CN113701711A - 基于北斗定位与气压计的高精度定位方法及系统 - Google Patents

基于北斗定位与气压计的高精度定位方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及坐标定位技术领域，具体地说，涉及一种基于北斗定位与气压计的高精度定位方法及系统。该方法包括如下步骤：步骤S1、基于北斗定位模块获取当前坐标点的平面坐标(x，y)；步骤S2，基于气压计获取当前坐标点的高度坐标z；步骤S3，以(x，y，z)作为当前坐标点的坐标并输出。该系统用于实现上述方法。本发明能够较佳地提升气压计的测量精度。

Description

基于北斗定位与气压计的高精度定位方法及系统
技术领域
本发明涉及坐标定位技术领域，具体地说，涉及一种基于北斗定位与气压计的高精度定位方法及系统。
背景技术
北斗定位的平面方向上坐标精度很高，但高度方向上坐标精度很差，气压计虽然可以测量高度，但是容易受当地气压日较差的影响，导致一天24h内高度存在很大的漂移，导致高度测量不准，所有导致两者结合起来的实际使用效果不好。
发明内容
本发明提供了一种基于北斗定位与气压计的高精度定位方法，其能够克服现有技术的某种或某些缺陷。
根据本发明的基于北斗定位与气压计的高精度定位方法，其包括如下步骤：
步骤S1、基于北斗定位模块获取当前坐标点的平面坐标(x，y)；
步骤S2，基于气压计获取当前坐标点的高度坐标z；
步骤S3，以(x，y，z)作为当前坐标点的坐标并输出。
通过本发明中的方法，能够较佳地以北斗定位模块提供的平面坐标及气压计获取的高度坐标作为当前坐标点并输出，故而能够具备较佳的测量精度。
作为优选，步骤S2具体包括如下步骤，
步骤S21，建立气候模型，气候模型用于表征历史时刻的时刻气象信息序列与海平面气压值的对应关系；
步骤S22，基于北斗定位模块获取当前时刻的时刻气象信息序列，并基于相似性判定自气候模型中获取时刻气象信息序列与当前时刻的最相似的历史时刻下的历史海平面气压值；
步骤S23，将气压计中的当前基准气压与经步骤S22中获取的历史海平面气压值进行比较，若比较结果在设定误差范围内则以当前基准气压值作为气压计的基准气压，若比较结果超出设定误差范围则以历史海平面气压值作为气压计的基准气压；
步骤S24，气压计获取当前高度的气压值并结合基准气压获取当前坐标点的海拔高度并作为高度坐标z。
通过建立气候模型，使得能够将气压计中的当前基准气压与气象条件相同或近似的历史时刻的海平面气压值进行比较，并能够设置误差范围，若比较结果在误差范围内，则判定当前基准气压有效进而对当前坐标点的海拔高度进行计算；若比较结果超出误差范围，则能够以历史海平面气压值替换当前基准气压，并对当前坐标点的海拔高度进行计算；故而能够较佳地对气压计的测量精度进行提升。
作为优选，步骤S21具体包括如下步骤，
步骤S211，采集施工现场所处区域的前U年的气象信息集合W，W＝{Wα|α＝1,2,3,…,U}，Wα为第α年的年气象信息序列；Wα＝{Gαβ|α＝1,2,3,…,U；β＝1,2,3,…,365}，Gαβ为第α年第β日的日气象信息序列；Gαβ＝{Lαβγ|α＝1,2,3,…,U；β＝1,2,3,…,365；γ＝1,2,3,…,q}，Lαβγ为第α年第β日第γ时刻的时刻气象信息序列，q为时间序列的长度；
步骤S212，对气象信息集合W中的数据进行清洗；
步骤S213，建立气候模型Cl，气候模型Cl用于建立第α年第β日第γ时刻的气象信息集合Lαβγ与第α年第β日第γ时刻的海平面气压值ATαβγ间的对应关系，其中，Cl＝{(Lαβγ，ATαβγ)|α＝1,2,3,…,U；β＝1,2,3,…,365；γ＝1,2,3,…,q}。
故而能够较佳地实现气候模型Cl的建立。
作为优选，步骤S212具体包括如下步骤，
步骤S212a，基于傅里叶级数拟合对气象信息集合W中的数据进行粗清洗，进而剔除每年年气象信息序列Wα中判定为噪音的日气象信息序列Gαβ；
