CN108732535B - 一种定位方法、装置和设备 - Google Patents
一种定位方法、装置和设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108732535B CN108732535B CN201810507065.3A CN201810507065A CN108732535B CN 108732535 B CN108732535 B CN 108732535B CN 201810507065 A CN201810507065 A CN 201810507065A CN 108732535 B CN108732535 B CN 108732535B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- positioning
- signal
- unmanned aerial
- signals
- aerial vehicle
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 41
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 77
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 16
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 16
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 14
- 238000007476 Maximum Likelihood Methods 0.000 claims description 11
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 10
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims description 4
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 3
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 abstract description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000011478 gradient descent method Methods 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000012886 linear function Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
- G01S5/02—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using radio waves
- G01S5/10—Position of receiver fixed by co-ordinating a plurality of position lines defined by path-difference measurements, e.g. omega or decca systems
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)
Abstract
本发明实施例提供一种定位方法、装置和设备，通过获取定位信号的定位参数，其中，定位信号包括第一定位信号和第二定位信号，第一定位信号为辅助定位无人机与地面基站之间的通信信号，第二定位信号为辅助定位无人机与待定位点之间的通信信号，辅助定位无人机的数量不少于三个；根据每一第一定位信号的定位参数确定每一辅助定位无人机的位置坐标；根据每一第二定位信号的定位参数和每一辅助定位无人机的位置坐标确定待定位点的位置坐标。在定位的过程中使用距离相对较近且具有一定高度的辅助定位无人机作为辅助定位装置，一方面具有良好的视距，保证了定位信号较强的强度，另一方面，也可避免障碍物的阻挡，提高了定位的稳定性和准确性。
Description
技术领域
本发明实施例涉及定位技术领域，更具体地，涉及一种定位方法、装置和设备。
背景技术
位置信息在智能化的当今社会中扮演者越来越重要的角色，未来对于高精度的位置信息的需求将会更加迫切。位置信息被用在越来越多的服务中，无论是民事还是军事的应用中，位置信息起重要的基础作用。典型的应用场景包括制导与反导，编队控制，紧急救援，地图导航，智慧城市，物流跟踪等。
目前室外场景中商用的定位、导航以及授时一套服务大多都是由卫星提供的。但是这种结构单一的非协作网络精度有限且容易受到一些非理想因素的影响，如非视距，多径以及障碍物比如建筑物遮挡等，造成了测距信号强度相对较弱，同时也会影响测量精度。
发明内容
