对于TDOA定位技术，对某一个移动台测量到的观测值可能服从以解算结果(x_t,y_t)为中心，方差为的高斯分布；对于RSSI定位技术，对同一个移动台测量到的观测值可能服从以解算结果(x_r,y_r)为中心，方差为的高斯分布。

由于解算结果的不稳定性，在实际运算中，通常会将解算结果进行卡尔曼滤波处理，以避免由于解算结果发生跳动而影响定位精度。

具体地，卡尔曼滤波的过程可以用一个线性随机微分方程(Linear StochasticDifference equation)来描述：

X(k)＝AX(k-1)+BU(k)+W(k)

系统的观测方程为：

Z(k)＝HX(k)+V(k)

在上述两个式子中，X(k)是k时刻的系统状态，U(k)是k时刻对系统的控制量。A和B是系统参数，对于多模型系统，他们为矩阵。Z(k)是k时刻的观测值，H是测量系统的参数，对于多测量系统，H为矩阵。W(k)和V(k)分别表示过程和测量的噪声，被假设成高斯白噪声。

在对某一种定位技术的解算结果进行卡尔曼滤波处理时，可将该解算结果作为X(k)输入端输入到观测方程中，得到观测值Z(k)。

值得注意到是，观测值Z(k)中包含一个高斯噪声V(k)，因此，卡尔曼滤波方法只适用于解算结果分布为一个高斯分布的情况；如果使用多种定位技术融合的方式，得到的解算结果满足多个高斯分布叠加的情况，此时，卡尔曼滤波方法将不再适用，从而降低了定位精度。

发明内容

本发明的目的在于，提供一种移动台位置的测量方法及装置，可适用于多种定位技术融合的方式下，得到的解算结果满足多个高斯分布叠加的情况。

为达到上述目的，本发明实施例提供了一种移动台位置的测量方法，所述方法包括：

获取N种定位技术当前时刻满足该定位技术的相应分布情况的移动台位置的观测值；

根据移动台位置的预测方程和每种定位技术当前时刻移动台位置的观测方程，计算该种定位技术当前时刻移动台位置的第一概率密度；所述移动台位置的预测方程以当前时刻移动台位置的待估计值为参数；所述该种定位技术当前时刻移动台位置的观测方程以该定位技术当前时刻移动台位置的观测值为参数；

根据所有定位技术当前时刻移动台位置的观测值的方差计算相应定位技术当前时刻移动台位置的第一概率密度比率，并根据相应定位技术当前时刻移动台位置的第一概率密度比率和第一概率密度，计算当前时刻移动台位置的第二概率密度；

根据当前时刻移动台位置的第二概率密度计算当前时刻移动台位置的权值，并根据当前时刻移动台位置的权值和当前时刻移动台位置的待估计值，计算当前时刻移动台的位置。

较优地，所述获取N种定位技术当前时刻满足该定位技术的相应分布情况的移动台位置的观测值，包括：

将移动台的位置映射到二维坐标系中，选取二维坐标系中移动台真实位置附近的第一区域；其中，第n种定位技术观测移动台位置的观测值服从高斯分布，n＝1、2、3、4……N；

令当前时刻为第k时刻，如果第k时刻为测量移动台位置的初始时刻，则将所述第一区域均匀划分成I个第二区域，获取的第n种定位技术初始时刻第i个第二区域的中心位置坐标的观测值为定义初始时刻第i个第二区域的中心位置坐标为i＝1、2、3……I，且初始时刻每个第二区域的权值均为1/I；

如果第k时刻不为测量移动台位置的初始时刻，则获取的第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的观测值为

较优地，所述根据移动台位置的预测方程和每种定位技术当前时刻移动台位置的观测方程，计算该种定位技术当前时刻移动台位置的第一概率密度；所述移动台位置的预测方程以当前时刻移动台位置的待估计值为参数；所述该种定位技术当前时刻移动台位置的观测方程以该定位技术当前时刻移动台位置的观测值为参数，包括：

根据第i个第二区域的中心位置的预测方程和第k-1时刻第i个第二区域的中心位置坐标的待估计值计算第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的待估计值初始时刻第i个第二区域的中心位置坐标的待估计值，为初始时刻第i个第二区域的中心位置坐标为

根据第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的待估计值和第n种定位技术的观测方程，计算第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第一概率密度。

较优地，所述根据所有定位技术当前时刻移动台位置的观测值的方差计算相应定位技术当前时刻移动台位置的第一概率密度比率，并根据相应定位技术当前时刻移动台位置的第一概率密度比率和第一概率密度，计算当前时刻移动台位置的第二概率密度，包括：

将N种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的方差进行降序排列，查找第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的方差对应的降序位置，并根据该降序位置查找对应升序位置的第m种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的方差m＝1、2、3、4……N；

第m种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的方差除以所有定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的方差和，得到第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的的中心位置坐标的第一概率密度比率；

将第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第一概率密度比率，与第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第一概率密度相乘，得到第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第三概率密度；

对所有定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第三概率密度进行求和，得到第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第二概率密度。

