CN114485594B - 天线位姿信息测量方法、装置、设备、介质和程序产品 - Google Patents

天线位姿信息测量方法、装置、设备、介质和程序产品 Download PDF

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CN114485594B CN202210356129.0A CN202210356129A CN114485594B CN 114485594 B CN114485594 B CN 114485594B CN 202210356129 A CN202210356129 A CN 202210356129A CN 114485594 B CN114485594 B CN 114485594B
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Abstract

本申请涉及一种天线位姿信息测量方法、装置、设备、介质和程序产品。所述方法包括：确定全站仪坐标系与直角坐标系之间的第一转换参数；获取目标天线的天线罩上的多个第一标记点在该全站仪坐标系中的第一坐标以及在无线定位基站阵列天线坐标系下的第二坐标；基于该第一转换参数和各第一标记点的第一坐标确定各第一标记点在该直角坐标系下的第三坐标；基于各第一标记点的第二坐标以及各第一标记点的第三坐标获取该直角坐标系与该无线定位基站阵列天线坐标系之间的第二转换参数；根据该第二转换参数，确定该目标天线的位姿信息。采用本方法能够实现无线定位基站阵列天线位置和姿态的精确测量。

Description

天线位姿信息测量方法、装置、设备、介质和程序产品
技术领域
本申请涉及天线技术领域，特别是涉及一种天线位姿信息测量方法、装置、设备、介质和程序产品。
背景技术
无线定位基站可以测量终端相对于无线定位基站的阵列天线的到达角，从而利用到达角得到终端的方位角和俯仰角信息，进而依据多个无线定位基站阵列天线的位置和姿态信息以及测量的终端的方位角和俯仰角就可以估计终端的位置。因此，精确测量无线定位基站阵列天线的位置信息和姿态信息有助于提升估计终端位置的准确度。
传统技术中，无线定位基站位置的标定通常使用全球导航卫星系统(GlobalNavigation Satellite System，GNSS)，无线定位基站姿态的标定通常使用加速度计、磁强计和陀螺仪。
然而，传统技术中，天线的位置测量精度通常在米级，姿态测量精度通常在度级且易受周围电磁环境影响，因此，该方法对位置和姿态的测量精度无法满足高精度定位需求。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够实现无线定位基站阵列天线位置和姿态的精确测量的天线位姿信息测量方法、装置、设备、介质和程序产品。
第一方面，本申请提供了一种天线位姿信息测量方法。该方法包括：
确定全站仪坐标系与直角坐标系之间的第一转换参数；获取目标天线的天线罩上的多个第一标记点在该全站仪坐标系中的第一坐标以及在无线定位基站阵列天线坐标系下的第二坐标；基于该第一转换参数和各第一标记点的第一坐标确定各第一标记点在该直角坐标系下的第三坐标；基于各第一标记点的第二坐标以及各第一标记点的第三坐标获取该直角坐标系与该无线定位基站阵列天线坐标系之间的第二转换参数；根据该第二转换参数，确定该目标天线的位姿信息。
在其中一个实施例中，确定全站仪坐标系与直角坐标系之间的第一转换参数，包括：获取该目标天线的天线罩周围目标空间范围内多个第二标记点在该直角坐标系下的第四坐标以及在该全站仪坐标系下的第五坐标；根据各第二标记点的第四坐标以及第五坐标，构建该全站仪坐标系与该直角坐标系的第一转换关系式；基于该第一转换关系式进行求解运算，得到该第一转换参数。
在其中一个实施例中，该第一转换关系式为：
Figure 553267DEST_PATH_IMAGE002
其中，
Figure 137832DEST_PATH_IMAGE004
和
Figure 977612DEST_PATH_IMAGE006
为该第一转换参数，
Figure 989431DEST_PATH_IMAGE008
为估计误差，
Figure 845654DEST_PATH_IMAGE010
为该第四坐标，
Figure 233910DEST_PATH_IMAGE012
为该第五坐标。
在其中一个实施例中，该基于该第一转换关系式进行求解运算，得到该第一转换参数，包括：基于该第一转换关系式构建状态空间模型；利用贝叶斯滤波器，对该状态空间模型进行递归求解运算，得到该第一转换参数。
在其中一个实施例中，该状态空间模型为：
Figure 459355DEST_PATH_IMAGE014
其中，
Figure 642074DEST_PATH_IMAGE016
，
Figure 218549DEST_PATH_IMAGE018
，
Figure 144917DEST_PATH_IMAGE020
为状态噪声矢量，
Figure 224868DEST_PATH_IMAGE022
为观测噪声矢量，k为迭代次数，N为正整数，[·]T为矩阵转置，通过递归求解得到
Figure 345533DEST_PATH_IMAGE024
，并通过
Figure 143725DEST_PATH_IMAGE025
得到该第一转换参数。
在其中一个实施例中，该基于各第一标记点的第二坐标以及各第一标记点的第三坐标获取该直角坐标系与该无线定位基站阵列天线坐标系之间的第二转换参数，包括：根据各第一标记点的第二坐标以及第三坐标，构建该直角坐标系与该无线定位基站阵列天线坐标系的第二转换关系式；基于该第二转换关系式进行求解运算，得到该第二转换参数。
在其中一个实施例中，该第二转换关系式为：
Figure 608204DEST_PATH_IMAGE027
其中，
Figure 277083DEST_PATH_IMAGE029
和
Figure 67185DEST_PATH_IMAGE031
为该第二转换参数，
Figure 87093DEST_PATH_IMAGE033
为估计误差，
Figure 89684DEST_PATH_IMAGE035
为该第二坐标，
Figure 144228DEST_PATH_IMAGE037
为该第三坐标。
在其中一个实施例中，该基于该第二转换关系式进行求解运算，得到该第二转换参数，包括：基于该第二转换关系式构建状态空间模型；利用贝叶斯滤波器，根据该状态空间模型进行递归求解运算，得到该第二转换参数。
在其中一个实施例中，该状态空间模型为：
Figure 839651DEST_PATH_IMAGE039
其中，
Figure 612435DEST_PATH_IMAGE041
，
Figure 185761DEST_PATH_IMAGE043
，
Figure 94812DEST_PATH_IMAGE045
为状态噪声矢量，
Figure 226716DEST_PATH_IMAGE047
为观测噪声矢量，k为迭代次数，M为正整数，[·]T为矩阵转置，通过递归求解得到
Figure 690058DEST_PATH_IMAGE049
，并通过
Figure 565610DEST_PATH_IMAGE050
得到该第二转换参数。
在其中一个实施例中，根据该第二转换参数，确定该目标天线的位姿信息，包括：根据
Figure 594746DEST_PATH_IMAGE052
