CN108507590B - 定速评估方法及系统、车载终端 - Google Patents

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CN108507590B CN201810233366.1A CN201810233366A CN108507590B CN 108507590 B CN108507590 B CN 108507590B CN 201810233366 A CN201810233366 A CN 201810233366A CN 108507590 B CN108507590 B CN 108507590B
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Abstract

本发明适用于定速技术领域，提供了一种定速评估方法及系统、车载终端，所述定速评估方法包括：获取基础卫星数据；基于所获取的基础卫星数据进行定位解算，获得定位解算结果；基于所述定位解算结果和多普勒观测量获得行驶速度解；基于所述行驶速度解获取检测统计量；基于所获取的检测统计量进行定速故障检测；当出现故障时，进行故障识别。本发明中，先获取检测统计量，根据检测统计量来进行定速故障检测，当出现故障时，进行故障识别，可及时找到出现故障的原因，有利于保持定速的完好性，也可提高定速可靠性，避免由于定速不准确所带来的安全风险。

Description

定速评估方法及系统、车载终端
技术领域
本发明属于定速技术领域，尤其涉及一种定速评估方法及系统、车载终端。
背景技术
随着卫星导航定位定速技术的不断发展，卫星导航系统在各领域应用范围越来越广，例如航空领域、车载导航领域等，而航空领域和未来无人驾驶车作为生命安全相关应用，定速精度和完好性都是至关重要的需求。
发明内容
本发明实施例提供了一种定速评估方及装置、定速系统，旨在解决现有技术中定速完好性不够准确的问题。
一种定速终端的定速评估方法，包括：
获取基础卫星数据，所述基础卫星数据包括多普勒观测量；
基于所获取的基础卫星数据进行定位解算，获得定位解算结果；
基于所述定位解算结果和所述多普勒观测量获得行驶速度解；
基于所述行驶速度解获取检测统计量；
基于所获取的检测统计量进行定速故障检测；
当出现故障时，进行故障识别。
优选地，所述基于所述行驶速度解获取检测统计量具体包括：
基于所述行驶速度解构造卫星多普勒残差平方和；
基于所述卫星多普勒残差平方和获取检测统计量。
优选地，所述基于所获取的检测统计量进行定速故障检测具体包括：
判断所获取的检测统计量是否小于检测门限；
当判断为是时，确认定速无故障；
当判断为否时，确认定速速现故障。
优选地，所述进行故障识别具体包括：
从当前的可见卫星中剔除一颗卫星，得到对应的剩余可见卫星群；
计算所述剩余可见卫星群对应的子检测统计量；
判断所述子检测统计量是否小于子检测门限；
当判断为是时，确认所剔除的卫星为故障卫星；
当判断为否时，转到所述剔除卫星的步骤，继续进行故障检测。
优选地，所述当出现故障时，进行故障识别之后还可包括：
基于所获取的检测统计量获取水平方向的速度保护水平。
优选地，所述基于所获取的检测统计量获取水平方向的速度保护水平具体包括：
获取水平方向速度误差估值；
基于所述检测统计量及所述水平方向速度误差估值得到对应的映射模型；
基于所述映射模型及检测误差阈值获取水平方向的速度保护水平。
本发明还提供一种定速评估系统，包括：
第一获取单元，用于获取基础卫星数据，所述基础卫星数据包括多普勒观测量；
定位解算单元，用于基于所获取的基础卫星数据进行定位解算，获得定位解算结果；
速度解算单元，用于基于所述定位解算结果和所述多普勒观测量获得行驶速度解；
第二获取单元，用于基于所述行驶速度解获取检测统计量；
故障检测单元，用于基于所获取的检测统计量进行定速故障检测；
故障识别单元，用于当出现故障时，进行故障识别。
本发明还提供一种车载终端，该车载终端包括一种定速评估系统，所述定速评估系统包括：
第一获取单元，用于获取基础卫星数据，所述基础卫星数据包括多普勒观测量；
定位解算单元，用于基于所获取的基础卫星数据进行定位解算，获得定位解算结果；
速度解算单元，用于基于所述定位解算结果和所述多普勒观测量获得行驶速度解；
第二获取单元，用于基于所述行驶速度解获取检测统计量；
故障检测单元，用于基于所获取的检测统计量进行定速故障检测；
故障识别单元，用于当出现故障时，进行故障识别。