较优地，所述根据当前时刻移动台位置的第二概率密度计算当前时刻移动台位置的权值，并根据当前时刻移动台位置的权值和当前时刻移动台位置的待估计值，计算当前时刻移动台的位置，包括：

将第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第二概率密度乘以第k-1时刻第i个第二区域的中心位置坐标的权值，得到第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的权值；

对第k时刻所有I个第二区域的中心位置坐标的权值进行归一化，得到I个第k时刻第一归一化权值；

对I个第k时刻第一归一化权值进行降序排列，删除I个第k时刻第一归一化权值中的权值小于预设门限值的M个第k时刻第一归一化权值，并添加剩余I-M个第k时刻第一归一化权值中的权值由大到小的M个第k时刻第一归一化权值，得到I个第k时刻第二归一化权值，并且将被删除的M个第k时刻第一归一化权值所对应的第二区域的中心位置坐标，由添加的M个第k时刻第一归一化权值所对应的第二区域的中心位置坐标取代；

对I个第k时刻第二归一化权值再次进行归一化，得到I个第k时刻第三归一化权值；

对第k时刻所有I个第二区域的中心位置坐标的待估计值，与其对应的第k时刻第三归一化权值进行加权求和，得到第k时刻移动台位置的坐标。

较优地，所述第k时刻第i个第二区域的第二概率密度的计算公式为：

$\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}\frac{{{\mathrm{\σ}}_{mk}^i}^2}{{\mathrm{\Σ}}_{n=1}^N{{\mathrm{\σ}}_{nk}^i}^2}\×P\left(Z_{nk}^i\right|z_k^i)$

$P\left(Z_{nk}^i\right|z_k^i)=\frac{1}{{\mathrm{\σ}}_{nk}^i\sqrt{2\mathrm{\π}}}\exp (-\frac{{(X_{nk}^i-x_k^i)}^2+{(Y_{nk}^i-y_k^i)}^2}{2{{\mathrm{\σ}}_{nk}^i}^2})$

其中，为第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第一概率密度，为第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的噪声项的标准差，为第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第一概率密度比率。

较优地，所述第k时刻移动台位置的坐标的计算公式为：

$\left[\begin{array}{c}{x}_k\\ y_k\end{array}\right]=\underset{i=1}{\overset{I}{\Σ}}{\mathrm{\ω}}_k^{i^{\′\′\′}}\×\left[\begin{array}{c}{x}_k^i\\ y_k^i\end{array}\right]$

其中，(x_k,y_k)为第k时刻移动台位置的坐标，为第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标，为第k时刻第i个第三归一化权值。

本发明实施例还提供了一种移动台位置的测量装置，所述装置包括：

观测值获取模块，用于获取N种定位技术当前时刻满足该定位技术的相应分布情况的移动台位置的观测值；

第一概率密度计算模块，用于根据移动台位置的预测方程和每种定位技术当前时刻移动台位置的观测方程，计算该种定位技术当前时刻移动台位置的第一概率密度；所述移动台位置的预测方程以当前时刻移动台位置的待估计值为参数；所述该种定位技术当前时刻移动台位置的观测方程以该定位技术当前时刻移动台位置的观测值为参数；

第二概率密度计算模块，用于根据所有定位技术当前时刻移动台位置的观测值的方差计算相应定位技术当前时刻移动台位置的第一概率密度比率，并根据相应定位技术当前时刻移动台位置的第一概率密度比率和第一概率密度，计算当前时刻移动台位置的第二概率密度；

移动台位置计算模块，用于根据当前时刻移动台位置的第二概率密度计算当前时刻移动台位置的权值，并根据当前时刻移动台位置的权值和当前时刻移动台位置的待估计值，计算当前时刻移动台的位置。

较优地，所述观测值获取模块包括：

第一区域获取单元，用于将移动台的位置映射到二维坐标系中，选取二维坐标系中移动台真实位置附近的第一区域；其中，第n种定位技术观测移动台位置的观测值服从高斯分布，n＝1、2、3、4……N；

第一观测值获取单元，用于令当前时刻为第k时刻，如果第k时刻为测量移动台位置的初始时刻，则将所述第一区域均匀划分成I个第二区域，获取的第n种定位技术初始时刻第i个第二区域的中心位置坐标的观测值为定义初始时刻第i个第二区域的中心位置坐标为i＝1、2、3……I，且初始时刻每个第二区域的权值均为1/I；

第二观测值获取单元，用于如果第k时刻不为测量移动台位置的初始时刻，则获取的第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的观测值为

较优地，所述第一概率密度计算模块包括：

待估计值计算单元，用于根据第i个第二区域的中心位置的预测方程和第k-1时刻第i个第二区域的中心位置坐标的待估计值计算第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的待估计值初始时刻第i个第二区域的中心位置坐标的待估计值，为初始时刻第i个第二区域的中心位置坐标为

第一概率密度计算单元，用于根据第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的待估计值和第n种定位技术的观测方程，计算第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第一概率密度。

