CN111780750A - 基于多传感器的民航客机高精度定位方法、设备、介质 - Google Patents

基于多传感器的民航客机高精度定位方法、设备、介质 Download PDF

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CN111780750A CN202010513531.6A CN202010513531A CN111780750A CN 111780750 A CN111780750 A CN 111780750A CN 202010513531 A CN202010513531 A CN 202010513531A CN 111780750 A CN111780750 A CN 111780750A
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Abstract

本发明提供基于多传感器的民航客机高精度定位方法，包括步骤：计算航班修正GPS高度，计算航班修正无线电高度，计算航班修正惯导高度，计算航班最优高度数据。本发明涉及一种电子设备和存储介质，用于执行上述方法。本发明相对于已有的客机高精度定位技术，无需额外配置设备节点和基础设施，普适性较强，能满足绝大多数飞行场景中的高精度定位需求；相比于传统的机载GPS定位，定位精确度大大提升，对于客机的飞行安全能提供更为坚实的保障；仅需要获取少量的前期经验数据，便能实现高精度定位，具有很好的实用性和可扩展性；本发明提供的高精度定位数据，给民航业许多领域的学术研究提供更为真实的航班客机基础位置数据。

Description

基于多传感器的民航客机高精度定位方法、设备、介质
技术领域
本发明涉及航空器的空间定位与导航技术领域，尤其涉及基于多传感器的民航客机高精度定位方法、设备、介质。
背景技术
随着民航业的飞速发展，定位成为了民航客机中的重要模块之一，GPS、北斗等卫星导航定位系统因其具备全天候、高精度、覆盖广、实时性强等优势，成为目前民航客机获取自身位置的主流方式。
但是，诸如GPS、北斗这类卫星导航定位系统，也存在着许多难以克服的缺点。例如，大气层中对卫星信号的折射、卫星的时钟同步和时钟漂移、卫星信号的多径效应、机载GPS接收机与卫星时钟不同步、机载接收机软硬件设备误差及极端天气等问题均会使GPS的定位精度产生严重恶化，进而给民航客机带来一定的安全隐患。针对上述缺陷，民航界逐渐推出了星基增强系统SBAS、陆基增强系统GBAS、差分GPS等技术来消除位置误差，实现更精确的定位精度。但是，SBAS、GBAS、DGPS等技术往往需要布设专门的设备节点和基础设施，目前的普及程度还远远达不到全球覆盖，民航客机一旦失去了新技术的加持，定位精确度便会回到原点，诸如借助机载数据进行仪表着陆系统信号质量分析这类极度依赖高精度定位的研究便会受到巨大的挑战甚至停滞。因此，如何保证在各种场景中均能为民航客机提供高精度的定位，成为急待解决的问题。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明针对在失去SBAS、GBAS、DGPS等新技术覆盖的客机飞行场景下，利用前期获取的机载经验数据，提出基于多传感器的民航客机高精度定位方法，实现民航客机的高精度定位。本发明兼具普适性和精确性，且无需额外基础设施支撑，能广泛运用在民航的各个领域。
本发明提供基于多传感器的民航客机高精度定位方法，包括以下步骤：
计算航班修正GPS高度，确定差分点位置并计算差分点处的差分值，通过所述差分点处的差分值对各次航班的机载GPS高度数据进行单点差分，获得航班修正GPS高度；
计算航班修正无线电高度，计算地形补偿值，对各次航班的机载无线电高度表数据进行地形补偿，获得航班修正无线电高度；
计算航班修正惯导高度，结合航班机载惯导重力加速度，分别拟合所述航班修正GPS高度和所述航班修正无线电高度的下降率，获得航班修正GPS惯导高度和修正无线电惯导高度；
计算航班最优高度数据，计算多源高度的最佳权重值，对各次航班的多源高度进行加权平均，获得各次航班最优高度数据。
进一步地，所述计算航班修正GPS高度步骤中，所述计算差分点处的差分值的计算公式为：
Figure BDA0002529156940000021
其中，N表示选取的航班数，altn表示第n个航班在差分点处的真实高度，raltn表示第n个航班在差分点处的无线电高度。
进一步地，所述计算航班修正GPS高度步骤中，所述通过所述差分点处的差分值对各次航班的机载GPS高度数据进行单点差分的计算公式为：
