CN115327593A - 基于无人机的定位方法、系统及存储介质 - Google Patents
基于无人机的定位方法、系统及存储介质 Download PDFInfo
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Abstract
本申请实施例提供一种基于无人机的定位方法、系统及存储介质，该方法包括：获取无人机的采集数据；根据采集数据中的轨道钟差改正数和广播星历数据，确定全球导航卫星系统的轨道数据和全球导航卫星系统的钟差数据；根据集数据中的观测数据、轨道数据和钟差数据，确定无人机坐标，其中，无人机为多个；根据多个无人机中每个无人机对应的无人机坐标，确定虚拟站处的观测值，并对虚拟站处的观测值进行播发，以使待定位用户的用户终端根据接收到的虚拟站处的观测值以及观测到的观测数据通过载波相位差分计算得到待定位用户的定位结果。本申请实施例提供的方法能够克服现有技术无法为海上各类导航定位终端提供高精度的实时定位服务的问题。
Description
技术领域
本申请实施例涉及定位技术领域，尤其涉及一种基于无人机的定位方法、系统及存储介质。
背景技术
随着科技的发展，海上高精度导航与定位的需求越来越大。目前海上导航定位还是以惯导为主，而随着卫星导航系统及各种增强技术的快速发展与应用，卫星导航系统及其增强系统也开始发挥着越来越重要的作用。
但是传统的标准单点定位技术由于精度较低，无法满足海洋上某些高精度导航定位的需求。而且，由于海洋环境恶劣且复杂多变、移动通信网络无法覆盖等原因，导致已经能够广泛应用于陆地的地基增强系统和通过网络播发的改正信息的广域增强系统也难以应用于海洋环境。
因此，现有技术无法为海上各类导航定位终端提供高精度的实时定位服务。
发明内容
本申请实施例提供一种基于无人机的定位方法、系统及存储介质，以克服现有技术无法为海上各类导航定位终端提供高精度的实时定位服务的问题。
第一方面，本申请实施例提供一种基于无人机的定位方法，包括：
获取无人机的采集数据，所述无人机的采集数据包括全球导航卫星系统的观测数据、全球导航卫星系统的广播星历数据以及由北斗三号卫星播发的全球导航卫星系统的轨道钟差改正数；
根据所述轨道钟差改正数和所述广播星历数据，确定全球导航卫星系统的轨道数据和全球导航卫星系统的钟差数据；
根据所述观测数据、所述轨道数据和所述钟差数据，确定无人机坐标，其中，无人机为多个；
根据多个无人机中每个所述无人机对应的所述无人机坐标，确定虚拟站处的观测值，并对所述虚拟站处的观测值进行播发，以使待定位用户的用户终端根据接收到的所述虚拟站处的观测值以及观测到的观测数据通过载波相位差分计算得到所述待定位用户的定位结果。
第二方面，本申请实施例提供一种基于无人机的定位系统，包括：
无人机平台和数据处理中心，所述无人机平台与所述数据处理中心通信连接；
所述无人机平台，用于采集全球导航卫星系统的观测数据、全球导航卫星系统的广播星历数据以及由北斗三号卫星播发的全球导航卫星系统的轨道钟差改正数并发送至所述数据处理中心；
所述数据处理中心，用于：
获取无人机平台发送的全球导航卫星系统的观测数据、全球导航卫星系统的广播星历数据以及由北斗三号卫星播发的全球导航卫星系统的轨道钟差改正数；
根据所述轨道钟差改正数和所述广播星历数据，确定全球导航卫星系统的轨道数据和全球导航卫星系统的钟差数据；
根据所述观测数据、所述轨道数据和所述钟差数据，确定无人机坐标，其中，无人机为多个；
根据多个无人机中每个所述无人机对应的所述无人机坐标，确定虚拟站处的观测值，并对所述虚拟站处的观测值进行播发，以使待定位用户的用户终端根据接收到的所述虚拟站处的观测值以及观测到的观测数据通过载波相位差分计算得到所述待定位用户的定位结果。
第三方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如上第一方面以及第一方面各种可能的设计所述的基于无人机的定位方法。
第四方面，本申请实施例提供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如上第一方面以及第一方面各种可能的设计所述的基于无人机的定位方法。
本实施例提供的基于无人机的定位方法、系统及存储介质，首先获取无人机的采集数据，这里无人机的采集数据包括全球导航卫星系统的观测数据、全球导航卫星系统的广播星历数据以及由北斗三号卫星播发的全球导航卫星系统的轨道钟差改正数；然后根据所述轨道钟差改正数和所述广播星历数据，确定全球导航卫星系统的轨道数据和全球导航卫星系统的钟差数据；在根据所述观测数据、所述轨道数据和所述钟差数据，确定无人机坐标，其中，无人机为多个；根据多个无人机中每个所述无人机对应的所述无人机坐标，确定虚拟站处的观测值，并对所述虚拟站处的观测值进行播发，以使待定位用户的用户终端根据接收到的所述虚拟站处的观测值以及观测到的观测数据通过载波相位差分计算得到所述待定位用户的定位结果。因此，通过北斗三号卫星系统PPP-B2b信号进行无人机高精度定位，结合无人机环境适应能力强、机动灵活、可定点悬停的优势，以无人机平台作为基准，构建局域RTK((Real-time kinematic，实时动态)即载波相位差分技术)增强网络，为海上各类导航定位终端提供高精度的实时定位服务。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的基于无人机的定位方法的场景示意图；
