CN116449406A - 一种gnss定位与室内定位的无缝切换方法 - Google Patents

一种gnss定位与室内定位的无缝切换方法 Download PDF

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Abstract

本申请涉及卫星定位领域,特别是涉及一种GNSS定位与室内定位的无缝切换方法,方法可包括:分别接收GNSS定位系统和室内定位系统的至少一个定位信号,并确定每个定位信号的信号强度;基于预设时间内,GNSS定位信号的漂移状况以及定位信号与定位精度的关联程度,确定一定位决策值;基于定位决策值确定一信号强度变化区域;基于信号强度变化区域内多个定位点确定定位偏差度;根据定位偏差度在预设个接收时刻内的突变程度,进行GNSS定位和室内定位的切换。根据本申请实施例,能实现GNSS定位与室内定位的无缝切换,且不会降低定位精度。

Description

一种GNSS定位与室内定位的无缝切换方法
技术领域
本申请涉及卫星定位领域,特别是涉及一种GNSS定位与室内定位的无缝切换方法。
背景技术
GNSS是全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System)的简称,通常用于指代提供卫星定位功能的卫星定位系统,例如GPS定位系统、BDS定位系统、GLONASS定位系统等。GNSS定位是根据无线电波的恒定传播速度,通过测量无线电波在空间中的传播时间,来计算卫星和接收天线之间的测量值和距离差。根据多个卫星的距离差来定位用户位置。
由于GNSS信号无法穿透建筑物,导致在进入室内后,室内定位变得异常困难。GNSS与UWB技术联合定位是目前实现室内室外无缝切换的主流手段之一。当用户进入建筑物后,GNSS信号被阻挡,此时通过UWB技术来定位用户在室内的位置。当用户在室外时,则通过GNSS信号定位用户的位置。因此,当用户在室内和室外之间切换时,通过GNSS与UWB技术的无缝切换,可以提供持续定位服务。但是,这种两种不同定位方式的联合定位,需要考虑到GNSS信号和UWB信号的不确定性以及切换时间点的选择,如果从一个较强的定位信号切换到另一个较弱的定位信号,不仅会造成用户终端的额外能耗,还会降低定位精度。现有技术中,仅仅以接收到的定位信号的能量为依据来进行定位的切换,在室内室外的切换上不稳定,容易导致反复切换,且容易导致定位的精度下降。
因此,在使用两种不同定位方式进行联合定位时,在什么条件下进行定位方式的切换将极大的影响用户的定位体验。
发明内容
基于此,有必要针对现有技术以接收到的定位信号的能量为依据来进行定位的切换,在室内室外的切换上不稳定,容易导致反复切换,且容易导致定位的精度下降的问题,提供一种GNSS定位与室内定位的无缝切换方法。
本申请第一方面提供一种GNSS定位与室内定位的无缝切换方法,应用于定位装置,包括:
分别接收GNSS定位系统和室内定位系统的至少一个定位信号,并确定每个定位信号的信号强度;
基于预设时间内,GNSS定位信号的漂移状况以及定位信号与定位精度的关联程度,确定一定位决策值;
基于定位决策值确定一信号强度变化区域;
基于信号强度变化区域内多个定位点确定定位偏差度;
根据定位偏差度在预设个接收时刻内的突变程度,进行GNSS定位和室内定位的切换。
在其中一个实施例中,基于预设时间内,GNSS定位信号的漂移状况以及定位信号与定位精度的关联程度,确定一定位决策值,具体包括:
基于定位信号在预设时间内的漂移状况,确定各GNSS定位信号的信号稳定指数;
基于定位信号与定位精度的关联程度,确定各GNSS定位信号的信号波动指数;
根据定位信号的信号稳定指数和信号波动指数计算定位决策值。
在其中一个实施例中,基于定位信号在预设时间内的漂移状况,确定各定位信号的信号稳定指数,具体包括:
统计一个GNSS定位信号在预设时间内,发生定位飘移的次数;
确定发生定位飘移的时刻,GNSS定位信号的TDOA值组成的接收序列;
基于GNSS定位信号的漂移次数,和相邻两次发生定位飘移的时刻,GNSS定位信号的TDOA值组成的接收序列来计算信号稳定指数。