确定该目标天线的位置坐标；根据
Figure 631972DEST_PATH_IMAGE054
确定该目标天线的位姿角。
第二方面，本申请还提供了一种天线位姿信息测量装置。该装置包括：
第一确定模块，用于确定全站仪坐标系与直角坐标系之间的第一转换参数；第一获取模块，用于获取目标天线的天线罩上的多个第一标记点在该全站仪坐标系中的第一坐标以及在无线定位基站阵列天线坐标系下的第二坐标；第二确定模块，用于基于该第一转换参数和各第一标记点的第一坐标确定各第一标记点在该直角坐标系下的第三坐标；第二获取模块，用于基于各第一标记点的第二坐标以及各第一标记点的第三坐标获取该直角坐标系与该无线定位基站阵列天线坐标系之间的第二转换参数；第三确定模块，用于根据该第二转换参数，确定该目标天线的位姿信息。
在其中一个实施例中，该第一确定模块，具体用于：获取该目标天线的天线罩周围目标空间范围内多个第二标记点在该直角坐标系下的第四坐标以及在该全站仪坐标系下的第五坐标；根据各第二标记点的第四坐标以及第五坐标，构建该全站仪坐标系与该直角坐标系的第一转换关系式；基于该第一转换关系式进行求解运算，得到该第一转换参数。
在其中一个实施例中，该第一转换关系式为：
Figure 379348DEST_PATH_IMAGE055
其中，
Figure 793012DEST_PATH_IMAGE056
和
Figure 178119DEST_PATH_IMAGE057
为该第一转换参数，
Figure 386247DEST_PATH_IMAGE008
为估计误差，
Figure 355340DEST_PATH_IMAGE010
为该第四坐标，
Figure 572695DEST_PATH_IMAGE012
为该第五坐标。
在其中一个实施例中，该第一确定模块，具体用于：基于该第一转换关系式构建状态空间模型；利用贝叶斯滤波器，对该状态空间模型进行递归求解运算，得到该第一转换参数。
在其中一个实施例中，该状态空间模型为：
Figure 779685DEST_PATH_IMAGE014
其中，
Figure 424293DEST_PATH_IMAGE016
，
Figure 880682DEST_PATH_IMAGE018
，
Figure 104990DEST_PATH_IMAGE020
为状态噪声矢量，
Figure 963225DEST_PATH_IMAGE022
为观测噪声矢量，k为迭代次数，N为正整数，[·]T为矩阵转置，通过递归求解得到
Figure 778734DEST_PATH_IMAGE024
，并通过
Figure 925681DEST_PATH_IMAGE025
得到该第一转换参数。
在其中一个实施例中，该第二获取模块，具体用于：根据各第一标记点的第二坐标以及第三坐标，构建该直角坐标系与该无线定位基站阵列天线坐标系的第二转换关系式；基于该第二转换关系式进行求解运算，得到该第二转换参数。
在其中一个实施例中，该第二转换关系式为：
Figure 986304DEST_PATH_IMAGE027
其中，
Figure 699045DEST_PATH_IMAGE029
和
Figure 154297DEST_PATH_IMAGE031
为该第二转换参数，
Figure 585278DEST_PATH_IMAGE033
为估计误差，
Figure 151389DEST_PATH_IMAGE035
为该第二坐标，
Figure 718636DEST_PATH_IMAGE037
为该第三坐标。
在其中一个实施例中，该第二获取模块，具体用于：基于该第二转换关系式构建状态空间模型；利用贝叶斯滤波器，根据该状态空间模型进行递归求解运算，得到该第二转换参数。
在其中一个实施例中，该状态空间模型为：
Figure 875948DEST_PATH_IMAGE039
其中，
Figure 997488DEST_PATH_IMAGE041
，
Figure 898448DEST_PATH_IMAGE043
，
Figure 585781DEST_PATH_IMAGE045
为状态噪声矢量，
Figure 382836DEST_PATH_IMAGE047
为观测噪声矢量，k为迭代次数，M为正整数，[·]T为矩阵转置，通过递归求解得到
Figure 522830DEST_PATH_IMAGE049
，并通过
Figure 463367DEST_PATH_IMAGE050
得到该第二转换参数。
在其中一个实施例中，该第三确定模块，具体用于：根据
Figure 474048DEST_PATH_IMAGE052
确定该目标天线的位置坐标；根据
Figure 973162DEST_PATH_IMAGE054
确定该目标天线的位姿角。
第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该处理器执行该计算机程序时实现上述第一方面任一项所述的方法的步骤。
第四方面，本申请还提供了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第一方面中任一项所述的方法的步骤。
第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面中任一项所述的方法的步骤。
上述天线位姿信息测量方法、装置、设备、介质和程序产品，通过先确定全站仪坐标系与直角坐标系之间的第一转换参数，然后获取目标天线的天线罩上的多个第一标记点在该全站仪坐标系中的第一坐标以及在无线定位基站阵列天线坐标系下的第二坐标，从而基于该第一转换参数和各第一标记点的第一坐标确定各第一标记点在该直角坐标系下的第三坐标，可实现全站仪坐标系与直角坐标系之间的坐标转换。进一步的，基于各第一标记点的第二坐标以及各第一标记点的第三坐标获取该直角坐标系与该无线定位基站阵列天线坐标系之间的第二转换参数，并根据该第二转换参数，确定该目标天线的位姿信息。通过确定直角坐标系与无线定位基站阵列天线坐标系之间的第二转换参数，从而使得根据该第二转换参数确定的目标天线的位姿信息与无线定位基站密切相关，且不受周围环境影响，大大提升了获取目标天线的位姿信息的精准度，可得到高精度的目标天线的位姿信息测量结果，可以满足高精度定位需求，且该方法便于实施。
附图说明
图1为一个实施例中天线位姿信息测量的流程示意图；
图2为一个实施例中确定第一转换参数的流程示意图；
图3为一个实施例中基于第一转换关系确定第一转换参数的流程示意图的流程示意图；
图4为一个实施例中网格划分示意图；
图5为一个实施例中位姿参数估计值确定的流程示意图；
图6为一个实施例中确定第二转换参数的流程示意图；
图7为一个实施例中第二转换关系式确定第二转换参数的流程示意图；
图8为一个实施例中确定阵列天线位置信息和姿态信息的流程示意图；
图9为一个实施例中天线位姿信息测量装置的结构框图；
图10为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
无线定位基站可以测量终端相对于无线定位基站阵列天线的到达角(Angle ofArrival, AOA)，从而得到终端的方位角和俯仰角信息。依据多个无线定位基站阵列天线的位置和姿态信息以及测量的终端方位角和俯仰角就可以估计终端的位置。