图2为本申请实施例提供的基于无人机的定位方法的流程示意图；
图3为本申请另一实施例提供的基于无人机的定位方法的流程示意图；
图4为本申请实施例提供的基于无人机的定位装置的结构示意图；
图5为本申请实施例提供的基于无人机的定位设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例，例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
目前，传统的标准单点定位技术由于精度较低，无法满足海洋上某些高精度导航定位的需求。而且，由于海洋环境恶劣且复杂多变、移动通信网络无法覆盖等原因，导致已经能够广泛应用于陆地的地基增强系统和通过网络播发的改正信息的广域增强系统也难以应用于海洋环境。因此，现有技术无法为海上各类导航定位终端提供高精度的实时定位服务。
针对现有技术存在的问题，本申请的技术构思是为了能够提高海洋环境下的定位精度，弥补地基增强系统和网络播发广域增强信息技术在海洋上应用的不足，首先利用北斗三号卫星系统PPP-B2b信号进行无人机高精度定位，在确定无人机高精度坐标后，以无人机作为海上定位参考基准平台，构建局域网络RTK，为覆盖区内机载、船载、浮标等设备、海洋测绘等业务提供局域高精度定位服务。
在实际应用中，参见图1所示，图1为本申请实施例提供的基于无人机的定位方法的场景示意图。本申请的执行主体可以是无人机的定位设备，比如数据处理中心10，其中，无人机局域网络RTK的构建由两个模块组成：无人机平台高精度定位模块和网络RTK模块。无人机平台高精度定位模块由多个无人机，比如3个无人直升机组成(无人机A、无人机B、无人机C)，其具有定点悬停的功能。无人机平台利用北斗三号卫星系统 PPP-B2b信号对其自身进行精密单点定位，在获得高精度的定位结果后将无人机平台作为基准平台；网络RTK模块则在数据处理中心进行构建，使用3个无人机基准平台构建局域RTK网络，对基准数据进行处理解算，生成虚拟参考站20(Virtual Reference Station，VRS)处的虚拟观测值，比如差分改正数据，然后编码并播发虚拟观测值，移动用户端30(比如各类海洋终端)在获得数据中心播发的VRS观测数据(即虚拟观测值)后，进行RTK定位解算，获得高精度的定位结果，实现了向机载、船载、浮标等各类海洋终端提供高精度定位服务。
下面以具体地实施例对本申请的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
图2为本申请实施例提供的基于无人机的定位方法的流程示意图，该方法可以包括：
S201、获取无人机的采集数据。
其中，所述无人机的采集数据包括全球导航卫星系统的观测数据、全球导航卫星系统的广播星历数据以及由北斗三号卫星播发的全球导航卫星系统的轨道钟差改正数。
本实施例中，执行主体可以是基于无人机的定位设备，比如中心处理器，为了详细的介绍如何实现基于无人机的定位方法，下述以3台无人机为例。
具体地，将3台无人机即无人机A、无人机B、无人机C定点悬停，利用无人机自带的接收机连续采集GNSS广播星历数据(即全球导航卫星系统的广播星历数据)、北斗PPP-B2b轨道钟差等改正数(即由北斗三号卫星播发的全球导航卫星系统的轨道钟差改正数)、GNSS观测数据(即全球导航卫星系统的观测数据)，将上述采集的信息利用电台传输至数据处理中心。
S202、根据所述轨道钟差改正数和所述广播星历数据，确定全球导航卫星系统的轨道数据和全球导航卫星系统的钟差数据。
本实施例中，北斗导航卫星系统PPP-B2b轨道改正数(即轨道钟差改正数)为轨道改正向量δO在径向、切向和法向的分量，轨道改正数值用于计算卫星位置改正向量δX，同时联合利用广播星历数据计算出的卫星位置向量Xbroadcast。然后根据卫星位置改正向量δX和卫星位置向量确定改正后的卫星位置Xbroadcast，确定改正后的卫星位置Xorbit即全球导航卫星系统的轨道数据。
通过广播星历数据计算得到的卫星钟差参数，然后根据卫星钟差参数、钟差改正数，计算得到钟差数据即卫星钟差。
S203、根据所述观测数据、所述轨道数据和所述钟差数据，确定无人机坐标。
其中，无人机为多个，下述以3台无人机为例。
本实施例中，首先对GNSS观测数据进行预处理，比如对GNSS观测数据进行伪距粗差、周跳探测，得到处理后的观测数据后。然后根据处理后的观测数据、轨道数据以及钟差数据通过组建伪距和相位观测方程，然后对误差模型进行改正并验证，获得无人机A、无人机B、无人机C的坐标。
