CN114217339A - 定位方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

定位方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

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王超东
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Abstract

本发明提供了一种定位方法、装置、电子设备及存储介质；方法包括：在能接收到卫星导航信号时，根据卫星导航信号确定目标对象的第一测量信息；在不能接收到所述卫星导航信号时，根据预设线性调频CSS信号发射节点发送的CSS信号确定所述目标对象的第二测量信息；根据惯性导航系统信号，确定所述目标对象的第三测量信息；根据当前所述第一测量信息、当前所述第二测量信息和当前所述第三测量信息，利用滑动窗口和非线性优化函数，确定所述目标对象的预估定位信息。

Description

定位方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本发明涉及无线通信领域与多源传感器融合定位领域的交叉技术领域，尤其涉及一种定位方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
当前，常用的高速列车定位方法基于轨道电路、计轴器和应答器等，如欧洲列车控制系统(European Train Control System，ETCS)。中国的CTCS-2、3级列控系统采用“轮轴速度传感器+应答器”及轨道电路等方式对高速列车定位。这种定位方式一方面需要沿铁轨铺设大量传感器、电缆等轨旁设施，且需要人员定期维护，成本高昂；另一方面，传感器等轨旁设施在恶劣环境下容易因雷击、腐蚀等受损，导致设施损坏或传输数据错误引起故障。
随着全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)能够在全球范围内提供可靠的实时定位，包括经度、纬度和高度信息，且无需在环境中布置其它的传感器，可以很好的弥补现有CSCS系统定位方面的不足。青藏线采用基于全球定位系统的增强型列控系统，基于GNSS的列车定位成为下一代列控系统重要技术支撑。因此，GNSS系统将极大满足未来高速列车定位需求。但是，当前单点GNSS系统还面临定位精度不高、且定位精度容易受雨、雾、雪等天气因素的影响，从而难以满足当前高速列车定位精度需求，差分定位依赖地面差分站设置密度不足和反馈信道时延抖动等问题可能导致定位精度不高。而且，由于列车运行需要经过山区、隧道等环境，GNSS信号容易受到遮挡，导致列车无法接收到卫星信号，从而无法实现实时可靠的GNSS定位。
发明内容
基于此，本发明实施例提供一种定位方法、装置、电子设备及存储介质。本发明实施例的技术方案是这样实现的：
本发明实施例提供一种定位方法，包括：
在能接收到卫星导航信号时，根据卫星导航信号确定目标对象的第一测量信息；
在不能接收到所述卫星导航信号时，根据预设线性调频CSS信号发射节点发送的CSS信号确定所述目标对象的第二测量信息；
根据惯性导航系统信号，确定所述目标对象的第三测量信息；
根据当前所述第一测量信息、当前所述第二测量信息和当前所述第三测量信息，利用滑动窗口和非线性优化函数，确定所述目标对象的预估定位信息。
上述方案中，所述方法还包括：基于先验残差、惯性测量残差和卫星定位残差构建所述非线性优化函数；其中，所述先验残差表征所述滑动窗口历史测量信息与所述预估定位信息的残差，所述惯性测量残差表征所述第三测量信息与所述预估定位信息的残差，所述卫星定位残差表征所述第二测量信息与所述预估定位信息的残差。
上述方案中，所述根据当前所述第一测量信息、当前所述第二测量信息和当前所述第三测量信息，利用滑动窗口和非线性优化函数，确定所述目标对象的预估定位信息，包括：
将当前所述第一测量信息、当前所述第二测量信息和当前所述第三测量信息以及所述滑动窗口历史数据的测量信息输入所述非线性优化函数；
根据牛顿-高斯法以及所述非线性优化函数，确定所述目标对象的预估定位信息。
上述方案中，在确定所述预估定位信息后，所述方法还包括：
采用舒尔补算法，将所述滑动窗口中的第一帧数据移出所述滑动窗口，并基于移出的所述第一帧数据和所述滑动窗口内剩余的数据，确定所述先验先验数据，其中，所述先验数据为所述滑动窗口历史测量信息；
将当前所述预估定位信息、当前所述第一测量信息、当前所述第二测量信息、以及当前所述第三测量信息加入所述滑动窗口。
上述方案中，所述方法还包括：
构建所述滑动窗口；
在能接收到所述卫星导航信号时，将每个时刻确定的所述第一测量信息和所述第三测量信息依次加入所述滑动窗口，直至所述滑动窗口中的每个窗口均包含所述第一测量信息和第三测量信息；
在不能接收到所述卫星导航信号时，将每个时刻确定的所述第二测量信息和所述第三测量信息依次加入所述滑动窗口，直至所述滑动窗口中的每个窗口均包含所述第二测量信息和第三测量信息；
基于所述惯性测量残差和所述卫星定位残差，对所述滑动窗口优化，得到当前时刻的所述预估定位置。
上述方案中，所述CSS信号发射节点分别在多个不同的预设信道发送所述CSS信号。
本发明实施例还提供一种定位装置，包括：