本发明实施例提供的移动台位置的测量方法及装置，适用于多种定位技术融合的方式下，得到的解算结果满足多个高斯分布叠加的情况，提高了定位精度。当然，实施本发明的任一产品或方法并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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为本发明实施例提供的移动台位置的测量方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的图1中步骤S140的流程图；

图3为本发明实施例提供的移动台位置的测量装置的结构示意图；

图4为本发明实施例提供的图3中移动台位置计算模块的结构示意图。

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做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。

实施例一

如图1所示，为本发明实施例提供的移动台位置的测量方法的流程图，该方法可应用于移动台位置的测量装置，其原理为：采用粒子滤波的方法，对获取的多种定位技术观测移动台位置的观测值进行计算，得到当前时刻每种定位技术在所有定位技术中的概率密度，并根据该概率密度，计算当前时刻移动台的位置。

所述方法包括：

S110)获取N种定位技术当前时刻满足该定位技术的相应分布情况的移动台位置的观测值。

在本实施例中，该方法适用于多种分布情况，例如，获取的N种定位技术当前时刻移动台位置的观测值可以全部服从高斯分布，也可以全部服从泊松分布，也可以一部分服从高斯分布另一部分服从泊松分布或者其他分布情况。例如，其他分布情况可包括F分布、χ²分布或t分布等。

具体地，获取这些定位技术当前时刻移动台位置的观测值的方法为现有技术，此处不再赘述。

优选地，所述获取N种定位技术当前时刻移动台位置的观测值，具体可包括如下细化步骤：

A1)将移动台的位置映射到二维坐标系中，选取二维坐标系中移动台真实位置附近的第一区域；其中，第n种定位技术观测移动台位置的观测值服从高斯分布，n＝1、2、3、4……N。

在本实施例中，为了计算简便，假设N种定位技术当前时刻移动台位置的观测值均服从高斯分布。定位技术可以为TDOA定位技术和RSSI定位技术等。

具体地，对移动台的位置建立二维坐标模型，由于移动台位置的坐标真实值是不确定的，但该真实值位于坐标系中某一个区域内，因此，可以对该区域进行整体研究。定义该区域为第一区域。

A2)令当前时刻为第k时刻，如果第k时刻为测量移动台位置的初始时刻，则将所述第一区域均匀划分成I个第二区域，获取的第n种定位技术初始时刻第i个第二区域的中心位置坐标的观测值为定义初始时刻第i个第二区域的中心位置坐标为i＝1、2、3……I，且初始时刻每个第二区域的权值均为1/I。

具体地，假设当前时刻为第k时刻，当第k时刻为初始时刻，即k＝1时，将选取的第一区域平均分成I个第二区域，每一个第二区域的中心位置可以看做一个粒子，则在第一区域上均匀设置有I个粒子，此即为粒子滤波方法。

在本实施例中，初始时刻可以为移动台位置的测量装置一上电后，装置默认进入的初始时刻，在该时刻，测量装置会自发的寻找第一区域，并将该第一区域均匀划分成I个第二区域。

对于初始时刻而言，由于每个第二区域的中心位置坐标是人为规定的，则可以认为每种定位技术对每个第二区域的中心位置坐标的观测值是相同的，且为准确值，因此，定义每种定位技术初始时刻第i个第二区域的中心位置坐标的观测值皆为初始时刻第i个第二区域的中心位置坐标同时，由于每个第二区域是均匀的，因此定义初始时刻每个第二区域的权值均为1/I。

A3)如果第k时刻不为测量移动台位置的初始时刻，则获取的第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的观测值为

具体地，由于每种定位技术观测每个粒子的观测值不同，而且根据时间的推移，粒子也在不停的运动。因此，如果k≠1，则定义移动台位置测量装置实时获取的第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的观测值为

值得注意的是，在本实施例中，采用了对多个粒子进行处理的优选方案，但也可以不将第一区域分成I个第二区域，或者说I＝1，即只以第一区域的中心位置作为一个粒子进行处理。由于该单粒子方法的计算结果较多粒子方法的计算结果准确度差，因此未详细阐述，但该单粒子方法也应该落入本发明的保护范围。

S120)根据移动台位置的预测方程和每种定位技术当前时刻移动台位置的观测方程，计算该种定位技术当前时刻移动台位置的第一概率密度；所述移动台位置的预测方程以当前时刻移动台位置的待估计值为参数；所述该种定位技术当前时刻移动台位置的观测方程以该定位技术当前时刻移动台位置的观测值为参数。

优选地，步骤S120可包括如下细化步骤：

B1)根据第i个第二区域的中心位置的预测方程和第k-1时刻第i个第二区域的中心位置坐标的待估计值计算第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的待估计值初始时刻第i个第二区域的中心位置坐标的待估计值，为初始时刻第i个第二区域的中心位置坐标为

在本实施例中，由于每一时刻第i个粒子的真实位置是确定的，不随哪一种的定位技术的测量而改变，因此，可以定义所有N种定位技术的预测方程均相同。

具体地，令第i个第二区域的中心位置的预测方程为

$\left[\begin{array}{c}{x}_k^i\\ y_k^i\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{x}_{k-1}^i\\ y_{k-1}^i\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}sin{\mathrm{\θ}}_k^i\\ {\mathrm{cos\θ}}_k^i\end{array}\right]\×(L_k^i+\mathrm{\Δ}L)$