mod_gpsk＝alt_gpsk-(alt_gpsp-raltp-c)
GPSmod＝[mod_gps1,mod_gps2,…,mod_gpsK]
其中，mod_gpsk表示机载GPS传感器第k个采样点的修正GPS高度，alt_gpsk表示机载GPS传感器第k个采样点的原始GPS高度，alt_gpsp表示航班在差分点处的原始GPS高度，raltp表示航班在差分点处的无线电高度，K表示航班机载传感器数据范围，GPSmod表示航班修正GPS高度。
进一步地，所述计算航班修正无线电高度步骤中，所述计算地形补偿值的计算公式为：
Figure BDA0002529156940000031
D＝[d1d2…dI]
其中，di表示地形采样点i处的地形补偿值，altm表示航班机载传感器第m个采样点处的真实高度，raltm表示航班机载传感器第m个采样点处的无线电高度，M表示均值范围，I表示地形范围，D表示地形补偿值。
进一步地，所述计算航班修正无线电高度步骤中，所述对各次航班的机载无线电高度表数据进行地形补偿的计算公式为：
Figure BDA0002529156940000032
RALTmod＝[mod_ralt1,mod_ralt2,…,mod_raltK]
其中，mod_raltk表示机载传感器第k个采样点处的航班修正无线电高度，dk表示采样点k处的地形补偿值，RALTmod表示航班修正无线电高度。
进一步地，所述计算航班修正惯导高度步骤包括：
计算下降率，计算所述航班修正GPS高度和所述航班修正无线电高度的下降率，计算公式为：
GPSrate＝[g1g2…gk…gK]
RALTrate＝[r1r2…rk…rK]
其中，GPSrate表示航班修正GPS高度的下降率，RALTrate表示航班修正无线电高度的下降率，gk和rk分别表示机载传感器第k个采样点处的修正GPS高度下降率和修正无线电高度下降率；
设定重力加速度，设定机载惯导重力加速度为：
VRTG＝[x1x2…xk…xK]
其中，VRTG表示机载惯导重力加速度，xk表示机载传感器第k个采样点处的垂直加速度；
拟合下降率，利用所述机载惯导重力加速度分别拟合所述航班修正GPS高度的下降率和所述航班修正无线电高度的下降率：
Figure BDA0002529156940000041
g′k＝g′1+ag(x2+x3+…+xk)+(k-1)*bg
Figure BDA0002529156940000042
r′k＝r′1+ar(x2+x3+…+xk)+(k-1)*br
其中，g′k和r′k分别表示机载传感器第k个采样点处的修正GPS高度拟合下降率和修正无线电高度拟合下降率；
定义修正惯导高度，定义航班修正GPS惯导高度和修正无线电惯导高度为：
G_IMU＝[mod_gps1,mod_gps1+g′2,…,mod_gps1+(g′2+…+g′K)]
R_IMU＝[mod_ralt1,mod_ralt1+r′2,…,mod_ralt1+(r′2+…+r′K)]
其中，G_IMU表示航班修正GPS惯导高度，R_IMU表示航班修正无线电惯导高度。
进一步地，所述计算航班最优高度数据中，所述计算多源高度的最佳权重值的计算公式为：
(α1,α2,α3,α4)＝argmin(α1*|GPSmod-ALT|+α2*|RALTmod-ALT|+α3*|G_IMU-ALT|+α4*|R_IMU-ALT|)
其中，α1,α2,α3,α4分别表示函数求解的航班修正GPS高度最佳权重值、航班修正无线电高度最佳权重值、航班修正GPS惯导高度最佳权重值、航班修正无线电惯导高度最佳权重值，ALT表示航班的真实高度，GPSmod,RALTmod,G_IMU,R_IMU分别表示航班的航班修正GPS高度、航班修正无线电高度、航班修正GPS惯导高度、航班修正无线电惯导高度；
对某次航班的多源高度进行加权平均的计算公式为：
ALTopt＝α1*GPSmod+α2*RALTmod+α3*G_IMU+α4*R_IMU。
进一步地，所述差分点位置为跑道入口；机载传感器参数的获取方式为通过修改底层传输总线，获得机载传感器DAR数据；航班的真实高度的获取方式为携带高精度GPS接收机测量航班飞行高度；所述拟合所述航班修正GPS高度和所述航班修正无线电高度的下降率的拟合方式为最小一乘法；所述计算多源高度的最佳权重值的函数优化方式为最小一乘法。
一种电子设备，包括：处理器；
