CN113359168A - 一种视觉辅助的gnss非视距信号抑制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种视觉辅助的GNSS非视距信号抑制方法，包括将图像使用Canny边缘检测算法提取障碍物的轮廓，估出图像中物体的三维坐标；在点一线约束下，基于匹配项约束进行帧间的直线段匹配，基于匹配的直线段提取信号遮挡区域；构建卫星、接收机和反射面之间的关系，将能反射信号的建筑物看做平面，接收机沿道路方向行进，再将GNSS接收机使用的地心坐标系换算成以天线相位中心为圆点的载体坐标系，参考最大临界角和卫星截止高度角选星，按照反距离平方加权的思想设计权值函数，用降权处理的方式来计算定位结果。本发明通过基于Canny边缘检测结果进行LSD检测的方法，使得检测过程耗时更短，作为一种提高GNSS定位精度的有效手段。
Description
技术领域
本发明涉及视觉定位技术领域，具体来说，涉及一种视觉辅助的GNSS非视距信号抑制方法。
背景技术
全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)能够实时地提供三维位置、速度、时间等信息，实现全天候、全方位的导航定位功能，在过去的几十年广泛应用于社会各行各业。可靠的高精度定位一直是GNSS技术研究的核心。大多数GNSS定位误差都可以通过建立系统误差模型、参数估计或差分技术予消除或减弱，然而在猫咪的森林、高楼林立的城市以及高山峡谷等复杂环境中，卫星信号容易射到阻挡或反射，造成GNSS定位精度和连续性下降。
对于GNSS的信号接收，复杂的观测环境提出了两个挑战：一方面，建筑物或者其它高大障碍物阻挡了许多卫星的直接视距(Line of Sight，LOS)信号，又称直射信号，减少了视野中的可见星数量，剩余的直射信号通常难以构成较好的几何图形，会降低定位精度；另一方面，高山峡谷峡谷地带和有玻璃幕墙的建筑物包含许多可以反射GNSS信号的平面，仅通过反射面反射后而被接收的GNSS信号称为非视距(Non-line-of-sight，NLOS)信号，接收这些非视距信号将导致定位出现显著的误差。相较于直射信号，NLOS信号主要为GNSS定位带来以下问题：首先，在非视距情况下，从理论上分析电波传播直射的情况非常少，基本是衍射、反射、透射的组合，在传播路径上必然引入额外的路径损耗，由于障碍物的类型千差万别，额外的路径损耗值无法准确预估；其次，由于使用可以捕获更弱信号的高灵敏度接收器，显著增加了接收的NLOS信号数量，NLOS信号强度有时几乎与LOS信号一样，有时也可能非常弱，从而造成接收信号强度的剧烈变化；最后，由于多路效应的天然存在，NLOS信号与直射信号叠加会产生多路径误差，不同于其他GNSS测量误差，多路径误差具有时空环境效应，既难以采用理论模型和经验公式补偿误差，也不能按照观测值组合的方式来消除。为此，在城市、峡谷环境中进行GNSS定位时，检测和抑制NLOS信号是提高GNSS定位精度的一项重要研究内容。
随着GNSS兼容性与互操性的不断提高，多星座卫星组合定位技术既能够弥补但系统星座定位资源有限的缺点，又能够充分发挥各自星座的优点，对于需要可靠地获取足够多直射信号来进行定位的解决方案是必不可少的。但在城市、峡谷环境中，多星座GNSS定位并不能提高定位精度，多路径干扰和非视距接受称为GNSS位置解算误差的主要来源。
基于硬件性能改良的抑制方按照接收机组成可分为天线设计和信号处理两种，天线设计是指通过改进或者增加接收机天线实现对非视距接收抑制和多路径干扰消减的方法。为了防止地面反射信号进入接收机天线，(1988.GPS天线选择：初步距离和现场测试结果[C]//1988天线技术与应用电磁学研讨会,小乐,梅汉克,斯皮茨梅塞尔德吉,et al.:1-8.)率先提出了使用扼流圈天线来抑制GPS多路径效应的方法，通过测试在接收机天线下设置扼流圈多路径误误差可减少50％。在此基础上(1998.首个双深度双频扼流圈[C]//美国导航学会卫星部国际技术会议.菲利波夫五世,塔塔尼科娃,阿什杰伊,et al.)设计了第一个双深度双频扼流圈，这种扼流圈借助一个特殊的膜片放置在接地平面的每个同心凹槽中，其中每个频率的凹槽深度都不同。