其中，为第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的待估计值，为第k-1时刻第i个第二区域的中心位置坐标的待估计值，为由罗盘确定第k时刻第i个第二区域的中心位置的运动方向，为设定的第k时刻第i个第二区域的中心位置平均步长，ΔL为误差，服从的泊松分布。

在本实施例中，参数和ΔL可通过现有技术获得，同时根据初始时刻第i个第二区域的中心位置坐标循环迭代，计算出第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的待估计值

B2)根据第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的待估计值和第n种定位技术的观测方程，计算第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第一概率密度。

在本实施例中，由于每种定位技术的对移动台位置的观测值不同，因此定义每种定位技术的观测方程均不同。

具体地，第n种定位技术的观测方程为

$\left[\begin{array}{c}{X}_{nk}^i\\ Y_{nk}^i\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{x}_k^i\\ y_k^i\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{u}_{xnk}^i\\ u_{ynk}^i\end{array}\right],$

其中，为第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的待估计值，为第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的噪声项，且该噪声项满足方差为均值为0的高斯分布。

值得注意的是，初始时刻之后，在实际观测时，并不能针对每一个第二区域的中心位置坐标进行观测，而是对所有的第二区域的中心位置坐标进行统一的观测，即某一种定位技术某一时刻观测到的所有粒子的观测值都为同一个观测值，因此观测方程中的第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的观测值实际上等于同一个值(X_{n k},Y_{n k})。(X_{n k},Y_{n k})即为第n种定位技术第k时刻对移动台位置坐标的观测值。

则有

$\left[\begin{array}{c}{X}_{nk}\\ Y_{nk}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{x}_k^i\\ y_k^i\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{u}_{xnk}^i\\ u_{ynk}^i\end{array}\right],$

令根据上述公式计算得到的第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第一概率密度的计算公式为

$P\left(Z_{nk}^i\right|z_k^i)=\frac{1}{{\mathrm{\σ}}_{nk}^i\sqrt{2\mathrm{\π}}}\exp (-\frac{{(X_{nk}^i-x_k^i)}^2+{(Y_{nk}^i-y_k^i)}^2}{2{{\mathrm{\σ}}_{nk}^i}^2})$

其中，为第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第一概率密度，为第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的噪声项的标准差。

在本实施例中，根据每种定位技术的预测方程计算每种定位技术当前时刻每一个第二区域中心位置坐标的第一概率密度，使计算的结果更加准确。

S130)根据所有定位技术当前时刻移动台位置的观测值的方差计算相应定位技术当前时刻移动台位置的第一概率密度比率，并根据相应定位技术当前时刻移动台位置的第一概率密度比率和第一概率密度，计算当前时刻移动台位置的第二概率密度。

优选地，步骤S130可包括如下细化步骤：

C1)将N种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的方差进行降序排列，查找第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的方差对应的降序位置，并根据该降序位置查找对应升序位置的第m种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的方差m＝1、2、3、4……N。

举例而言，假设N＝5，将这5种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的方差进行降序排列，如果第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的方差的大小的降序位置为第四位，则该方差对应的升序位置为第四位(即降序位置为第二位)，降序位置为第二位的第m种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的方差即为要寻找的方差。

C2)第m种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的方差除以所有定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的方差和，得到第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的的中心位置坐标的第一概率密度比率。

具体地，第m种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的方差为则所有定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的方差和为得到的第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的的中心位置坐标的第一概率密度比率为

C3)将第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第一概率密度比率，与第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第一概率密度相乘，得到第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第三概率密度。

具体地，将第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第一概率密度比率与第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第一概率密度相乘，得到第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第三概率密度

C4)对所有定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第三概率密度进行求和，得到第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第二概率密度。

具体地，根据上述公式对所有定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第三概率密度进行求和，得到第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第二概率密度

在本实施例中，除了k＝1的情况，所有粒子都是由上一时刻的粒子经过转移而来，相距不会很远。因此，对这些粒子经过不同概率密度的叠加后，最终得到的移动台的位置也不会相距很远，从而保证了结果的稳定性。同时，由第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第二概率密度的公式可知，方差越大的粒子所占比重越小，在最终得到的移动台的位置中的表现，将更趋向于表现更为准确的另一方，因此相对于一种定位技术来说，粒子滤波的结果偏差很大的机会都会更小，提高了计算结果的准确度。

S140)根据当前时刻移动台位置的第二概率密度计算当前时刻移动台位置的权值，并根据当前时刻移动台位置的权值和当前时刻移动台位置的待估计值，计算当前时刻移动台的位置。

优选地，如图2所示，为本发明实施例提供的图1中步骤S140的流程图，步骤S140可包括如下细化步骤：

S141)将第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第二概率密度乘以第k-1时刻第i个第二区域的中心位置坐标的权值，得到第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的权值。

具体地，令第k-1时刻第i个第二区域的中心位置坐标的权值为则第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的权值为