本发明还提供一种存储器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行如下步骤：
获取基础卫星数据，所述基础卫星数据包括多普勒观测量；
基于所获取的基础卫星数据进行定位解算，获得定位解算结果；
基于所述定位解算结果和所述多普勒观测量获得行驶速度解；
基于所述行驶速度解获取检测统计量；
基于所获取的检测统计量进行定速故障检测；
当出现故障时，进行故障识别。
本发明还提供一种服务终端，包括存储器、处理器及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
获取基础卫星数据，所述基础卫星数据包括多普勒观测量；
基于所获取的基础卫星数据进行定位解算，获得定位解算结果；
基于所述定位解算结果和所述多普勒观测量获得行驶速度解；
基于所述行驶速度解获取检测统计量；
基于所获取的检测统计量进行定速故障检测；
当出现故障时，进行故障识别。
本发明实施例中，先获取检测统计量，根据检测统计量来进行定速故障检测，当出现故障时，进行故障识别，可及时找到出现故障的原因，有利于保持定速的完好性，也可提高定速可靠性。
附图说明
图1为本发明第一实施例提供的一种定速评估方法的流程图；
图2为本发明第一实施例提供的一种定速评估方法的一优选实施例的流程图；
图3为本发明第一实施例提供的一种定速评估方法的步骤S4具体流程图；
图4为本发明第一实施例提供的一种定速评估方法的步骤S5具体流程图；
图5为本发明第一实施例提供的一种定速评估方法的步骤S6具体流程图；
图6为本发明第一实施例提供的一种定速评估方法的步骤S7具体流程图；
图7为本发明第一实施例提供的一种定速评估方法的参数关系图；
图8为本发明第二实施例提供的一种定速位评估系统的结构图；
图9为本发明第三实施例提供的一种服务终端的结构图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例中，一种定速评估方法，包括：获取基础卫星数据，所述基础卫星数据包括多普勒观测量；基于所获取的基础卫星数据进行定位解算，获得定位解算结果；基于所述定位解算结果和多普勒观测量获得行驶速度解；基于所述行驶速度解获取检测统计量；基于所获取的检测统计量进行定速故障检测；当出现故障时，进行故障识别。
为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
实施例一：
图1示出了本发明第一实施例提供的一种定速评估方法的流程图，该方法包括：
步骤S1，获取基础卫星数据；
具体地，首先检测当前的可见卫星的数量，假设当前有n(n为大于0的自然数，优选地，n＞4)颗可见卫星，通常情况下，用m个可见卫星即可实现定位解算(m＝4)，则剩余可见卫星的数量为r＝n-m。该基础卫星数据可包括：星历数据，可见卫星的观测量(包括多普勒观测量)等，此处对此不作限制。
步骤S2，基于所获取的基础卫星数据进行定位解算，获得定位解算结果；
具体地，基于所获取的基础卫星数据来进行定位解算，得到对应的定位解算结果，具体实现过程如下：
构造GNSS线性化伪距量测方程：y＝Hx+ε，其中，y是n维(n颗可见卫星)伪距观测值的偏差矢量，x是定速终端所在位置与钟偏构成的四维估计偏差矢量，ε是量测误差，H是x与y的线性关联矩阵，由接收机到每颗可见卫星的方向矢量确定。
构造GNSS线性化多普勒量测方程：
Figure BDA0001602791110000051
其中，
Figure BDA0001602791110000052
是是n维(n颗可见卫星)多普勒观测值的偏差矢量，
Figure BDA0001602791110000053
是定速终端的速度与钟漂构成的四维估计偏差矢量，
Figure BDA0001602791110000054
是量测误差，
Figure BDA0001602791110000055
是
Figure BDA0001602791110000058
与
Figure BDA0001602791110000059
相关矩阵，是由接收机到每一颗可见卫星的方向矢量决定，因此H等于
Figure BDA00016027911100000510
步骤S3，基于定位解算结果及多普勒观测量获得行驶速度解；
具体地，基于定位解算结果及多普勒观测量通过最小二乘法来获取行驶速度解，具体过程如下：
获取GNSS线性化多普勒量测方程组的最小二乘速度解：