步骤S212b，基于置信水平对气象信息集合W中的数据进行细清洗，进而剔除每日日气象信息序列Gαβ中判定为噪音的时刻气象信息序列Lαβγ。
通过上述，能够较佳地剔除噪音，故而能够较佳地提升测量精度。
作为优选，步骤S212a具体包括如下步骤，
步骤S212a1，对日气象信息序列Gαβ中的每个气象指标的日序列进行傅里叶级数拟合，拟合公式为，
Figure BDA0003243950480000031
其中，Qαβ(β)表示日气象信息序列Gαβ中的一个具体指标的拟合函数；Al和Bl为傅里叶系数，通过拟合获取；l表示为傅里叶阶数，p为傅里叶阶数的取值；ωl为预设参数，取值为4的倍数；
步骤S212a2，对于任意具体气象指标，其拟合函数的Qαβ(β)中的Al和Bl处于设定阈值内，则将对应日的日气象信息序列Gαβ判定为噪音并剔除。
通过上述，能够较佳地剔除对年参数影响不大的日参数，故而能够较佳地剔除无效的数据，以降低数据的大小。
作为优选，步骤S212b具体包括如下步骤，
步骤S212b1，基于公式
Figure BDA0003243950480000032
对每个日气象信息序列Gαβ的时刻气象信息序列Lαβγ中的具体气象指标的置信水平Ul进行计算；
Figure BDA0003243950480000033
为对应具体气象指标在日气象信息序列Gαβ中的均值，δ为对应具体气象指标在日气象信息序列Gαβ中的标准差。
步骤S212b2，对于任一时刻气象信息序列Lαβγ，若其中存在置信水平Ul低于0.95的具体气象指标数值，则将对应的时刻气象信息序列Lαβγ判定为噪音并剔除。
通过上述，能够较佳地对每日的日气象信息序列Gαβ进行处理，进而剔除无效的时刻气象信息序列Lαβγ，故而能够较佳地实现数据清洗。
作为优选，时刻气象信息序列为多个气象指标的数值序列，日气象信息序列为当日所有时刻的时刻气象信息序列的序列，年气象信息序列为当年所有日的日气象信息序列的序列。故而能够构建多指标的时刻气象信息序列，从而能够较佳地提升数据处理的精度。
作为优选，所述多个气象指标包括温度、湿度、风向、风速和日照辐射中的一个或多个。故而能够较佳地将对气压产生影响的多种因素均进行考虑。
作为优选，步骤S22中，基于欧式距离对时刻气象信息序列进行进行相似性判定。故而能够较佳地实现相似性判定。
此外，本发明还提供了一种基于北斗定位与气压计的高精度定位系统，其包括北斗定位模块、本地处理模块及气压计，本地处理模块处设置气候模型，气候模型用于对气压计的基准气压进行校正。故而能够较佳地实现任一上述的方法。
附图说明
图1为实施例1中的高精度定位方法及系统的示意图。
具体实施方式
为进一步了解本发明的内容，结合附图和实施例对本发明作详细描述。应当理解的是，实施例仅仅是对本发明进行解释而并非限定。
实施例1
结合图1所示，本实施例提供了一种基于北斗定位与气压计的高精度定位方法，其具有如下步骤：
步骤S1、基于北斗定位模块获取当前坐标点的平面坐标(x，y)；
步骤S2，基于气压计获取当前坐标点的高度坐标z；
步骤S3，以(x，y，z)作为当前坐标点的坐标并输出。
通过本实施例中的方法，能够较佳地以北斗定位模块提供的平面坐标及气压计获取的高度坐标作为当前坐标点并输出，故而能够具备较佳的测量精度。
本实施例的步骤S2具体包括如下步骤：
步骤S21，建立气候模型，气候模型用于表征历史时刻的时刻气象信息序列与海平面气压值的对应关系；
步骤S22，基于北斗定位模块获取当前时刻的时刻气象信息序列，并基于相似性判定自气候模型中获取时刻气象信息序列与当前时刻的最相似的历史时刻下的历史海平面气压值；
步骤S23，将气压计中的当前基准气压与经步骤S22中获取的历史海平面气压值进行比较，若比较结果在设定误差范围内则以当前基准气压值作为气压计的基准气压，若比较结果超出设定误差范围则以历史海平面气压值作为气压计的基准气压；
步骤S24，气压计获取当前高度的气压值并结合基准气压获取当前坐标点的海拔高度并作为高度坐标z。