存储器；以及程序，其中所述程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由处理器执行，所述程序包括用于执行基于多传感器的民航客机高精度定位方法。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行基于多传感器的民航客机高精度定位方法。
高精度测绘型GNSS接收机自检系统，包括中央决策单元、姿态计算单元、自检引擎单元、行为识别单元和语音播报单元；其中，
所述姿态计算单元用于实时计算GNSS接收机的俯仰角和横滚角；
所述中央决策单元用于将所述俯仰角和所述横滚角传递给所述行为识别单元，根据所述行为识别单元识别的用户行为启动所述自检引擎单元，控制所述语音播报单元实时播报所述自检引擎单元的状态；
所述行为识别单元用于根据所述俯仰角和所述横滚角判断用户行为；
所述自检引擎单元用于GNSS主机各个硬件模块的自检；
所述语音播报单元用于GNSS主机各种状态的播报。
相比现有技术，本发明的有益效果在于：
本发明提供基于多传感器的民航客机高精度定位方法，包括以下步骤：计算航班修正GPS高度，计算航班修正无线电高度，计算航班修正惯导高度，计算航班最优高度数据。本发明涉及一种电子设备和存储介质，用于执行基于多传感器的民航客机高精度定位方法。本发明综合利用航班多种机载传感器参数进行客机位置修正，极大地提升了民航客机的定位精确度；相对于已有的客机高精度定位技术，无需额外配置设备节点和基础设施，普适性较强，能满足绝大多数飞行场景中的高精度定位需求；相比于传统的机载GPS定位，定位精确度大大提升，对于客机的飞行安全能提供更为坚实的保障；仅需要获取少量的前期经验数据，便能实现高精度定位，具有很好的实用性和可扩展性；本发明提供的高精度定位数据，给民航业许多领域的学术研究提供更为真实的航班客机基础位置数据。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本发明的较佳实施例并配合附图详细说明如后。本发明的具体实施方式由以下实施例及其附图详细给出。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明的基于多传感器的民航客机高精度定位方法流程图；
图2为本发明实施例中定位累计误差分布曲线；
图3为本发明实施例中在不同置信概率下的定位误差统计结果。
具体实施方式
下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。
在一实施例中，对本发明的基于多传感器的民航客机高精度定位方法的准确度和效果通过实际实验进行验证，具体使用的测试航班机型、参数及测试地点如下：
(1)本实施例中的测试航班客机机型涵盖欧洲空客公司的A319，A320，A321，测试航班架次一共31次；
(2)本实施例中的测试地点包括广州白云国际机场01、19、02R跑道，南阳姜营机场05跑道以及海口美兰国际机场09跑道一共5条跑道；
(3)本实施例中，通过修改航班客机底层传输总线的方式获取机载传感器的DAR原始数据，传感器参数的采样频率为4Hz；应当理解的是，可以通过其他方式获取机载传感器参数。
(4)本实施例中，航班客机的真实高度通过携带高精度GPS接收机获取，真实高度的测量精度为5cm。应当理解的是，可以通过其他方式获取航班的真实高度。
基于多传感器的民航客机高精度定位方法，如图1所示，包括以下步骤：
计算航班修正GPS高度，事前确定差分点位置并计算差分点处的差分值c，事后通过差分点处的差分值对各次航班的机载GPS高度数据进行单点差分，获得航班修正GPS高度GPSmod；
在本实施例中，考虑到地面的平缓程度，差分点的具体位置选取为跑道入口。应当理解的是，也可根据实际情况选择其他差分点位置。由于已经获得了机载传感器DAR数据和航班真实高度，则可以根据差分点处的差分值c的计算方式计算出跑道入口处的差分值。
Figure BDA0002529156940000081
其中，N表示选取的航班数，altn表示第n个航班在差分点处的真实高度，raltn表示第n个航班在差分点处的无线电高度。如在本实施例中，广州01跑道事前经验数据一共有7组，即N＝7，根据公式，广州01跑道入口处的差分值为3.798米。
事后通过差分点处的差分值对各次航班的机载GPS高度数据进行单点差分的计算公式为：
mod_gpsk＝alt_gpsk-(alt_gpsp-raltp-c)
GPSmod＝[mod_gps1,mod_gps2,…,mod_gpsK]