为了克服上述问题或者至少部分地解决上述问题，本发明实施例提供一种定位方法、装置和设备。
本发明实施例提供一种定位方法，包括：获取定位信号的定位参数，其中，定位信号包括第一定位信号和第二定位信号，第一定位信号为辅助定位无人机与地面基站之间的通信信号，第二定位信号为辅助定位无人机与待定位点之间的通信信号，辅助定位无人机的数量不少于三个；根据每一第一定位信号的定位参数确定每一辅助定位无人机的位置坐标；根据每一第二定位信号的定位参数和每一辅助定位无人机的位置坐标确定待定位点的位置坐标。
本发明实施例提供一种定位装置，包括：获取模块、第一定位模块和第二定位模块；获取模块，用于获取定位信号的定位参数，其中，定位信号包括第一定位信号和第二定位信号，第一定位信号为辅助定位无人机与地面基站之间的通信信号，第二定位信号为辅助定位无人机与待定位点之间的通信信号，辅助定位无人机的数量不少于三个；第一定位模块，用于根据每一第一定位信号的定位参数确定每一辅助定位无人机的位置坐标；第二定位模块，用于根据每一第二定位信号的定位参数和每一辅助定位无人机的位置坐标确定待定位点的位置坐标。
本发明实施例提供一种定位设备，包括：至少一个处理器、至少一个存储器和通信总线；其中：处理器与存储器通过通信总线完成相互间的通信；存储器存储有可被处理器执行的程序指令，处理器调用程序指令以执行上述方法。
本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，该非暂态计算机可读存储介质存储计算机程序，该计算机程序使计算机执行上述的方法。
本发明实施例提供的一种定位方法、装置和设备，通过获取定位信号的定位参数，其中，定位信号包括第一定位信号和第二定位信号，第一定位信号为辅助定位无人机与地面基站之间的通信信号，第二定位信号为辅助定位无人机与待定位点之间的通信信号，辅助定位无人机的数量不少于三个；根据每一第一定位信号的定位参数确定每一辅助定位无人机的位置坐标；根据每一第二定位信号的定位参数和每一辅助定位无人机的位置坐标确定待定位点的位置坐标。在定位的过程中使用距离相对较近且具有一定高度的辅助定位无人机作为辅助定位装置，先通过地面基站来确定辅助定位无人机的位置坐标，再通过辅助定位无人机的位置坐标来确定待定位点的位置坐标，一方面具有良好的视距，保证了定位信号较强的强度，另一方面，也可避免障碍物的阻挡，提高了定位的稳定性和准确性。
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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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为根据本发明实施例的定位方法的流程图；
图2为根据本发明实施例的定位场景的示意图；
图3为根据本发明实施例的定位装置的示意图；
图4为根据本发明实施例的定位设备的示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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。
本发明实施例该提供一种定位方法，参考图1，包括：S11，获取定位信号的定位参数，其中，定位信号包括第一定位信号和第二定位信号，第一定位信号为辅助定位无人机与地面基站之间的通信信号，第二定位信号为辅助定位无人机与待定位点之间的通信信号，辅助定位无人机的数量不少于三个；S12，根据每一第一定位信号的定位参数确定每一辅助定位无人机的位置坐标；S13，根据每一第二定位信号的定位参数和每一辅助定位无人机的位置坐标确定待定位点的位置坐标。
具体地，目前的定位方法中，最常用的定位方法是通过无线信号携带的信号参数实施定位，例如在无线信号发射点与无线信号接收点之间，可通过无线信号的发射时间和接收时间确定无线信号的传播时间，再通过无线信号发射点与无线信号接收点之间的时钟同步误差进行矫正，便可获得无线信号发射点与无线信号接收点之间的精确距离。本实施例中，将用于测量两个测量点之间的距离的各种测距信号作为定位信号，定位信号中携带的参数作为定位参数。
本实施例选用辅助定位无人机作为辅助定位装置，辅助定位无人机可在低空悬浮在空中，便于移动位置，以便选择最佳的辅助定位点，以保证足够强度的测距信号并避免测距信号被障碍物干扰；由于定位的是三维坐标，对待定位点进行定位，至少需要三个辅助定位点的坐标，即至少三个辅助定位无人机的位置坐标，对于辅助定位无人机的位置坐标，则可利用基站来获取。本实施例将辅助定位无人机与地面基站之间的通信信号作为第一定位信号，将辅助定位无人机与待定位点之间的通信信号作为第二定位信号，定位设备先根据每一第一定位信号的定位参数确定每一辅助定位无人机的位置坐标，再根据每一第二定位信号的定位参数和每一辅助定位无人机的位置坐标确定待定位点的位置坐标。