S204、根据多个无人机中每个所述无人机对应的所述无人机坐标，确定虚拟站处的观测值，并对所述虚拟站处的观测值进行播发，以使待定位用户的用户终端根据接收到的所述虚拟站处的观测值以及观测到的观测数据通过载波相位差分计算得到所述待定位用户的定位结果。
本实施例中，在获得高精度的无人机的定位结果后，将无人机平台作为基准平台在数据处理中心，使用3个无人机基准平台构建局域RTK网络，对基准数据进行处理解算，生成虚拟参考站(Virtual Reference Station， VRS)处的虚拟观测值，然后编码并播发虚拟观测值，移动用户端(比如各类海洋终端)在获得数据中心播发的VRS观测数据(即虚拟观测值) 后，进行RTK定位解算，获得高精度的定位结果，实现了向机载、船载、浮标等各类海洋终端提供高精度定位服务。
本申请提供的基于无人机的定位方法，通过获取无人机的采集数据，这里无人机的采集数据包括全球导航卫星系统的观测数据、全球导航卫星系统的广播星历数据以及由北斗三号卫星播发的全球导航卫星系统的轨道钟差改正数；然后根据所述轨道钟差改正数和所述广播星历数据，确定全球导航卫星系统的轨道数据和全球导航卫星系统的钟差数据；在根据所述观测数据、所述轨道数据和所述钟差数据，确定无人机坐标，其中，无人机为多个；根据多个无人机中每个所述无人机对应的所述无人机坐标，确定虚拟站处的观测值，并对所述虚拟站处的观测值进行播发，以使待定位用户的用户终端根据接收到的所述虚拟站处的观测值以及观测到的观测数据通过载波相位差分计算得到所述待定位用户的定位结果。因此，通过北斗三号卫星系统PPP-B2b信号进行无人机高精度定位，结合无人机环境适应能力强、机动灵活、可定点悬停的优势，以无人机平台作为基准，构建局域RTK((Real-time kinematic，实时动态)即载波相位差分技术) 增强网络，为海上各类导航定位终端提供高精度的实时定位服务。
在一种可能的设计中，本实施例在上述实施例的基础上，对S202进行了详细说明。其中，所述广播星历数据包括广播星历卫星位置矢量、广播星历卫星速度矢量，所述轨道钟差改正数包括轨道改正矢量和钟差改正数。所述根据所述轨道钟差改正数和所述广播星历数据，确定全球导航卫星系统的轨道数据和全球导航卫星系统的钟差数据，可以通过以下步骤实现：
步骤a1、根据所述广播星历卫星位置矢量和所述广播星历卫星速度矢量，确定广播星历卫星方向单位矢量。
步骤a2、根据所述广播星历卫星方向单位矢量和轨道改正矢量，计算得到卫星位置改正矢量。
步骤a3、根据所述广播星历卫星位置矢量和所述卫星位置改正矢量，得到由所述轨道钟差改正数改正得到的卫星位置，所述由所述轨道钟差改正数改正得到的卫星位置为所述轨道数据；
步骤a4、根据所述广播星历数据计算得到的卫星钟差参数和所述钟差改正数，得到改正后的卫星钟差，所述改正后的卫星钟差为所述钟差数据。
本实施例中，卫星位置改正的计算公式为：
Xorbit＝Xbroadcast-δX (1)
其中，Xorbit表示由轨道改正数改正得到的卫星位置；Xbroadcast表示广播星历(即广播星历数据)计算得到的卫星位置；δX表示卫星位置改正向量。
具体地，卫星位置改正向量δX的计算方式，参见如下公式(2)至公式(5)：
ealong＝ecross×eradial (4)
δX＝[eradialealongecross]·δO (5)
其中，r＝Xbroadcast指的是广播星历卫星位置矢量；
指的是广播星历卫星速度矢量；ei指的是方向单位矢量(即广播星历卫星方向单位矢量)，i＝{radial,along,cross}分别对应径向、切向、法向分量。δO指的是PPP-B2b改正数(即轨道钟差改正数)中的轨道改正矢量，分别为径向、切向、法向分量。此外，卫星钟差改正数参数是相对于广播星历钟差的改正参数。该改正数的使用方法可以参见公式(6)：
其中，tbroadcast指的是广播星历计算得到的卫星钟差参数；tsatellite指的是经过钟差改正数改正得到的卫星钟差；C0指的是PPP-B2b电文中得到的钟差改正数；c表示光速。
因此，通过上述公式(1)至公式(6)的计算，可以得到GNSS导航卫星的精密轨道(即轨道数据)和钟差(即钟差数据)。
在一种可能的设计中，本实施例在上述实施例的基础上，对如何根据所述观测数据、所述轨道数据和所述钟差数据，确定无人机坐标进行了详细说明。可以通过以下步骤实现：
步骤b1、对所述观测数据分别进行伪距粗差探测和周跳探测，得到目标观测数据。
步骤b2、根据所述目标观测数据、所述轨道数据和所述钟差数据，确定所述无人机坐标。
本实施例中，采用码观测值差分法对伪距粗差进行探测，对双频伪距观测值进行差分，判断其是否大于指定阈值，若大于阈值则将其标定为粗差；采用MW组合对载波相位周跳进行探测，使用下述公式(7)：
其中，c表示光速，λ表示载波波长，