Figure BDA0001602791110000056
Figure BDA0001602791110000057
Figure BDA0001602791110000061
其中，所述
Figure BDA0001602791110000062
为最小二乘速度解，
Figure BDA0001602791110000063
为多普勒估计值，所述T为矩阵转置操作，设定：
A＝H(HTH)-1HT；
S＝[I-A]；
其中，所述S为最小二乘残差矢量W与量测误差ε的转换矩阵。
步骤S4，基于行驶速度解获取检测统计量；
具体地，基于行驶速度解来计算检测统计量；
步骤S5，基于所获取的检测统计量进行定速故障检测；
具体地，基于所获取的检测统计量来检测当前定速是否出现故障，当出现故障时，转到步骤S6，否则表示未出现故障。
步骤S6，进行故障识别；
具体地，当出现故障时，则需要进行故障识别，即识别出那颗卫星出现故障，便于剔除，提高定速精确度及保持定速的完好性。
本实施例中，先获取检测统计量，根据检测统计量来进行定速故障检测，当出现故障时，进行故障识别，可及时找到出现故障的原因，有利于保持定速的完好性，也可提高定速可靠性。
在本实施例的一个优选方案中，如图2所示，该步骤S6后还可包括：
步骤S7，基于所获取的检测统计量获取水平方向的速度保护水平；
具体地，基于前述检测统计量计算水平方向的速度保护水平；
在本实施例的进一步优选方案中，该步骤S7之后还可包括：
步骤S8，基于所计算的水平方向的速度保护水平判断当前的速度是否可信。
具体地，将所计算的水平方向的速度保护水平与水平方向速度报警门限值进行比较，当超过该报警门限值时，说明当前速度不可信。
在本实施例的一个优选方案中，如图3所示，为本发明第一实施例提供的一种定速评估方法的步骤S4具体流程图，该步骤S4体包括：
步骤S41，基于行驶速度解构造卫星多普勒残差平方和；
具体地，基于最小二乘残差矢量w构造卫星多普勒残差平方和，具体公式如下：
Figure BDA0001602791110000072
其中，
Figure BDA0001602791110000073
是WTW的任一元素，SSE服从自由度(n-4)的卡方分布，通常标记为χ2，在无故障卫星和有故障卫星存在时，SSE会呈现不同的统计特性，可作为检测当前观测量中是否存在故障(例如多普勒观测值)的依据。
步骤S42，基于卫星多普勒残差平方和获取检测统计量；
具体地，根据上述卫星多普勒残差平方和计算检测统计量，该检测统计量具体结构如下：
Figure BDA0001602791110000071
Tχ为检测统计量。
在本实施例的一个优选方案中，如图4所示，为本发明第一实施例提供的一种定速评估方法的步骤S5具体流程图，该步骤S5体包括：
步骤S51，判断所获取的检测统计量是否小于检测门限；
具体地，判断所获取的检测统计量是否小于检测门限，当判断为是时，转到步骤S52，否则转到步骤S53，其中，该检测门限基于误警率(probability of false alert，PFA)的要求及可见卫星的数据，根据多普勒观测量的标准差σ和χ2分布的概率密度函数(probability density function，PDF)的积分计算该检测门限TD，当TX＜TD时，转到步骤S52，当TX≥TD时转的步骤S53；
步骤S52，确认定速无故障；
步骤S53，确认定速出现故障，于是转到步骤S6。
在本实施例的一个优选方案中，如图5所示，为本发明第一实施例提供的一种定速评估方法的步骤S6具体流程图，该步骤S6体包括：
步骤S61，从当前的n颗可见卫星中剔除一颗卫星，得到对应的剩余可见卫星群；
步骤S62，计算剩余可见卫星群对应的子检测统计量；
具体地，当剔除一颗卫星后，对应的子检测统计量计算公式如下：
Figure BDA0001602791110000081
其中，i为1～n的任意自然数，表示剔除的第i颗可见卫星。
步骤S63，判断子检测统计量是否小于子检测门限；
具体地，判断该子检测统计量是否小于子检测门限，该子检测门限的计算方式与前述的检测门限计算过程类似，当
Figure BDA0001602791110000083
时表示剩余可见卫星群无故障，转到步骤S64；当
Figure BDA0001602791110000084
时表示剩余可见卫星群出现故障，则转动步骤S61，继续从可见卫星群中剔除一颗可见卫星，继续进行故障检测。需要说明的是，本实施例中，优选地，依次从可见卫星中剔除一颗可见卫星来进行故障检测，计算n-1颗可见卫星构成的剩余可见卫星群对应的子检测统计量，由于有n颗可见卫星，则可得到n个子检测统计量。即针对n颗可见卫星，需要判断n次。