第一定位单元，用于在能接收到卫星导航信号时，根据卫星导航信号确定目标对象的第一测量信息；
第二定位单元，用于在不能接收到所述卫星导航信号时，根据预设线性调频CSS信号发射节点发送的CSS信号确定所述目标对象的第二测量信息；
第三定位单元，用于根据惯性导航系统信号，确定所述目标对象的第三测量信息；
融合计算单元，用于根据当前所述第一测量信息、当前所述第二测量信息和当前所述第三测量信息，利用滑动窗口和非线性优化函数，确定所述目标对象的预估定位信息。
本发明实施例还提供一种电子设备，所述设备至少包括：处理器和配置为存储可执行指令的存储介质，其中：处理器配置为执行存储的可执行指令，所述可执行指令配置为执行上述实施例提供的定位方法。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，存储有可执行指令，所述可执行指令被处理器执行时，实现本发明实施例提供的定位方法。
本发明实施例通过在能接收到卫星导航信号时，根据卫星导航信号定位得到第一测量信息，在无法接收到卫星导航信号的环境下，通过设计和部署低成本的CSS信号收发设备，基于CSS信号进行无卫星导航信号下的目标对象的定位得到第二测量信息，并在上述两种定位方式的基础上融合惯性导航系统传感信息，通过采用惯性导航系统传感器测量数据对上述的定位数据进行融合和修正；一方面、基于CSS信号的定位，部署维护成本低，定位精度高；另一方面、由于惯性导航系统传感信息的融合，有效消除了电磁信号传输、气候变化、大气电离层以及环境噪声对卫星导航系统的定位误差干扰；再者，通过利用滑动窗口和非线性优化函数，融合基于卫星导航信号的第一测量信息、基于CSS信号的第二测量信息和基于惯性导航系统信号的第三测量信息，确定目标对象的预估定位信息，进一步提升了定位的精度。
附图说明
图1是本发明实施例提供的定位方法的流程示意图；
图2是本发明实施例提供的融合定位系统原理示意图；
图3是本发明实施例提供的融合定位系统的部署和设计示意图；
图4是本发明实施例提供的隧道中CSS信号节点部署示意图；
图5是本发明实施例提供的基于双模卫星定位的高速列车多源融合定位方法的仿真结果图；
图6是本发明实施例提供的基于双模卫星定位的高速列车多源融合定位方法的定位与实际测试的对比结果示意图；
图7是本发明实施例提供的定位装置的结构示意图；
图8是本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，所描述的实施例不应视为对本发明的限制，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它实施例，都属于本发明保护的范围。
在以下的描述中，涉及到“一些实施例”，其描述了所有可能实施例的子集，但是可以理解,“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集，并且可以在不冲突的情况下相互结合。
在以下的描述中，所涉及的术语“第一\第二\第三”仅仅是是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序，可以理解地，“第一\第二\第三”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序，以使这里描述的本发明实施例能够以除了在这里图示或描述的以外的顺序实施。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本发明实施例的目的，不是旨在限制本发明。
下面说明本发明实施例提供的定位方法。参见图1，图1是本发明实施例提供的定位方法的流程示意图；在一些实施例中，该定位方法可应用于列车的定位系统中，本发明实施例提供的定位方法包括：
步骤S110：在能接收到卫星导航信号时，根据卫星导航信号确定目标对象的第一测量信息；
步骤S120：在不能接收到所述卫星导航信号时，根据预设线性调频CSS信号发射节点发送的CSS信号确定所述目标对象的第二测量信息；
步骤S130：根据惯性导航系统信号，确定所述目标对象的第三测量信息；
步骤S140：根据当前所述第一测量信息、当前所述第二测量信息和当前所述第三测量信息，利用滑动窗口和非线性优化函数，确定所述目标对象的预估定位信息。
在一实施例中，卫星导航信号包括但不限于：GNSS信号。
北斗卫星导航系统(BeiDou Navigation Satellite System,BDS)和全球定位系统(Global Positioning System，GPS)都属于GNSS系统，GNSS系统通过多个卫星来确定地面的GNSS接收机的位置(包扩经度、纬度和高度)，GN SS系统由卫星和地面接收机组成，卫星主要由原子钟、无线收发机、主控计算机和其他辅助模块组成，根据三球交汇定点的原理，地面接收机接收到卫星信号后，可以从中获得每条数据的传输时间，从而计算出到每个卫星的近似距离，根据三维的距离公式，通过三个以上的卫星的近似距离，即可获得接收机的三维坐标，即第一测量信息。
在一实施例中，当无法接收到卫星导航信号时，则会基于线性调频(Chirp SpreadSpectrum，CSS)信号进行定位得到第二测量信息。
在一实施例中，预设CSS信号发射节点可采用连续扫频不同宽带，并在固定频段分配多个信道，在多个信道上进行通信，从而实现减少噪声、多径干扰、以及多普勒频移的无线定位对定位的影响。