表示载波相位观测值(单位：周)，P表示伪距观测值(单位：m)其中，
和P均为已知数据。如果相邻历元间MW组合值大于指定阈值，则认为发生了周跳并将其进行标记。其中，未进行标记的数据是预处理前的数据。
在一种可能的设计中，在上述实施例的基础上，对如何确定无人机坐标进行了详细说明。根据所述目标观测数据、所述轨道数据和所述钟差数据，确定所述无人机坐标，可以通过以下步骤实现：
步骤c1、根据所述目标观测数据、所述轨道数据和所述钟差数据，生成伪距和相位观测模型。
步骤c2、对所述伪距和相位观测模型进行误差改正，得到误差模型。
步骤c3、通过卡尔曼滤波对所述误差模型进行估计，得到滤波解，并对所述滤波解进行残差分析。
步骤c4、若所述滤波解正常，则当所述滤波解收敛后得到所述无人机坐标。
本实施例中，这里的伪距和相位观测模型为伪距和相位观测方程，误差模型即为误差方程。
其中，组建伪距和相位观测模型(即伪距和相位观测方程)：对伪距和载波相位观测量组建观测方程，参见公式(8)、(9)：
其中，s表示卫星系统，j表示卫星数，f表示信号频率，r表示接收机。
表示伪距观测值；
表示相位观测值；Xj、Yj、Zj表示轨道数据；Xr、 Yr、Zr表示无人机坐标；c表示光速；
表示接收机钟差、dts,j表示卫星钟差(即钟差数据)；
和
分别表示卫星信号传播方向的对流层延迟和电离层延迟；
和
分别表示与频率相关的接收机和卫星端的非校正伪距硬件延迟；
和
分别表示接收机和卫星端非校正相位硬件延迟；
表示频率f的载波波长；
表示频率f的载波相位模糊度；
和
为伪距和载波相位的观测噪声。其中，
Xj、Yj、Zj、
和
均为已知量，Xr、Yr、Zr、
均为待求解量即未知量。
其中，对所述伪距和相位观测模型进行误差改正(各类误差模型改正)：对卫星和接收机天线相位中心改正、测站对流层天顶干延迟、相对论效应、潮汐负荷形变、萨奈克效应、卫星天线相位缠绕等改正均通过相应的模型改正。
然后进行滤波估计，即采用卡尔曼滤波对误差方程(即误差模型)进行估计，误差方程如公式(10)：
V＝HX-L (10)
其中，V为观测值残差向量；H为系数矩阵；L为观测量减去计算量；状态向量X包含接收机坐标增量、接收机钟差、天顶对流层湿延迟、载波相位模糊度等参数。
再进行验后残差分析：将滤波解回带入误差方差计算残差，分析残差是否小于指定的阈值；若小于指定的阈值，则确定通过验后残差分析，说明本次滤波解正常，在等待滤波解收敛后即可得到高精度的坐标即获得无人机A、无人机B、无人机C的坐标。
在一种可能的设计中，本实施例在上述实施例的基础上，对如何确定虚拟站处的观测值进行了详细说明。根据多个无人机中每个所述无人机对应的所述无人机坐标，确定虚拟站处的观测值，可以通过以下步骤实现：
步骤d1、根据所述多个无人机，建立网络RTK，形成多个基线。
步骤d2、根据所述无人机坐标和所述多个基线，生成双差观测模型。
本实施例中，构建网络RTK的过程为：将3台无人机A、无人机B、无人机C采集的GNSS观测数据进行时间同步，以无人机A为主站(即目标无人机)，无人机B、无人机C为辅助站，形成多个基线即基线AB、 AC。
其中，基线AB、AC分别组建双差观测模型，参见公式(11)、(12)：
其中，b表示主站，即无人机A；r表示辅助站，即无人机B、无人机C；j表示基准卫星；k表示非基准卫星；i表示频率编号；
表示主辅站间的双差相位观测值；
表示主辅站间双差伪距观测值；
表示主辅站间的双差几何差值；
分别表示双差电离层和双差对流层；
表示双差模糊度；εφ、εP分别表示伪距和载波相位的观测噪声等。
步骤d3、根据所述双差观测模型，对所述多个基线双差模糊度进行滤波估计，确定所述虚拟站处的观测值。
在一种可能的设计中，步骤d3可以通过以下步骤实现：
步骤e1、根据所述双差观测模型，对所述多个基线双差模糊度进行滤波估计，得到双差模糊度，并对所述双差模糊度进行固定。
步骤e2、若固定成功，则解算所述多个基线的双差电离层和对流层。
步骤e3、对所述多个基线的双差电离层和对流层进行插值计算，得到所述多个无人机中的目标无人机与所述虚拟站处的双差电离层和所述目标无人机与所述虚拟站处的双差对流层。
步骤e4、根据所述目标无人机处的观测值、所述目标无人机与所述虚拟站处的双差电离层和所述目标无人机与所述虚拟站处的双差对流层，确定所述虚拟站处的观测值。
本实施例中，通过滤波估计基线AB、AC双差模糊度的过程为：由于已知无人机平台的高精度坐标，且对流层延迟可以使用相应的模型进行改正，所以在公式(6)、(7)中的待求量只有模糊度参数和电离层参数。然后利用kalman滤波估计基线上的双差模糊度
与双差电离层
并利用LAMBDA方法进行固定。若双差模糊度
固定成功，利用固定成功的整数模糊度重新滤波估计双差电离层
然后利用组合线性内插LCM算法，插值计算出的双差电离层
与双差对流层
即插值出主站A与虚拟站V(即VRS站)处的双差电离层、对流层，参见公式(13)：