考虑到GNSS直射信号采用右旋圆极化(right-handcircular polarized，RHCP)信号来减轻地球电离层和磁场对法拉第旋转的影响，入射角小于Brewster角的信号在经反射面时，LOS信号极化特性发生改变，形成左旋极化(left-handcircular polarized，LHCP)信号(2008.利用极化和空间分集抑制GPS多径干扰[C]//第20届导航学会卫星部国际技术会议论文集(2007,离子全球导航卫星系统.伯恩曼,莫顿,阳C,et al.:1221-1229.)，可以使用与LHCP信号极方向相反的RHCP天线达到抑制反射信号的目的。(1999,差分GPS阵列天线[J].航空航天与电子系统杂志IEEE,理事会.13(12):15-19.)根据反射信号特性设计了一种紧凑型、无接地的双频GPS天线，该天线降低了后向增益和低仰角增益，可以阻断截止高度角以下的信号接收。(1999,利用多个密集天线缓解静态载波相位多径效应[J].导航,杰克雷,麦卡农,普芬顿.46(3):193-201.)等利用多径的相关性质和天线之间的已知几何形状，开发了一种使用阵列天线来估计和减轻载波相位多径效应的方法。(2014.基于双极化天线的NLOS-GPS信号检测[J].GPS解决方案,江Z,普德格罗夫斯.,18(1).)探索了使用双极化天线技术检测和减轻NLOS信号接收和严重多径干扰的潜力，该技术计算从右旋圆极化信噪比对应物中减去的左旋圆极化输出的信噪比测量值，如果此值为负，则为接收NLOS信号，通过排除检测到的NLOS测量值，显著改善了点定位结果。
虽然通过设计天线能够在一定程度上削弱多路径效应，但也存在明显缺点，采用阵列天线、加装扼流圈通常体积大且昂贵，使用右旋极化天线多路径效应削减效果不明显，双极化天线技术只适用于地面的静态应用。
信号处理的抑制方法从信号处理的角度出发主要针对接收机的跟踪环路进行研究，目前大多数算法以硬件形式固定。(1992.GPS接收机中窄相关器间距的理论与性能[J].导航,阿杰万·迪伦顿克,普芬顿,特福德.39(3):265-283.)提出了窄相关技术(NarrowCorrelation Technology，NCT)减少多路径效应引起的跟踪误差，该技术基于前后信号噪声相关的前提，通过缩小相关间距代替传统延迟锁相环(Delay Lock Loop，DLL)中的间距，最大可将多路径误差下降90％。在此基础上(1994.一种减小Ll-GPS接收机伪距离多径误差的实用方法[J].离子GPS会议录,汤森布,普芬顿.:143-148.)提出了超前滞后斜率(EarlyLate Slope，ELS)技术，该技术利用多路径效应下相关函数不对称的特性，通过对接收信号的自适应函数的斜率进行估计，计算出测量码对直接接收信号的延迟量，进而实现削弱多路径效应对测量值影响的目的。(1994,多径估计延迟锁定环路：接近理论精度极限[C].IEEE/离子位置,定位与导航研讨会,范尼德·西耶尔德,普芬顿,et al.:246-251.)提出了多路径削减延迟锁相环技术(Multipath Estimating Delay Lock Loop，MEDLL)，该技术通过对相关函数进行采样，利用极大似然法对多路径信号延迟量的相位、振幅和延迟时间等参数进行非线性拟合，将多路径信号与直射信号分离开来。不同于NCT和MET(MultipathEstimation Technology，多路径削减技术)只考虑了DLL中的多路径效应，MEDLL还考虑了相位锁相环PLL(Phase Lock Loop，锁相环)中的多路径效应,因此可以削弱载波相位观测中的多路径干扰。(1997.用于高级GNSS多径抑制和多径测向的多天线[C]//离子GPS-97会议录,德莫尔克.)使用多路径信号分类技术对每个通道的接收天线和码相关器进行处理，在缓解多路径效应的同时测量多路径方向。Maenpa带领Leica团队研发了一种基于多径缓解相关器的技术(MMCorrelator)，该技术基本思想是采用载波提供的精确伪距变化量消除测距码对卫星、接收机运动和时钟漂移的影响(1999,ClearTrak公司GPS接收机技术[J].GPS接收器技术利卡地球系统公司.,托伦斯,斯坦塞尔塔,马恩帕杰.)