在其中一个实施例中,基于定位信号与定位精度的关联程度,确定各GNSS定位信号的信号波动指数,具体为:
基于定位信号与定位精度之间的定位关联度,以及发生定位漂移处,GNSS定位信号的信号强度预测值和信号强度真实值,计算各GNSS定位信号的信号波动指数。
在其中一个实施例中,基于定位决策值确定一信号强度变化区域,具体包括:
根据定位决策值的变化计算各GNSS定位信号的定位精度波动值;
基于定位进度波动值第一次小于0的时刻定位装置所在位置来确定信号强度变化区域。
在其中一个实施例中,所述根据定位决策值的变化计算各GNSS定位信号的定位精度波动值,具体为:
确定定位装置在移动过程中,每个信号的所有接收时刻的定位决策值;
将每个信号的所有接收时刻的定位决策值组成每个信号的动态决策序列;
利用鲁棒随机砍伐森林RRCF算法获取动态决策序列中的异常值,确定多个动态决策序列中的定位决策值均为异常值的异常时刻;
根据相邻的两个异常时刻计算异常时差,然后基于异常时差来计算定位精度波动值。
在其中一个实施例中,基于信号强度变化区域内多个定位点确定定位偏差度,具体包括:
确定各定位点的近邻集合;
基于定位点及该定位点的近邻集合内定位点的信号波动指数来计算定位偏差度。
在其中一个实施例中,所述确定各定位点的近邻集合,具体为:
计算定位点与其余定位点之间的欧氏距离和信号波动指数计算该定位点与区域定位点之间的度量距离;
将度量距离从小到大排列,并取前5个度量距离对应的定位点组成该定位点的近邻集合。
在其中一个实施例中,基于定位点及该定位点的近邻集合内定位点的信号波动指数来计算定位偏差度,具体包括:
确定定位点及该定位点的近邻集合内定位点的信号波动指数序列,并根据定位点及该定位点的近邻集合内定位点的信号波动指数序列计算定位点的偏差距离;
基于同一定位点相邻接收时刻的偏差距离计算该定位点的偏差变化量;
基于定位点的偏差变化量计算定位偏差度。
在其中一个实施例中,根据定位偏差度在预设个接收时刻内的突变程度,进行GNSS定位和室内定位的切换,具体为:
基于当前时刻的定位偏差度和预设个接收时刻的定位偏差度的均值来计算突变指数;
基于突变指数,结合定位装置的移动状态进行GNSS定位和室内定位的切换。
根据本申请实施例的GNSS定位与室内定位的无缝切换方法,通过定义定位决策值,考虑了用户从室外向室内移动过程中发生GPS漂移的情况,能够避免传统信号强度检测算法中只根据信号的能量特征作为判决依据进行定位切换导致精度降低的问题。同时,基于定位点的定位偏差量来计算定位偏差度,避免仅通过信号强度大小获取定位精度偏差,因而可以减少受到多径效应影响造成的误差,提高室内外定位切换的稳定性,因而能够实现GNSS定位与室内定位的无缝切换。
附图说明
图1为本申请一实施例的GNSS定位与室内定位的无缝切换方法的流程示意图;
图2为本申请一实施例的GNSS定位与室内定位的无缝切换方法中定位决策值的计算流程图;
图3为本申请一实施例的GNSS定位与室内定位的无缝切换方法中信号强度变化区域的确定流程图;
图4为本申请一实施例的GNSS定位与室内定位的无缝切换方法中信号强度变化区域的确定示意图;
图5为本申请一实施例的GNSS定位与室内定位的无缝切换方法中定位偏差度的计算方法流程图。
具体实施方式
为了便于理解本申请,下面将参照相关附图对本申请进行更全面的描述。附图中给出了本申请的较佳实施方式。但是,本申请可以以许多不同的形式来实现,并不限于本文所描述的实施方式。相反地,提供这些实施方式的目的是使对本申请的公开内容理解的更加透彻全面。
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申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施方式的目的,不是旨在于限制本申请。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
参阅图1,示例性的示出了本申请一实施例的GNSS定位与室内定位的无缝切换方法的流程示意图,根据本申请实施例的GNSS定位与室内定位的无缝切换方法由定位装置执行,定位装置搭载有定位天线,并通过定位天线与卫星通信,从而借助与卫星的通信来实现对定位装置的定位,定位装置通常由用户携带,因而,通过对定位装置的定位就能实现对用户的定位。其中,该定位装置可以是终端设备上的零部件,也可以是终端设备本身,还可以是终端设备上运行的芯片。因此,在下文中,当提到定位装置进行的操作时,也可以理解终端设备上的零部件进行的操作,也可以理解为终端设备,或终端设备上运行的芯片进行的操作。
如图1所示的GNSS定位与室内定位的无缝切换方法可以包括步骤101~105,以下对这些步骤进行详细的介绍。
101:分别接收GNSS定位系统和室内定位系统的至少一个定位信号,并确定每个定位信号的信号强度。
GNSS定位与室内定位的无缝切换通常发生在室内环境和室外环境的交界处,包括的场景通常有近室内+近室外、近室内+半开放室外、近室内+室外+近室内三种场景,其中以近室内+近室外场景具有较大的通用性,因此,本申请以近室内+近室外场景为例进行描述。所谓近室内,是指用户本身所在环境为室外,但即将进入室内的一块靠近室内与室外交界处的室外区域。反之,所谓近室外,是指用户本身所在环境为室内,但即将抵达室外的一块靠近室内与室外交界处的室内区域。
GNSS定位系统主要应用在室外场景,而室内定位系统通常用于室内定位场景,其中,常用的GNSS定位系统主要有GPS定位系统、BDS定位系统、GLONASS定位系统,常用的室内定位系统有UWB定位、WiFi定位等定位系统,本申请对于采用的GNSS定位系统和室内定位系统不做限定。为便于描述,在下文有些描述中,GNSS定位系统也被描述为GPS定位系统,室内定位系统则使用UWB定位系统来进行描述。
GPS定位的基本原理是:假设卫星信号在到达定位装置的过程中匀速传输,通过前后两次接收到的时间差,乘以光速得到卫星和定位装置之间的伪距;这样,通过至少四颗卫星,就能解算出当前用户的实际坐标和时间。
UWB定位主要是基于到达时间(TDOA)差来定位的,通过信号的到达时间差来计算定位装置的位置,首先利用定位装置携带的UWB标签发射信号到各已知基站,根据发射信号到达已知基站的时间差来计算出距离差,再利用双曲线方程来解算出定位装置的UWB标签的位置,来得到定位装置的位置。也就是说,以已知的定位基站位置为焦点,定位装置的UWB标签与已知基站间的距离差为长轴的双曲线的交点即为待定位标签的位置。
在进行定位时,定位装置分别通过天线与GNSS定位系统和室内定位系统进行通信,并能够接收到GNSS定位系统和室内定位系统反馈的信号,接收到的反馈信号即为定位信号。定位装置能够从GNSS定位系统接收至少一个定位信号,且从室内定位系统接收至少一个定位信号。
接收到定位信号后,根据接收灵敏度和发射信号强度,定位装置能够计算出每个接收信号的信号强度RSS。根据接收灵敏度和发射信号强度计算每个接收信号的信号强度的方法为公知技术,在此不再赘述。
102:基于预设时间内,GNSS定位信号的漂移状况以及定位信号与定位精度的关联程度,确定一定位决策值。
在GPS定位过程中,定位信号在传输过程中有较大概率受到多种因素的干扰,导致产生GPS漂移,使GPS定位位置偏离定位装置的实际位置。也就是说,定位装置接收到的定位信号中,存在部分信号受到干扰,产生较大的偏差,此类信号是影响GPS定位精度的关键信号。
除此之外,移动终端从室外进入到室内时,接收到的卫星信号减少,几何精度因子(GDOP)的值逐渐增大。而在利用TDOA进行室内定位时,UWB基站的信号覆盖范围往往大于建筑的室内范围,定位装置接收到室内定位信号需要一定的时间,这就会导致定位的准确度出现误差。
根据本申请的实施例,定义一个定位决策值V,用于表征定位过程中一个GNSS定位信号对定位信息(最终定位位置)的影响程度。在具体的实施例中,根据GNSS定位信号的信号稳定指数和信号波动指数来计算一个GNSS定位信号的定位决策值。
其中,信号稳定指数,用于表征在定位装置移动过程中,定位信号是否产生飘移、产生飘移的次数等稳定性特征。通常,在一个空旷的区域内移动,GNSS定位信号较少产生飘移,稳定性较高;而在受到墙体等障碍物阻挡时,则会由于飘移导致稳定性显著降低。
其中,信号波动指数,用于表征在定位装置移动过程中,定位信号的信号强度的变化。
这样的计算方式,考虑了用户从室外向室内移动过程中发生GPS漂移的情况,能够避免传统信号强度检测算法中只根据信号的能量特征作为判决依据进行定位切换导致精度降低的问题。
图2示出了定位决策值的计算流程图。根据本申请的实施例,基于预设时间内,定位信号的漂移状况以及定位精度的稳定程度,确定一定位决策值,具体包括:
210:基于定位信号在预设时间内的漂移状况,确定各GNSS定位信号的信号稳定指数;
用户产生定位需求时,一般处于移动状态,因而,定位装置通常是在移动过程中接收定位信号。定位装置在移动过程中,不同GNSS定位信号在不同时刻,受到的影响可能不同。例如,同一时刻,由第一卫星发射的信号i受到墙体阻挡的干扰,而信号j则没有受到任何干扰,因此,不同GNSS信号在定位过程中,各自的漂移状况可能各不相同,因而,可以分别计算各GNSS定位信号的信号稳定指数。
在计算GNSS定位信号的稳定指数时,首先,统计一个GNSS定位信号在预设时间内,发生定位飘移的次数;然后,确定发生定位飘移的时刻,GNSS定位信号的TDOA值组成的接收序列;最后,基于GNSS定位信号的漂移次数,和相邻两次发生定位飘移的时刻,GNSS定位信号的TDOA值组成的接收序列来计算信号稳定指数。
在具体的实施例中,GNSS定位信号的信号稳定指数计算公式如下:
式中,是GNSS定位信号i的信号稳定指数;是移动过程中,预设时间内,信号i出 现的定位漂移的次数,分别是第t-1次、第t次定位漂移处,定位装置接收定位信 号i的TDOA值组成的接收序列。例如当t=5时,是发生第5次定位漂移之前,定位装置接收 到信号i的TDOA值组成的序列,,其中,是第m次接收到信号i 的TDOA值,在这个例子中,m=5。是接收序列的DTW距离,DTW距离 为公知技术,具体过程不再赘述。
信号稳定指数的值越大,信号i在移动过程中的稳定性越好。
220:基于定位信号与定位精度的关联程度,确定各GNSS定位信号的信号波动指数;
从室外到室内的过程中,如果某个定位信号的信噪比发生较为剧烈的变化,那么此类信号的强度也在不停的变化,信号处于不稳定的状态。对于任意一个定位信号,在移动过程中,根据定位装置已经接收的定位信号,可以利用指数移动平均EMA算法预测该定位信号下一时刻的RSS值,得到信号强度预测值。如果预测值与实际接收到的信号强度值偏差过大,则说明该定位信号在传输过程中受到的影响越大,例如,可能是传输路径经过室外某些建筑物被削弱能量。在利用此类定位信号基于时间差TDOA进行定位时,发生定位漂移的概率越大。
根据本申请的实施例,通过每个接收时刻所接收的定位信号与定位精度之间的定位关联度A,来衡量不同区域内GNSS定位精度的稳定程度。
根据本申请的实施例,将接收到的GNSS定位信号作为灰色关联度分析法GRA中的自变量,将最终定位位置作为灰色关联度分析法GRA中的因变量,利用灰色关联度分析法GRA得到每个自变量的灰色关联度,每个自变量的灰色关联度作为每个定位信号的关联程度,也称之为定位关联度。其中,GRA算法为公知技术,具体计算过程在此不再赘述。
根据本申请的实施例,基于定位信号与定位精度的关联程度,确定各GNSS定位信号的信号波动指数,具体为:
基于定位信号与定位精度之间的定位关联度,以及发生定位漂移处,GNSS定位信号的信号强度预测值和信号强度真实值,计算各GNSS定位信号的信号波动指数。
在具体的实施例中,信号波动指数的计算公式如下:
式中,是信号i的信号波动指数;是信号i的定位关联度;是所有信号定位关 联度的均值;分别是第t次GPS漂移处,信号i的信号强度预测值、信号强度真实 值。
其中,的值越大,信号i对定位精度的影响越大。
230:根据定位信号的信号稳定指数和信号波动指数计算定位决策值。
定位决策值反映了用户定位过程中不同定位信号对定位信息的影响程度。根据本申请的实施例,将信号稳定指数和信号波动指数的乘积来作为定位决策值。则定位决策值的计算公式为:
综上可知,信号i在移动过程中接收到该信号的差异越小,信号i的信号强度越稳 定,的值越小,的值越大;信号i与定位信息(即最终定位位置)的关联性 越强,的值越大,的值越大,在求解定位信息过程中的影响程度越大,信号i的信 号强度预测值与真实值的偏差越大,说明定位偏移与信号i的关联度越高,的值 越大,越有可能是信号i在传输过程中受到干扰导致定位偏移的发生,即的值越大,信号i 对定位位置的影响越大。
103:基于定位决策值确定一信号强度变化区域。
想要实现对GNSS定位和室内定位的无缝切换,首先需要确定从室外到室内、或从室内到室外的范围之间,哪些区域内GNSS定位信号的定位精度较低,或者哪些区域与定位系统中基站(如UWB基站)的覆盖范围存在重叠。这些区域即为信号强度变化区域。
图3示出了信号强度变化区域的确定流程。具体在确定信号强度变化区域时,首先根据定位决策值的变化计算各定位信号的定位精度波动值。然后基于定位进度波动值第一次小于0的时刻定位装置所在位置来确定信号强度变化区域。
310:根据定位决策值的变化计算各GNSS定位信号的定位精度波动值:
在从室外向室内移动过程中,影响接收到GNSS定位信号的强度的建筑物等干扰因素出现频率逐渐增大,GNSS定位漂移的概率逐渐增大。定位精度逐渐下降,即实际定位位置与理想定位位置之间的偏差逐渐增大,接收信号与理想中定位位置之间的关联程度逐渐减小。
根据本申请的实施例,通过所有GNSS定位信号的定位决策值的变化,来评估GNSS定位精度的变化。如果所有定位信号与定位信息的影响关系都处于一定的波动状态,即所有定位信号的定位决策值都处于波动状态,则认为进入了GNSS定位精度较低的区域。
定位装置从室外向室内移动的过程中,确定每个信号的所有接收时刻的定位决策值,将每个信号的所有接收时刻的定位决策值组成每个信号的动态决策序列。再利用鲁棒随机砍伐森林RRCF算法获取动态决策序列中的异常值。如果某个接收时刻,多个动态决策序列中的定位决策值均为异常值,那么,该接收时刻有很大概率是室外定位精度发生较大波动的时刻,定义为异常时刻。其中,鲁棒随机砍伐森林RRCF算法为公知技术,具体过程不再赘述。
在进入定位精度较低的区域时,通常会产生多个异常时刻,可以基于多个异常时刻来计算当前的定位精度波动值I。根据本申请的实施例,根据相邻的两个异常时刻计算异常时差,然后基于异常时差来计算定位精度波动值。
根据本申请的实施例,定位精度波动值I的计算公式如下:
式中,是信号i的第j个异常时差;是信号i的动态决策序列中 第j+1、第j个异常数据对应的接收时间;时刻接收到的定位信号的数量;时刻接收到的定位信号中的异常时刻数量;Y是时差阈值,为一常数,根据本申请的实 施例,Y的大小取经验值3。
320:基于定位进度波动值第一次小于0的时刻定位装置所在位置来确定信号强度变化区域:
计算得到定位精度波动值I后,将定位精度波动值I第一次小于0的时刻作为室外定位精度产生波动的时刻,定义为初始波动时刻。这样计算的原因是当GNSS定位靠近室内区域时,影响信号强度的因素(例如墙体、建筑等)不会仅出现一个,因此,能够将多个异常时刻聚集的时刻认为是室外定位精度产生波动的时刻。
具体在确定信号强度变化区域时,基于初始波动时刻对应的定位位置以及室内区域入口位置来确定信号强度变化区域。
图4示出了信号强度变化区域的示意,基于初始波动时刻对应的定位位置,可以确定一经过该定位位置的直线L1。例如,直线L1垂直于用户的前进方向(即定位装置的移动方向)。然后,基于室内区域入口位置得到直线L1的平行直线L2,直线L1和直线L2之间的区域即为信号强度变化区域。
信号强度变化区域可以基于一个地图来确定,则,室内位置入口可以直接从地图上确定,并通过定位装置在地图上的移动轨迹来得到用户的前进方向,进而在地图上作出直线L1和直线L2。
104:基于信号强度变化区域内多个定位点确定定位偏差度。
在信号强度变化区域内,既能接收到GNSS定位信号,又能接收到室内定位系统(如UWB基站)的室内定位信号。在确定定位偏差度时,需要同时使用定位装置接收到的GNSS定位信号和室内定位信号。
定位装置由用户手持移动,因而,定位装置的移动路径具有不确定性,可以在信号强度变化区域内任意确定一条移动轨迹,并在定位轨迹上任意选取多个定位点。可以理解,移动轨迹可以是随机确定的,也可以根据地图数据确定,定位点在当前位置到室内区域入口之间均有分布,以便于根据定位点来计算各接收时刻的定位偏差度。