在一实施例中，预设CSS信号发射节点在多个不同的预设信道发送所述CSS信号。获取三个预设CSS信号发射节点之间的部署距离和三个节点的地址和位置信息。采用一个接收节点布置于列车上作为接收和测量距离节点，列车通过监听CSS信号发射端信号和切换不同的CSS信号发射节点，以及信号的到达时间和处理时延，可以计算距离进行定位，得到第二测量信息。
在一实施例中，CSS信号发射节点的布置需要满足每个位置能接收到三个不同节点的信号，CSS信号发射节点分别在不同的三个信道发送CSS信号；并记录三个节点的地址和位置信息；之后为满足整条铁路不能接收到卫星导航信号区域的覆盖，重复布置相同的三个的CSS信号发射节点，直至覆盖整条列车沿线要求；且重复布置的节点距离满足信号传输不会相互干扰；最后列车通过监听CSS信号发射节点的发送信号和切换不同的CSS信号发射节点计算距离，进行单节点定位。根据列车在不同位置切换不同的CSS信号发射节点，切换的方式为，预先设定能量门限；当原先CSS信号发射节点信号强度小于预先设定的信号门限，而后CSS信号发射节点信号强度强于门限时，切换到后CSS信号发射节点。
在一实施例中，惯性导航系统(Inertial Navigation Systems,INS)常使用惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)来做为数据传感器，IMU由三个正交陀螺仪和三个正交加速度计组成，分别用于测量系统的加速度和角速度。通过积分可以从加速度和角速度中得到位置(Pose)、速度(Velocity)和旋转(Quaternion)三个量，即第三测量信息。
在一实施例中，在能接收到卫星导航信号的情况下，可能存在卫星导航信号短暂遮挡的场景，此时只依靠卫星导航信号难以定位，此时可以集合惯性导航系统信号提供的第三测量信息进行定位。
在一实施例中，在不能接收卫星导航信号的情况下，基于CSS信号的定位，若无法获知列车速度时，可结合第三测量信息中的速度信息确定列车速度进行定位。
在一实施例中，所述滑动窗口为滑动窗口算法。
在一实施例中，根据当前所述第一测量信息、当前所述第二测量信息和当前所述第三测量信息，利用滑动窗口和非线性优化函数，确定所述目标对象的预估定位信息，包括：
将当前第一测量信息或当前第二测量信息，以及当前第三测量信息加入滑动窗口中，基于非线性优化函数对滑动窗口进行优化，得到目标对象的预估定位信息。
本实施例通过在能接收到卫星导航信号时，根据卫星导航信号定位得到第一测量信息，在无法接收到卫星导航信号的环境下，通过设计和部署低成本的CSS信号收发设备，进行无卫星导航信号下的目标对象的定位得到第二测量信息，并在上述两种定位方式的基础上融合INS传感信息，通过采用INS传感器测量数据对上述的定位数据进行融合和修正，一方面、基于CSS信号的定位，部署维护成本低，定位精度高；另一方面、由于INS传感信息的融合，有效消除了电磁信号传输、气候变化、大气电离层以及环境噪声对卫星导航系统的定位误差干扰，再者通过利用滑动窗口和非线性优化函数，融合基于卫星导航信号的第一测量信息、基于CSS信号的第二测量信息和基于INS的第三测量信息，确定目标对象的预估定位信息，进一步提升了定位的精度。
在一些实施例中，所述方法还包括：基于先验残差、惯性测量残差和卫星定位残差构建所述非线性优化函数；其中，所述先验残差表征所述滑动窗口历史测量信息与所述预估定位信息的残差，所述惯性测量残差表征所述第三测量信息与所述预估定位信息的残差，所述卫星定位残差表征所述第二测量信息与所述预估定位信息的残差。
在一实施例中，所述非线性优化函数为构造的非线性最小二乘问题。
在一实施例中，通过求解非线性优化函数的最值，确定预估定位信息的最优定位信息。在一实施例中，求解所述非线性优化函数即为求解先验残差和惯性测量残差以及卫星定位残差之和的最小值。
本实施例，通过将基于卫星导航信号的定位误差加入总体的因子图中进行优化，相比于仅利用卫星导航信号的定位结果进行融合，有效利用了当前与历史定位结果之间的联系，进一步降低了定位的误差。
在一些实施例中，所述根据当前所述第一测量信息、当前所述第二测量信息和当前所述第三测量信息，利用滑动窗口和非线性优化函数，确定所述目标对象的预估定位信息，包括：
将当前所述第一测量信息、当前所述第二测量信息和当前所述第三测量信息以及所述滑动窗口历史数据的测量信息输入所述非线性优化函数；
根据牛顿-高斯法以及所述非线性优化函数，确定所述目标对象的预估定位信息。
在一实施例中，通过牛顿-高斯Newton-Gauss法求解非线性优化函数，相比于最速梯度下降法和牛顿法，使用Newton-Gauss可以分别避免最速梯度下降法中由于步长估计不准而导致的收敛过慢以及使用牛顿法需要对误差表达式求二阶导，而导致的运算过于复杂的缺点。
在一些实施例中，在确定所述预估定位信息后，所述方法还包括：
采用舒尔补算法，将所述滑动窗口中的第一帧数据移出所述滑动窗口，并基于移出的所述第一帧数据和所述滑动窗口内剩余的数据，确定先验数据，其中，所述先验数据为所述滑动窗口历史测量信息；
将当前所述预估定位信息、当前所述第一测量信息、当前所述第二测量信息、以及当前所述第三测量信息加入所述滑动窗口。
