CN108873033A - 一种多路径非视距传播环境中的gnss定位方法及装置 - Google Patents

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秦炜
李宁
何英杰
刘小凯
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    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/38—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system
    • G01S19/39—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system the satellite radio beacon positioning system transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
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Abstract

本发明提供了一种多路径非视距传播环境中的GNSS定位方法，包括：利用先验分布计算得到多路径/非视距偏差矩阵；利用多路径/非视距偏差矩阵计算最优正则化矩阵；根据最优正则化矩阵，利用增广正则化计算得到伪距测量偏差和最终位置估计值；利用最终位置估计值进行车辆的定位。以解决联合估计法应用于在城市环境的GNSS定位时可能带来的病态估计导致非视距传播减弱问题。

Description

一种多路径非视距传播环境中的GNSS定位方法及装置
技术领域
本发明涉及全球导航卫星系统领域，尤其涉及一种多路径非视距传播环境中的GNSS定位方法及装置。
背景技术
全球导航卫星系统(GNSS)被广泛应用于各个领域，是一种卫星无线电导航系统，其基于广播特定扩频信号的卫星星座。任何配备专用GNSS接收器的民用用户都能够估计从至少四颗卫星发出的沿着视线(LOS)路径发射的信号的行程时间。
但是，在恶劣环境下，与开放天空区域相反，信号阻塞和干扰更为突出，城市环境中存在的信号干扰、非视距传播(NLOS)多路径干扰和信号衰减会影响全球导航卫星系统的性能，从而导致额外的多路径/非视距(MP/NLOS)偏差，这也是GNSS作为一种城市环境定位技术应用的主要障碍。
发明内容
本发明旨在提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的多路径非视距传播环境中的GNSS定位方法及装置，以解决GNSS在城市环境中应用时出现的多路径/非视距偏差问题。
为达到上述目的，本发明的技术方案具体是这样实现的：
本发明的一个方面提供了一种多路径非视距传播环境中的GNSS定位方法，包括：利用先验分布计算得到多路径/非视距偏差矩阵；利用多路径/非视距偏差矩阵计算最优正则化矩阵；根据最优正则化矩阵，利用增广正则化计算得到伪距测量偏差和最终位置估计值；利用最终位置估计值进行车辆的定位。
其中，利用多路径/非视距偏差矩阵计算最优正则化矩阵包括：判断卫星的数量N是否小于等于M；在N小于等于M时，计算得到第一最优正则化矩阵；在N大于M时，计算得到第二最优正则化矩阵。
其中，根据最优正则化矩阵，利用增广正则化计算得到伪距测量偏差和最终位置估计值包括：根据最优正则化矩阵，利用增强正则化最小二乘法计算得到伪距测量偏差和最终位置估计值。
其中，方法还包括：获取二阶运动模型；其中，二阶运动模型用于描述在地心地固坐标系中车辆的运动，包括如下状态矢量：位置、车辆在地心地固坐标系中的速度以及多路径/非视距偏差；利用多路径/非视距偏差矩阵计算最优正则化矩阵包括：利用多路径/非视距偏差矩阵和最小化二阶运动模型的总均方差计算得到最优正则化矩阵。
其中，根据最优正则化矩阵，利用增广正则化计算得到伪距测量偏差和最终位置估计值包括：根据最优正则化矩阵，利用增强正则化扩展卡尔曼滤波器计算得到伪距测量偏差和最终位置估计值。