步骤S64，确认当前剔除的卫星出现故障；
具体地，确认当前剔除的第i颗卫星出现故障，对该出现故障的卫星删除，不将该卫星的卫星数据作为定速的观测量。
需要说明的是，本实施例中，在剔除卫星后，如果剩余的卫星数量少于预设值(优选为5)时，表示无法对故障进行识别剔除，所输出的速度不可监测，置信度无法确认。
在本实施例的一个优选方案中，如图6所示，为本发明第一实施例提供的一种定速评估方法的步骤S7具体流程图，该步骤S7体包括：
步骤S71，获取水平方向速度误差估值；
具体地，获取水平方向速度误差估值模型为：
Figure BDA0001602791110000082
其中，A2iεi表示第2行，第i列。
步骤S72，基于检测统计量及所述水平方向速度误差估值得到对应的映射模型；
具体地，基于上述误差估值及检测统计量构造对应的映射模型，该映射模型为：
Figure BDA0001602791110000091
Figure BDA0001602791110000092
对于单颗可见卫星i，则
Figure BDA0001602791110000093
在所有的可见卫星中，
Figure BDA0001602791110000094
步骤S73，基于映射模型及检测误差阈值获取水平方向的速度保护水平；
具体地，基于上述映射模型及检测误差阈值获取水平方向的速度保护水平(Horizontal speed protection level，HSPL)，进一步地，通过Slope max将多普勒观测量中的MDB(minimum detectable bias，检测误差阈值)映射到速度域(见图7)，该MDB是根据漏检率(probability of missed detection，PMD)的要求，结合检测报警门限使用非中心χ2分布求得，在实际应用中，误警率及漏检率为已知量，可根据用户需求设置。
进一步地，获取速度保护水平上限计算公式如下：
HSPL＝Slope max×MDB
在本实施例中，该步骤S8具体为：基于所计算的水平方向的速度保护水平及检测误差阈值判断当前的速度是否可信，进一步地，HSPL是水平方向速度误差的上限，需要与水平方向速度报警门限(Horizontal speed alert limit，HSAL)进行比较，当速度保护水平小于报警门限时，说明当前计算出的速度满足需求，给出速度可信的标识，否则标识速度不满足需求，给出速度不可信标识。
本实施例中，先获取检测统计量，根据检测统计量来进行定速故障检测，当出现故障时，进行故障识别，可及时找到出现故障的原因，有利于保持定速的完好性，也可提高定速可靠性。
其次，通过计算速度保护水平来进行速度保护，降低驾驶风险。
再者，检测速度是否可信，并反馈相应标识，提高速度信息反馈的准确性，给用户带来便利。
实施例二：
如图8所示，为本发明第二实施例提供的一种定速评估系统的结构图，该装置包括：第一获取单元1、与第一获取单元1连接的定位解算单元2、与定位解算单元2连接的速度解算单元3、与速度解算单元3连接的第二获取单元4、与第二获取单元4连接的故障检测单元5、与故障检测单元5连接的故障识别单元6，其中：
第一获取单元1，用于获取基础卫星数据；
具体地，首先检测当前的可见卫星的数量，假设当前有n(n为大于0的自然数，优选地，n＞4)颗可见卫星，通常情况下，用m个可见卫星即可实现定位和定速解算(m＝4)，则剩余可见卫星的数量为r＝n-m。该基础卫星数据可包括：星历数据，可见卫星的观测量(包括多普勒观测量)等，此处对此不作限制。
定位解算单元2，用于基于所获取的基础卫星数据进行定位解算，获得定位解算结果；
具体地，基于所获取的基础卫星数据来进行定位解算，得到对应的定位解算结果，具体实现过程如下：
构造GNSS线性化伪距量测方程：y＝Hx+ε，其中，y是n维(n颗可见卫星)伪距观测值的偏差矢量，x是定速终端所在位置与钟偏构成的四维估计偏差矢量，ε是量测误差，H是x与y的线性关联矩阵，由接收机到每颗可见卫星的方向矢量确定。
构造GNSS线性化多普勒量测方程：
Figure BDA0001602791110000114
其中，
Figure BDA0001602791110000115
是是n维(n颗可见卫星)多普勒观测值的偏差矢量，
Figure BDA0001602791110000116