例如，如图2所示，该方法可用于对车辆的定位，在车辆中携带定位设备；对于某一区域，将辅助定位无人机安放到适当的高度和位置，首先地面基站与辅助定位无人机之间通过第一定位信号建立通信联系，辅助定位无人机将第一定位信号的定位参数以广播的方式广播给区域内的车辆，对于每一车辆，接收到的广播信号即为第二定位信号，车辆首先根据第一定位信号的定位参数来确定辅助定位无人机的位置坐标，然后再根据每一第二定位信号的定位参数和每一辅助定位无人机的位置坐标确定自己的位置坐标。其中，第一定位信号还可以包括辅助定位无人机之间的通信信号，以进一步提高对每一辅助定位无人机进行定位的准确性。
本实施例在定位的过程中使用距离相对较近且具有一定高度的辅助定位无人机作为辅助定位装置，先通过地面基站来确定辅助定位无人机的位置坐标，再通过辅助定位无人机的位置坐标来确定待定位点的位置坐标，一方面具有良好的视距，保证了定位信号较强的强度，另一方面，也可避免障碍物的阻挡，提高了定位的稳定性和准确性。
基于以上实施例，获取定位信号的定位参数，包括：获取定位信号的发射时刻和接收时刻之间的时间差；获取定位信号的信噪比等效参量；将定位信号的时间差和信噪比等效参量作为定位信号的定位参数。
其中，信噪比等效参量的表达式为：
上式中，λij为第i个通信节点与第j个通信节点之间的定位信号的信噪比等效参量，αij为第i个通信节点与第j个通信节点之间的定位信号的幅度，Sij(f)为第i个通信节点与第j个通信节点之间的定位信号经傅里叶变换后的函数，f为频率，c为光速，N0/2为第i个通信节点与第j个通信节点之间的定位信号中噪声的功率谱密度。
具体地，在使用通信信号进行测距时，通信节点之间的通信信号(定位信号)中包含有噪声，对于第i个通信节点和第j个通信节点之间的定位信号，可表示为：
rij(t)＝αijsij(t-τij)+nij(t)；
其中，αij为第i个通信节点与第j个通信节点之间的定位信号的幅度，sij(·)为第i个通信节点与第j个通信节点之间的定位信号的波形函数，nij(·)为第i个通信节点与第j个通信节点之间的定位信号中噪声的函数，τij为第i个通信节点与第j个通信节点之间的发射时刻和接收时刻之间的时间差。
定位信号的发射时刻和接收时刻会受到噪声的干扰，因此，定位信号的发射时刻和接收时刻之间的时间差
除了与通信节点之间的实际距离、时钟同步误差有关外，还与噪声有关，
可表示为：
其中，dij为第i个通信节点与第j个通信节点之间的实际距离，c为光速，
表示信号传播时间，δi为第i个通信节点的时钟同步误差，δj为第j个通信节点的时钟同步误差，wij为由噪声对定位信号的发射时刻和接收时刻造成的干扰误差。
上式可看作是定位信号传播时间与时钟同步误差之间的线性函数，可通过最小二乘法获得定位信号传播时间与时钟同步误差的估计，而定位信号中的噪声与定位信号的传播距离具有对应关系，传播距离与定位信号传播时间具有正比关系，本实施例中引入信噪比等效参量作为对定位信号传播时间(距离)估计的权重；信噪比等效参量是一个与信噪比成正比的参数，可通过信噪比等效表示。
将定位信号中的噪声看作是高斯白噪声，则信噪比等效参量的表达式可表示为：
上式中，λij为第i个通信节点与第j个通信节点之间的定位信号的信噪比等效参量，αij为第i个通信节点与第j个通信节点之间的定位信号的幅度，Sij(f)为第i个通信节点与第j个通信节点之间的定位信号经傅里叶变换后的函数，f为频率，c为光速，N0/2为第i个通信节点与第j个通信节点之间的定位信号中噪声的功率谱密度。
本实施例通过将定位信号的时间差和信噪比等效参量作为定位信号的定位参数，在测距时考虑了将噪声对定位信号的发射时刻和接收时刻造成的干扰误差，进一步提高了定位的精度。
基于以上实施例，根据每一第一定位信号的定位参数确定每一辅助定位无人机的位置坐标，包括：根据每一第一定位信号的时间差和信噪比等效参量建立对每一辅助定位无人机的位置坐标估算的最大似然估计函数；根据最大似然估计函数确定每一辅助定位无人机的位置坐标。
其中，最大似然估计函数为：
上式中，Na为辅助定位无人机集合，Nb为地面基站集合，λij为第i个通信节点与第j个通信节点之间的定位信号的信噪比等效参量，pi为辅助定位无人机集合中第i个辅助定位无人机的位置坐标，pj为地面基站集合中第j个地面基站的位置坐标，
为第i个辅助定位无人机与第j个地面基站之间的距离的估计值。
具体地，将信噪比等效参量作为对时间差估计的权重构造对辅助定位无人机的位置坐标估算的最大似然估计函数，该最大似然估计函数为：
上式中，Na为辅助定位无人机集合，Nb为地面基站集合，λij为第i个通信节点与第j个通信节点之间的定位信号的信噪比等效参量，pi为辅助定位无人机集合中第i个辅助定位无人机的位置坐标，pj为地面基站集合中第j个地面基站的位置坐标，
为第i个辅助定位无人机与第j个地面基站之间的距离的估计值。
梯度下降法可用于解决最大似然估计问题，但是如果f(p)的初始值选择不好，该最大似然估计函数可能收敛到错误的局部最优值；本实施例通过近似的方法来确定一个初始值。
将f(p)近似成一个平方误差函数：
其中，Na为辅助定位无人机集合，Nb为地面基站集合，λij为第i个通信节点与第j个通信节点之间的定位信号的信噪比等效参量，pi为辅助定位无人机集合中第i个辅助定位无人机的位置坐标，pj为地面基站集合中第j个地面基站的位置坐标，
为第i个辅助定位无人机与第j个地面基站之间的距离的估计值。
令
通过将
松弛到
求解：