本发明另一方面提供了一种多路径非视距传播环境中的GNSS定位装置，包括：第一计算模块，用于利用先验分布计算得到多路径/非视距偏差矩阵；第二计算模块，用于利用多路径/非视距偏差矩阵计算最优正则化矩阵；第三计算模块，用于根据最优正则化矩阵，利用增广正则化计算得到伪距测量偏差和最终位置估计值；定位模块，用于利用最终位置估计值进行车辆的定位。
其中，第三计算模块通过如下方式利用多路径/非视距偏差矩阵计算最优正则化矩阵：第三计算模块，还用于判断卫星的数量N是否小于等于M；在N小于等于M时，计算得到第一最优正则化矩阵；在N大于M时，计算得到第二最优正则化矩阵。
其中，第三计算模块通过如下方式根据最优正则化矩阵，利用增广正则化计算得到伪距测量偏差和最终位置估计值：第三计算模块，还用于根据最优正则化矩阵，利用增强正则化最小二乘法计算得到伪距测量偏差和最终位置估计值。
其中，装置还包括：获取模块，用于获取二阶运动模型；其中，二阶运动模型用于描述在地心地固坐标系中车辆的运动，包括如下状态矢量：位置、车辆在地心地固坐标系中的速度以及多路径/非视距偏差；第二计算模块通过如下方式利用多路径/非视距偏差矩阵计算最优正则化矩阵：第二计算模块，还用于利用多路径/非视距偏差矩阵和最小化二阶运动模型的总均方差计算得到最优正则化矩阵。
其中，第三计算模块通过如下方式根据最优正则化矩阵，利用增广正则化计算得到伪距测量偏差和最终位置估计值：第三计算模块，还用于根据最优正则化矩阵，利用增强正则化扩展卡尔曼滤波器计算得到伪距测量偏差和最终位置估计值。
由此可见，本发明提供的多路径非视距传播环境中的GNSS定位方法及装置，将测量偏差作为状态量增广至估计向量，并对其协方差阵进行预测，再应用正则化鲁棒估计框架，通过最小化所考虑模型的总均方差来推导出最佳正则化矩阵，并得到用户位置和测量偏差的估计值，以解决联合估计法应用于在城市环境的GNSS定位时可能带来的病态估计导致非视距传播减弱问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例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，对于本领域的普通技术人员来讲，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附图。
图1为本发明实施例提供的多路径非视距传播环境中的GNSS定位方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的多路径非视距传播环境中的GNSS定位装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
图1示出了本发明实施例提供的多路径非视距传播环境中的GNSS定位方法的流程图，参见图1，本发明实施例提供的多路径非视距传播环境中的GNSS定位方法，包括：
S101，利用先验分布计算得到多路径/非视距偏差矩阵。
具体地，本发明在通过在问题中增加额外的先验信息来稳定参数估计，增加的额外的先验信息用以计算多路径/非视距偏差矩阵。
S102，利用多路径/非视距偏差矩阵计算最优正则化矩阵。
本步骤具有两种可实现方式，其中：
实施例1
利用多路径/非视距偏差矩阵计算最优正则化矩阵包括：判断卫星的数量N是否小于等于M；在N小于等于M时，计算得到第一最优正则化矩阵；在N大于M时，计算得到第二最优正则化矩阵。其中，M为未知数的数量，N为可用PR测量的数量。具体地，当N小于等于M时，可以利用Tikhonov正则化的方式计算得到最优正则化矩阵；当N大于M时，可以利用一般正则化方法计算得到最优正则化矩阵。
实施例2
作为本发明实施例的一个可选实施方式，本发明实施例提供的多路径非视距传播环境中的GNSS定位方法还包括：获取二阶运动模型；其中，二阶运动模型用于描述在地心地固坐标系中车辆的运动，包括如下状态矢量：位置、车辆在地心地固坐标系中的速度以及多路径/非视距偏差；在获取二阶运动模型的前提下，本步骤中，利用多路径/非视距偏差矩阵计算最优正则化矩阵包括：利用多路径/非视距偏差矩阵和最小化二阶运动模型的总均方差计算得到最优正则化矩阵。