${\mathrm{\ω}}_k^i={\mathrm{\ω}}_{k-1}^i\×\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}\frac{{{\mathrm{\σ}}_{mk}^i}^2}{{\mathrm{\Σ}}_{n=1}^N{{\mathrm{\σ}}_{nk}^i}^2}\×P\left(Z_{nk}^i\right|z_k^i).$

在本实施例中，当前时刻的第i个第二区域的中心位置坐标的权值是根据上一时刻的第i个第二区域的中心位置坐标的权值得到的，对应初始时刻，k＝1时，所有的第二区域的中心位置坐标的权值均为1/I。

S142)对第k时刻所有I个第二区域的中心位置坐标的权值进行归一化，得到I个第k时刻第一归一化权值。

具体地，对第k时刻所有I个第二区域的中心位置坐标的权值进行第一次归一化，得到I个第k时刻第一归一化权值，其中，第k时刻第i个第一归一化权值为

S143)对I个第k时刻第一归一化权值进行降序排列，删除I个第k时刻第一归一化权值中的权值小于预设门限值的M个第k时刻第一归一化权值，并添加剩余I-M个第k时刻第一归一化权值中的权值由大到小的M个第k时刻第一归一化权值，得到I个第k时刻第二归一化权值，并且将被删除的M个第k时刻第一归一化权值所对应的第二区域的中心位置坐标，由添加的M个第k时刻第一归一化权值所对应的第二区域的中心位置坐标取代。

具体地，为了保证数据的可靠性，提高计算结果的准确度，可删除一些概率较低的粒子。例如，对上述I个第k时刻第一归一化权值进行降序排列，删除所述I个第k时刻第一归一化权值中的权值小于预设门限值的M个第k时刻第一归一化权值。

然后，为了保证粒子数的恒定，避免循环迭代后出现粒子减小的现象发生，再添加M个粒子，这些粒子为剩余的I-M个第k时刻第一归一化权值中权值由大到小的M个粒子。同时，上述被删除的M个第k时刻第一归一化权值所对应的第二区域的中心位置坐标，应当由添加的M个第k时刻第一归一化权值所对应的第二区域的中心位置坐标所取代，以便于后续的计算。

定义重组后的I个粒子的权值为第k时刻第二归一化权值，则第k时刻第i个第二归一化权值为

优选地，如果I-M小于M，说明剩余的粒子数不足M个，可以再次从权值最大的粒子进行再次复制，直到取得M个粒子数为止。

S144)对I个第k时刻第二归一化权值再次进行归一化，得到I个第k时刻第三归一化权值。

具体地，对重组后的I个粒子的第k时刻第二归一化权值进行第二次归一化，得到I个第k时刻第三归一化权值，其中，第k时刻第i个第三归一化权值为

S145)对第k时刻所有I个第二区域的中心位置坐标的待估计值，与其对应的第k时刻第三归一化权值进行加权求和，得到第k时刻移动台位置的坐标。

具体地，根据上述计算可以得到第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的待估计值其对应的第k时刻第三归一化权值为

令第k时刻移动台位置的坐标为(x_k,y_k)，则(x_k,y_k)由如下计算公式得到：

$\left[\begin{array}{c}{x}_k\\ y_k\end{array}\right]=\underset{i=1}{\overset{I}{\Σ}}{\mathrm{\ω}}_k^{i^{\′\′\′}}\×\left[\begin{array}{c}{x}_k^i\\ y_k^i\end{array}\right]$

本发明实施例提供的移动台位置的测量方法，对多种定位技术当前时刻移动台位置的观测值进行概率密度的叠加，并且通过循环迭代的方式，根据上一时刻的移动台位置计算当前时刻的移动台的位置，可适用于多种定位技术融合的方式下，得到的解算结果满足多个高斯分布叠加的情况，从而提高了定位精度。

实施例二

如图3所示，为本发明实施例提供的移动台位置的测量装置的结构示意图，用于执行图1所示的方法，该装置包括：观测值获取模块310、第一概率密度计算模块320、第二概率密度计算模块330和移动台位置计算模块340。

观测值获取模块310，用于获取N种定位技术当前时刻满足该定位技术的相应分布情况的移动台位置的观测值；

第一概率密度计算模块320，连接观测值获取模块310，用于根据移动台位置的预测方程和每种定位技术当前时刻移动台位置的观测方程，计算该种定位技术当前时刻移动台位置的第一概率密度；所述移动台位置的预测方程以当前时刻移动台位置的待估计值为参数；所述该种定位技术当前时刻移动台位置的观测方程以该定位技术当前时刻移动台位置的观测值为参数；

第二概率密度计算模块330，连接第一概率密度计算模块320，用于根据所有定位技术当前时刻移动台位置的观测值的方差计算相应定位技术当前时刻移动台位置的第一概率密度比率，并根据相应定位技术当前时刻移动台位置的第一概率密度比率和第一概率密度，计算当前时刻移动台位置的第二概率密度；