其中，I为单位矩阵，
pi为辅助定位无人机集合中第i个辅助定位无人机的位置坐标，pj为地面基站集合中第j个地面基站的位置坐标，
为第i个辅助定位无人机与第j个地面基站之间的距离的估计值。
求解后得到解作为f(p)的初始值，代入到最大似然估计函数中，并通过梯度下降法得到每一辅助定位无人机的位置坐标。
基于以上实施例，每一第二定位信号的定位参数和每一辅助定位无人机的位置坐标确定待定位点的位置坐标，包括：基于到达时间差算法，根据每一第二定位信号的时间差和信噪比等效参量以及每一辅助定位无人机的位置坐标，建立每一辅助定位无人机与待定位点的距离之间的距离差方程；根据每一距离差方程确定待定位点的位置坐标。
其中，根据每一距离差方程确定待定位点的位置坐标，包括：根据待定位点的初始估计坐标，获取初始估计坐标到每一辅助定位无人机的位置坐标的方向向量，根据方向向量建立方向向量矩阵；根据每一第二定位信号的信噪比等效参量建立协方差矩阵；基于最小二乘法，并根据方向向量矩阵和协方差矩阵获取位置偏移量；根据位置偏移量更新待定位点的初始估计坐标，获取位置更新坐标，并根据更新后的位置更新坐标重新建立方向向量矩阵，并根据重新建立的方向向量矩阵重新更新位置更新坐标，直至每一距离差方程均收敛；将每一距离差方程均收敛时对应的位置更新坐标作为待定位点的位置坐标。
具体地，对于待定位点的位置坐标的估算，可通过到达时间差算法，具体过程为如下。
将待定位点的位置坐标记为pk，待定位点与辅助定位无人机之间的距离可表示为：
其中，pi为第i个辅助定位无人机的位置坐标，pk为待定位点的位置坐标，c为光速，δi为第i个通信节点的时钟同步误差，δ为待定位点的信号接收装置的时钟同步误差，mi为第i个辅助定位无人机与待定位点之间的定位信号中的噪声对距离估算的影响误差。
以第一个辅助定位无人机与待定位点之间的距离作为基准距离，计算每一辅助定位无人机与待定位点之间的距离与该基准距离之间的差值Δdi1，对于对待定位点，给定一个初始估计坐标p0，p0到第i个辅助定位无人机的方向向量为：
qi＝[p0-pi]T/||p0-pi||；
得到方向向量矩阵：
令m＝[m2-m1,m3-m1,...,mNa-m1]T，则m的协方差矩阵为：
其中，λi为第i个辅助定位无人机与待定位点之间的的定位信号的信噪比等效参量，i＝2,3,…,Na，I为单位矩阵。
由最小二乘法得到p0的位置偏移量：
Δ＝(ATG-1A)-1ATG-1u；
其中，
由此得到位置更新坐标p1＝p0+Δ，使用p1替换上述各式A，G以及u中的p0，重新计算上述各式A，G以及u，并重新获得位置更新坐标，迭代直至所有的Δdi1均收敛，将使所有的Δdi1均收敛的位置更新坐标作为待定位点的位置坐标。
本发明实施例还提供一种定位装置，参考图3，包括：获取模块31、第一定位模块32和第二定位模块33；其中：
获取模块31，用于获取定位信号的定位参数，其中，定位信号包括第一定位信号和第二定位信号，第一定位信号为辅助定位无人机与地面基站之间的通信信号，第二定位信号为辅助定位无人机与待定位点之间的通信信号，辅助定位无人机的数量不少于三个；
第一定位模块32，用于根据每一第一定位信号的定位参数确定每一辅助定位无人机的位置坐标；
第二定位模块33，用于根据每一第二定位信号的定位参数和每一辅助定位无人机的位置坐标确定待定位点的位置坐标。
本发明实施例的装置，可用于执行图1所示的定位方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
本发明实施例还提供一种定位设备，参考图4，包括：至少一个处理器41、至少一个存储器42和通信总线43；其中：处理器41与存储器42通过通信总线43完成相互间的通信；存储器42存储有可被处理器41执行的程序指令，处理器41调用程序指令以执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：获取定位信号的定位参数，其中，定位信号包括第一定位信号和第二定位信号，第一定位信号为辅助定位无人机与地面基站之间的通信信号，第二定位信号为辅助定位无人机与待定位点之间的通信信号，辅助定位无人机的数量不少于三个；根据每一第一定位信号的定位参数确定每一辅助定位无人机的位置坐标；根据每一第二定位信号的定位参数和每一辅助定位无人机的位置坐标确定待定位点的位置坐标。
本发明实施例还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，该计算机程序包括程序指令，当程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：获取定位信号的定位参数，其中，定位信号包括第一定位信号和第二定位信号，第一定位信号为辅助定位无人机与地面基站之间的通信信号，第二定位信号为辅助定位无人机与待定位点之间的通信信号，辅助定位无人机的数量不少于三个；根据每一第一定位信号的定位参数确定每一辅助定位无人机的位置坐标；根据每一第二定位信号的定位参数和每一辅助定位无人机的位置坐标确定待定位点的位置坐标。