S103，根据最优正则化矩阵，利用增广正则化计算得到伪距测量偏差和最终位置估计值。
在实施例1的情况下，作为本发明实施例的一个可选实施方式，根据最优正则化矩阵，利用增广正则化计算得到伪距测量偏差和最终位置估计值包括：根据最优正则化矩阵，利用增强正则化最小二乘法计算得到伪距测量偏差和最终位置估计值。
在实施例2的情况下，作为本发明实施例的一个可选实施方式，根据最优正则化矩阵，利用增广正则化计算得到伪距测量偏差和最终位置估计值包括：根据最优正则化矩阵，利用增强正则化扩展卡尔曼滤波器计算得到伪距测量偏差和所述最终位置估计值。
S104，利用最终位置估计值进行车辆的定位。
具体地，利用最终位置估计可以进行车辆定位，使得车辆定位更加精确。
由此可见，在本发明中提出了两种不同版本的优化增广正则化解：增强正则化最小二乘法和增强正则化扩展卡尔曼滤波。其中，增强正则换扩展卡尔曼滤波算法考虑了车辆的运动模型，而增强正则化最小二乘算法则忽略了车辆的运动模型。
由此可见，通过本发明实施例提供的多路径非视距传播环境中的GNSS定位方法，将测量偏差作为状态量增广至估计向量，并对其协方差阵进行预测，再应用正则化鲁棒估计框架，通过最小化所考虑模型的总均方差来推导出最佳正则化矩阵，并得到用户位置和测量偏差的估计值，以解决联合估计法应用于在城市环境的GNSS定位时可能带来的病态估计导致非视距传播减弱问题。
图2示出了本发明实施例提供的多路径非视距传播环境中的GNSS定位装置的结构示意图，该多路径非视距传播环境中的GNSS定位装置应用于上述方法，以下仅对多路径非视距传播环境中的GNSS定位装置的结构进行简单说明，其他未尽事宜，请参照上述多路径非视距传播环境中的GNSS定位方法中的相关描述，参见图2，本发明实施例提供的多路径非视距传播环境中的GNSS定位装置，包括：
第一计算模块201，用于利用先验分布计算得到多路径/非视距偏差矩阵；
第二计算模块202，用于利用多路径/非视距偏差矩阵计算最优正则化矩阵；
第三计算模块203，用于根据最优正则化矩阵，利用增广正则化计算得到伪距测量偏差和最终位置估计值；
定位模块204，用于利用最终位置估计值进行车辆的定位。
作为本发明实施例的一个可选实施方式，第三计算模块203通过如下方式利用多路径/非视距偏差矩阵计算最优正则化矩阵：第三计算模块203，还用于判断卫星的数量N是否小于等于M；在N小于等于M时，计算得到第一最优正则化矩阵；在N大于M时，计算得到第二最优正则化矩阵。
作为本发明实施例的一个可选实施方式，第三计算模块203通过如下方式根据最优正则化矩阵，利用增广正则化计算得到伪距测量偏差和最终位置估计值：第三计算模块203，还用于根据最优正则化矩阵，利用增强正则化最小二乘法计算得到伪距测量偏差和最终位置估计值。
作为本发明实施例的一个可选实施方式，装置还包括：获取模块，用于获取二阶运动模型；其中，二阶运动模型用于描述在地心地固坐标系中车辆的运动，包括如下状态矢量：位置、车辆在地心地固坐标系中的速度以及多路径/非视距偏差；第二计算模块通过如下方式利用多路径/非视距偏差矩阵计算最优正则化矩阵：第二计算模块，还用于利用多路径/非视距偏差矩阵和最小化二阶运动模型的总均方差计算得到最优正则化矩阵。
作为本发明实施例的一个可选实施方式，第三计算模块203通过如下方式根据最优正则化矩阵，利用增广正则化计算得到伪距测量偏差和最终位置估计值：第三计算模块203，还用于根据最优正则化矩阵，利用增强正则化扩展卡尔曼滤波器计算得到伪距测量偏差和最终位置估计值。
由此可见，在本发明中提出了两种不同版本的优化增广正则化解：增强正则化最小二乘法和增强正则化扩展卡尔曼滤波。其中，增强正则换扩展卡尔曼滤波算法考虑了车辆的运动模型，而增强正则化最小二乘算法则忽略了车辆的运动模型。
由此可见，通过本发明实施例提供的多路径非视距传播环境中的GNSS定位方装置，将测量偏差作为状态量增广至估计向量，并对其协方差阵进行预测，再应用正则化鲁棒估计框架，通过最小化所考虑模型的总均方差来推导出最佳正则化矩阵，并得到用户位置和测量偏差的估计值，以解决联合估计法应用于在城市环境的GNSS定位时可能带来的病态估计导致非视距传播减弱问题。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种多路径非视距传播环境中的GNSS定位方法，其特征在于，包括：