移动台位置计算模块340，连接第二概率密度计算模块330，用于根据当前时刻移动台位置的第二概率密度计算当前时刻移动台位置的权值，并根据当前时刻移动台位置的权值和当前时刻移动台位置的待估计值，计算当前时刻移动台的位置。

本发明实施例提供的移动台位置的测量装置，对多种定位技术当前时刻移动台位置的观测值进行概率密度的叠加，并且通过循环迭代的方式，根据上一时刻的移动台位置计算当前时刻的移动台的位置，可适用于多种定位技术融合的方式下，得到的解算结果满足多个高斯分布叠加的情况，从而提高了定位精度。

实施例三

作为上述实施例二的优选方案，与实施例二的不同之处为：

所述观测值获取模块310包括：第一区域获取单元、第一观测值获取单元和第二观测值获取单元(图中未示出)。

第一区域获取单元，用于将移动台的位置映射到二维坐标系中，选取二维坐标系中移动台真实位置附近的第一区域；其中，第n种定位技术观测移动台位置的观测值服从高斯分布，n＝1、2、3、4……N；

第一观测值获取单元，连接第一区域获取单元，用于令当前时刻为第k时刻，如果第k时刻为测量移动台位置的初始时刻，则将所述第一区域均匀划分成I个第二区域，获取的第n种定位技术初始时刻第i个第二区域的中心位置坐标的观测值为定义初始时刻第i个第二区域的中心位置坐标为i＝1、2、3……I，且初始时刻每个第二区域的权值均为1/I；

第二观测值获取单元，连接第一观测值获取单元，用于如果第k时刻不为测量移动台位置的初始时刻，则获取的第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的观测值为

本实施例提供的移动台位置的测量装置，在实施例二所述装置的基础上，将第一区域进行均匀划分成多个第二区域，采用了多个粒子的方式，使计算结果的准确度更高。

实施例四

作为上述实施例三的优选方案，与实施例三的不同之处为：

所述第一概率密度计算模块320包括：待估计值计算单元和第一概率密度计算单元(图中未示出)。

待估计值计算单元，用于根据第i个第二区域的中心位置的预测方程和第k-1时刻第i个第二区域的中心位置坐标的待估计值计算第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的待估计值初始时刻第i个第二区域的中心位置坐标的待估计值，为初始时刻第i个第二区域的中心位置坐标为

第一概率密度计算单元，连接待估计值计算单元，用于根据第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的待估计值和第n种定位技术的观测方程，计算第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第一概率密度。

本实施例提供的移动台位置的测量装置，在实施例三所述装置的基础上，根据每种定位技术的观测方程，计算每种定位技术当前时刻每一个第二区域中心位置坐标的第一概率密度，使计算的结果更加准确。

实施例五

作为上述实施例四的优选方案，与实施例四的不同之处为：

所述第二概率密度计算模块330包括：第一排序单元、第一概率密度比率计算单元、第三概率密度计算单元和第二概率密度计算单元(图中未示出)。

第一排序单元，用于将N种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的方差进行降序排列，查找第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的方差对应的降序位置，并根据该降序位置查找对应升序位置的第m种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的方差m＝1、2、3、4……N；

第一概率密度比率计算单元，连接第一排序单元，用于第m种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的方差除以所有定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的方差和，得到第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的的中心位置坐标的第一概率密度比率；

第三概率密度计算单元，连接第一概率密度比率计算单元，用于将第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第一概率密度比率，与第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第一概率密度相乘，得到第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第三概率密度；

第二概率密度计算单元，连接第三概率密度计算单元，用于对所有定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第三概率密度进行求和，得到第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第二概率密度。

进一步地，所述第k时刻第i个第二区域的第二概率密度的计算公式为：

$\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}\frac{{{\mathrm{\σ}}_{mk}^i}^2}{{\mathrm{\Σ}}_{n=1}^N{{\mathrm{\σ}}_{nk}^i}^2}\×P\left(Z_{nk}^i\right|z_k^i)$

$P\left(Z_{nk}^i\right|z_k^i)=\frac{1}{{\mathrm{\σ}}_{nk}^i\sqrt{2\mathrm{\π}}}\exp (-\frac{{(X_{nk}^i-x_k^i)}^2+{(Y_{nk}^i-y_k^i)}^2}{2{{\mathrm{\σ}}_{nk}^i}^2})$

其中，为第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第一概率密度，为第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的噪声项的标准差，为第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第一概率密度比率。

本实施例提供的移动台位置的测量装置，在实施例四所述装置的基础上，通过对多个粒子进行不同概率密度的叠加，保证了结果的稳定性，并且提高了计算结果的准确度。

实施例六

作为上述实施例五的优选方案，与实施例五的不同之处为：

如图4所示，为本发明实施例提供的图3中移动台位置计算模块的结构示意图，所述移动台位置计算模块340用于执行图2所示的方法，其包括：中心位置坐标权值计算单元341、第一归一化权值计算单元342、第二归一化权值计算单元343、第三归一化权值计算单元344和移动台位置坐标计算单元345。

中心位置坐标权值计算单元341，用于将第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第二概率密度乘以第k-1时刻第i个第二区域的中心位置坐标的权值，得到第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的权值；