其中，mod_gpsk表示机载GPS传感器第k个采样点的修正GPS高度，alt_gpsk表示机载GPS传感器第k个采样点的原始GPS高度，alt_gpsp表示航班在差分点处的原始GPS高度，raltp表示航班在差分点处的无线电高度，K表示航班机载传感器数据范围，GPSmod表示航班修正GPS高度。
计算航班修正无线电高度，事前计算地形补偿值D，事后对各次航班的机载无线电高度表数据进行地形补偿，获得航班修正无线电高度；优选的，计算地形补偿值的计算公式为：
Figure BDA0002529156940000091
D＝[d1d2…dI]
其中，di表示地形采样点i处的地形补偿值，altm表示航班机载传感器第m个采样点处的真实高度，raltm表示航班机载传感器第m个采样点处的无线电高度，M表示均值范围，I表示地形范围，D表示地形补偿值。
在本实施例中，需确保地形补偿值D的范围大于测试用例需要修正的范围K。考虑到单次航班数据的机载传感器采样率为4Hz，为了获得细粒度更高的地形补偿数据，本实施例采用多组数据融合插值的方式来获取D。
计算出地形补偿值D，事后对各次航班的机载无线电高度表数据进行地形补偿的计算公式为：
Figure BDA0002529156940000092
RALTmod＝[mod_ralt1,mod_ralt2,…,mod_raltK]
其中，mod_raltk表示机载传感器第k个采样点处的航班修正无线电高度，dk表示采样点k处的地形补偿值，RALTmod表示航班修正无线电高度。
计算航班修正惯导高度，结合航班机载惯导重力加速度，分别拟合航班修正GPS高度和航班修正无线电高度的下降率，实现对数据的平滑处理，获得航班修正GPS惯导高度和修正无线电惯导高度；具体包括以下步骤：
计算下降率，计算航班修正GPS高度和航班修正无线电高度的下降率，计算公式为：
GPSrate＝[g1g2…gk…gK]
RALTrate＝[r1r2…rk…rK]
其中，GPSrate表示航班修正GPS高度的下降率，RALTrate表示航班修正无线电高度的下降率，gk和rk分别表示机载传感器第k个采样点处的修正GPS高度下降率和修正无线电高度下降率；
设定重力加速度，设定机载惯导重力加速度为：
VRTG＝[x1x2…xk…xK]
其中，VRTG表示机载惯导重力加速度，xk表示机载传感器第k个采样点处的垂直加速度；
拟合下降率，利用机载惯导重力加速度分别拟合航班修正GPS高度的下降率和航班修正无线电高度的下降率：
Figure BDA0002529156940000101
g′k＝g′1+ag(x2+x3+…+xk)+(k-1)*bg
Figure BDA0002529156940000102
r′k＝r′1+ar(x2+x3+…+xk)+(k-1)*br
其中，g′k和r′k分别表示机载传感器第k个采样点处的修正GPS高度拟合下降率和修正无线电高度拟合下降率；
定义修正惯导高度，定义航班修正GPS惯导高度和修正无线电惯导高度为：
G_IMU＝[mod_gps1,mod_gps1+g′2,…,mod_gps1+(g′2+…+g′K)]
R_IMU＝[mod_ralt1,mod_ralt1+r′2,…,mod_ralt1+(r′2+…+r′K)]
其中，G_IMU表示航班修正GPS惯导高度，R_IMU表示航班修正无线电惯导高度。
应当理解的是，本实施例中拟合航班修正GPS高度和航班修正无线电高度的下降率的拟合方式为最小一乘法，也可根据实际情况选择其他拟合方法。
计算航班最优高度数据，事前计算多源高度的最佳权重值，事后对各次航班的多源高度进行加权平均，获得各次航班最优高度数据。优选的，计算多源高度的最佳权重值的计算公式为：
(α1,α2,α3,α4)＝argmin(α1*|GPSmod-ALT|+α2*|RALTmod-ALT|+α3*|G_IMU-ALT|+α4*|R_IMU-ALT|)
其中，α1,α2,α3,α4分别表示函数求解的航班修正GPS高度最佳权重值、航班修正无线电高度最佳权重值、航班修正GPS惯导高度最佳权重值、航班修正无线电惯导高度最佳权重值，ALT表示航班的真实高度，GPSmod,RALTmod,G_IMU,R_IMU分别表示航班的航班修正GPS高度、航班修正无线电高度、航班修正GPS惯导高度、航班修正无线电惯导高度。
应当理解的是，本实施例中计算多源高度的最佳权重值的函数优化方式为最小一乘法，也可根据实际情况选择其他优化方法。
在本实施例中，为了使最佳权重值更具一般性和代表性，上述代价函数的最优化综合考虑了5条跑道一共31次航班数据，求取最佳权重值。
对某次航班的多源高度进行加权平均的计算公式为：
ALTopt＝α1*GPSmod+α2*RALTmod+α3*G_IMU+α4*R_IMU。