利用先验分布计算得到多路径/非视距偏差矩阵；
利用所述多路径/非视距偏差矩阵计算最优正则化矩阵；
根据所述最优正则化矩阵，利用增广正则化计算得到伪距测量偏差和最终位置估计值；
利用所述最终位置估计值进行车辆的定位。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述多路径/非视距偏差矩阵计算最优正则化矩阵包括：
判断卫星的数量N是否小于等于M；
在N小于等于M时，计算得到第一最优正则化矩阵；
在N大于M时，计算得到第二最优正则化矩阵。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
所述根据所述最优正则化矩阵，利用增广正则化计算得到伪距测量偏差和最终位置估计值包括：
根据所述最优正则化矩阵，利用增强正则化最小二乘法计算得到所述伪距测量偏差和所述最终位置估计值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
获取二阶运动模型；其中，所述二阶运动模型用于描述在地心地固坐标系中车辆的运动，包括如下状态矢量：位置、车辆在地心地固坐标系中的速度以及多路径/非视距偏差；
所述利用所述多路径/非视距偏差矩阵计算最优正则化矩阵包括：
利用所述多路径/非视距偏差矩阵和最小化所述二阶运动模型的总均方差计算得到最优正则化矩阵。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述最优正则化矩阵，利用增广正则化计算得到伪距测量偏差和最终位置估计值包括：
根据所述最优正则化矩阵，利用增强正则化扩展卡尔曼滤波器计算得到所述伪距测量偏差和所述最终位置估计值。
6.一种多路径非视距传播环境中的GNSS定位装置，其特征在于，包括：
第一计算模块，用于利用先验分布计算得到多路径/非视距偏差矩阵；
第二计算模块，用于利用所述多路径/非视距偏差矩阵计算最优正则化矩阵；
第三计算模块，用于根据所述最优正则化矩阵，利用增广正则化计算得到伪距测量偏差和最终位置估计值；
定位模块，用于利用所述最终位置估计值进行车辆的定位。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第三计算模块通过如下方式利用所述多路径/非视距偏差矩阵计算最优正则化矩阵：
所述第三计算模块，还用于判断卫星的数量N是否小于等于M；在N小于等于M时，计算得到第一最优正则化矩阵；在N大于M时，计算得到第二最优正则化矩阵。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第三计算模块通过如下方式根据所述最优正则化矩阵，利用增广正则化计算得到伪距测量偏差和最终位置估计值：
第三计算模块，还用于根据所述最优正则化矩阵，利用增强正则化最小二乘法计算得到所述伪距测量偏差和所述最终位置估计值。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：
获取模块，用于获取二阶运动模型；其中，所述二阶运动模型用于描述在地心地固坐标系中车辆的运动，包括如下状态矢量：位置、车辆在地心地固坐标系中的速度以及多路径/非视距偏差；
所述第二计算模块通过如下方式利用所述多路径/非视距偏差矩阵计算最优正则化矩阵：
所述第二计算模块，还用于利用所述多路径/非视距偏差矩阵和最小化所述二阶运动模型的总均方差计算得到最优正则化矩阵。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述第三计算模块通过如下方式根据所述最优正则化矩阵，利用增广正则化计算得到伪距测量偏差和最终位置估计值：
所述第三计算模块，还用于根据所述最优正则化矩阵，利用增强正则化扩展卡尔曼滤波器计算得到所述伪距测量偏差和所述最终位置估计值。
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