本发明实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，该非暂态计算机可读存储介质存储计算机程序，该计算机程序使该计算机执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：获取定位信号的定位参数，其中，定位信号包括第一定位信号和第二定位信号，第一定位信号为辅助定位无人机与地面基站之间的通信信号，第二定位信号为辅助定位无人机与待定位点之间的通信信号，辅助定位无人机的数量不少于三个；根据每一第一定位信号的定位参数确定每一辅助定位无人机的位置坐标；根据每一第二定位信号的定位参数和每一辅助定位无人机的位置坐标确定待定位点的位置坐标。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过计算机程序指令相关的硬件来完成，前述的计算机程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (8)
1.一种定位方法，其特征在于，包括：
获取定位信号的定位参数，其中，所述定位信号包括第一定位信号和第二定位信号，所述第一定位信号为辅助定位无人机与地面基站之间的通信信号，所述第二定位信号为辅助定位无人机与待定位点之间的通信信号，辅助定位无人机的数量不少于三个；
根据每一第一定位信号的定位参数确定每一辅助定位无人机的位置坐标；
根据每一第二定位信号的定位参数和每一辅助定位无人机的位置坐标确定待定位点的位置坐标；
其中，所述获取定位信号的定位参数，包括：
获取所述定位信号的发射时刻和接收时刻之间的时间差；
获取所述定位信号的信噪比等效参量；
将所述定位信号的时间差和信噪比等效参量作为所述定位信号的定位参数；
其中，所述信噪比等效参量的表达式为：
其中，λij为第i个通信节点与第j个通信节点之间的定位信号的信噪比等效参量，αij为第i个通信节点与第j个通信节点之间的定位信号的幅度，Sij(f)为第i个通信节点与第j个通信节点之间的定位信号经傅里叶变换后的函数，f为频率，c为光速，N0/2为第i个通信节点与第j个通信节点之间的定位信号中噪声的功率谱密度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每一第一定位信号的定位参数确定每一辅助定位无人机的位置坐标，包括：
根据每一第一定位信号的时间差和信噪比等效参量建立对每一辅助定位无人机的位置坐标估算的最大似然估计函数；
根据所述最大似然估计函数确定每一辅助定位无人机的位置坐标。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述最大似然估计函数为：
其中，Na为辅助定位无人机集合，Nb为地面基站集合，λij为第i个通信节点与第j个通信节点之间的定位信号的信噪比等效参量，pi为辅助定位无人机集合中第i个辅助定位无人机的位置坐标，pj为地面基站集合中第j个地面基站的位置坐标，
为第i个辅助定位无人机与第j个地面基站之间的距离的估计值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据每一第二定位信号的定位参数和每一辅助定位无人机的位置坐标确定待定位点的位置坐标，包括：
基于到达时间差算法，根据每一第二定位信号的时间差和信噪比等效参量以及每一辅助定位无人机的位置坐标，建立每一辅助定位无人机与所述待定位点的距离之间的距离差方程；
根据每一距离差方程确定所述待定位点的位置坐标。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据每一距离差方程确定所述待定位点的位置坐标，包括：
根据所述待定位点的初始估计坐标，获取所述初始估计坐标到每一辅助定位无人机的位置坐标的方向向量，根据所述方向向量建立方向向量矩阵；
根据每一第二定位信号的信噪比等效参量建立协方差矩阵；
基于最小二乘法，并根据所述方向向量矩阵和所述协方差矩阵获取位置偏移量；
根据所述位置偏移量更新所述待定位点的初始估计坐标，获取位置更新坐标，并根据更新后的所述位置更新坐标重新建立所述方向向量矩阵，并根据重新建立的所述方向向量矩阵重新更新所述位置更新坐标，直至每一距离差方程均收敛；
将每一距离差方程均收敛时对应的所述位置更新坐标作为所述待定位点的位置坐标。
6.一种定位装置，其特征在于，包括：获取模块、第一定位模块和第二定位模块；
所述获取模块，用于获取定位信号的定位参数，其中，所述定位信号包括第一定位信号和第二定位信号，所述第一定位信号为辅助定位无人机与地面基站之间的通信信号，所述第二定位信号为辅助定位无人机与待定位点之间的通信信号，辅助定位无人机的数量不少于三个；
所述第一定位模块，用于根据每一第一定位信号的定位参数确定每一辅助定位无人机的位置坐标；
所述第二定位模块，用于根据每一第二定位信号的定位参数和每一辅助定位无人机的位置坐标确定待定位点的位置坐标；
其中，所述获取定位信号的定位参数，包括：
获取所述定位信号的发射时刻和接收时刻之间的时间差；
获取所述定位信号的信噪比等效参量；
将所述定位信号的时间差和信噪比等效参量作为所述定位信号的定位参数；
其中，所述信噪比等效参量的表达式为：