是定速终端的速度与钟漂构成的四维估计偏差矢量，
Figure BDA0001602791110000117
是量测误差，
Figure BDA0001602791110000118
是
Figure BDA0001602791110000119
与
Figure BDA00016027911100001110
相关矩阵，是由接收机到每一颗可见卫星的方向矢量决定，因此H等于
Figure BDA00016027911100001111
速度解算单元3，用于基于定位解算结果及多普勒观测量获得行驶速度解；
具体地，基于定位解算结果及多普勒观测量通过最小二乘法来获取行驶速度解，具体过程如下：
获取GNSS线性化多普勒量测方程组的最小二乘速度解：
Figure BDA0001602791110000111
Figure BDA0001602791110000112
Figure BDA0001602791110000113
其中，所述
Figure BDA00016027911100001112
为最小二乘速度解，
Figure BDA00016027911100001113
为多普勒估计值，所述T为矩阵转置操作，设定：
A＝H(HTH)-1HT；
S＝[I-A]；
其中，所述S为最小二乘残差矢量W与量测误差ε的转换矩阵。
第二获取单元4，用于基于所述行驶速度解获取检测统计量；
具体地，基于行驶速度解来计算检测统计量；
故障检测单元5，用于基于所获取的检测统计量进行定速故障检测；
具体地，基于所获取的检测统计量来检测当前定速是否出现故障，当出现故障时反馈给故障识别单元6，否则表示未出现故障。
故障识别单元6，用于当出现故障时，进行故障识别。
具体地，当出现故障时，则需要进行故障识别，即识别出那颗卫星出现故障，便于剔除，提高定速精确度及保持定速的完好性。
本实施例中，先获取检测统计量，根据检测统计量来进行定速故障检测，当出现故障时，进行故障识别，可及时找到出现故障的原因，有利于保持定速的完好性，也可提高定速可靠性。
在本实施例的一个优选方案中，该装置还可包括：与故障识别单元6连接的第三获取单元，其中：
第三获取单元，用于所获取的检测统计量获取水平方向的速度保护水平；
具体地，基于前述检测统计量计算水平方向的速度保护水平；
在本实施例的进一步优选方案中，该装置还可包括：与第三获取单元连接的判断单元，其中：
判断单元，用于基于所计算的水平方向的速度保护水平判断当前的速度是否可信。
具体地，将所计算的水平方向的速度保护水平与水平方向速度报警门限值进行比较，当超过该报警门限值时，说明当前速度不可信。
在本实施例的一个优选方案中，该第二获取单元4具体包括：构造子单元、与构造子单元连接的检测统计量获取子单元，其中：
构造子单元，用于基于行驶速度解构造卫星伪距残差平方和；
具体地，基于最小二乘残差矢量w构造卫星多普勒残差平方和，具体公式如下：
Figure BDA0001602791110000121
其中，
Figure BDA0001602791110000122
是WTW的任一元素，SSE服从自由度(n-4)的卡方分布，通常标记为χ2，在无故障卫星和有故障卫星存在时，SSE会呈现不同的统计特性，可作为检测当前观测量中是否存在故障(例如多普勒观测值)的依据。
检测统计量获取子单元，用于基于卫星多普勒残差平方和获取检测统计量；
具体地，根据上述卫星多普勒残差平方和计算检测统计量，该检测统计量具体结构如下：
Figure BDA0001602791110000131
Tχ为检测统计量。
在本实施例的一个优选方案中，该故障检测单元5具体包括：故障检测子单元、与故障检测子单元连接的确认子单元，其中：
故障检测子单元，用于判断所获取的检测统计量是否小于检测门限；
具体地，判断所获取的检测统计量是否小于检测门限，并将判断结果反馈给确认子单元；其中，该检测门限基于误警率(probability of false alert，PFA)的要求及可见卫星的数据，根据多普勒观测量的标准差σ和χ2分布的概率密度函数(probabilitydensity function，PDF)的积分计算该检测门限TD，确认子单元，用于当Tχ＜TD时确认定速无故障，还用于在Tχ≥TD时确认定速出现故障，然后反馈给故障识别单元6；
在本实施例的一个优选方案中，该故障识别单元6具体包括：剔除子单元、与剔除子单元连接的计算子单元、与计算子单元连接的判断子单元、与判断子单元连接的剔除确认子单元，其中：