在一实施例中，在确定了最优预估定位信息后，通过舒尔补算法将当前滑动窗口中最早的一帧数据边缘化，将滑动窗口中最早的状态和其相应的测量数据从当前滑动窗口中移出，基于最早的一个帧数据和滑动窗口中剩余的帧数据建立用于下一次滑动窗口优化的先验数据，保证了被移出的帧数据能有效的对当前滑动窗口内的数据产生一定的约束。将得到的最优预估定位信息以及当前的第一测量数据或当前的第二测量数据，以及当前的第三测量数据加入滑动窗口中，更新滑动窗口。
在一些实施例中，所述方法还包括：
构建所述滑动窗口；
在能接收到所述卫星导航信号时，将每个时刻确定的所述第一测量信息和所述第三测量信息依次加入所述滑动窗口，直至所述滑动窗口中的每个窗口均包含所述第一测量信息和第三测量信息；
在不能接收到所述卫星导航信号时，将每个时刻确定的所述第二测量信息和所述第三测量信息依次加入所述滑动窗口，直至所述滑动窗口中的每个窗口均包含所述第二测量信息和第三测量信息；
基于所述惯性测量残差和所述卫星定位残差，对所述滑动窗口优化，得到当前时刻的所述预估定位置。
在一实施例中，构建所述滑动窗口包括：确定滑动窗口的大小，使滑动窗口的尺寸可以在保证实时计算的同时满足位姿估算精度。滑动窗口的尺寸一般设置为10帧数据的大小。
在一实施例中，所述方法还包括：将第一测量信息或第二测量信息，以及第三测量信息根据信息获取时间依次加入所述滑动窗口中，直至滑动窗口中的每个窗口都存在对应的同一时刻获取的第一测量数据或第二测量数据以及第三测量数据。在初始阶段，滑动窗口中还没有历史测量数据，先验残差为零。基于所述非线性优化函数对所述滑动窗口优化，得到当前时刻的所述预估定位置，完成对滑动窗口的初始化。
以下结合上述实施例提供一个具体示例：
本示例提出一种基于双模卫星定位的高速列车多源融合定位方法，应用于融合定位系统。其中，所述融合定位系统原理示意图，如图2所示，所述融合定位系统包括：GNSS接收模块、INS测量模块、CSS信号收发模块、GNSS信号预处理模块、IMU预积分模块、CSS信号预处理模块、初始化模块、窗口优化模块和多源信息融合模块。图3为融合定位系统的部署和设计示意图。
本示例提出的基于双模卫星定位的高速列车多源融合定位方法，包括：
1、在有GNSS信号时，由北斗、GPS双模GNSS接收模块接收的GNSS信号，经过GNSS信号预处理模块计算获得伪距等初步的定位坐标。
具体的，GNSS系统由卫星和地面接收机组成，卫星主要由原子钟、无线收发机、主控计算机和其他辅助模块组成，地面接收机接收到卫星信号后，可以从中获得每条数据的传输时间，从而计算出到每个卫星的近似距离，这个距离被称之为伪距(Pseudo Range)。用D来表示伪距，c表示光速，信号的发送时间为ts，接收时间为tr，则伪距可以表示为：
D＝c(tr-ts)+cΔt
其中Δt为时间同步误差，由于卫星上一般使用昂贵的原子钟，而接收机出于成本考虑无法使用如此精确的时钟源，因此会存在时间误差Δt。
将伪距表示为坐标形式为：
Figure BDA0003361851150000101
其中下标i表示第i颗卫星，X、Y、Z表示接收机或卫星的三维坐标，方程存在4个未知数，因此只要联立4个卫星数据的方程组即可解出接收机的三维坐标，虽然严格来说3颗卫星就足够定位出经纬度和高度，但是由于时间误差Δt的存在，1us的时间同步误差就会导致300米以上的定位误差，所以为了保证定位的精度，至少需要同时能够收到4颗卫星的数据。
2、在无法接收到GNSS信号的区域，沿铁路线预先设计并布置CSS信号发射节点，并发送线性调频(CSS)无线信号，在列车上安装接收节点，列车接收的CSS信号经过CSS信号预处理模块，消除模块处理时间后，计算列车与节点间的距离，实现列车定位。
具体的，设计的CSS节点采用连续扫频不同带宽、如400kHz、800kHz和1.6MHz等，并可以在2.4GHz的工业、科学和医疗用频段(ISM band)分配多个信道上进行通信。其中，ISM频段可以使用带宽83.5MHz，而CSS信号带宽不超过1.6MHz，因此可以根据需求，将ISM频段分配成多个信道，防止信号相互干扰问题。通过采用连续扫频信号，可以实现抗噪声、多径干扰、以及多普勒频移的无线定位。
第一，进行CSS信号节点的部署。如图4所示，图4为隧道中CSS信号节点部署示意图。采用三个CSS信号节点为一组进行定位举例。预先布置的一组三个节点S1、S2和S3分别在不同的三个信道(如CH1，CH2和CH3)发送和接收CSS信号；通过布置节点在不同信道传输，可以防止三个节点间相互干扰问题。三个节点之间的布置距离为d1，并记录三个节点的地址和位置信息存储于数据库中；在节点部署中，三个节点部署距离可以是非等间距，只需要预先记录节点的地址和位置信息，并在通信范围内；
其后，为满足整条线路覆盖，重复布置多组三个的CSS信号节点M1、M2、M3，和N1、N2、N3，以及K1、K2、K3……直至覆盖完整条线路；
为防止相互干扰的问题，M1、M2、M3节点采用CH4、CH5、CH6信道，三个节点间的距离为d1；S1与N1距离为d2，通过采用不同的信道，相邻的两组节点可以防止相互干扰。
进一步，为重复使用信道，S1、S2、S3与N1、N2、N3可以重复使用相同的CH1、CH2、CH3信道，即S1和N1使用CH1信道，S2和N2使用CH2信道，S3和N3使用CH3信道；为防止使用相同信道的干扰问题，即S1和N1，S2和N2，S3和N3都为d2，这样由于距离足够远，采用相同的信道也不会相互干扰，以及防止通信区域重叠冲突问题，并且提升了频带利用率。