在本实施例中，将5条跑道一共31次航班数据的定位误差进行统计，并与机载GPS接收机原始定位误差进行对比。基于多传感器的民航客机高精度定位方法与基于机载GPS定位方法的累计误差分布曲线如图2所示，不同置信概率下基于多传感器的民航客机高精度定位方法与基于机载GPS定位方法定位误差统计结果如图3所示。
本实施例定位结果表明，本发明提出的基于多传感器的民航客机高精度定位方法统，定位精确度达到了36.8cm，远远优于机载GPS定位系统，且算法复杂度低，鲁棒性好，普适性强，能有效的运用在民航的各个领域。
一种电子设备，包括：处理器；
存储器；以及程序，其中所述程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由处理器执行，所述程序包括用于执行基于多传感器的民航客机高精度定位方法。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行基于多传感器的民航客机高精度定位方法。
本发明提供基于多传感器的民航客机高精度定位方法，包括以下步骤：计算航班修正GPS高度，计算航班修正无线电高度，计算航班修正惯导高度，计算航班最优高度数据。本发明涉及一种电子设备和存储介质，用于执行基于多传感器的民航客机高精度定位方法。本发明综合利用航班多种机载传感器参数进行客机位置修正，极大地提升了民航客机的定位精确度；相对于已有的客机高精度定位技术，无需额外配置设备节点和基础设施，普适性较强，能满足绝大多数飞行场景中的高精度定位需求；相比于传统的机载GPS定位，定位精确度大大提升，对于客机的飞行安全能提供更为坚实的保障；仅需要获取少量的前期经验数据，便能实现高精度定位，具有很好的实用性和可扩展性；本发明提供的高精度定位数据，给民航业许多领域的学术研究提供更为真实的航班客机基础位置数据。
以上，仅为本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制；凡本行业的普通技术人员均可按说明书附图所示和以上而顺畅地实施本发明；但是,凡熟悉本专业的技术人员在不脱离本发明技术方案范围内，利用以上所揭示的技术内容而做出的些许更动、修饰与演变的等同变化，均为本发明的等效实施例；同时,凡依据本发明的实质技术对以上实施例所作的任何等同变化的更动、修饰与演变等，均仍属于本发明的技术方案的保护范围之内。

Claims (10)

1.基于多传感器的民航客机高精度定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
计算航班修正GPS高度，确定差分点位置并计算差分点处的差分值，通过所述差分点处的差分值对各次航班的机载GPS高度数据进行单点差分，获得航班修正GPS高度；
计算航班修正无线电高度，计算地形补偿值，对各次航班的机载无线电高度表数据进行地形补偿，获得航班修正无线电高度；
计算航班修正惯导高度，结合航班机载惯导重力加速度，分别拟合所述航班修正GPS高度和所述航班修正无线电高度的下降率，获得航班修正GPS惯导高度和修正无线电惯导高度；
计算航班最优高度数据，计算多源高度的最佳权重值，对各次航班的多源高度进行加权平均，获得各次航班最优高度数据。
2.如权利要求1所述的基于多传感器的民航客机高精度定位方法，其特征在于：所述计算航班修正GPS高度步骤中，所述计算差分点处的差分值的计算公式为：
Figure FDA0002529156930000011
其中，N表示选取的航班数，altn表示第n个航班在差分点处的真实高度，raltn表示第n个航班在差分点处的无线电高度。
3.如权利要求2所述的基于多传感器的民航客机高精度定位方法，其特征在于：所述计算航班修正GPS高度步骤中，所述通过所述差分点处的差分值对各次航班的机载GPS高度数据进行单点差分的计算公式为：
mod_gpsk＝alt_gpsk-(alt_gpsp-raltp-c)
GPSmod＝[mod_gps1,mod_gps2,…,mod_gpsK]
其中，mod_gpsk表示机载GPS传感器第k个采样点的修正GPS高度，alt_gpsk表示机载GPS传感器第k个采样点的原始GPS高度，alt_gpsp表示航班在差分点处的原始GPS高度，raltp表示航班在差分点处的无线电高度，K表示航班机载传感器数据范围，GPSmod表示航班修正GPS高度。
4.如权利要求1所述的基于多传感器的民航客机高精度定位方法，其特征在于：所述计算航班修正无线电高度步骤中，所述计算地形补偿值的计算公式为：