第一归一化权值计算单元342，连接中心位置坐标权值计算单元341，用于对第k时刻所有I个第二区域的中心位置坐标的权值进行归一化，得到I个第k时刻第一归一化权值；

第二归一化权值计算单元343，连接第一归一化权值计算单元342，用于对I个第k时刻第一归一化权值进行降序排列，删除I个第k时刻第一归一化权值中的权值小于预设门限值的M个第k时刻第一归一化权值，并添加剩余I-M个第k时刻第一归一化权值中的权值由大到小的M个第k时刻第一归一化权值，得到I个第k时刻第二归一化权值，并且将被删除的M个第k时刻第一归一化权值所对应的第二区域的中心位置坐标，由添加的M个第k时刻第一归一化权值所对应的第二区域的中心位置坐标取代；；

第三归一化权值计算单元344，连接第二归一化权值计算单元343，用于对I个第k时刻第二归一化权值再次进行归一化，得到I个第k时刻第三归一化权值；

移动台位置坐标计算单元345，连接第三归一化权值计算单元344，用于对第k时刻所有I个第二区域的中心位置坐标的待估计值，与其对应的第k时刻第三归一化权值进行加权求和，得到第k时刻移动台位置的坐标。

进一步地，所述第k时刻移动台位置的坐标的计算公式为：

$\left[\begin{array}{c}{x}_k\\ y_k\end{array}\right]=\underset{i=1}{\overset{I}{\Σ}}{\mathrm{\ω}}_k^{i^{\′\′\′}}\×\left[\begin{array}{c}{x}_k^i\\ y_k^i\end{array}\right]$

其中，(x_k,y_k)为第k时刻移动台位置的坐标，为第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标，为第k时刻第i个第三归一化权值。

本实施例提供的移动台位置的测量装置，在实施例五所述装置的基础上，对粒子进行了两次归一化，并删除了概率较低的粒子，保证数据的可靠性，提高了计算结果的准确度。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述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。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，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种移动台位置的测量方法，其特征在于，所述方法包括：

获取N种定位技术当前时刻满足该定位技术的相应分布情况的移动台位置的观测值；

根据移动台位置的预测方程和每种定位技术当前时刻移动台位置的观测方程，计算该种定位技术当前时刻移动台位置的第一概率密度；所述移动台位置的预测方程以当前时刻移动台位置的待估计值为参数；所述该种定位技术当前时刻移动台位置的观测方程以该定位技术当前时刻移动台位置的观测值为参数；

根据所有定位技术当前时刻移动台位置的观测值的方差计算相应定位技术当前时刻移动台位置的第一概率密度比率，并根据相应定位技术当前时刻移动台位置的第一概率密度比率和第一概率密度，计算当前时刻移动台位置的第二概率密度；

根据当前时刻移动台位置的第二概率密度计算当前时刻移动台位置的权值，并根据当前时刻移动台位置的权值和当前时刻移动台位置的待估计值，计算当前时刻移动台的位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取N种定位技术当前时刻满足该定位技术的相应分布情况的移动台位置的观测值，包括：

将移动台的位置映射到二维坐标系中，选取二维坐标系中移动台真实位置附近的第一区域；其中，第n种定位技术观测移动台位置的观测值服从高斯分布，n＝1、2、3、4……N；

令当前时刻为第k时刻，如果第k时刻为测量移动台位置的初始时刻，则将所述第一区域均匀划分成I个第二区域，获取的第n种定位技术初始时刻第i个第二区域的中心位置坐标的观测值为定义初始时刻第i个第二区域的中心位置坐标为i＝1、2、3……I，且初始时刻每个第二区域的权值均为1/I；

如果第k时刻不为测量移动台位置的初始时刻，则获取的第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的观测值为

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据移动台位置的预测方程和每种定位技术当前时刻移动台位置的观测方程，计算该种定位技术当前时刻移动台位置的第一概率密度；所述移动台位置的预测方程以当前时刻移动台位置的待估计值为参数；所述该种定位技术当前时刻移动台位置的观测方程以该定位技术当前时刻移动台位置的观测值为参数，包括：

根据第i个第二区域的中心位置的预测方程和第k-1时刻第i个第二区域的中心位置坐标的待估计值计算第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的待估计值初始时刻第i个第二区域的中心位置坐标的待估计值，为初始时刻第i个第二区域的中心位置坐标为

根据第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的待估计值和第n种定位技术的观测方程，计算第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第一概率密度。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所有定位技术当前时刻移动台位置的观测值的方差计算相应定位技术当前时刻移动台位置的第一概率密度比率，并根据相应定位技术当前时刻移动台位置的第一概率密度比率和第一概率密度，计算当前时刻移动台位置的第二概率密度，包括：

将N种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的方差进行降序排列，查找第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的方差对应的降序位置，并根据该降序位置查找对应升序位置的第m种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的方差m＝1、2、3、4……N；

第m种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的方差除以所有定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的方差和，得到第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的的中心位置坐标的第一概率密度比率；