剔除子单元，用于从当前的n颗可见卫星中剔除一颗卫星，得到对应的剩余可见卫星群；
计算子单元，用于计算剩余可见卫星群对应的子检测统计量；
具体地，当剔除一颗卫星后，对应的子检测统计量计算公式如下：
Figure BDA0001602791110000132
其中，i为1～n的任意自然数，表示剔除的第i颗可见卫星。
判断子单元，用于判断子检测统计量是否小于子检测门限；
具体地，判断该子检测统计量是否小于子检测门限，该子检测门限的计算方式与前述的检测门限计算过程类似，当
Figure BDA0001602791110000141
时表示剩余可见卫星群无故障，则当前剔除的第i颗卫星出现故障，当
Figure BDA0001602791110000142
时表示剩余可见卫星群出现故障，将判断结果反馈给剔除子单元，继续从可见卫星群中剔除一颗可见卫星，继续进行故障检测。
需要说明的是，本实施例中，优选地，依次从可见卫星中剔除一颗可见卫星来进行故障检测，计算n-1颗可见卫星构成的剩余可见卫星群对应的子检测统计量，由于有n颗可见卫星，则可得到n个子检测统计量。即针对n颗可见卫星，需要判断n次。
剔除确认子单元，用于确认当前剔除的卫星出现故障；
具体地，确认当前剔除的第i颗卫星出现故障，对该出现故障的卫星删除，不将该卫星的卫星数据作为定速的观测量。
需要说明的是，本实施例中，在剔除卫星后，如果剩余的卫星数量少于预设值(优选为5)时，表示无法对故障进行识别剔除，所输出的速度不可监测，置信度无法确认。
在本实施例的一个优选方案中，该第三获取单元具体包括：误差估值获取子单元，与误差估值获取子单元连接的映射模型获取子单元、与映射模型获取子单元连接的速度保护水平获取子单元，其中：
误差估值获取子单元，用于获取水平方向速度误差估值；
具体地，获取水平方向速度误差估值模型为：
Figure BDA0001602791110000143
其中，A2iεi表示第2行，第i列。
映射模型获取子单元，用于基于检测统计量及所述水平方向速度误差估值得到对应的映射模型；
具体地，基于上述误差估值及检测统计量构造对应的映射模型，该映射模型为：
Figure BDA0001602791110000151
Figure BDA0001602791110000152
对于单颗可见卫星i，则
Figure BDA0001602791110000153
在所有的可见卫星中，
Figure BDA0001602791110000154
速度保护水平获取子单元，用于基于映射模型及检测误差阈值获取水平方向的速度保护水平；
具体地，基于上述映射模型及检测误差阈值获取水平方向的速度保护水平(Horizontal speed protection level，HSPL)，进一步地，通过Slope max将多普勒观测量中的MDB(minimum detectable bias，检测误差阈值)映射到速度域(见图7)，该MDB是根据漏检率(probability of missed detection，PMD)的要求，结合检测报警门限使用非中心χ2分布求得，在实际应用中，误警率及漏检率为已知量，可根据用户需求设置。
进一步地，获取速度保护水平上限计算公式如下：
HSPL＝Slope max×MDB
在本实施例中，该判断单元具体用于：基于所计算的水平方向的速度保护水平及检测误差阈值判断当前的速度是否可信，进一步地，HSPL是水平方向速度误差的上限，需要与水平方向速度报警门限(Horizontal Speed Alert limit，HSAL)进行比较，当速度保护水平小于报警门限时，说明当前计算出的速度满足需求，反馈速度可信的标识，否则标识速度不满足需求，反馈速度不可信标识。
本实施例中，先获取检测统计量，根据检测统计量来进行定速故障检测，当出现故障时，进行故障识别，可及时找到出现故障的原因，有利于保持定速的完好性，也可提高定速可靠性。
其次，通过计算速度保护水平来进行速度保护，降低驾驶风险。
再者，检测速度是否可信，并反馈相应标识，提高速度信息反馈的准确性，给用户带来便利。
本发明还提供一种车载终端，该车载终端具有现有的车载终端的基本结构(例如车辆行驶控制系统、定位系统、定速系统)，还包括如上述实施例二所述的定速评估系统，该定速评估系统的具体结构、工作原理及所带来的技术效果与上述实施例二的描述基本一致，具体可参考上述实施例二，此处不再赘述。
实施例三：