在多无线定位基站纯AOA定位中，为实现终端的高精度定位(分米级或厘米级)需要对无线定位基站阵列天线的位置和姿态进行精确标定。无线定位基站无线定位基站位置的标定通常使用全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)，无线定位基站姿态的标定通常使用加速度计、磁强计和陀螺仪，位置标定精度通常在米级，姿态标定精度通常在度级且易受周围电磁环境影响，该位姿标定精度无法满足高精度定位需求，此外，每个无线定位基站均需要安装GNSS模块、加速度计、磁强计和陀螺仪，大大增加了部署成本。一些无线定位基站通常部署在室内区域，由于在室内通常没有卫星导航信号，因而无法使用GNSS进行无线定位基站阵列天线的位置标定，此外，室内电磁环境非常复杂，也无法使用加速度计、磁强计和陀螺仪标定无线定位基站阵列天线的姿态，因此，需提出对无线定位基站阵列天线位置和姿态进行高精度标定的有效手段。
在一个实施例中，如图1所示，提供了一种天线位姿信息测量方法，本实施例以该方法应用于终端进行举例说明，可以理解的是，该方法也可以应用于服务器，还可以应用于包括终端和服务器的系统，并通过终端和服务器的交互实现，其中，终端可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机和平板电脑等。服务器可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。本申请实施例中，该方法包括以下步骤：
步骤101，确定全站仪坐标系与直角坐标系之间的第一转换参数。
其中，为在直角坐标系下确定阵列天线坐标，从而实现对阵列天线的标定，首先需要确定全站仪坐标系（Total Station Frame, TSF）与直角坐标系之间的第一转换参数，并利用该第一转换参数对阵列天线进行位置和姿态的标定。例如，可以采用全站仪对阵列天线附近的空间的标记点进行坐标测量，得到各个标记点在全站仪坐标系下的坐标；另外，获取各坐标点在直角坐标系下的坐标，利用各标记点在全站仪坐标系下的坐标以及在直角坐标系下的坐标，确定全站仪坐标系与直角坐标系之间的第一转换参数，从而可以利用该转换参数，将其它全站仪坐标系下的坐标转换为直角坐标系下的坐标。
步骤102，获取目标天线的天线罩上的多个第一标记点在该全站仪坐标系中的第一坐标以及在无线定位基站阵列天线坐标系下的第二坐标。
其中，目标天线为需要进行位置和姿态标定的无线定位基站中的阵列天线。对于目标天线的位置和姿态的标定，可以通过目标天线的天线罩实现。具体的，在目标天线的天线罩上标记M个点，该M个点即为第一标记点，M为正整数，通常，M≥2。使用全站仪测量可直接得到上述各第一标记点在全站仪坐标系下的坐标，得到各第一标记点在全站仪坐标系下的第一坐标。另外，在目标天线安装与无线定位基站后，关于目标天线的无线定位基站阵列天线坐标系(Array Antenna Frame, AAF)也相应确定，因此，可获取各第一标记点在无线定位基站阵列天线坐标系(Array Antenna Frame, AAF)中的坐标。
步骤103，基于该第一转换参数和各第一标记点的第一坐标确定各第一标记点在该直角坐标系下的第三坐标。
其中，各第一标记点的第一坐标为全站仪坐标系下的坐标，而第一转换参数为直角坐标系与全站仪坐标系之间的转换参数，因此，可通过该第一转换成参数以及各第一标记点的第一坐标，得到各第一标记点在直角坐标系下的第三坐标，即可直接通过计算得到目标天线的天线罩上的各第一标记点在直角坐标系下的坐标，从而便于通过各第一标记点在直角坐标系下的坐标确定目标天线的位置和姿态信息。
步骤104，基于各第一标记点的第二坐标以及各第一标记点的第三坐标获取该直角坐标系与该无线定位基站阵列天线坐标系之间的第二转换参数。
其中，各第一标记点的第二坐标为在无线定位基站阵列天线坐标系下的坐标，且第三坐标为直角坐标系下的坐标，因此，可基于各第一标记点的第二坐标以及第三坐标确定直角坐标系与无线定位基站阵列天线坐标系之间的第二转换参数，利用该第二转换参数，可实现标记点从直角坐标系与无线定位基站阵列天线坐标系之间的坐标转换，其中，该第二转换参数与目标天线的位置信息和姿态信息相关。
步骤105，根据该第二转换参数，确定该目标天线的位姿信息。
其中，目标天线的位姿信息即目标天线的位置信息和姿态信息，位置信息例如为目标天线的位置坐标，姿态信息包括目标天线的方位角、俯仰角以及横滚角信息。由于该第二转换参数与目标天线的位姿信息相关，因此，当得到该第二转换参数后，可根据该第二转换参数，进一步提取得到该目标天线的位姿信息，实现对目标天线的位姿信息的测量标定。
上述天线位姿信息测量方法、装置、设备、介质和程序产品，通过先确定全站仪坐标系与直角坐标系之间的第一转换参数，然后获取目标天线的天线罩上的多个第一标记点在该全站仪坐标系中的第一坐标以及在无线定位基站阵列天线坐标系下的第二坐标，从而基于该第一转换参数和各第一标记点的第一坐标确定各第一标记点在该直角坐标系下的第三坐标，可实现全站仪坐标系与直角坐标系之间的坐标转换。进一步的，基于各第一标记点的第二坐标以及各第一标记点的第三坐标获取该直角坐标系与该无线定位基站阵列天线坐标系之间的第二转换参数，并根据该第二转换参数，确定该目标天线的位姿信息。通过确定直角坐标系与无线定位基站阵列天线坐标系之间的第二转换参数，从而使得根据该第二转换参数确定的目标天线的位姿信息与无线定位基站密切相关，且不受周围环境影响，大大提升了获取目标天线的位姿信息的精准度，可得到高精度的目标天线的位姿信息测量结果，可以满足高精度定位需求，且该方法便于实施。
在一个实施例中，如图2所示，其示出了本申请实施例提供的一种确定第一转换参数的流程示意图。确定全站仪坐标系与直角坐标系之间的第一转换参数，包括：
步骤201，获取该目标天线的天线罩周围目标空间范围内多个第二标记点在该直角坐标系下的第四坐标以及在该全站仪坐标系下的第五坐标。
其中，在目标天线的天线罩附近的周围目标空间范围内标记N个点，该N个标记点记为第二标记点，N为正整数，通常，N≥2。其中，目标空间范围指目标天线的天线罩附近的空间，本申请实施例对目标空间范围具体范围大小不作限定。
为获取直角坐标系与全站仪坐标系之间的第二转换参数，实现标记点直角坐标与全站仪坐标之间的转换，首先，可获取目标天线的天线罩周围目标空间范围内标记的各第二标记点在直角坐标系下的第四坐标，其中，该直角坐标系为当地直角坐标系或以其它任意方式定义的直角坐标系，例如地心地固坐标系（Earth-Centered, Earth-Fixed，ECEF）。
将各第二标记点在直角坐标系下的第四坐标记为
Figure 600453DEST_PATH_IMAGE059
，n=1,2，……，N，其中，
Figure 312057DEST_PATH_IMAGE061
为第四坐标的x轴坐标参数，
Figure 973982DEST_PATH_IMAGE063
为第四坐标的y轴坐标参数，
Figure 643998DEST_PATH_IMAGE065
为第四坐标的z轴坐标参数，[·]T表示矩阵转置。
通常，无线定位基站的阵列天线可以位于室内或室外，对于目标天线，当目标天线位于室外，可直接获取目标天线的各第二标记点在直角坐标系下的第四坐标；当目标天线位于室内时，各第二标记点的第四坐标可由室外RTK（Real - time kinematic，实时差分定位）定位结果利用全站仪引入到室内并通过地心地固坐标系(Earth-Centered Earth-Fixed Frame, ECEF)与LLF的转换关系得到。