其中，λij为第i个通信节点与第j个通信节点之间的定位信号的信噪比等效参量，αij为第i个通信节点与第j个通信节点之间的定位信号的幅度，Sij(f)为第i个通信节点与第j个通信节点之间的定位信号经傅里叶变换后的函数，f为频率，c为光速，N0/2为第i个通信节点与第j个通信节点之间的定位信号中噪声的功率谱密度。
7.一种定位设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器、至少一个存储器和通信总线；其中：
所述处理器与所述存储器通过所述通信总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令以执行如权利要求1至5任一所述的方法。
8.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机程序，所述计算机程序使所述计算机执行如权利要求1至5任一所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810507065.3A CN108732535B (zh) | 2018-05-24 | 2018-05-24 | 一种定位方法、装置和设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810507065.3A CN108732535B (zh) | 2018-05-24 | 2018-05-24 | 一种定位方法、装置和设备 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN108732535A CN108732535A (zh) | 2018-11-02 |
| CN108732535B true CN108732535B (zh) | 2020-06-23 |
Family
ID=63935214
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201810507065.3A Active CN108732535B (zh) | 2018-05-24 | 2018-05-24 | 一种定位方法、装置和设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN108732535B (zh) |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111669819A (zh) * | 2019-03-07 | 2020-09-15 | 广州慧睿思通信息科技有限公司 | 空地协同的定位方法、设备、系统及存储介质 |
| CN110471027A (zh) * | 2019-07-23 | 2019-11-19 | 湖南交工智能技术有限公司 | 无人机盲区环境下检测的导航方法 |
| CN111917410B (zh) * | 2020-07-10 | 2024-08-09 | 天津七所精密机电技术有限公司 | 一种基于高精度计时的时间敏感参数修正装订数据的方法 |
| CN112269202A (zh) * | 2020-10-15 | 2021-01-26 | 武汉大学 | 一种运动载体辅助的空间基准传递系统及方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104508509A (zh) * | 2012-07-06 | 2015-04-08 | 奈达科技瑞典有限公司 | 设备定位的方法、节点和计算机程序 |
| CN104602340A (zh) * | 2014-12-31 | 2015-05-06 | 深圳市科松电子有限公司 | 基于超宽带技术的定位系统及定位方法 |
| CN105353341A (zh) * | 2015-10-16 | 2016-02-24 | 温州大学 | 一种基于无人自主飞行器的无线传感器网络定位方法 |
| CN206431277U (zh) * | 2016-09-21 | 2017-08-22 | 深圳智航无人机有限公司 | 无人机定位系统 |
| CN107276661A (zh) * | 2017-07-25 | 2017-10-20 | 陕西师范大学 | 一种基于无人机群搜救的方法及系统 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10527709B2 (en) * | 2016-06-06 | 2020-01-07 | Raziq Yaqub | System and method of detecting individuals in a target geographic location with a disastrous site using smart antenna borne drone |
-
2018