通过建立气候模型，使得能够将气压计中的当前基准气压与气象条件相同或近似的历史时刻的海平面气压值进行比较，并能够设置误差范围，若比较结果在误差范围内，则判定当前基准气压有效进而对当前坐标点的海拔高度进行计算；若比较结果超出误差范围，则能够以历史海平面气压值替换当前基准气压，并对当前坐标点的海拔高度进行计算；故而能够较佳地对气压计的测量精度进行提升。
可以理解的是，气压计作为一个现有器件，其在测量高度时，通过将所测量的气压值与基准气压值进行比较，即可基于气压-高度公式，获取当前测量位置的高度。其测量误差的最主要来源，在于基准气压值的变化。所谓基准气压值即海平面气压值，其不仅受到当前时刻的气象条件的影响，而且还会受到时刻的影响即日较差的影响。而通过本实施例中的方法，能够较佳地以同一地区的历史气象条件下的海平面气压值作为参考，对气压计的基准气压进行校正，故而能够较佳地提升气压计的输出精度。
本实施例中，能够通过北斗定位模块获取当前时刻的气象信息，并能够基于此构建当前时刻的气象信息序列。而后当前时刻的时刻气象信息序列能够输入至气候模型中，进而匹配与当前时刻的气象信息序列最相似的历史时刻的时刻气象信息序列，进而即可输出对应的历史时刻下的历史气压值，进而即可较佳地实现历史海平面气压值与当前基准气压的比较。
本实施例的步骤S22中，是以当前时刻的时刻气象信息序列与历史时刻的时刻气象信息序列进行匹配，在匹配到最相似的历史时刻气象信息序列后，气候模型能够输出该历史时刻气象信息序列所对应的历史时刻及历史海平面气压值。故本实施例中的误差范围的判断规则能够基于如下：
1、判断历史时刻与当前时刻的时间差异是否达到设定时间阈值，如30min；
2、判断历史海平面气压值与当前基准气压的气压差异是否达到设定气压阈值，如0.05hPa。
若上述规则1未满足(即差异值未达到设定阈值)，则说明在历史数据中所匹配的与当前时刻气象信息序列最相似的历史时刻的时刻气象信息序列所属的历史时刻，与当前时刻在允许误差内，也即所匹配的历史时刻的时刻气象信息序列有效，该历史时刻的时刻气象信息序列所对应的历史海平面气压值能够作为参考与当前基准气压进行比较。
在上述规则1未满足时，若规则2也未满足(即差异值未达到设定阈值)，则说明当前基准气压是有效的，能够作为气压计的基准气压。
在上述规则1未满足时，若规则2满足(即差异值达到设定阈值)，则说明当前基准气压是无效的，则以所对应的历史海平面气压值作为气压计的基准气压。
若上述规则1满足(即差异值达到设定阈值)，则说明所匹配的历史时刻的时刻气象信息序列所属的历史时刻，与当前时刻超出允许误差范围；也即未匹配到与当前时刻的气象条件相似的历史时刻。此时根据如下公式计算获取气压计的基准气压Pref：
Figure BDA0003243950480000061
Figure BDA0003243950480000071
上式中，U表示历史数据所包含的年度数量，Lτ表示与当前时刻相同的历史时刻下的历史海平面气压值，
Figure BDA0003243950480000072
表示Lτ的权重，ετ表示当前时刻的时刻气象信息序列与相同时刻下的历史时刻的时刻气象信息序列的欧氏距离。
基于上述，能够较佳地通过对所有相同时刻的历史时刻下的历史海平面气压值进行加权计算，并将其结果作为气压计的基准气压Pref。
通过上述，能够充分考虑到气象条件及日较差对基准气压的影响，故而能够较佳地实现对气压计的基准气压的校准，故而使得测量精度能够得到较佳的提升。
本实施例的步骤S21具体包括如下步骤，
步骤S211，采集施工现场所处区域的前U年的气象信息集合W，W＝{Wα|α＝1,2,3,…,U}，Wα为第α年的年气象信息序列；Wα＝{Gαβ|α＝1,2,3,…,U；β＝1,2,3,…,365}，Gαβ为第α年第β日的日气象信息序列；Gαβ＝{Lαβγ|α＝1,2,3,…,U；β＝1,2,3,…,365；γ＝1,2,3,…,q}，Lαβγ为第α年第β日第γ时刻的时刻气象信息序列，q为时间序列的长度；