将第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第一概率密度比率，与第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第一概率密度相乘，得到第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第三概率密度；

对所有定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第三概率密度进行求和，得到第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第二概率密度。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据当前时刻移动台位置的第二概率密度计算当前时刻移动台位置的权值，并根据当前时刻移动台位置的权值和当前时刻移动台位置的待估计值，计算当前时刻移动台的位置，包括：

将第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第二概率密度乘以第k-1时刻第i个第二区域的中心位置坐标的权值，得到第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的权值；

对第k时刻所有I个第二区域的中心位置坐标的权值进行归一化，得到I个第k时刻第一归一化权值；

对I个第k时刻第一归一化权值进行降序排列，删除I个第k时刻第一归一化权值中的权值小于预设门限值的M个第k时刻第一归一化权值，并添加剩余I-M个第k时刻第一归一化权值中的权值由大到小的M个第k时刻第一归一化权值，得到I个第k时刻第二归一化权值，并且将被删除的M个第k时刻第一归一化权值所对应的第二区域的中心位置坐标，由添加的M个第k时刻第一归一化权值所对应的第二区域的中心位置坐标取代；

对I个第k时刻第二归一化权值再次进行归一化，得到I个第k时刻第三归一化权值；

对第k时刻所有I个第二区域的中心位置坐标的待估计值，与其对应的第k时刻第三归一化权值进行加权求和，得到第k时刻移动台位置的坐标。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第k时刻第i个第二区域的第二概率密度的计算公式为：

$\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}\frac{{{\mathrm{\σ}}_{mk}^i}^2}{{\mathrm{\Σ}}_{n=1}^N{{\mathrm{\σ}}_{nk}^i}^2}\×P\left(Z_{nk}^i\right|z_k^i)$

$P\left(Z_{nk}^i|z_k^i\right)=\frac{1}{{\mathrm{\σ}}_{nk}^i\sqrt{2\mathrm{\π}}}\exp \left(-\frac{{\left(X_{nk}^i-x_k^i\right)}^2+{\left(Y_{nk}^i-y_k^i\right)}^2}{2{{\mathrm{\σ}}_{nk}^i}^2}\right)$

其中，为第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第一概率密度，为第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的噪声项的标准差，为第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第一概率密度比率。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第k时刻移动台位置的坐标的计算公式为：

$\left[\begin{array}{c}{x}_k\\ y_k\end{array}\right]=\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}{{\mathrm{\ω}}_k^i}^{\′\′\′}\×\left[\begin{array}{c}{x}_k^i\\ y_k^i\end{array}\right]$

其中，(x_k,y_k)为第k时刻移动台位置的坐标，为第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标，为第k时刻第i个第三归一化权值。

8.一种移动台位置的测量装置，其特征在于，所述装置包括：

观测值获取模块，用于获取N种定位技术当前时刻满足该定位技术的相应分布情况的移动台位置的观测值；

第一概率密度计算模块，用于根据移动台位置的预测方程和每种定位技术当前时刻移动台位置的观测方程，计算该种定位技术当前时刻移动台位置的第一概率密度；所述移动台位置的预测方程以当前时刻移动台位置的待估计值为参数；所述该种定位技术当前时刻移动台位置的观测方程以该定位技术当前时刻移动台位置的观测值为参数；

第二概率密度计算模块，用于根据所有定位技术当前时刻移动台位置的观测值的方差计算相应定位技术当前时刻移动台位置的第一概率密度比率，并根据相应定位技术当前时刻移动台位置的第一概率密度比率和第一概率密度，计算当前时刻移动台位置的第二概率密度；

移动台位置计算模块，用于根据当前时刻移动台位置的第二概率密度计算当前时刻移动台位置的权值，并根据当前时刻移动台位置的权值和当前时刻移动台位置的待估计值，计算当前时刻移动台的位置。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述观测值获取模块包括：

第一区域获取单元，用于将移动台的位置映射到二维坐标系中，选取二维坐标系中移动台真实位置附近的第一区域；其中，第n种定位技术观测移动台位置的观测值服从高斯分布，n＝1、2、3、4……N；

第一观测值获取单元，用于令当前时刻为第k时刻，如果第k时刻为测量移动台位置的初始时刻，则将所述第一区域均匀划分成I个第二区域，获取的第n种定位技术初始时刻第i个第二区域的中心位置坐标的观测值为定义初始时刻第i个第二区域的中心位置坐标为i＝1、2、3……I，且初始时刻每个第二区域的权值均为1/I；

第二观测值获取单元，用于如果第k时刻不为测量移动台位置的初始时刻，则获取的第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的观测值为

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述第一概率密度计算模块包括：

待估计值计算单元，用于根据第i个第二区域的中心位置的预测方程和第k-1时刻第i个第二区域的中心位置坐标的待估计值计算第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的待估计值初始时刻第i个第二区域的中心位置坐标的待估计值，为初始时刻第i个第二区域的中心位置坐标为

第一概率密度计算单元，用于根据第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的待估计值和第n种定位技术的观测方程，计算第n种定位技术第k时刻第i个第二区域的中心位置坐标的第一概率密度。