- 2018-05-24 CN CN201810507065.3A patent/CN108732535B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104508509A (zh) * | 2012-07-06 | 2015-04-08 | 奈达科技瑞典有限公司 | 设备定位的方法、节点和计算机程序 |
| CN104602340A (zh) * | 2014-12-31 | 2015-05-06 | 深圳市科松电子有限公司 | 基于超宽带技术的定位系统及定位方法 |
| CN105353341A (zh) * | 2015-10-16 | 2016-02-24 | 温州大学 | 一种基于无人自主飞行器的无线传感器网络定位方法 |
| CN206431277U (zh) * | 2016-09-21 | 2017-08-22 | 深圳智航无人机有限公司 | 无人机定位系统 |
| CN107276661A (zh) * | 2017-07-25 | 2017-10-20 | 陕西师范大学 | 一种基于无人机群搜救的方法及系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN108732535A (zh) | 2018-11-02 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108732535B (zh) | 一种定位方法、装置和设备 | |
| CN107613560B (zh) | 无线站的自定位 | |
| CN105792115B (zh) | 多网定位数据融合方法和系统 | |
| US20240284396A1 (en) | Network verified user device position in a wireless communication network | |
| US20100106416A1 (en) | Aircraft navigation using the global positioning system, inertial reference system, and distance measurements | |
| CN113625323B (zh) | 一种基于车路协同的车辆实时定位系统、方法、介质及车辆 | |
| CN104181500A (zh) | 一种基于惯性信息和机会无线信号特征的实时定位方法 | |
| CN102281629A (zh) | 一种定位的方法和装置 | |
| Liu et al. | UAV-aided high-accuracy relative localization of ground vehicles | |
| CN106371112A (zh) | 用于定位车辆的方法 | |
| Dehghan et al. | Optimal path planning for DRSSI based localization of an RF source by multiple UAVs | |
| CN109738864B (zh) | 一种基于多无人机的定位方法及系统 | |
| Pittino et al. | Outdoor and indoor experiments with localization using LTE signals | |
| CN113840230A (zh) | 无人集群协同定位方法及装置 | |
| US10015632B2 (en) | Precise positioning using time of arrival with pseudo-synchronized anchor nodes | |
| CN113406566A (zh) | 一种飞行器定位的方法和装置 | |
| CN116033339A (zh) | 一种信息上报方法、装置、设备及可读存储介质 | |
| CN115616636A (zh) | 一种面向无人机的多星座低轨卫星融合定位方法及装置 | |
| CN111352141B (zh) | 一种基于高精地图的车载卫星精密单点实时定位方法 | |
| CN110536413B (zh) | 一种lte基站gps定位的方法及系统 | |
| Goel et al. | An indoor outdoor cooperative localization framework for UAVs | |
| CN111538048A (zh) | 一种多个无人机入库方法、控制器及无人机 | |
| Silantyev et al. | Adaptive system of mutual positioning for controlling the groups of unmanned aerial vehicles | |
| Correa et al. | Distance-based tuning of the EKF for indoor positioning in WSNs | |
| CN112629553B (zh) | 一种智能网联环境下车辆协同定位方法、系统及装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |