CN110146911A - 基于平衡因子加权迭代的协同定位方法及系统、存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开一种基于平衡因子加权迭代的协同定位方法及系统、存储介质，其中方法包括如下步骤：基于所获取的卫星信息和协同节点信息构建定位解算模型，根据协同测距和卫星测距的测距方差计算局部权重，基于平衡因子计算局部权重对应的全局权重，结合全局权重和定位解算模型解算出协同节点的位置信息，并将位置信息发送至其他协同节点。采用本发明，通过平衡权重可以解决协同定位中权重选择困难的问题。

Description

基于平衡因子加权迭代的协同定位方法及系统、存储介质

技术领域

本发明涉及协同定位技术领域，尤其涉及一种基于平衡因子加权迭代的协同定位方法及系统、存储介质。

背景技术

位置感知，在许多应用中变得越来越重要。诸如无人系统，物联网(IoT)，基于位置的服务(LBS)，对高精度高可靠性的位置需求变得越来越迫切。全球卫星导航系统作为现阶段最为广泛使用的导航定位手段，在诸多行业中起着至关重要的作用。然而，随着新技术新应用层出不穷，导航定位所面临的需求越来越多样化，场景也越来越复杂，卫星定位系统的局限性逐渐被暴露出来。在一些视距条件较差的环境，例如室内，峡谷，森林等，卫星导航信号极易受到遮挡而使得接收机无法收到足够的观测信息，使得定位精度下降甚至失效。另外，由于导航信号本身的脆弱性，使得在复杂电磁环境下，卫星定位系统极易被干扰压制。其他诸如多径效应等影响也严重限制了卫星导航系统的应用范围。

在种种制约之下，人们开始思考寻求对现有卫星导航系统的增强和补充。协同定位作为一种有效的导航定位增强手段，近年来取得了极高的关注度。在协同定位中，协同定位算法是最为关键的一环，优秀的算法意味着优秀的性能。迭代平行投影方法(IterativeParallel Projection Method)是一种鲁棒性较强的协同定位算法，具有良好的收敛性和较快的收敛速度。根据测量信息的误差大小，该方法可以扩展为加权形式。

然而，在加权过程中，存在以下矛盾：卫星位置已知但伪距误差较大，协同节点通过UWB测距精度较高，但是节点位置未知。如果按照传统的根据测距方差赋权重的方法，将导致未知位置的节点占有更大权重，使得算法难以收敛。因此，需要对协同定位场景中的加权问题进行重新考量。

发明内容

本发明实施例提供一种基于平衡因子加权迭代的协同定位方法及系统、存储介质，可以解决上述权重选择困难的问题。

本发明实施例第一方面提供了一种基于平衡因子加权迭代的协同定位的协同定位方法，可包括：

基于所获取的卫星信息和协同节点信息构建定位解算模型；

根据协同测距和卫星测距的测距方差计算局部权重；

基于平衡因子计算局部权重对应的全局权重；

结合全局权重和定位解算模型解算出协同节点的位置信息，并将位置信息发送至其他协同节点。

进一步的，上述局部权重为w_n和w_s，平衡因子为β，全局权重为和

进一步的，上述方法还包括：

基于迭代平行投影方法对定位解算模型进行投影计算，得到定位解算模型对应的定位等效模型；

结合全局权重和定位等效模型解算出协同节点的位置信息。

进一步的，上述方法还包括：

结合局部权重确定平衡因子β的取值范围。

进一步的，上述方法还包括：

对平衡因子β进行归一化处理得到归一化平衡因子β^*，且β^*∈(0,1)。

进一步的，上述归一化平衡因子β^*的取值为0.1。

本发明实施例第二方面提供了一种基于平衡因子加权迭代的协同定位的协同定位系统，可包括：

解算模型构建模块，用于基于所获取的卫星信息和协同节点信息构建定位解算模型；

局部权重计算模块，用于根据协同测距和卫星测距的测距方差计算局部权重；

全局权重计算模块，用于基于平衡因子计算局部权重对应的全局权重；

位置信息处理模块，用于结合全局权重和定位解算模型解算出协同节点的位置信息，并将位置信息发送至其他协同节点。

进一步的，上述局部权重为w_n和w_s，平衡因子为β，全局权重为和

进一步的，上述系统还包括：

解算模型等效模块，用于基于迭代平行投影方法对定位解算模型进行投影计算，得到定位解算模型对应的定位等效模型。

位置信息处理模块，具体用于结合全局权重和定位等效模型解算出协同节点的位置信息。

进一步的，上述系统还包括：

平衡因子取值确定模块，用于结合局部权重确定平衡因子β的取值范围。

进一步的，上述系统还包括：

归一化处理模块，用于对平衡因子β进行归一化处理得到归一化平衡因子β^*，且β^*∈(0,1)。

进一步的，上述归一化平衡因子β^*的取值为0.1。

本发明实施例第三方面提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质存储有多条指令，指令适于由处理器加载并执行以下步骤：

基于所获取的卫星信息和协同节点信息构建定位解算模型；

根据协同测距和卫星测距的测距方差计算局部权重；

基于平衡因子计算局部权重对应的全局权重；

结合全局权重和定位解算模型解算出协同节点的位置信息，并将位置信息发送至其他协同节点。

在本发明实施例中，通过构建定位解算模型，在定位解算的过程中，利用平衡因子将局部权重归化至全局权重上，实现权重平衡，解决了协同定位中权重选择困难的问题，权重平衡的过程具有易实现，通用性强，精度高，复杂度低等特点。

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是本发明实施例提供的一种基于平衡因子加权迭代的协同定位系统的结构示意图；

图2是本发明实施例提供的一种基于平衡因子加权迭代的协同定位方法的流程示意图；

图3是本发明实施例提供的一种加权模式示意图；

图4是本发明实施例提供的另一种基于平衡因子加权迭代的协同定位系统的结构示意图。

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。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。本发明实施例提供的数据分发入库处理方法可以应用于处理海量数据并发请求的应用场景。

首先，图1为协同定位系统的架构示意图，如图1所示协同定位系统中包括若干卫星和定位节点，卫星可以向定位节点传输GNSS数据，不同节点之间实现协同数据传输。

如图2所示，基于平衡因子加权迭代的协同定位的协同定位方法至少可以包括以下几个步骤：

S101，基于所获取的卫星信息和协同节点信息构建定位解算模型。

可以理解的是，上述协同定位系统可以获取卫星信息和协同节点信息，卫星信息可以包括卫星位置、伪距位置，协同节点信息可以包括协同节点位置以及协同节点测距等相关信息。

具体的，定位系统可以基于上述信息构建定位解算模型，需要说明的是，在构建模型之前，可以定义如下参数：

节点m三维位置变量：x_m；

节点m的可见卫星集合及邻居节点集合：S_m，M_m；

节点m的某一可见卫星s∈S_m或某一协同邻居节点n∈M_m；

伪距测量及相应方差：

节点m相对于卫星时钟的偏差：b_m；

节点间测距及相应方差：

节点m在第k次迭代时的估计位置：

进一步的，可以定义如下两类凸集合：

可以理解的是，上述函数可以作为定位解算模型，在三维定位中，集合为空间球体，其中x_s和x_n分别表示球心，测距信息代表半径。通过寻找各个集合的交集，即可实现定位解算：

可选的，系统可以利用迭代平行投影(Iterative parallel projection method,IPPM)的方法，可以对上述问题进行求解，对于两类所定义的凸集合，投影计算方式分别为：

定义梯度表示为：

基于梯度下降方法，给出位置迭代更新解算方程作为上述定位解算模型的定位等效模型：

需要说明的是，在上述定位等效模型中，w_n和w_s表示相应权重，λ_k表示松弛因子，即步长。在所述协同定位场景中，来自协同节点的UWB测距质量要优于卫星伪距质量，然而协同节点通常位置未知，如果仍按照传统的权重选择方式进行，将很有可能导致算法不收敛。因此可以利用平衡因子，实现权重平衡。权重平衡的过程具体如下所述。

S102，根据协同测距和卫星测距的测距方差计算局部权重。

首选，系统可以将w_n和w_s作为局部权重，可以根据测距方差计算该局部权重，具体的计算过程如下式所示：

S103，基于平衡因子计算局部权重对应的全局权重。

具体的，利用平衡因子β得到全局权重和的过程可以如下式所示：

需要说明的是，获取平衡因子β的过程为本发明的核心点，首先可以集合上述局部权重以及定位等效模型中的相关参数定义两类向量L_n和L_p：

进一步的，为确保获得更快的收敛速度和更高精度，平衡因子的取值应在区间(0,‖L_p‖/‖L_n‖)中。相比于非加权形式，通过平衡因子的作用将使梯度更新方向更加接近于真实梯度方向。优选的，上述系统可以对平衡因子β进行归一化处理得到归一化平衡因子β^*，可以在上述区间内进行归一化，得到的β^*的取值可以是β^*∈(0,1)，通过调整β^*的取值，获得较优的定位性能。最终梯度更新表达式将由全局权重来表示：

为更明确调整β^*的取值，获得较优的定位性能的过程，可以参考图3所示的梯度更新的过程，图中Sat1，Sat2表示卫星节点，agent1表示协同节点，绿色方框表示待定位节点真实位置，黑色箭头表示真实的梯度更新方向，绿色箭头表示非加权，所有测量平均对待的情况。可以看到，通过调整β^*取值，可以使梯度方向更加靠近真实方向(红色箭头所指)。

优选的，归一化平衡因子β^*的取值为0.1。

S104，结合全局权重和定位解算模型解算出协同节点的位置信息，并将位置信息发送至其他协同节点。

具体的，协同定位系统可以结合全局权重和定位解算模型解算出任一协同节点的位置信息，进一步的，可以将该信息传输至其他节点实现定位，最终形成循环，实现定位收敛。

在本发明实施例中，通过构建定位解算模型，在定位解算的过程中，利用平衡因子将局部权重归化至全局权重上，实现权重平衡，解决了协同定位中权重选择困难的问题，权重平衡的过程具有易实现，通用性强，精度高，复杂度低等特点。

下面将结合图4对本发明实施例提供的基于平衡因子加权迭代的协同定位的协同定位系统进行介绍，如图4所示，协同定位系统10可以包括：解算模型构建模块101、局部权重计算模块102、平衡因子取值确定模块103、归一化处理模块104、全局权重计算模块105、位置信息处理模块106。

解算模型构建模块101，用于基于所获取的卫星信息和协同节点信息构建定位解算模型。

局部权重计算模块102，用于根据协同测距和卫星测距的测距方差计算局部权重。

平衡因子取值确定模块103，用于结合局部权重确定平衡因子β的取值范围。

归一化处理模块104，用于对平衡因子β进行归一化处理得到归一化平衡因子β^*，且β^*∈(0,1)。

优选的，归一化平衡因子β^*的取值为0.1。

全局权重计算模块105，用于基于平衡因子计算局部权重对应的全局权重。

位置信息处理模块106，用于结合全局权重和定位解算模型解算出协同节点的位置信息，并将该位置信息发送至其他协同节点。

可以理解的是，其中局部权重为w_n和w_s，平衡因子为β，全局权重为和则

需要说明的是，上述系统实现协同定位的过程与上述方法实施例中的描述一致，详细的介绍可以参见上述方法实施例，此处不再赘述。

在本发明实施例中，通过构建定位解算模型，在定位解算的过程中，利用平衡因子将局部权重归化至全局权重上，实现权重平衡，解决了协同定位中权重选择困难的问题，权重平衡的过程具有易实现，通用性强，精度高，复杂度低等特点。

本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质可以存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行如上述图1-图3所示实施例的方法步骤，具体执行过程可以参见图1-图3所示实施例的具体说明，在此不进行赘述。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。

以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (10)

1.一种基于平衡因子加权迭代的协同定位的协同定位方法，其特征在于，包括：

基于所获取的卫星信息和协同节点信息构建定位解算模型；

根据协同测距和卫星测距的测距方差计算局部权重；

基于平衡因子计算所述局部权重对应的全局权重；

结合所述全局权重和所述定位解算模型解算出所述协同节点的位置信息，并将所述位置信息发送至其他协同节点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

所述局部权重为w_n和w_s，所述平衡因子为β，所述全局权重为和

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于迭代平行投影方法对所述定位解算模型进行投影计算，得到定位解算模型对应的定位等效模型；

结合所述全局权重和所述定位等效模型解算出所述协同节点的位置信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

结合所述局部权重确定所述平衡因子β的取值范围。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述平衡因子β进行归一化处理得到归一化平衡因子β^*，且β^*∈(0,1)。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

所述归一化平衡因子β^*的取值为0.1。

7.一种基于平衡因子加权迭代的协同定位的协同定位系统，其特征在于，包括：

解算模型构建模块，用于基于所获取的卫星信息和协同节点信息构建定位解算模型；

局部权重计算模块，用于根据协同测距和卫星测距的测距方差计算局部权重；

全局权重计算模块，用于基于平衡因子计算所述局部权重对应的全局权重；

位置信息处理模块，用于结合所述全局权重和所述定位解算模型解算出所述协同节点的位置信息，并将所述位置信息发送至其他协同节点。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于：

所述局部权重为w_n和w_s，所述平衡因子为β，所述全局权重为和

9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：

解算模型等效模块，用于基于迭代平行投影方法对所述定位解算模型进行投影计算，得到定位解算模型对应的定位等效模型。

所述位置信息处理模块，具体用于结合所述全局权重和所述定位等效模型解算出所述协同节点的位置信息。

10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行以下步骤：

基于所获取的卫星信息和协同节点信息构建定位解算模型；

根据协同测距和卫星测距的测距方差计算局部权重；

基于平衡因子计算所述局部权重对应的全局权重；

结合所述全局权重和所述定位解算模型解算出所述协同节点的位置信息，并将所述位置信息发送至其他协同节点。