图9示出了本发明第三实施例提供的一种服务终端的结构图，该服务终端包括：存储器(memory)91、处理器(processor)92、通信接口(Communications Interface)93和总线94，该处理器92、存储器91、通信接口93通过总线94完成相互之间的交互通信。
存储器91，用于存储各种数据；
具体地，存储器91用于存储各种数据，例如通信过程中的数据、接收的数据等，此处对此不作限制，该存储器还包括有多个计算机程序。
通信接口93，用于该服务终端的通信设备之间的信息传输；
处理器92，用于调用存储器91中的各种计算机程序，以执行上述实施例一所提供的一种定速评估方法，例如：
获取基础卫星数据，所述基础卫星数据包括多普勒观测量；
基于所获取的基础卫星数据进行定位解算，获得定位解算结果；
基于所述定位解算结果及所述多普勒观测量获得行驶速度解；
基于所述行驶速度解获取检测统计量；
基于所获取的检测统计量进行定速故障检测；
当出现故障时，进行故障识别。
本实施例中，先获取检测统计量，根据检测统计量来进行定速故障检测，当出现故障时，进行故障识别，可及时找到出现故障的原因，有利于保持定速的完好性，也可提高定速可靠性。
本发明还提供一种存储器，该存储器存储有多个计算机程序，该多个计算机程序被处理器调用执行上述实施例一所述的一种定速评估方法。
本发明中，先获取检测统计量，根据检测统计量来进行定速故障检测，当出现故障时，进行故障识别，可及时找到出现故障的原因，有利于保持定速的完好性，也可提高定速可靠性。
其次，通过计算速度保护水平来进行速度保护，降低驾驶风险。
再者，检测速度是否可信，并反馈相应标识，提高速度信息反馈的准确性，给用户带来便利。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。
专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种定速评估方法，其特征在于，包括：
获取基础卫星数据，所述基础卫星数据包括多普勒观测量；
基于所获取的基础卫星数据进行定位解算，获得定位解算结果；
基于所述定位解算结果和所述多普勒观测量获得行驶速度解；
基于所述行驶速度解获取检测统计量；
基于所获取的检测统计量进行定速故障检测；
当出现故障时，进行故障识别；
其中，所述当出现故障时，进行故障识别之后还可包括：
基于所获取的检测统计量获取水平方向的速度保护水平；
其中，所述基于所获取的检测统计量获取水平方向的速度保护水平具体包括：
获取水平方向速度误差估值；
基于所述检测统计量及所述水平方向速度误差估值得到对应的映射模型；
基于所述映射模型及检测误差阈值获取水平方向的速度保护水平，其中，所述速度保护水平HSPL满足HSPL＝Slope max×MDB，其中，Slope max为映射模型的最大值，MDB为检测误差阈值；
其中，速度保护水平用于与水平方向速度报警门限HSAL进行比较，当HSPL小于HSAL时，所述行驶速度解为可信解，当HSPL大于或等于HSAL时，所述行驶速度解为不可信解；
其中，所述水平方向速度误差估值的模型为：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 544394DEST_PATH_IMAGE002
为第i颗可见卫星的量测误差，1＜i＜n，n为可见卫星的数量；
所述检测统计量及所述水平方向速度误差估值得到对应的映射模型为
Figure DEST_PATH_IMAGE003
，其中，SSE为卫星多普勒残差平方和；
其中，对于第i颗可见卫星的映射模型为：
Figure 996147DEST_PATH_IMAGE004
；
所述映射模型的最大值Slope max为
Figure DEST_PATH_IMAGE005
。
2.根据权利要求1所述的定速评估方法，其特征在于，所述基于所述行驶速度解获取检测统计量具体包括：
基于所述行驶速度解构造卫星多普勒残差平方和；
基于所述卫星多普勒残差平方和获取检测统计量。
3.根据权利要求1所述的定速评估方法，其特征在于，所述基于所获取的检测统计量进行定速故障检测具体包括：
判断所获取的检测统计量是否小于检测门限；
当判断为是时，确认定速无故障；
当判断为否时，确认定速出现故障。
4.根据权利要求1所述的定速评估方法，其特征在于，所述进行故障识别具体包括：
从当前的可见卫星中剔除一颗卫星，得到对应的剩余可见卫星群；
计算所述剩余可见卫星群对应的子检测统计量；
判断所述子检测统计量是否小于子检测门限；