UAV＝α1·UAB+α2·UAC (13)
其中，UAV表示插值得到的虚拟站处的双差电离层和双差对流层； UAB、UAC分别表示基线AB、AC上的双差电离层和双差对流层；α1、α2分别表示基线AB、AC的插值系数。
根据主站A处的观测值及虚拟站V处双差电离层、双差对流层，利用公式(14)、(15)分别计算出虚拟站V处的观测值：
其中，
表示虚拟站V处的载波相位观测值；
表示伪距观测值；
表示主站A的载波相位观测值；
表示主站A到虚拟站V的几何偏移；
表示双差电离层、双差对流层。
具体地，将经过上述步骤生成的虚拟站观测值以RTCM格式进行编码，通过电台方式向用户进行播发即以RTCM格式编码虚拟站V的观测值并通过电台播发。移动用户端在获得数据中心播发的VRS观测数据后，进行定位解算，即移动用户端根据接收到的虚拟站处的观测值以及移动用户端自身接收机观测到的观测数据通过载波相位差分计算得到所述待定位用户的定位结果获得高精度的定位结果。
本实施例中，结合图3所示，图3为本申请另一实施例提供的基于无人机的定位方法的流程示意图。结合图1所示，首先将3台无人机A、无人机B、无人机C定点悬停，利用无人机自带的接收机连续采集广播星历数据、北斗PPP-B2b轨道钟差等改正数、观测数据，将上述采集的信息利用电台传输至数据处理中心。数据处理中心根据广播星历数据和北斗PPP-B2b轨道钟差等改正数，确定GNSS导航卫星的精密轨道和钟差；数据处理中心对观测数据进行伪距粗差探测、周跳探测，实现对观测数据的预处理，然后结合精密轨道以及钟差，构建伪距和相位观测方程，然后进行各类误差模型改正、滤波估计以及验后残差计算等处理，并判断残差是否超限，若是，则继续进行滤波估计，若否，则获取无人机A、无人机B、无人机C各自对应的坐标。
在获得高精度的定位结果后将无人机平台作为基准平台，构建网络 RTK，形成基线AB、AC，然后由基线AB、AC分别组建双差观测方程，并滤波估计基线AB、AC双差模糊度，并对双差模糊度固定，然后判断双差模糊度固定是否成功，若否，则继续构建网络RTK，形成基线AB、AC，若是，则解算基线AB、AC双差电离层、对流层，并插值出主站A与虚拟站处的双差电离层、对流层，生成虚拟站(VRS)处的观测值，然后将该观测值以RTCM格式编码并通过电台播发，移动终端利用VRS观测数据进行定位解算，得到定位结果，实现了海上的高精度定位。
本申请，利用北斗三号卫星系统播发的PPP-B2b信号进行无人机高精度定位，避免了由于海洋环境中移动网络不稳定、无移动网络等导致无法接受网络播发的广域增强信息的缺陷；在海洋环境中构建局域网络RTK 进行增强定位，定位精度远比直接利用卫星系统进行标准单点定位精度高，在一些海洋高精度应用中具有很高的使用价值。在海洋环境中构建无人机局域网络RTK，只需要等待无人机平台达到收敛的时间，在无人机平台位置收敛后即可将其作为参考基准。本申请比由各类海洋定位终端直接采用 PPP-B2b信号进行定位更加高效。因此，本申请能够为机载、船载、浮标等各类海洋终端设备提供高精度定位服务、能够为海洋测绘业务提供高精度定位服务等。
为了实现所述基于无人机的定位方法，本实施例提供了一种基于无人机的定位装置。参见图4，图4为本申请实施例提供的基于无人机的定位装置的结构示意图；基于无人机的定位装置40，包括：数据获取模块401，用于获取无人机的采集数据，所述无人机的采集数据包括全球导航卫星系统的观测数据、全球导航卫星系统的广播星历数据以及由北斗三号卫星播发的全球导航卫星系统的轨道钟差改正数；处理模块402，用于根据所述轨道钟差改正数和所述广播星历数据，确定全球导航卫星系统的轨道数据和全球导航卫星系统的钟差数据；第一定位模块403，用于根据所述观测数据、所述轨道数据和所述钟差数据，确定无人机坐标，其中，无人机为多个；第二定位模块404，用于根据多个无人机中每个所述无人机对应的所述无人机坐标，确定虚拟站处的观测值，并对所述虚拟站处的观测值进行播发，以使待定位用户的用户终端根据接收到的所述虚拟站处的观测值以及观测到的观测数据通过载波相位差分计算得到所述待定位用户的定位结果。
本实施例中，通过设置数据获取模块401、处理模块402、第一定位模块403以及第二定位模块404，用于获取无人机的采集数据，这里无人机的采集数据包括全球导航卫星系统的观测数据、全球导航卫星系统的广播星历数据以及由北斗三号卫星播发的全球导航卫星系统的轨道钟差改正数；然后根据所述轨道钟差改正数和所述广播星历数据，确定全球导航卫星系统的轨道数据和全球导航卫星系统的钟差数据；在根据所述观测数据、所述轨道数据和所述钟差数据，确定无人机坐标，其中，无人机为多个；根据多个无人机中每个所述无人机对应的所述无人机坐标，确定虚拟站处的观测值，并对所述虚拟站处的观测值进行播发，以使待定位用户的用户终端根据接收到的所述虚拟站处的观测值以及观测到的观测数据通过载波相位差分计算得到所述待定位用户的定位结果。因此，通过北斗三号卫星系统PPP-B2b信号进行无人机高精度定位，结合无人机环境适应能力强、机动灵活、可定点悬停的优势，以无人机平台作为基准，构建局域 RTK((Real-time kinematic，实时动态)即载波相位差分技术)增强网络，为海上各类导航定位终端提供高精度的实时定位服务。