。(2005.扩频测距系统中多径信号伪码跟踪误差分析及消除技术[J].全球定位系统,刘荟萃,许晓勇,王飞雪,(6).)通过对NCT、ELS以及MEDLL三种多路径误差消减方法的分析，指出一定条件下增加码跟踪环路的相关器数目有助于提高码跟踪的精度。(2019,码相关参考波形技术在卫星导航信号中的多径抑制性能研究[J].现代导航,曹建波,王宇飞,董军,10(02):79-83.)在通过改变码跟踪环路中本地参考信号的波形分析码相关参考波形(Code CorrelationReference Waveform，CCRW)技术之后，认为该技术可以获得较为理想的码环鉴别函数从而削弱多路径效应影响，且具备结构简单、实时性好、易实现、耗费资源少的优点。
基于锐化相关函数峰值的方法虽然可以减少多路径误差，但对NLOS接收抑制有限，并且性能优良的硬件产品成本过高不适宜大规模推广，因此抑制非视距信号不能完全依赖于接收机信号处理技术的提升。
发明内容
针对相关技术中的上述技术问题，本发明提出一种视觉辅助的GNSS非视距信号抑制方法，能够克服现有技术方法的上述不足。
为实现上述技术目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种视觉辅助的GNSS非视距信号抑制方法，包括以下步骤：
S1:解算反射面参数，将相机获取的图像，使用Canny边缘检测算法提取边缘和直线检测提取障碍物的轮廓，估计出图像中物体的三维坐标；
S2:在点一线约束下基于匹配项约束进行帧间的直线段匹配，基于匹配的直线段提取信号遮挡区域；
S3:构建卫星、接收机和反射面三者之间的关系，将能够反射信号的建筑物看做平面，接收机沿道路方向行进，设接收机到建筑物的距离为d，建筑物的高度为h，接收机观测到的视线方向上的卫星最低高度为a，靠近载体的建筑物一侧临界高度表示为：
S4:若当卫星高度大于临界高度角a时，表示卫星没被遮挡，反之表示该高度角的卫星信号不能直接接收；
S5:然后进行选星，将GNSS接收机使用的地心坐标系换算成以天线相位中心为圆点的载体坐标系，参考最大临界角和卫星截止高度角选星，按照反距离平方加权的思想设计权值函数，用降权处理的方式来计算定位结果。
进一步地，步骤S1中，图像边缘是由反射系数、几何特征、图像亮度这些物理特征造成的。
进一步地，步骤S1中，Canny边缘检测算法流程为：使用高斯滤波器预处理，计算图像中每个像素的梯度方向，沿梯度正负方向比较像素梯度强度，检测双阈值，最后抑制弱边。
进一步地，步骤S4中，GNSS卫星的在轨位置由广播星历计算得出。
进一步地，步骤S4中，所述载体的天线相位中心在WGS-84坐标系下的位置由上一时刻的定位结果和速度获得。
本发明的有益效果：通过基于Canny边缘检测结果进行LSD检测的方法，相较于传统的标准Hough变换、概率Hough变换以及LSD算法，本技术方案耗时更短，且检测效果优于以上传统的检测方法；可对于非视距信号抑制可以在GNSS信号的非视距干扰严重，相机获得的图像信息较好情况下，作为一种提高GNSS定位精度的有效手段。
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是根据本发明实施例所述的视觉辅助的GNSS非视距信号抑制方法的基于视觉信息提取反射边域参数算法框架示意图。
图2是根据本发明实施例所述的视觉辅助的GNSS非视距信号抑制方法的坐标变换原理示意图。
图3是根据本发明实施例所述的视觉辅助的GNSS非视距信号抑制方法的卫星、反射面和接收机三者之间关系示意图。
图4是根据本发明实施例所述的视觉辅助的GNSS非视距信号抑制方法的基于视觉信息的选星算法流程框图。
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所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围，为了方便理解本发明的上述技术方案，以下通过具体使用方式上对本发明的上述技术方案进行详细说明。