使用全站仪在目标天线的天线罩附近合适位置建立全站仪坐标系，同时使用全站仪测量各第二标记点在全站仪坐标系下的第五坐标，记为
Figure 961847DEST_PATH_IMAGE067
，n=1,2，……，N，其中，
Figure 539459DEST_PATH_IMAGE069
为第五坐标的x轴坐标参数，
Figure 55891DEST_PATH_IMAGE071
为第五坐标的y轴坐标参数，
Figure 386554DEST_PATH_IMAGE073
为第五坐标的z轴坐标参数，[·]T表示矩阵转置。
步骤202，根据各第二标记点的第四坐标以及第五坐标，构建该全站仪坐标系与该直角坐标系的第一转换关系式。
其中，利用各第二标记点在全站仪坐标系下的第五坐标
Figure 191699DEST_PATH_IMAGE075
以及各第二标记点在直角坐标系中的第四坐标
Figure 307422DEST_PATH_IMAGE077
计算全站仪坐标系和直角坐标系的坐标转换关系，可表示为：
Figure 678361DEST_PATH_IMAGE079
（1）
其中，
Figure 690179DEST_PATH_IMAGE081
为全站仪在直角坐标系中的坐标，
Figure 779358DEST_PATH_IMAGE083
为全站仪坐标系和直角坐标系之间的旋转矩阵，
Figure 902035DEST_PATH_IMAGE081
和
Figure 861901DEST_PATH_IMAGE083
与目标天线位姿信息相关，为第一转换参数，通过确定第二转换参数，可进一步确定目标天线的位姿信息。
考虑到估计误差的影响，公式（1）可改写为
Figure 44620DEST_PATH_IMAGE085
（2）
其中，公式（2）即为第一转换关系，
Figure 856981DEST_PATH_IMAGE086
和
Figure 252190DEST_PATH_IMAGE083
为第一转换参数，v为
Figure 597721DEST_PATH_IMAGE088
的估计误差，
Figure 951342DEST_PATH_IMAGE090
为第四坐标，
Figure 218375DEST_PATH_IMAGE092
为第五坐标。
由于上式中
Figure 948433DEST_PATH_IMAGE086
和
Figure 148471DEST_PATH_IMAGE083
包含6个未知位姿参数即
Figure 141834DEST_PATH_IMAGE094
且
Figure 958481DEST_PATH_IMAGE095
与姿态角
Figure 961072DEST_PATH_IMAGE097
有关，
Figure 15615DEST_PATH_IMAGE099
为方位角，
Figure 212504DEST_PATH_IMAGE101
为俯仰角，
Figure 985288DEST_PATH_IMAGE103
为横滚角，因此至少需要使用2个标记点即N≥2，进行位姿信息的确定。其中，可使用多个第二标记点以提升
Figure 57149DEST_PATH_IMAGE086
和
Figure 435041DEST_PATH_IMAGE083
的估计精度。
步骤203，基于该第一转换关系式进行求解运算，得到该第一转换参数。
其中，由于构建的第一转换关系式中包含第一转换参数
Figure 566945DEST_PATH_IMAGE086
和
Figure 561446DEST_PATH_IMAGE083
，因此，基于该第一转换关系式，进行求解，从而确定第一转换参数，以对目标天线进行位姿信息的估计。
在一个实施例中，如图3所示，其示出了本申请实施例提供的一种基于第一转换关系确定第一转换参数的流程示意图。基于该第一转换关系式进行求解运算，得到该第一转换参数，包括：
步骤301，基于该第一转换关系式构建状态空间模型。
其中，该状态空间模型为：
Figure 905839DEST_PATH_IMAGE105
（3）
其中，
Figure 669396DEST_PATH_IMAGE107
，
Figure 972201DEST_PATH_IMAGE109
为状态噪声矢量，
Figure 922840DEST_PATH_IMAGE111
为观测噪声矢量，k为迭代次数，N为正整数，[·]T为矩阵转置，通过递归求解得到
Figure 336504DEST_PATH_IMAGE113
，并通过
Figure 721611DEST_PATH_IMAGE114
得到该第一转换参数。k为迭代次数。可见，通过第一转换关系式可构建得到该状态空间模型。
其中，为确定
Figure 195317DEST_PATH_IMAGE116
和
Figure 164410DEST_PATH_IMAGE118
，需对
Figure 381765DEST_PATH_IMAGE116
和
Figure 588756DEST_PATH_IMAGE118
包含的6个未知位姿参数进行估计，可基于该第一转换关系式构建状态空间模型，并基于该状态空间模型对未知位姿参数进行估计。具体的，状态空间模型中，
Figure 233364DEST_PATH_IMAGE120
，
Figure 689753DEST_PATH_IMAGE122
以及
Figure 445219DEST_PATH_IMAGE124
为未知位姿参数。
Figure 772295DEST_PATH_IMAGE126
为状态噪声矢量，其对应的协方差矩阵为
Figure 322225DEST_PATH_IMAGE128
；
Figure 767375DEST_PATH_IMAGE130
为观测噪声矢量，其对应的协方差矩阵为
Figure 795374DEST_PATH_IMAGE132
。
步骤302，利用贝叶斯滤波器，对该状态空间模型进行递归求解运算，得到该第一转换参数。
其中，当构建状态空间模型后，通过利用该状态空间模型，利用贝叶斯滤波器可递归未知位姿参数。其中，贝叶斯滤波器包括粒子滤波器(Particle Filter, PF)和卡尔曼滤波器(Kalman Filter, KF)，具体地，可以通过粒子滤波器和卡尔曼滤波器可以递归估计这些未知位姿参数，需要说明的是，粒子滤波器和卡尔曼滤波器分别包含多种具体类型，例如，粒子滤波器可以为无迹粒子滤波器等，卡尔曼滤波器可以为无迹卡尔曼滤波器等多种类型，本申请实施例对滤波器不做具体型号的限定。
由于公式(3)中观测方程是非线性的，因此，不失一般性。
以无迹卡尔曼滤波器(Unscented Kalman Filter, UKF)为例进行阐述并提出一种用于未知位姿参数估计的UKF算法，采用该UKF进行位置位姿参数的估计，从而确定第一转换参数。可选的，实际中也可以采用其它类型的KF进行未知位姿参数估计。
具体过程如下：
请参考图4，其示出了本申请实施例提供的一种网格划分示意图。首先依据N个空间标记点的坐标对无线定位基站天线罩附近区域进行网格划分得到网格点的坐标，然后进行粒子滤波器初始化，即，结合网格点坐标从先验概率密度函数
Figure 39274DEST_PATH_IMAGE134
中抽取
Figure 494526DEST_PATH_IMAGE136
个粒子
Figure 659928DEST_PATH_IMAGE138
，且粒子滤波器的初始权重为
Figure 757197DEST_PATH_IMAGE140