当判断为是时，确认所剔除的卫星为故障卫星；
当判断为否时，转到所述剔除卫星的步骤，继续进行故障检测。
5.一种定速评估系统，其特征在于，包括：
第一获取单元，用于获取基础卫星数据，所述基础卫星数据包括多普勒观测量；
定位解算单元，用于基于所获取的基础卫星数据进行定位解算，获得定位解算结果；
速度解算单元，用于基于所述定位解算结果和所述多普勒观测量获得行驶速度解；
第二获取单元，用于基于所述行驶速度解获取检测统计量；
故障检测单元，用于基于所获取的检测统计量进行定速故障检测；
故障识别单元，用于当出现故障时，进行故障识别；
第三获取单元，基于所获取的检测统计量获取水平方向的速度保护水平；
误差估值获取子单元，获取水平方向速度误差估值；
映射模型获取子单元，基于所述检测统计量及所述水平方向速度误差估值得到对应的映射模型；
速度保护水平获取子单元，基于所述映射模型及检测误差阈值获取水平方向的速度保护水平，其中，所述速度保护水平HSPL满足HSPL＝Slope max×MDB，其中，Slope max为映射模型的最大值，MDB为检测误差阈值；
其中，速度保护水平用于与水平方向速度报警门限HSAL进行比较，当HSPL小于HSAL时，所述行驶速度解为可信解，当HSPL大于或等于HSAL时，所述行驶速度解为不可信解；
其中，所述水平方向速度误差估值的模型为：
Figure 547214DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 674439DEST_PATH_IMAGE002
为第i颗可见卫星的量测误差，1＜i＜n，n为可见卫星的数量；
所述检测统计量及所述水平方向速度误差估值得到对应的映射模型为
Figure 932245DEST_PATH_IMAGE003
，其中，SSE为卫星多普勒残差平方和；
其中，对于第i颗可见卫星的映射模型为：
Figure 752303DEST_PATH_IMAGE004
；
所述映射模型的最大值Slope max为
Figure 56245DEST_PATH_IMAGE005
。
6.一种车载终端，其特征在于，包括如权利要求5所述的一种定速评估系统。
7.一种存储器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行如下步骤：
获取基础卫星数据，所述基础卫星数据包括多普勒观测量；
基于所获取的基础卫星数据进行定位解算，获得定位解算结果；
基于所述定位解算结果和所述多普勒观测量获得行驶速度解；
基于所述行驶速度解获取检测统计量；
基于所获取的检测统计量进行定速故障检测；
当出现故障时，进行故障识别；
其中，所述当出现故障时，进行故障识别之后还可包括：
基于所获取的检测统计量获取水平方向的速度保护水平；
其中，所述基于所获取的检测统计量获取水平方向的速度保护水平具体包括：
获取水平方向速度误差估值；
基于所述检测统计量及所述水平方向速度误差估值得到对应的映射模型；
基于所述映射模型及检测误差阈值获取水平方向的速度保护水平，其中，所述速度保护水平HSPL满足HSPL＝Slope max×MDB，其中，Slope max为映射模型的最大值，MDB为检测误差阈值；
其中，速度保护水平用于与水平方向速度报警门限HSAL进行比较，当HSPL小于HSAL时，所述行驶速度解为可信解，当HSPL大于或等于HSAL时，所述行驶速度解为不可信解；
其中，所述水平方向速度误差估值的模型为：
Figure 393685DEST_PATH_IMAGE006
其中，
Figure 99473DEST_PATH_IMAGE002
为第i颗可见卫星的量测误差，1＜i＜n，n为可见卫星的数量；
所述检测统计量及所述水平方向速度误差估值得到对应的映射模型为
Figure 496956DEST_PATH_IMAGE003
，其中，SSE为卫星多普勒残差平方和；
其中，对于第i颗可见卫星的映射模型为：
Figure 757037DEST_PATH_IMAGE004
；
所述映射模型的最大值Slope max为
Figure DEST_PATH_IMAGE007
。
8.一种服务终端，包括存储器、处理器及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4任意一项所述的定速评估方法的步骤。
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