步骤S212，对气象信息集合W中的数据进行清洗；
步骤S213，建立气候模型Cl，气候模型Cl用于建立第α年第β日第γ时刻的气象信息集合Lαβγ与第α年第β日第γ时刻的海平面气压值ATαβγ间的对应关系，其中，Cl＝{(Lαβγ，ATαβγ)|α＝1,2,3,…,U；β＝1,2,3,…,365；γ＝1,2,3,…,q}。
故而能够较佳地实现气候模型Cl的建立。
本实施例中，U的取值能够为20年。
本实施例的步骤S212具体包括如下步骤，
步骤S212a，基于傅里叶级数拟合对气象信息集合W中的数据进行粗清洗，进而剔除每年年气象信息序列Wα中判定为噪音的日气象信息序列Gαβ；
步骤S212b，基于置信水平对气象信息集合W中的数据进行细清洗，进而剔除每日日气象信息序列Gαβ中判定为噪音的时刻气象信息序列Lαβγ。
通过上述，能够较佳地剔除噪音，故而能够较佳地提升测量精度。
本实施例的步骤S212a具体包括如下步骤，
步骤S212a1，对日气象信息序列Gαβ中的每个气象指标的日序列进行傅里叶级数拟合，拟合公式为，
Figure BDA0003243950480000081
其中，Qαβ(β)表示日气象信息序列Gαβ中的一个具体指标的拟合函数；Al和Bl为傅里叶系数，通过拟合获取；l表示为傅里叶阶数，p为傅里叶阶数的取值；ωl为预设参数，取值为4的倍数；
步骤S212a2，对于任意具体气象指标，其拟合函数的Qαβ(β)中的Al和Bl处于设定阈值内，则将对应日的日气象信息序列Gαβ判定为噪音并剔除。
通过上述，能够较佳地剔除对年参数影响不大的日参数，故而能够较佳地剔除无效的数据，以降低数据的大小。
其中，l的取值能够为4或8。
其中，S212a2中所设置的阈值能够设定为如0.05等常数。
通过步骤S212a2，能够剔除Al和Bl趋近于零的日气象信息序列Gαβ，故而能够较佳地剔除对于年参数影响不大的日参数。
本实施例的步骤S212b具体包括如下步骤，
步骤S212b1，基于公式
Figure BDA0003243950480000082
对每个日气象信息序列Gαβ的时刻气象信息序列Lαβγ中的具体气象指标的置信水平Ul进行计算；
Figure BDA0003243950480000083
为对应具体气象指标在日气象信息序列Gαβ中的均值，δ为对应具体气象指标在日气象信息序列Gαβ中的标准差。
步骤S212b2，对于任一时刻气象信息序列Lαβγ，若其中存在置信水平Ul低于0.95的具体气象指标数值，则将对应的时刻气象信息序列Lαβγ判定为噪音并剔除。
通过上述，能够较佳地对每日的日气象信息序列Gαβ进行处理，进而剔除无效的时刻气象信息序列Lαβγ，故而能够较佳地实现数据清洗。
本实施例中，时刻气象信息序列为多个气象指标的数值序列，日气象信息序列为当日所有时刻的时刻气象信息序列的序列，年气象信息序列为当年所有日的日气象信息序列的序列。故而能够构建多指标的时刻气象信息序列，从而能够较佳地提升数据处理的精度。
本实施例中，所述多个气象指标包括温度、湿度、风向、风速和日照辐射中的一个或多个。故而能够较佳地将对气压产生影响的多种因素均进行考虑。
本实施例中，步骤S22中，基于欧式距离对时刻气象信息序列进行进行相似性判定。故而能够较佳地实现相似性判定。
为了进一步地对本实施例中的方法进行说明，下述采用一个具体的实施例进行说明。
在该具体的实施例中，选取温度(Pm1)、湿度(Pm2)、风向(Pm3)、风速(Pm4)和日照辐射(Pm5)作为气象指标构建时刻气象信息序列。
对于一个历史时刻的时刻气象信息序列Lαβγ，其即为：
Figure BDA0003243950480000091
其中，
Figure BDA0003243950480000092
和
Figure BDA0003243950480000093
分别表示第α年第β日第γ时刻下的温度(Pm1)、湿度(Pm2)、风向(Pm3)、风速(Pm4)和日照辐射(Pm5)的数值。