。随后进行重要性采样，即，利用先验转移概率密度函数
Figure 590024DEST_PATH_IMAGE142
获取
Figure 747336DEST_PATH_IMAGE144
个粒子
Figure 400034DEST_PATH_IMAGE146
，同时计算粒子滤波器对应的权重
Figure 802459DEST_PATH_IMAGE148
，即
Figure 489792DEST_PATH_IMAGE150
（4）
公式（4）中，
Figure 286847DEST_PATH_IMAGE152
为粒子
Figure 426841DEST_PATH_IMAGE154
的似然函数，
Figure 865912DEST_PATH_IMAGE156
为
Figure 876594DEST_PATH_IMAGE158
归一化后的值。当确定粒子滤波器权重后，采用确定权重后的粒子滤波器进行重采样，得到粒子集
Figure 375708DEST_PATH_IMAGE160
。
Figure 2999DEST_PATH_IMAGE162
的后验分布估计
Figure 245761DEST_PATH_IMAGE164
可以表示为：
Figure 642107DEST_PATH_IMAGE166
(5)
公式（5）中，
Figure 813588DEST_PATH_IMAGE168
表示狄拉克函数。
同时，
Figure 928175DEST_PATH_IMAGE170
的估计值可以表示为：
Figure 974628DEST_PATH_IMAGE172
(6)
公式（6）中，
Figure 225481DEST_PATH_IMAGE174
表示数学期望，将公式（6）得到的
Figure 66398DEST_PATH_IMAGE176
作为UKF算法的初值进行未知位姿参数的精确估计，用于未知位姿参数估计的UKF算法可以表示为：
(1)滤波器初始化：
Figure 137122DEST_PATH_IMAGE178
（7）
(2)时间更新：
Figure 721687DEST_PATH_IMAGE180
（8）
(3)计算sigma点：
Figure 92626DEST_PATH_IMAGE182
（9）
(4)测量更新：
Figure 573285DEST_PATH_IMAGE184
(10)
Figure 662464DEST_PATH_IMAGE186
其中，
Figure 817764DEST_PATH_IMAGE188
为公式(6)中得到的
Figure 43209DEST_PATH_IMAGE190
，
Figure 960350DEST_PATH_IMAGE192
和
Figure 271245DEST_PATH_IMAGE194
分别为初始的未知位姿参数估计值和估计误差协方差矩阵，
Figure 197613DEST_PATH_IMAGE196
和
Figure 11985DEST_PATH_IMAGE198
为第k-1次迭代的未知位姿参数估计值和估计误差协方差矩阵，
Figure 365606DEST_PATH_IMAGE200
和
Figure 694956DEST_PATH_IMAGE202
为第k次迭代的未知位姿参数预测值和预测误差协方差矩阵，
Figure 893857DEST_PATH_IMAGE204
为sigma点的预测值，
Figure 607077DEST_PATH_IMAGE206
和
Figure 131600DEST_PATH_IMAGE208
为第k次迭代的观测预测值和预测误差协方差矩阵，
Figure 885929DEST_PATH_IMAGE210
为第k次迭代的未知位姿参数预测值和观测预测值的互协方差矩阵，
Figure 154099DEST_PATH_IMAGE212
为第k次迭代的卡尔曼增益矩阵，k为迭代次数，
Figure 208643DEST_PATH_IMAGE214
为状态噪声矢量
Figure 169646DEST_PATH_IMAGE216
对应的协方差矩阵；
Figure 942430DEST_PATH_IMAGE218
为观测噪声矢量
Figure 748712DEST_PATH_IMAGE220
对应的协方差矩阵。
Figure 923341DEST_PATH_IMAGE222
即为通过UKF算法计算得到的未知位姿参数，通过
Figure 291131DEST_PATH_IMAGE223
可确定第一转换参数。
公式（10）中，
Figure 20052DEST_PATH_IMAGE225
为状态矢量的维数，
Figure 630025DEST_PATH_IMAGE227
为矩阵平方根的第
Figure DEST_PATH_IMAGE229_5A
列，
Figure DEST_PATH_IMAGE230_6A
为正整数。UKF算法中sigma点对应的权重为：
Figure 252636DEST_PATH_IMAGE232
（11）
Figure 555442DEST_PATH_IMAGE234
公式（11）中，
Figure 506080DEST_PATH_IMAGE236
为缩放因子，
Figure 919744DEST_PATH_IMAGE238
，
Figure 304851DEST_PATH_IMAGE240
通常设置为
Figure 778558DEST_PATH_IMAGE242
，对于高斯分布
Figure 747651DEST_PATH_IMAGE244
。
基于状态空间模型，通过粒子滤波器和卡尔曼滤波器，精准得到第一转换参数。通过上述方法进行未知位姿参数的估计，可得到高精度的无线定位基站阵列天线位姿参数估计结果，并且，无需计算复杂非线性函数的雅可比矩阵或者海塞矩阵，便于实施。同时，可以得到未知位姿参数的估计误差协方差矩阵，为后续定位误差分析奠定基础。如图5所示，其示出了本申请实施例提供的一种位姿参数估计值确定的流程示意图。
在一个实施例中，如图6所示，其示出了本申请实施例提供的一种确定第二转换参数的流程示意图。该基于各第一标记点的第二坐标以及各第一标记点的第三坐标获取该直角坐标系与该无线定位基站阵列天线坐标系之间的第二转换参数，包括：
步骤601，根据各第一标记点的第二坐标以及第三坐标，构建该直角坐标系与该无线定位基站阵列天线坐标系的第二转换关系式。
该第二转换关系式为：
Figure 168268DEST_PATH_IMAGE246
（12）
其中，
Figure 171996DEST_PATH_IMAGE248
和
Figure 816604DEST_PATH_IMAGE250
为该第二转换参数，
Figure 741835DEST_PATH_IMAGE252
为估计误差，
Figure 497301DEST_PATH_IMAGE254
为该第二坐标，
Figure 89956DEST_PATH_IMAGE256
为该第三坐标。
步骤602，基于该第二转换关系式进行求解运算，得到该第二转换参数。
其中，各第一标记点的第二坐标为无线定位基站阵列天线坐标系下的坐标，各第一标记点的第三坐标为直角坐标系下的坐标。
使用全站仪测量各第一标记点在全站仪坐标系下的坐标，记为
Figure 905466DEST_PATH_IMAGE258
，
Figure 317993DEST_PATH_IMAGE260
，其中，
Figure 378615DEST_PATH_IMAGE262