第二、基于部署的CSS信号节点进行融合定位。
具体的，在列车上的融合定位系统可以同时和三个在不同CSS信号节点进行通信和测距。定位的基本原理是，通过三个测距值，可以定位出列车的唯一位置；
测距基本原理：列车搭载的融合定位系统首先发送信号至预先布置的CSS节点(例如，S1、S2、S3节点)，并记录下发送信号的时间。S1、S2、S3节点收到信号以后，返回信号给列车搭载的融合定位系统，并同时给出信号处理的时延信息实现通信节点间的时间同步。列车通过监听返回的信号以及记录到达时间，通过去除处理时延可以得到信号传播时间，从而可以得到列车与三个节点的测距信息，最终实现列车定位。在同步过程中，节点的处理时延会导致一定的测距误差，其中CSS信号节点的处理时延为几毫米至几百毫秒左右。因此为补偿处理时延导致的误差提供两种解决方案：第一，在有列车准确速度的信息情况下，根据列车提供速度以及实际处理时延，可以计算得到位置误差偏移量，从而对测距信息进行补偿校准；第二，在无法获知列车速度信息情况下，利用IMU数据中的加速计信息进行积分计算获取速度，实现误差校准。
进一步地，节点的切换问题，可以使用如下两种切换方式：
方式一：列车首先利用第一组的三个CSS节点(如S1、S2、S3)进行通信测距。随着列车向前移动，预先设定能量门限；当原先发送节点信号强度小于预先设定的信号门限，切换到下一组的三个节点(如M1、M2、M3)进行测距定位；
方式二：列车进入隧道，同时扫描CH1、CH2、CH3、CH4、CH5、CH6信道，选择能量最强信号最好的三个节点作为一组进行通信测距；并随着列车移动定时扫描信道，切换最好的三个节点进行测距。
在本系统中，举例采用的是每组三个节点进行定位，实际部署中，可以根据成本以及定位精度要求做出权衡。理论上，每组节点数量越多，定位精度越高，成本也会增加。
3、将INS测量模块获取的信号发送至IMU预积分模块，得到列车位置、速度、角度等测量数据。INS测量模块接收并测量高速列车加速度、陀螺仪信息等传感信息，并通过IMU预积分模块处理计算列车三维坐标，对列车进行定位。
惯性导航系统(Inertial Navigation Systems,INS)常使用惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)来做为数据传感器，IMU由三个正交陀螺仪和三个正交加速度计组成，分别用于测量系统的加速度和角速度。通过积分可以从加速度和角速度中得到位置(Pose)、速度(Velocity)和旋转(Quaternion)三个量，分别用p、v、q表示。其中q表示四元数旋转矩阵。四元数的基本思想是采用一个单位长度四维向量来表示三维空间中的旋转，一个四元数拥有一个实部和三个虚部，表示为：q＝q0+q1i+q2j+q3k，i,j,k分别表示四元数的三个虚部。
此外，设b和w分别表示系统自身坐标系(Body Frame，BF)和世界坐标系(WorldFrame，WF),WF又根据坐标轴旋转的不同分为北东地(NED)和东北天(ENU)两种，本文采用东北天坐标系，即原点为系统中心，x轴平行于地球椭球的场半轴，y轴平行于椭球短半轴，z轴为椭球法线方向指向天向；
Figure BDA0003361851150000131
表示从b系相对于w系的旋转，用四元数形式表示。
Figure BDA0003361851150000132
表示由四元数
Figure BDA0003361851150000133
转化得到的旋转矩阵，为了简便起见，下文在没有特殊说明的情况下将
Figure BDA0003361851150000134
简写为
Figure BDA0003361851150000135
通过对上述测量数据进行积分，可以从第i时刻的
Figure BDA0003361851150000136
获得第j时刻(j≥i)的
Figure BDA0003361851150000137
Figure BDA0003361851150000138
Figure BDA0003361851150000139
Figure BDA00033618511500001310
其中，ba,bg分别表示加速度计和陀螺仪的偏置，na,ng分别表示加速度计和陀螺仪的噪声，gw表示初始时刻的重力加速度，
Figure BDA00033618511500001311
表示积分过程中瞬间时刻相对于i帧坐标系的相对旋转，Ω(·)表示四元数的右乘矩阵。
4、多源信息融合模块融合GNSS信号预处理模块、IMU预积分模块以及CSS信号预处理模块的测量数据，根据其可信度，使用可靠数据进行对应的数据融合算法估计出列车的三维位置信息以及其所处的铁路路段位置。
具体的根据滑动窗口和联合优化算法对数据进行融合，滑动窗口和联合优化算法包括：
1)选定滑动窗口大小，使得滑动窗口的尺寸可以在保证实时计算的同时满足位姿估算精度。
2)初始化阶段，当接收到卫星信号的定位信息时，将卫星的定位结果和通过IMU预积分估算的位姿加入滑动窗口，直至滑动窗口内的每个窗口都有对应的传感器数据，此过程不会进行后端非线性优化。当滑动窗口内添加完数据之后，进行一次优化，以得到传感器在设备启动阶段的位姿估计信息。