本申请技术方案在分析边缘检测方法的基础上，提出一种改进的LSD(LineSegment Detector，局部分区算法)直线段检测算法。
根据本发明实施例所述的视觉辅助的GNSS非视距信号抑制方法，包括首先要再点一线约束下进行帧间的直线段匹配，基于匹配的直线段来提取信号遮挡区域，计算相应的几何参数，解算反射面的参数。
本发明基于相机获取的图像，首先使用边缘提取和直线检测提取障碍物的轮廓，然后利用特征匹配形成的视差恢复运动参数，从而估计出图像中每个物体的在真实世界中三维坐标，达到确定卫反射面相对于接收机空间关系目的，具体技术流程如图1所示。
其中，图像边缘一般是由反射系数、几何特征、图像亮度等物理特征造成的，其检测结果的好坏，很大程度上影响图像处理中图像分割、目标检测等功能。一般的边缘检测算法是根据计算梯度幅值来进行判断边缘的，梯度幅值较大的像素点成为边缘点的可能性比较大，反之为边缘点的可能性比较小。
对于任意图像f(x，y)，其梯度向量定义为：
其中，模为
方向导数为
在实际应用中通常省用绝对值来近似，即：
|g(x，y)|≈|gx|+|gy|
本发明使用的边缘检测算法为Canny边缘检测算法，该算法是John F.Canny在1986年提出的基于最优化算法的一种算子。Canny算子具有很好的信噪比和检测精确度，已广泛地应用于各种计算机视觉系统中，其流程一般过程为：
(1)首先对图像预处理，使用高斯滤波器，平滑图像、降低噪声；
(2)进行计算梯度，计算图像中每一个像素的梯度和方向；
(3)非极大值抑制，沿梯度正负方向比较像素梯度强度，实现“稀疏”边缘的目的；
(4)双阈值检测，应用高低双阈值检测来确定真实的和潜在的边缘；
(5)弱边抑制，根据边连同性判断弱边是否保留，剔除噪声和颜色等变化引起的边缘像素影响。
在极坐标系下，直线L可以表示为：
ρ＝x cosθ+y sinθ
式中，ρ是极径，代表直线L距原点的法线距离，θ是极角，代表该法线与x轴的夹角。
对于每一个像素点g(x，y)，其坐标是已知的。如图2所示，根据(x，y)绘制(ρ，θ)便可以从直角坐标系转换到极坐标系。
局部分区算法LSD是在对梯度值排队的基础上，按照从大到小的顺序沿梯度方向进行像素归类并逼近成矩形区域，矩形中心即可认为是直线段。但是由于LSD算法只能在一定程度上对图像进行滤波去噪，无法避免特征边缘处部分噪声导致的特征边缘直线段的断裂、重叠等情况。
本发明方法提出基于Canny边缘检测结果，进行LSD检测的方法，得到直线检测结果。一方面Canny边缘检测结果已经通过高斯滤波去图像进行了去噪处理，另一方面，Canny边缘检测结果的二值图可以降低图像梯度计算复杂度，提高计算效率。应用该方法，在点—线约束下进行帧间的直线段匹配，基于匹配的直线段来提取信号遮蔽区域，计算相应的几何参数。
最后构建卫星、接收机和反射面三者之间的关系，由于通常情况下，在行进方向上是没有物体可以遮挡卫星信号的，但在行进方向的两边却有着连绵不断的信号遮挡物。因此，接收机的定位误差由于多路径干扰与非视距接收而不可预测，严重时甚至可能会导致无法定位。在城市、峡谷等环境中，相较于多路径，非视距干扰引起的定位误差更大，因此需要研究NLOS抑制方法，以实现可靠、经济、准确的定位。
构建卫星、接收机和反射面三者之间的关系，本发明方法以城市环境为例，首先将能够反射信号的建筑物看成是平面，则卫星、反射面、接收机三者之间的简化模型如图3所示。
接收机(安装在载体上)沿道路方向行进，设接收机到建筑物的距离为d，建筑物的高度为h，接收机能观测到的视线方向上的卫星最低高度(临界高度角)为α，临界高度角α的大小与以载体运动方向为参考的卫星方位角θ的关系如下：
以载体坐标系为参考，则靠近载体的建筑物的那一侧临界高度可以表示为：
联合卫星方位角关系公式和上述sin a公式，可得：
通过上述sin a、tan a以及l公式可以解算：
tanα＝tanα0·sin θ
则临界高度角α与以载体运动方向为参考的卫星方位角θ存在如下关系：
α＝tan-1(tanα0·sinθ)
式中α0可由卫星方位角关系公式求出，当卫星高度角大于临界高度角α时，表示卫星没有被遮挡，反之则表示该高度角的卫星信号是不能直接接收的。