为第一标记点的x轴坐标参数，
Figure 91356DEST_PATH_IMAGE264
为第一标记点的y轴坐标参数，
Figure 812187DEST_PATH_IMAGE266
为第一标记点的z轴坐标参数。
利用第一转换参数将各第一标记点的坐标从全站仪坐标系下转换到直角坐标系下，即
Figure 712010DEST_PATH_IMAGE268
（13）
Figure 809279DEST_PATH_IMAGE270
为各第一标记点在直角坐标系下的坐标。
将各第一标记点在无线定位基站阵列天线坐标系下的第二坐标记为
Figure 642106DEST_PATH_IMAGE272
，
Figure 533838DEST_PATH_IMAGE274
。
利用无线定位基站阵列天线在直角坐标系中的位置
Figure 452116DEST_PATH_IMAGE276
以及从无线定位基站阵列天线坐标系到直角坐标系中的旋转矩阵 可以得到各第一标记点在直角坐标系中的坐标与在无线定位基站阵列天线坐标系中坐标的关系，即：
Figure 353076DEST_PATH_IMAGE278
（14）
考虑到估计误差的影响，上式可以改写为：
Figure 276295DEST_PATH_IMAGE280
（15）
公式（15）即为第二转换关系式，其中，
Figure 604508DEST_PATH_IMAGE282
表示
Figure 213344DEST_PATH_IMAGE284
的估计误差，可使用多个标记点提高
Figure 917994DEST_PATH_IMAGE286
和
Figure 459834DEST_PATH_IMAGE288
的估计精度。其中，
Figure 958949DEST_PATH_IMAGE289
和
Figure 586239DEST_PATH_IMAGE288
中包含6个未知位姿参数
Figure 297843DEST_PATH_IMAGE291
且
Figure 694189DEST_PATH_IMAGE288
与姿态角
Figure 364205DEST_PATH_IMAGE293
有关，通过确定未知位姿参数，确定第二转换参数，并进一步确定目标天线的位姿信息。
在一个实施例中，如图7所示，其示出了本申请实施例提供的一种基于第二转换关系式确定第二转换参数的流程示意图。基于该第二转换关系式进行求解运算，得到该第二转换参数，包括：
步骤701，基于该第二转换关系式构建状态空间模型。
其中，该状态空间模型为：
Figure 947633DEST_PATH_IMAGE295
（16）
其中，
Figure 229972DEST_PATH_IMAGE297
，
Figure 746404DEST_PATH_IMAGE299
为状态噪声矢量，
Figure 587321DEST_PATH_IMAGE301
为观测噪声矢量，k为迭代次数，M为正整数，[·]T为矩阵转置，通过递归求解得到
Figure 658046DEST_PATH_IMAGE303
，并通过
Figure 242611DEST_PATH_IMAGE303
得到该第二转换参数。
步骤702，利用贝叶斯滤波器，根据该状态空间模型进行递归求解运算，得到该第二转换参数。
其中，状态空间模型中，
Figure 613549DEST_PATH_IMAGE305
，
Figure 94209DEST_PATH_IMAGE307
、
Figure 917809DEST_PATH_IMAGE309
以及
Figure 306065DEST_PATH_IMAGE311
为未知位姿参数。
Figure 531510DEST_PATH_IMAGE313
为状态噪声矢量，
Figure 183071DEST_PATH_IMAGE315
为观测噪声矢量。k为迭代次数。y k 与第二转换关系相关，可见，通过第二转换关系式可构建得到该状态空间模型。
其中，当构建状态空间模型后，通过利用该状态空间模型，利用贝叶斯滤波器可递归未知位姿参数。其中，贝叶斯滤波器包括粒子滤波器(Particle Filter, PF)和卡尔曼滤波器(Kalman Filter, KF)，具体地，可以通过粒子滤波器和卡尔曼滤波器可以递归估计这些未知位姿参数。
与求解第一转换参数相似，以无迹卡尔曼滤波器(Unscented Kalman Filter,UKF)为例进行阐述并提出一种用于未知位姿参数估计的UKF算法，采用该UKF进行位置位姿参数的估计，从而确定第二转换参数。可选的，实际中也可以采用其它类型的KF进行未知位姿参数估计。
具体过程与上文采用该UKF进行位置位姿参数的估计，从而确定第一转换参数的过程相同，在此不再赘述。
基于状态空间模型，通过粒子滤波器和卡尔曼滤波器，精准得到第二转换参数。通过上述方法进行未知位姿参数的估计，可得到高精度的无线定位基站阵列天线位姿参数估计结果，并且，无需计算复杂非线性函数的雅可比矩阵或者海塞矩阵，便于实施。同时，可以得到未知位姿参数的估计误差协方差矩阵，为后续定位误差分析奠定基础。
在一个实施例中，根据该第二转换参数，确定该目标天线的位姿信息，包括：根据
Figure 261010DEST_PATH_IMAGE317
确定该目标天线的位置坐标；根据
Figure 187378DEST_PATH_IMAGE319
确定该目标天线的位姿角。
当确定第二转换参数后，第二转换参数中
Figure 267330DEST_PATH_IMAGE319
和
Figure 886530DEST_PATH_IMAGE317
与目标天线的位姿参数相关，因此，可直接通过第二转换参数中的
Figure 153563DEST_PATH_IMAGE317
得到目标天线的位置坐标。通过
Figure 883622DEST_PATH_IMAGE319
得到目标天线的位姿角，位姿角包括方位角、俯仰角以及横滚角。
在一个实施例中，如图8所示，其示出了本申请实施例提供的一种确定阵列天线位置信息和姿态信息的流程示意图。确定无线定位基站在当地直角坐标系中的位置信息和姿态信息包括：
步骤801，在阵列天线的天线罩附近空间中标记N个标记点，其中，N≥2。
步骤802，使用全站仪测量N个标记点在全站仪坐标系中的坐标。
步骤803，计算全站仪坐标系和当地直角坐标系之间的坐标转换关系。
其中，可利用N个标记点在当地直角坐标系中的坐标以及在全站仪坐标系中的坐标构建该全站仪坐标系和当地直角坐标系之间的坐标转换关系。其中，该坐标转换关系中包括全站仪在当地直角坐标系中的坐标，以及为当地直角坐标系和全站仪坐标系的旋转矩阵。
步骤804，在阵列天线的天线罩上的外侧标记M个点，其中，M≥2。
步骤805，使用全站仪测量M个标记点在全站仪坐标系中的坐标。
步骤806，将M个标记点的坐标从全站仪坐标系转到当地直角坐标系。
其中，可利用M个标记点在全站仪坐标系中的坐标、全站仪在当地直角坐标系中的坐标和为当地直角坐标系和全站仪坐标系的旋转矩阵，确定M个标记点在当地直角坐标系下的坐标。获取M个标记点在无线定位基站阵列天线坐标系中的坐标，并通过M个标记点在无线定位基站阵列天线坐标系中的坐标以及M个标记点在当地直角坐标系下的坐标构建无线定位基站阵列天线坐标系与直角坐标系之间的转换关系，其中，该转换关系中包括阵列天线在当地直角坐标系中的位置以及从无线定位基站阵列天线坐标系到当地直角坐标系的旋转矩阵。
步骤807，计算阵列天线在当地直角坐标系中的位置和姿态。