3)实时定位阶段，当检测到新的卫星定位结果时，将其和IMU的预积分数据以及上一时刻滑动窗口内的所有数据进行一次联合的非线性优化，优化完成后移动滑窗，将滑窗内最早的一帧传感器数据及其定位结果移除，并将新的传感器数据和优化完的结果加入到滑动窗口的末尾。如此过程反复进行，直至结束。
具体的，首先定义要优化的变量：
X＝[x0,x1,...,xn]
Figure BDA0003361851150000141
其中，总体的误差表达式写为：
Figure BDA0003361851150000142
其中，||rp-HpX||表示先验信息的残差，其中rp表示由滑动窗口历史数据组成的观测值，Hp表示状态变量向rp的转化矩阵。该信息保留了之前被滑窗移除数据所提供的信息，保证了数据在位姿估计过程中的一致性。
Figure BDA0003361851150000143
Figure BDA0003361851150000151
表示IMU的测量值和待估计变量的残差。其中
Figure BDA0003361851150000152
为待估计变量，Δtk表示两帧之间的时间差，gw为重力加速度。
Figure BDA0003361851150000153
分别表示由IMU测量数据得到的位置，速度以及旋转的增量，
Figure BDA0003361851150000154
表示增量的协方差矩阵，用来表示上述残差的置信程度，协方差矩阵越大，表明当前的测量数据的可信度越低，其在优化过程中对结果的影响程度越小。
Figure BDA0003361851150000155
可以在IMU预积分阶段通过对误差项求积分得到。
Figure BDA0003361851150000156
其中，
Figure BDA0003361851150000157
表示GNSS卫星测量值和待估计变量的残差。其中
Figure BDA0003361851150000158
表示北斗卫星的测量坐标。
Figure BDA0003361851150000159
表示卫星信号接受机以及IMU之间的外参数，
Figure BDA00033618511500001510
为待估计变量，
Figure BDA00033618511500001511
表示k时刻卫星测量数据的协方差矩阵，其数值可以通过查询北斗卫星标称数据并且结合当前测量环境联合估计的方法获得。值得说明的一点是，本示例创新性地提出将卫星定位误差加入总体的因子图中进行优化。之前普遍使用的扩展卡尔曼滤波算法仅仅利用当前卫星信号的定位结果进行融合，而将卫星定位结果加入总体的因子图中，可以有效利用当前与历史定位结果之间的联系，进一步降低定位误差。
Figure BDA00033618511500001512
其中
Figure BDA00033618511500001513
表示CSS测量值和待估计变量的残差。其中
Figure BDA00033618511500001514
分别表示卫星接收机以及CSS接收机相对于IMU传感器的旋转矩阵和平移，在这里作为固定值代入计算；
Figure BDA00033618511500001515
为CSS测量数据；
Figure BDA00033618511500001516
为待估计变量；
Figure BDA00033618511500001517
表示k时刻无线信号测量数据的协方差矩阵，其数值可以通过记录一段时间的定位误差，并结合统计学公式获得。
构建完上述的目标函数后，采用Newton-Gauss方法求解该优化问题，相比于最速梯度下降法和牛顿法，使用Newton-Gauss可以分别避免最速梯度下降法中由于步长估计不准而导致的收敛过慢以及使用牛顿法需要对误差表达式求二阶导，而导致的运算过于复杂的缺点。
Figure BDA0003361851150000161
Figure BDA0003361851150000162
通过不断迭代逐步找到使得总体误差最小的ΔX，令：
Xopt＝X+ΔX
从而得到最优解。在计算得到最优解后，使用舒尔补公式将滑动窗口中最早的状态以及其相应的测量数据移出滑动窗口，并将当前的Xopt及其卫星测量数据与IMU的预积分结果加入滑动窗口中。在移出最早帧的过程中，使用了舒尔补的方法，以保证被移出帧的数据能够有效对当前滑窗内的数据产生一定的约束。通过以上方式，在有无GNSS信号环境下，都可以实现高速列车精确定位。
GNSS能够为系统提供经纬度和高度信息，但是在卫星信号受到遮挡的场景下，GNSS系统将难以定位，而INS在短时间内能够提供精准的位置、速度和姿态信息，且它的抗干扰能力强，它的缺点在于随着时间的推移会导致加速度计和陀螺仪的误差堆积，从而使得精度急剧下降。CSS信号的定位可以克服遮挡问题，但存在部署成本问题和在无法知晓列车准确车速无法定位的问题，本示例通过将三者整合起来，可以使得优劣互补，获得更好的定位表现；通过设计滑动窗口和联合优化算法，融合GNSS定位坐标、CSS定位坐标以及INS传感定位信息，同时优化和修正定位坐标，实现高精度定位。图5为本示例提供的基于双模卫星定位的高速列车多源融合定位方法的仿真结果图。图6为基于双模卫星定位的高速列车多源融合定位方法的定位与实际测试的对比结果示意图。
下面继续说明本发明实施例提供的定位装置，参见图7，图7是本发明实施例提供的定位装置的结构示意图，本发明实施例提供的定位装置700包括：