当前时刻t的时刻气象信息序列即可表示为：
Figure BDA0003243950480000094
其中，
Figure BDA0003243950480000095
和
Figure BDA0003243950480000096
分别表示当前时刻t下的温度(Pm1)、湿度(Pm2)、风向(Pm3)、风速(Pm4)和日照辐射(Pm5)的数值。
故在进行相似性匹配时，相似度(欧式距离)的计算公式即为：
Figure BDA0003243950480000097
其中，通过逐个计算当前时刻的时刻气象信息序列与历史时刻的时刻气象信息序列的相似度，并取相似度最小的即为所匹配的历史时刻的时刻气象信息序列。
其中，对于一个日气象信息序列Gαβ，其即为：
Figure BDA0003243950480000101
故在步骤S212a1中，所述的每个气象指标的日序列，即为温度(Pm1)、湿度(Pm2)、风向(Pm3)、风速(Pm4)和日照辐射(Pm5)的当日数值在时刻上的数列。即：
温度(Pm1)气象指标的日序列为：
Figure BDA0003243950480000102
湿度(Pm2)气象指标的日序列为：
Figure BDA0003243950480000103
风向(Pm3)气象指标的日序列为：
Figure BDA0003243950480000104
风速(Pm4)气象指标的日序列为：
Figure BDA0003243950480000105
日照辐射(Pm5)气象指标的日序列为：
Figure BDA0003243950480000106
通过步骤S212a1即可较佳地实现对每个气象指标的日序列的拟合，并能在任一气象指标的日序列的傅里叶系数Al和Bl处于设定阈值内时，均将该日的日气象信息序列Gαβ剔除。
在步骤步骤S212b中，即对每个气象指标的日序列的数值进行置信水平的计算，并在任一气象指标的置信水平达不到0.95时，均将该气象指标所在的整个历史时刻的时刻气象信息序列Lαβγ予以剔除。
通过本实施例中的方法，能够较佳地对历史气象数据进行处理，并建立气候模型，通过考虑当前时刻的时刻值及气象条件与历史时刻的时刻值及气象条件的差异，并对气压计的基准气压进行校正，能够较佳地充分考虑到气象条件及日较差对基准气压的影响，故而能够较佳地提升气压计的定位精度。
基于本实施例中的方法，本实施例还提供了一种基于北斗定位与气压计的高精度定位系统，其具有北斗定位模块、本地处理模块及气压计，气候模型设于本地处理模块处，本地处理模块及气压计均设于终端设备处。
以上示意性的对本发明及其实施方式进行了描述，该描述没有限制性，附图中所示的也只是本发明的实施方式之一，实际的结构并不局限于此。所以，如果本领域的普通技术人员受其启示，在不脱离本发明创造宗旨的情况下，不经创造性的设计出与该技术方案相似的结构方式及实施例，均应属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.基于北斗定位与气压计的高精度定位方法，其具有如下步骤：
步骤S1、基于北斗定位模块获取当前坐标点的平面坐标(x，y)；
步骤S2，基于气压计获取当前坐标点的高度坐标z；
步骤S3，以(x，y，z)作为当前坐标点的坐标并输出。
2.根据权利要求1所述的基于北斗定位与气压计的高精度定位方法，其特征在于：步骤S2具体包括如下步骤，
步骤S21，建立气候模型，气候模型用于表征历史时刻的时刻气象信息序列与海平面气压值的对应关系；
步骤S22，基于北斗定位模块获取当前时刻的时刻气象信息序列，并基于相似性判定自气候模型中获取时刻气象信息序列与当前时刻的最相似的历史时刻下的历史海平面气压值；
步骤S23，将气压计中的当前基准气压与经步骤S22中获取的历史海平面气压值进行比较，若比较结果在设定误差范围内则以当前基准气压值作为气压计的基准气压，若比较结果超出设定误差范围则以历史海平面气压值作为气压计的基准气压；
步骤S24，气压计获取当前高度的气压值并结合基准气压获取当前坐标点的海拔高度并作为高度坐标z。
3.根据权利要求2所述的基于北斗定位与气压计的高精度定位方法，其特征在于：步骤S21具体包括如下步骤，
步骤S211，采集施工现场所处区域的前U年的气象信息集合W，W＝{Wα|α＝1，2，3，...，U}，Wα为第α年的年气象信息序列；Wα＝{Gαβ|α＝1，2，3，...，U；β＝1，2，3，...，365}，Gαβ为第α年第β目的日气象信息序列；Gαβ＝{Lαβγ|α＝1，2，3，...，U；β＝1，2，3，...，365；γ＝1，2，3，...，q}，Lαβγ为第α年第β日第γ时刻的时刻气象信息序列，q为时间序列的长度；
步骤S212，对气象信息集合W中的数据进行清洗；
步骤S213，建立气候模型C1，气候模型C1用于建立第α年第β日第γ时刻的气象信息集合Lαβγ与第α年第β日第γ时刻的海平面气压值ATαβγ间的对应关系，其中，C1＝{(Lαβγ，ATαβγ)|α＝1，2，3，...，U；β＝1，2，3，...，365；γ＝1，2，3，...，q}。
4.根据权利要求3所述的基于北斗定位与气压计的高精度定位方法，其特征在于：步骤S212具体包括如下步骤，
步骤S212a，基于傅里叶级数拟合对气象信息集合W中的数据进行粗清洗，进而剔除每年年气象信息序列Wα中判定为噪音的日气象信息序列Gαβ；
步骤S212b，基于置信水平对气象信息集合W中的数据进行细清洗，进而剔除每日日气象信息序列Gαβ中判定为噪音的时刻气象信息序列Lαβγ。
5.根据权利要求4所述的基于北斗定位与气压计的高精度定位方法，其特征在于：步骤S212a具体包括如下步骤，
步骤S212a1，对日气象信息序列Gαβ中的每个气象指标的日序列进行傅里叶级数拟合，拟合公式为，
Figure FDA0003243950470000021
其中，Qαβ(β)表示日气象信息序列Gαβ中的一个具体指标的拟合函数；Al和Bl为傅里叶系数，通过拟合获取；l表示为傅里叶阶数，p为傅里叶阶数的取值；ωl为预设参数，取值为4的倍数；
步骤S212a2，对于任意具体气象指标，其拟合函数的Qαβ(β)中的Al和Bl处于设定阈值内，则将对应日的日气象信息序列Gαβ判定为噪音并剔除。
6.根据权利要求4所述的基于北斗定位与气压计的高精度定位方法，其特征在于：步骤S212b具体包括如下步骤，
步骤S212b1，基于公式
Figure FDA0003243950470000022
对每个日气象信息序列Gαβ的时刻气象信息序列Lαβγ中的具体气象指标的置信水平U1进行计算；
Figure FDA0003243950470000023
为对应具体气象指标在日气象信息序列Gαβ中的均值，δ为对应具体气象指标在日气象信息序列Gαβ中的标准差。
步骤S212b2，对于任一时刻气象信息序列Lαβγ，若其中存在置信水平U1低于0.95的具体气象指标数值，则将对应的时刻气象信息序列Lαβγ判定为噪音并剔除。
7.根据权利要求2-6任一所述的基于北斗定位与气压计的高精度定位方法，其特征在于：时刻气象信息序列为多个气象指标的数值序列，日气象信息序列为当日所有时刻的时刻气象信息序列的序列，年气象信息序列为当年所有日的日气象信息序列的序列。
8.根据权利要求7所述的基于北斗定位与气压计的高精度定位方法，其特征在于：所述多个气象指标包括温度、湿度、风向、风速和日照辐射中的一个或多个。
9.根据权利要求2所述的基于北斗定位与气压计的高精度定位方法，其特征在于：步骤S22中，基于欧式距离对时刻气象信息序列进行进行相似性判定。
10.基于北斗定位与气压计的高精度定位系统，其特征在于：包括北斗定位模块、本地处理模块及气压计，本地处理模块处设置气候模型，气候模型用于对气压计的基准气压进行校正。
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