本实施例提供的装置，可用于执行上述方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。
在一种可能的设计中，所述广播星历数据包括广播星历卫星位置矢量、广播星历卫星速度矢量，所述轨道钟差改正数包括轨道改正矢量和钟差改正数；处理模块，具体用于：根据所述广播星历卫星位置矢量和所述广播星历卫星速度矢量，确定广播星历卫星方向单位矢量；根据所述广播星历卫星方向单位矢量和轨道改正矢量，计算得到卫星位置改正矢量；根据所述广播星历卫星位置矢量和所述卫星位置改正矢量，得到由所述轨道钟差改正数改正得到的卫星位置，所述由所述轨道钟差改正数改正得到的卫星位置为所述轨道数据；根据所述广播星历数据计算得到的卫星钟差参数和所述钟差改正数，得到改正后的卫星钟差，所述改正后的卫星钟差为所述钟差数据。
在一种可能的设计中，第一定位模块，包括第一定位单元；第一定位单元，用于对所述观测数据分别进行伪距粗差探测和周跳探测，得到目标观测数据；根据所述目标观测数据、所述轨道数据和所述钟差数据，确定所述无人机坐标。
在一种可能的设计中，第一定位单元，具体用于：根据所述目标观测数据、所述轨道数据和所述钟差数据，生成伪距和相位观测模型；对所述伪距和相位观测模型进行误差改正，得到误差模型；通过卡尔曼滤波对所述误差模型进行估计，得到滤波解，并对所述滤波解进行残差分析；若所述滤波解正常，则当所述滤波解收敛后得到所述无人机坐标。
在一种可能的设计中，第二定位模块，包括第二定位单元；第二定位单元，用于根据所述多个无人机，建立网络RTK，形成多个基线；根据所述无人机坐标和所述多个基线，生成双差观测模型；根据所述双差观测模型，对所述多个基线双差模糊度进行滤波估计，确定所述虚拟站处的观测值。
在一种可能的设计中，第二定位单元，具体用于：根据所述双差观测模型，对所述多个基线双差模糊度进行滤波估计，得到双差模糊度，并对所述双差模糊度进行固定；若固定成功，则解算所述多个基线的双差电离层和对流层；对所述多个基线的双差电离层和对流层进行插值计算，得到所述多个无人机中的目标无人机与所述虚拟站处的双差电离层和所述目标无人机与所述虚拟站处的双差对流层；根据所述目标无人机处的观测值、所述目标无人机与所述虚拟站处的双差电离层和所述目标无人机与所述虚拟站处的双差对流层，确定所述虚拟站处的观测值。
为了实现所述基于无人机的定位方法，本实施例提供了一种基于无人机的定位系统，该系统包括：无人机平台和数据处理中心，所述无人机平台与所述数据处理中心通信连接；
所述无人机平台，用于采集全球导航卫星系统的观测数据、全球导航卫星系统的广播星历数据以及由北斗三号卫星播发的全球导航卫星系统的轨道钟差改正数并发送至所述数据处理中心；
所述数据处理中心，用于：
获取无人机平台发送的全球导航卫星系统的观测数据、全球导航卫星系统的广播星历数据以及由北斗三号卫星播发的全球导航卫星系统的轨道钟差改正数；
根据所述轨道钟差改正数和所述广播星历数据，确定全球导航卫星系统的轨道数据和全球导航卫星系统的钟差数据；
根据所述观测数据、所述轨道数据和所述钟差数据，确定无人机坐标，其中，无人机为多个；
根据多个无人机中每个所述无人机对应的所述无人机坐标，确定虚拟站处的观测值，并对所述虚拟站处的观测值进行播发，以使待定位用户的用户终端根据接收到的所述虚拟站处的观测值以及观测到的观测数据通过载波相位差分计算得到所述待定位用户的定位结果。
在一种可能的设计中，所述无人机平台由三台无人机组成，所述三台无人机具有定点悬停的功能。
本实施例中，结合图1所示，无人机平台高精度定位模块(即无人机平台)由多个无人机，比如3个无人直升机(即三台无人机)组成(无人机A、无人机B、无人机C)，其具有定点悬停的功能。
本实施例中，通过无人机平台和数据处理中心，用于获取全球导航卫星系统的观测数据、全球导航卫星系统的广播星历数据以及由北斗三号卫星播发的全球导航卫星系统的轨道钟差改正数；然后根据所述轨道钟差改正数和所述广播星历数据，确定全球导航卫星系统的轨道数据和全球导航卫星系统的钟差数据；在根据所述观测数据、所述轨道数据和所述钟差数据，确定无人机坐标，其中，无人机为多个；根据多个无人机中每个所述无人机对应的所述无人机坐标，确定虚拟站处的观测值，并对所述虚拟站处的观测值进行播发，以使待定位用户的用户终端根据接收到的所述虚拟站处的观测值以及观测到的观测数据通过载波相位差分计算得到所述待定位用户的定位结果。因此，通过北斗三号卫星系统PPP-B2b信号进行无人机高精度定位，结合无人机环境适应能力强、机动灵活、可定点悬停的优势，以无人机平台作为基准，构建局域RTK((Real-time kinematic，实时动态)即载波相位差分技术)增强网络，为海上各类导航定位终端提供高精度的实时定位服务。