第一定位单元710，用于在能接收到卫星导航信号时，根据卫星导航信号确定目标对象的第一测量信息；
第二定位单元720，用于在不能接收到所述卫星导航信号时，根据预设线性调频CSS信号发射节点发送的CSS信号确定所述目标对象的第二测量信息；
第三定位单元730，用于根据惯性导航系统信号，确定所述目标对象的第三测量信息；
融合计算单元740，用于根据当前所述第一测量信息、当前所述第二测量信息和当前所述第三测量信息，利用滑动窗口和非线性优化函数，确定所述目标对象的预估定位信息。
在一些实施例中，所述装置还包括：构建单元，用于基于先验残差、惯性测量残差和卫星定位残差构建所述非线性优化函数；其中，所述先验残差表征所述滑动窗口历史测量信息与所述预估定位信息的残差，所述惯性测量残差表征所述第三测量信息与所述预估定位信息的残差，所述卫星定位残差表征所述第二测量信息与所述预估定位信息的残差。
在一些实施例中，所述融合计算单元，还用于将当前所述第一测量信息、当前所述第二测量信息和当前所述第三测量信息以及所述滑动窗口历史数据的测量信息输入所述非线性优化函数；以及根据牛顿-高斯法以及所述非线性优化函数，确定所述目标对象的预估定位信息。
在一些实施例中，所述装置还包括：更新单元，用于在确定所述预估定位信息后，采用舒尔补算法，将所述滑动窗口中的第一帧数据移出所述滑动窗口，并基于移出的所述第一帧数据和所述滑动窗口内剩余的数据，确定所述先验先验数据，其中，所述先验数据为所述滑动窗口历史测量信息；以及将当前所述预估定位信息、当前所述第一测量信息、当前所述第二测量信息、以及当前所述第三测量信息加入所述滑动窗口。
在一些实施例中，所述装置还包括：初始化单元，用于：
构建所述滑动窗口；
在能接收到所述卫星导航信号时，将每个时刻确定的所述第一测量信息和所述第三测量信息依次加入所述滑动窗口，直至所述滑动窗口中的每个窗口均包含所述第一测量信息和第三测量信息；
在不能接收到所述卫星导航信号时，将每个时刻确定的所述第二测量信息和所述第三测量信息依次加入所述滑动窗口，直至所述滑动窗口中的每个窗口均包含所述第二测量信息和第三测量信息；
基于所述惯性测量残差和所述卫星定位残差，对所述滑动窗口优化，得到当前时刻的所述预估定位置。
在一些实施例中，所述第二定位单元，包括：发送单元，用于利用所述CSS信号发射节点分别在多个不同的预设信道发送所述CSS信号。
本发明实施例还提供一种电子设备，所述设备至少包括：处理器和配置为存储可执行指令的存储介质，其中：
处理器配置为执行存储的可执行指令，所述可执行指令配置为执行本发明实施例提供的定位方法。
需要说明的是，图8为本申请实施例提供的一种电子设备结构示意图，如图8所示，该设备800至少包括：处理器810、通信接口820和存储器830，其中：
处理器810通常控制设备800的总体操作。
通信接口820可以使设备通过网络与其他设备通信。
存储器830配置为存储由处理器810可执行的指令和应用，还可以缓存待处理器810以及设备800中各模块待处理或已经处理的数据(例如，图像数据、音频数据、语音通信数据和视频通信数据)，可以通过闪存(FLASH)或随机访问存储器(Random Access Memory，RAM)实现。
需要说明的是，本申请实施例中，如果以软件功能模块的形式实现上述定位方法，并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台服务器执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。这样，本申请实施例不限制于任何特定的硬件和软件结合。
对应地，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例提供的定位方法中的步骤。
这里需要指出的是：以上存储介质和设备实施例的描述，与上述方法实施例的描述是类似的，具有同方法实施例相似的有益效果。对于本申请存储介质和设备实施例中未披露的技术细节，请参照本申请方法实施例的描述而理解。
当然，本申请实施例中的装置还可有其他类似的协议交互实现案例，在不背离本申请精神及其实质的情况下，本领域的技术人员当可根据本申请实施例做出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本申请方法所附的权利要求的保护范围。
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，本申请可采用硬件实施例、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和光学存储器等)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设备。
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设备的制造品，该指令设备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。