以上，以最大临界角和卫星截止高度角为参考，按照反距离平方加权的设计相应的权值函数，用降权处理的方式计算定位结果，最终达到抑制非视距接收的目的。
为了能够在所有卫星中得到剔除掉NLOS卫星信号，还需要得到卫星相对于接收机的高度角和临界角，即将GNSS使用的地心坐标系换算成以天线相位中心为原点的载体坐标系。因此，本发明基于WGS-84系统进行计算。
载体的天线相位中心在WGS-84坐标系下的位置[Xp，Yp，Zp]T可以由上一时刻的定位结果和速度获得。GNSS卫星的在轨位置可以由广播星历计算得到，设其在WGS-84下的坐标为[Xs，Ys，Zs]T。卫星在以天线相位中心为原点的载体坐标系中的坐标可以表示为：
根据高度角和方位角的定义，按照方向余旋在ENU坐标系的表示方法，则：
GNSS接收机的载体实际运动的过程中，障碍物的高度和载体到障碍物的距离都是一个缓慢变化的过程，为此可以用上一个时刻的最大临界高度角
近似此时的最大临界高度角
具体的选星算法步骤如下：
(1)根据上一时刻最大计临界角选星，计算当前时刻载体的位置Xp；
(2)基于视觉信息，计算障碍物高度h和载体到障碍物的距离d；
(3)根据卫星星历计算经地球自转校正后的卫星空间位置Xs；
(4)计算以载体运动方向为参考的卫星方位角θ和高度角α；
(5)基于卫星方位角θ，计算最大临界高度角
(6)计算高度角α和最大临界高度角
的差值Δα；
(7)按照差值Δα对于不同的卫星信号附权；
(8)按照加权最小二乘法解算位置，并更新当前时刻位置；
(9)重复(2)～(8)步骤得到下一刻位置。
如图4所示，基于图4具体的算法流程图，在算法中第一次的最大计临界角按照观测截止高度角设置。
综上所述，借助于本发明的上述技术方案，通过基于Canny边缘检测结果进行LSD检测的方法，相较于传统的标准Hough变换、概率Hough变换以及LSD算法，本技术方案耗时更短，且检测效果优于以上传统的检测方法；可对于非视距信号抑制可以在GNSS信号的非视距干扰严重，相机获得的图像信息较好情况下，作为一种提高GNSS定位精度的有效手段。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种视觉辅助的GNSS非视距信号抑制方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1: 解算反射面参数，将相机获取的图像，使用Canny边缘检测算法提取边缘和直线检测提取障碍物的轮廓，估计出图像中物体的三维坐标；
S2: 在点一线约束下基于匹配项约束进行帧间的直线段匹配，基于匹配的直线段提取信号遮挡区域；
S3: 构建卫星、接收机和反射面三者之间的关系，将能够反射信号的建筑物看做平面，接收机沿道路方向行进，设接收机到建筑物的距离为d，建筑物的高度为h，接收机观测到的视线方向上的卫星最低高度为a，靠近载体的建筑物一侧临界高度表示为：
；
S4: 若当卫星高度大于临界高度角a时，表示卫星没被遮挡，反之表示该高度角的卫星信号不能直接接收；
S5:然后进行选星，将GNSS接收机使用的地心坐标系换算成以天线相位中心为圆点的载体坐标系，参考最大临界角和卫星截止高度角选星，按照反距离平方加权的思想设计权值函数，用降权处理的方式来计算定位结果。
2.根据权利要求1所述的视觉辅助的GNSS非视距信号抑制方法，其特征在于，步骤S1中，图像边缘是由反射系数、几何特征、图像亮度这些物理特征造成的。
3.根据权利要求1所述的视觉辅助的GNSS非视距信号抑制方法，其特征在于，步骤S1中，Canny边缘检测算法流程为：使用高斯滤波器预处理，计算图像中每个像素的梯度方向，沿梯度正负方向比较像素梯度强度，检测双阈值，最后抑制弱边。
4.根据权利要求1所述的视觉辅助的GNSS非视距信号抑制方法，其特征在于，步骤S4中，GNSS卫星的在轨位置由广播星历计算得出。
5.根据权利要求1所述的视觉辅助的GNSS非视距信号抑制方法，其特征在于，步骤S4中，所述载体的天线相位中心在WGS-84坐标系下的位置由上一时刻的定位结果和速度获得。
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