本实施例提供的装置，可用于执行上述方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。
为了实现所述基于无人机的定位方法，本实施例提供了一种基于无人机的定位设备。图5为本申请实施例提供的基于无人机的定位设备的结构示意图。如图5所示，本实施例的基于无人机的定位设备50包括：处理器501以及存储器502；其中，存储器502，用于存储计算机执行指令；处理器501，用于执行存储器存储的计算机执行指令，以实现上述实施例中所执行的各个步骤。具体可以参见前述方法实施例中的相关描述。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如上所述的基于无人机的定位方法。
本申请实施例还提供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如上所述的基于无人机的定位方法。
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。例如，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，例如多个模块可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的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，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个单元中。上述模块成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能模块的形式实现的集成的模块，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(英文：processor)执行本申请各个实施例所述方法的部分步骤。应理解，上述处理器可以是中央处理单元(英文：Central Processing Unit，简称：CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：Digital Signal Processor，简称：DSP)、专用集成电路(英文： Application SpecificIntegrated Circuit，简称：ASIC)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
存储器可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储NVM，例如至少一个磁盘存储器，还可以为U盘、移动硬盘、只读存储器、磁盘或光盘等。总线可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture， ISA)总线、外部设备互连(PeripheralComponent，PCI)总线或扩展工业标准体系结构(Extended Industry StandardArchitecture，EISA)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本申请附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。上述存储介质可以是由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。
一种示例性的存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于专用集成电路(Application Specific Integrated Circuits，简称：ASIC)中。当然，处理器和存储介质也可以作为分立组件存在于电子设备或主控设备中。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围。
Claims (10)
1.一种基于无人机的定位方法，其特征在于，包括：
获取无人机的采集数据，所述无人机的采集数据包括全球导航卫星系统的观测数据、全球导航卫星系统的广播星历数据以及由北斗三号卫星播发的全球导航卫星系统的轨道钟差改正数；
根据所述轨道钟差改正数和所述广播星历数据，确定全球导航卫星系统的轨道数据和全球导航卫星系统的钟差数据；
根据所述观测数据、所述轨道数据和所述钟差数据，确定无人机坐标，其中，无人机为多个；