基于构建的状态空间模型，通过粒子滤波器以及卡尔曼滤波器确定与阵列天线在当地直角坐标系中的位置以及从无线定位基站阵列天线坐标系到当地直角坐标系的旋转矩阵相关的未知位姿参数，并通过该未知位姿参数进一步确定阵列天线在当地直角坐标系中的位置和姿态。
应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的天线位姿信息测量方法的天线位姿信息测量装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个天线位姿信息测量装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于天线位姿信息测量方法的限定，在此不再赘述。
在一个实施例中，如图9所示，提供了一种天线位姿信息测量装置，该天线位姿信息测量装置900包括：第一确定模块901、第一获取模块902、第二确定模块903、第二获取模块904和第三确定模块905，其中：
第一确定模块901，用于确定全站仪坐标系与直角坐标系之间的第一转换参数；
第一获取模块902，用于获取目标天线的天线罩上的多个第一标记点在所述全站仪坐标系中的第一坐标以及在无线定位基站阵列天线坐标系下的第二坐标；
第二确定模块903，用于基于所述第一转换参数和各所述第一标记点的第一坐标确定各所述第一标记点在所述直角坐标系下的第三坐标；
第二获取模块904，用于基于各所述第一标记点的第二坐标以及各所述第一标记点的第三坐标获取所述直角坐标系与所述无线定位基站阵列天线坐标系之间的第二转换参数；
第三确定模块905，用于根据所述第二转换参数，确定所述目标天线的位姿信息。
在一个实施例中，该第一确定模块901，具体用于：获取该目标天线的天线罩周围目标空间范围内多个第二标记点在该直角坐标系下的第四坐标以及在该全站仪坐标系下的第五坐标；根据各第二标记点的第四坐标以及第五坐标，构建该全站仪坐标系与该直角坐标系的第一转换关系式；基于该第一转换关系式进行求解运算，得到该第一转换参数。
在一个实施例中，该第一转换关系式为：
Figure 818080DEST_PATH_IMAGE055
其中，
Figure 77023DEST_PATH_IMAGE056
和
Figure 362511DEST_PATH_IMAGE057
为该第一转换参数，
Figure 99522DEST_PATH_IMAGE008
为估计误差，
Figure 186689DEST_PATH_IMAGE010
为该第四坐标，
Figure 147692DEST_PATH_IMAGE012
为该第五坐标。
在一个实施例中，该第一确定模块901，具体用于：基于该第一转换关系式构建状态空间模型；利用贝叶斯滤波器，对该状态空间模型进行递归求解运算，得到该第一转换参数。
在一个实施例中，该状态空间模型为：
Figure 123738DEST_PATH_IMAGE014
其中，
Figure 195600DEST_PATH_IMAGE016
，
Figure 839070DEST_PATH_IMAGE018
，
Figure 705395DEST_PATH_IMAGE020
为状态噪声矢量，
Figure 965475DEST_PATH_IMAGE022
为观测噪声矢量，k为迭代次数，N为正整数，[·]T为矩阵转置，通过递归求解得到
Figure 44290DEST_PATH_IMAGE024
，并通过
Figure 73426DEST_PATH_IMAGE025
得到该第一转换参数。
在一个实施例中，该第二获取模块904，具体用于：根据各第一标记点的第二坐标以及第三坐标，构建该直角坐标系与该无线定位基站阵列天线坐标系的第二转换关系式；基于该第二转换关系式进行求解运算，得到该第二转换参数。
在一个实施例中，该第二转换关系式为：
Figure 110652DEST_PATH_IMAGE027
其中，
Figure 326870DEST_PATH_IMAGE029
和
Figure 740533DEST_PATH_IMAGE031
为该第二转换参数，
Figure 113922DEST_PATH_IMAGE033
为估计误差，
Figure 56470DEST_PATH_IMAGE035
为该第二坐标，
Figure 25563DEST_PATH_IMAGE037
为该第三坐标。
在一个实施例中，该第二获取模块904，具体用于：基于该第二转换关系式构建状态空间模型；利用贝叶斯滤波器，根据该状态空间模型进行递归求解运算，得到该第二转换参数。
在一个实施例中，该状态空间模型为：
Figure 977339DEST_PATH_IMAGE039
其中，
Figure 449908DEST_PATH_IMAGE041
，
Figure 828937DEST_PATH_IMAGE043
，
Figure 285326DEST_PATH_IMAGE045
为状态噪声矢量，
Figure 509634DEST_PATH_IMAGE047
为观测噪声矢量，k为迭代次数，M为正整数，[·]T为矩阵转置，通过递归求解得到
Figure 367869DEST_PATH_IMAGE049
，并通过
Figure 652219DEST_PATH_IMAGE050
得到该第二转换参数。
在一个实施例中，该第三确定模块905，具体用于：根据
Figure 595905DEST_PATH_IMAGE321
确定该目标天线的位置坐标；根据
Figure 889483DEST_PATH_IMAGE323
确定该目标天线的位姿角。
上述天线位姿信息测量装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图10所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储天线位姿信息测量数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种天线位姿信息测量方法。
本领域技术人员可以理解，图10中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。
在一个实施例中，提供了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各方法实施例中的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
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，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器（Read-OnlyMemory，ROM）、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器（ReRAM）、磁变存储器（Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM）、铁电存储器（Ferroelectric Random Access Memory，FRAM）、相变存储器（Phase Change Memory，PCM）、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器（Static Random Access Memory，SRAM）或动态随机存取存储器（Dynamic RandomAccess Memory，DRAM）等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (14)