Figure FDA0002529156930000021
D＝[d1d2…dI]
其中，di表示地形采样点i处的地形补偿值，altm表示航班机载传感器第m个采样点处的真实高度，raltm表示航班机载传感器第m个采样点处的无线电高度，M表示均值范围，I表示地形范围，D表示地形补偿值。
5.如权利要求4所述的基于多传感器的民航客机高精度定位方法，其特征在于：所述计算航班修正无线电高度步骤中，所述对各次航班的机载无线电高度表数据进行地形补偿的计算公式为：
Figure FDA0002529156930000022
RALTmod＝[mod_ralt1,mod_ralt2,…,mod_raltK]
其中，mod_raltk表示机载传感器第k个采样点处的航班修正无线电高度，dk表示采样点k处的地形补偿值，RALTmod表示航班修正无线电高度。
6.如权利要求1所述的基于多传感器的民航客机高精度定位方法，其特征在于，所述计算航班修正惯导高度步骤包括：
计算下降率，计算所述航班修正GPS高度和所述航班修正无线电高度的下降率，计算公式为：
GPSrate＝[g1g2…gk…gK]
RALTrate＝[r1r2…rk…rK]
其中，GPSrate表示航班修正GPS高度的下降率，RALTrate表示航班修正无线电高度的下降率，gk和rk分别表示机载传感器第k个采样点处的修正GPS高度下降率和修正无线电高度下降率；
设定重力加速度，设定机载惯导重力加速度为：
VRTG＝[x1x2…xk…xK]
其中，VRTG表示机载惯导重力加速度，xk表示机载传感器第k个采样点处的垂直加速度；
拟合下降率，利用所述机载惯导重力加速度分别拟合所述航班修正GPS高度的下降率和所述航班修正无线电高度的下降率：
Figure FDA0002529156930000031
g′k＝g′1+ag(x2+x3+…+xk)+(k-1)*bg
Figure FDA0002529156930000032
r′k＝r′1+ar(x2+x3+…+xk)+(k-1)*br
其中，g′k和r′k分别表示机载传感器第k个采样点处的修正GPS高度拟合下降率和修正无线电高度拟合下降率；
定义修正惯导高度，定义航班修正GPS惯导高度和修正无线电惯导高度为：
G_IMU＝[mod_gps1,mod_gps1+g′2,…,mod_gps1+(g′2+…+g′K)]
R_IMU＝[mod_ralt1,mod_ralt1+r′2,…,mod_ralt1+(r′2+…+r′K)]
其中，G_IMU表示航班修正GPS惯导高度，R_IMU表示航班修正无线电惯导高度。
7.如权利要求1所述的基于多传感器的民航客机高精度定位方法，其特征在于：所述计算航班最优高度数据中，所述计算多源高度的最佳权重值的计算公式为：
(α1,α2,α3,α4)＝argmin(α1*|GPSmod-ALT|+α2*|RALTmod-ALT|+α3*|G_IMU-ALT|+α4*|R_IMU-ALT|)
其中，α1,α2,α3,α4分别表示函数求解的航班修正GPS高度最佳权重值、航班修正无线电高度最佳权重值、航班修正GPS惯导高度最佳权重值、航班修正无线电惯导高度最佳权重值，ALT表示航班的真实高度，GPSmod,RALTmod,G_IMU,R_IMU分别表示航班的航班修正GPS高度、航班修正无线电高度、航班修正GPS惯导高度、航班修正无线电惯导高度；
对某次航班的多源高度进行加权平均的计算公式为：
ALTopt＝α1*GPSmod+α2*RALTmod+α3*G_IMU+α4*R_IMU。
8.如权利要求1所述的基于多传感器的民航客机高精度定位方法，其特征在于：所述差分点位置为跑道入口；机载传感器参数的获取方式为通过修改底层传输总线，获得机载传感器DAR数据；航班的真实高度的获取方式为携带高精度GPS接收机测量航班飞行高度；所述拟合所述航班修正GPS高度和所述航班修正无线电高度的下降率的拟合方式为最小一乘法；所述计算多源高度的最佳权重值的函数优化方式为最小一乘法。
9.一种电子设备，其特征在于包括：处理器；
存储器；以及程序，其中所述程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由处理器执行，所述程序包括用于执行权利要求1-8任意一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行如权利要求1-8任意一项所述的方法。
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