根据多个无人机中每个所述无人机对应的所述无人机坐标，确定虚拟站处的观测值，并对所述虚拟站处的观测值进行播发，以使待定位用户的用户终端根据接收到的所述虚拟站处的观测值以及观测到的观测数据通过载波相位差分计算得到所述待定位用户的定位结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述广播星历数据包括广播星历卫星位置矢量、广播星历卫星速度矢量，所述轨道钟差改正数包括轨道改正矢量和钟差改正数；所述根据所述轨道钟差改正数和所述广播星历数据，确定全球导航卫星系统的轨道数据和全球导航卫星系统的钟差数据，包括：
根据所述广播星历卫星位置矢量和所述广播星历卫星速度矢量，确定广播星历卫星方向单位矢量；
根据所述广播星历卫星方向单位矢量和轨道改正矢量，计算得到卫星位置改正矢量；
根据所述广播星历卫星位置矢量和所述卫星位置改正矢量，得到由所述轨道钟差改正数改正得到的卫星位置，所述由所述轨道钟差改正数改正得到的卫星位置为所述轨道数据；
根据所述广播星历数据计算得到的卫星钟差参数和所述钟差改正数，得到改正后的卫星钟差，所述改正后的卫星钟差为所述钟差数据。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，根据所述观测数据、所述轨道数据和所述钟差数据，确定无人机坐标，包括：
对所述观测数据分别进行伪距粗差探测和周跳探测，得到目标观测数据；
根据所述目标观测数据、所述轨道数据和所述钟差数据，确定所述无人机坐标。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述目标观测数据、所述轨道数据和所述钟差数据，确定所述无人机坐标，包括：
根据所述目标观测数据、所述轨道数据和所述钟差数据，生成伪距和相位观测模型；
对所述伪距和相位观测模型进行误差改正，得到误差模型；
通过卡尔曼滤波对所述误差模型进行估计，得到滤波解，并对所述滤波解进行残差分析；
若所述滤波解正常，则当所述滤波解收敛后得到所述无人机坐标。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据多个无人机中每个所述无人机对应的所述无人机坐标，确定虚拟站处的观测值，包括：
根据所述多个无人机，建立网络RTK，形成多个基线；
根据所述无人机坐标和所述多个基线，生成双差观测模型；
根据所述双差观测模型，对所述多个基线双差模糊度进行滤波估计，确定所述虚拟站处的观测值。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述双差观测模型，对所述多个基线双差模糊度进行滤波估计，确定所述虚拟站处的观测值，包括：
根据所述双差观测模型，对所述多个基线双差模糊度进行滤波估计，得到双差模糊度，并对所述双差模糊度进行固定；
若固定成功，则解算所述多个基线的双差电离层和对流层；
对所述多个基线的双差电离层和对流层进行插值计算，得到所述多个无人机中的目标无人机与所述虚拟站处的双差电离层和所述目标无人机与所述虚拟站处的双差对流层；
根据所述目标无人机处的观测值、所述目标无人机与所述虚拟站处的双差电离层和所述目标无人机与所述虚拟站处的双差对流层，确定所述虚拟站处的观测值。
7.一种基于无人机的定位系统，其特征在于，包括：无人机平台和数据处理中心，所述无人机平台与所述数据处理中心通信连接；
所述无人机平台，用于采集全球导航卫星系统的观测数据、全球导航卫星系统的广播星历数据以及由北斗三号卫星播发的全球导航卫星系统的轨道钟差改正数并发送至所述数据处理中心；
所述数据处理中心，用于：
获取无人机平台发送的全球导航卫星系统的观测数据、全球导航卫星系统的广播星历数据以及由北斗三号卫星播发的全球导航卫星系统的轨道钟差改正数；
根据所述轨道钟差改正数和所述广播星历数据，确定全球导航卫星系统的轨道数据和全球导航卫星系统的钟差数据；
根据所述观测数据、所述轨道数据和所述钟差数据，确定无人机坐标，其中，无人机为多个；
根据多个无人机中每个所述无人机对应的所述无人机坐标，确定虚拟站处的观测值，并对所述虚拟站处的观测值进行播发，以使待定位用户的用户终端根据接收到的所述虚拟站处的观测值以及观测到的观测数据通过载波相位差分计算得到所述待定位用户的定位结果。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述无人机平台由三台无人机组成，所述三台无人机具有定点悬停的功能。
9.一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执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如权利要求1至6任一项所述的基于无人机的定位方法。
10.一种计算机程序产品，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如权利要求1至6任一项所述的基于无人机的定位方法。
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