1.一种天线位姿信息测量方法，其特征在于，所述方法包括：
确定全站仪坐标系与直角坐标系之间的第一转换参数；
获取目标天线的天线罩上的多个第一标记点在所述全站仪坐标系中的第一坐标以及在无线定位基站阵列天线坐标系下的第二坐标；
基于所述第一转换参数和各所述第一标记点的第一坐标确定各所述第一标记点在所述直角坐标系下的第三坐标；
基于各所述第一标记点的第二坐标以及各所述第一标记点的第三坐标获取所述直角坐标系与所述无线定位基站阵列天线坐标系之间的第二转换参数；
根据所述第二转换参数，确定所述目标天线的位姿信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定全站仪坐标系与直角坐标系之间的第一转换参数，包括：
获取所述目标天线的天线罩周围目标空间范围内多个第二标记点在所述直角坐标系下的第四坐标以及在所述全站仪坐标系下的第五坐标；
根据各所述第二标记点的第四坐标以及第五坐标，构建所述全站仪坐标系与所述直角坐标系的第一转换关系式；
基于所述第一转换关系式进行求解运算，得到所述第一转换参数。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一转换关系式为：
Figure 712850DEST_PATH_IMAGE002
其中，
Figure 168102DEST_PATH_IMAGE004
和
Figure 599083DEST_PATH_IMAGE006
为所述第一转换参数，
Figure DEST_PATH_IMAGE008_27A
为估计误差，
Figure 728976DEST_PATH_IMAGE010
为所述第四坐标，
Figure 296223DEST_PATH_IMAGE012
为所述第五坐标。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一转换关系式进行求解运算，得到所述第一转换参数，包括：
基于所述第一转换关系式构建状态空间模型；
利用贝叶斯滤波器，对所述状态空间模型进行递归求解运算，得到所述第一转换参数。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述状态空间模型为：
Figure 453535DEST_PATH_IMAGE014
其中，
Figure 371813DEST_PATH_IMAGE016
，
Figure 476035DEST_PATH_IMAGE018
，
Figure 163368DEST_PATH_IMAGE020
为状态噪声矢量，
Figure 491581DEST_PATH_IMAGE022
为观测噪声矢量，k为迭代次数，N为正整数，[·]T为矩阵转置，通过递归求解得到
Figure 631576DEST_PATH_IMAGE024
，并通过
Figure 805068DEST_PATH_IMAGE025
得到所述第一转换参数。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各所述第一标记点的第二坐标以及各所述第一标记点的第三坐标获取所述直角坐标系与所述无线定位基站阵列天线坐标系之间的第二转换参数，包括：
根据各所述第一标记点的第二坐标以及第三坐标，构建所述直角坐标系与所述无线定位基站阵列天线坐标系的第二转换关系式；
基于所述第二转换关系式进行求解运算，得到所述第二转换参数。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第二转换关系式为：
Figure 346908DEST_PATH_IMAGE027
其中，
Figure 347487DEST_PATH_IMAGE029
和
Figure 974778DEST_PATH_IMAGE031
为所述第二转换参数，
Figure 420802DEST_PATH_IMAGE033
为估计误差，
Figure 82728DEST_PATH_IMAGE035
为所述第二坐标，
Figure 752744DEST_PATH_IMAGE037
为所述第三坐标。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二转换关系式进行求解运算，得到所述第二转换参数，包括：
基于所述第二转换关系式构建状态空间模型；
利用贝叶斯滤波器，根据所述状态空间模型进行递归求解运算，得到所述第二转换参数。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述状态空间模型为：
Figure 336172DEST_PATH_IMAGE039
其中，
Figure 117046DEST_PATH_IMAGE041
，
Figure 633478DEST_PATH_IMAGE043
，
Figure 943236DEST_PATH_IMAGE045
为状态噪声矢量，
Figure 545119DEST_PATH_IMAGE047
为观测噪声矢量，k为迭代次数，M为正整数，[·]T为矩阵转置，通过递归求解得到
Figure 598526DEST_PATH_IMAGE049
，并通过
Figure 2088DEST_PATH_IMAGE050
得到所述第二转换参数。
10.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二转换参数，确定所述目标天线的位姿信息，包括：
根据
Figure 482747DEST_PATH_IMAGE052
确定所述目标天线的位置坐标；
根据
Figure 306347DEST_PATH_IMAGE054
确定所述目标天线的位姿角。
11.一种天线位姿信息测量装置，其特征在于，所述装置包括：
第一确定模块，用于确定全站仪坐标系与直角坐标系之间的第一转换参数；
第一获取模块，用于获取目标天线的天线罩上的多个第一标记点在所述全站仪坐标系中的第一坐标以及在无线定位基站阵列天线坐标系下的第二坐标；
第二确定模块，用于基于所述第一转换参数和各所述第一标记点的第一坐标确定各所述第一标记点在所述直角坐标系下的第三坐标；
第二获取模块，用于基于各所述第一标记点的第二坐标以及各所述第一标记点的第三坐标获取所述直角坐标系与所述无线定位基站阵列天线坐标系之间的第二转换参数；
第三确定模块，用于根据所述第二转换参数，确定所述目标天线的位姿信息。
12.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至10中任一项所述的方法的步骤。
13.一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时实现权利要求1至10中任一项所述的方法的步骤。
14.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至10中任一项所述的方法的步骤。
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