应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本申请的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定的特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。应理解，在本申请的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个模块或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的模块可以是、或也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是、或也可以不是物理模块；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络模块上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部模块来实现本实施例方案的目的。
以上所述，仅为本申请的实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种定位方法，其特征在于，包括：
在能接收到卫星导航信号时，根据卫星导航信号确定目标对象的第一测量信息；
在不能接收到所述卫星导航信号时，根据预设线性调频CSS信号发射节点发送的CSS信号确定所述目标对象的第二测量信息；
根据惯性导航系统信号，确定所述目标对象的第三测量信息；
根据当前所述第一测量信息、当前所述第二测量信息和当前所述第三测量信息，利用滑动窗口和非线性优化函数，确定所述目标对象的预估定位信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于先验残差、惯性测量残差和卫星定位残差构建所述非线性优化函数；其中，所述先验残差表征所述滑动窗口历史测量信息与所述预估定位信息的残差，所述惯性测量残差表征所述第三测量信息与所述预估定位信息的残差，所述卫星定位残差表征所述第二测量信息与所述预估定位信息的残差。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据当前所述第一测量信息、当前所述第二测量信息和当前所述第三测量信息，利用滑动窗口和非线性优化函数，确定所述目标对象的预估定位信息，包括：
将当前所述第一测量信息、当前所述第二测量信息和当前所述第三测量信息以及所述滑动窗口历史数据的测量信息输入所述非线性优化函数；
根据牛顿-高斯法以及所述非线性优化函数，确定所述目标对象的预估定位信息。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在确定所述预估定位信息后，所述方法还包括：
采用舒尔补算法，将所述滑动窗口中的第一帧数据移出所述滑动窗口，并基于移出的所述第一帧数据和所述滑动窗口内剩余的数据，确定所述先验先验数据，其中，所述先验数据为所述滑动窗口历史测量信息；
将当前所述预估定位信息、当前所述第一测量信息、当前所述第二测量信息、以及当前所述第三测量信息加入所述滑动窗口。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
构建所述滑动窗口；
在能接收到所述卫星导航信号时，将每个时刻确定的所述第一测量信息和所述第三测量信息依次加入所述滑动窗口，直至所述滑动窗口中的每个窗口均包含所述第一测量信息和第三测量信息；
在不能接收到所述卫星导航信号时，将每个时刻确定的所述第二测量信息和所述第三测量信息依次加入所述滑动窗口，直至所述滑动窗口中的每个窗口均包含所述第二测量信息和第三测量信息；
基于所述惯性测量残差和所述卫星定位残差，对所述滑动窗口优化，得到当前时刻的所述预估定位置。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述CSS信号发射节点分别在多个不同的预设信道发送所述CSS信号。
7.一种定位装置，其特征在于，包括：
第一定位单元，用于在能接收到卫星导航信号时，根据卫星导航信号确定目标对象的第一测量信息；
第二定位单元，用于在不能接收到所述卫星导航信号时，根据预设线性调频CSS信号发射节点发送的CSS信号确定所述目标对象的第二测量信息；
第三定位单元，用于根据惯性导航系统信号，确定所述目标对象的第三测量信息；
融合计算单元，用于根据当前所述第一测量信息、当前所述第二测量信息和当前所述第三测量信息，利用滑动窗口和非线性优化函数，确定所述目标对象的预估定位信息。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：构建单元，用于基于先验残差、惯性测量残差和卫星定位残差构建所述非线性优化函数；其中，所述先验残差表征所述滑动窗口历史测量信息与所述预估定位信息的残差，所述惯性测量残差表征所述第三测量信息与所述预估定位信息的残差，所述卫星定位残差表征所述第二测量信息与所述预估定位信息的残差。
9.一种电子设备，其特征在于，所述设备至少包括：处理器和配置为存储可执行指令的存储介质，其中：
处理器配置为执行存储的可执行指令，所述可执行指令配置为执行上述权利要求1至6任一项提供的定位方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令配置为执行上述权利要求1至6任一项提供的定位方法。
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