确定定位点后,分别利用GNSS定位系统、室内定位系统对每个定位点进行定位,得到室内定位信号和室外定位信号的TDOA(到达时间差)。如果室外定位信号和室内定位信号在同一定位点的TDOA大小非常接近,说明该定位点处两个信号的定位精度不会有太大偏差。而如果同一定位点接收的室外定位与室内定位的TDOA存在较大的偏差,则说明两种定位系统的信号强度RSS之间出现明显差异,则室外定位与室内定位应当进入切换状态。
根据本申请的实施例,使用定位偏差度来表示某一时刻室内定位和室外定位的定位精度的偏差情况。定位偏差值越大,则当前时刻进行定位切换的预期就越高。
根据本申请的实施例,在基于定位点的定位信息计算室外定位和室内定位的定位偏差度时,基于定位点的近邻集合来计算定位偏差度。因此,先要确定各定位点的近邻集合。
关于确定定位点的近邻集合:
对于信号强度变化区域内的任意一个定位点,利用k-means聚类算法获取每个定 位点的近邻集合,k的大小取经验值5。k-means聚类中的度量距离由两个定位点之间的欧氏 距离和信号波动指数组成,k-means聚类为公知技术,具体过程不再赘述。两个定位点 之间的度量距离计算公式如下:
式中,分别是定位点的坐标信息,分别为定 位点处所接收到的定位信号的信号波动指数均值。
计算定位点a所在簇中其余定位点与定位点a的度量距离,并按照从小到大的顺序 排序,取排序结果的前个度量距离对应的定位点组成定位点a的近邻集合。本发明中, 的大小取经验值5。
在确定定位点的近邻集合后,就可以基于定位点的近邻集合来计算定位偏差度。具体来说,基于定位点及该定位点的近邻集合内定位点的信号波动指数来计算定位偏差度。
图5示出了定位偏差度的计算方法,根据本申请的实施例,基于定位点及定位点的近邻集合计算定位偏差度,具体包括:
510:确定定位点及该定位点的近邻集合内定位点的信号波动指数序列,并根据定位点及该定位点的近邻集合内定位点的信号波动指数序列计算定位点的偏差距离;
信号波动指数序列为一个定位点接收的所有定位信号的信号波动指数组成的波 动序列。其中,所有定位信号即包括GNSS定位信号,又包括室内定位信号。例如定位点q处接 收到了10个定位信号,则由这10个定位信号的信号波动指数组成。
根据本申请的实施例,分别确定定位点及定位点的近邻集合内各定位点的信号波动指数序列后,基于定位点及定位点的近邻集合内各定位点的信号波动指数序列计算定位点与近邻集合内定位点的DTW距离,再基于定位点与近邻集合内所有定位点的DTW距离来计算该定位点的偏差距离。
根据本申请的实施例,偏差距离的计算公式如下:
式中,是p时刻第q个定位点的偏差距离;是第q个定位点近邻集合中定位点 的数量;b是所述近邻集合中的第b个定位点;是定位点q、b的信号波动指数序列;是波动序列的DTW距离。
的值越大,第q个定位点的偏差距离越大。
520:基于同一定位点相邻接收时刻的偏差距离计算该定位点的偏差变化量;
得到每个定位点的偏差距离后,再基于同一定位点相邻时刻的偏差距离来计算该定位点的偏差变化量。
根据本申请的实施例,将同一定位点相邻时刻的偏差距离的差值绝对值来作为该定位点的偏差变化量。即:
式中,是p接收时刻第q个定位点的偏差距离;是p-1接收时刻第q个定位 点的偏差距离。可以理解,一个接收时刻是指接收一次定位信号的时刻,与时/分/秒计量单 位属于间接对应关系,换句话说,p接收时刻和p-1接收时刻之间可以固定量化为具有多少 秒(或微秒)的时差,但不能理解为p接收时刻和p-1接收时刻相差1时/分/秒。在下文中,也 是同理,且本文中的时刻通常是指接收时刻。
的值越大,第q个定位点在相邻时刻产生的偏差距离越大,说明接收的信号越 紊乱。
530:基于定位点的偏差变化量计算定位偏差度。
得到定位点的偏差变化量后,再基于多个定位点的偏差变化量来计算未来时刻的定位偏差度。具体来说,是基于用户在未来时刻能够到达的定位点的偏差变化量来计算未来时刻的定位偏差度。
举例来说,用户从室外进入到室内有三条不同的移动轨迹,则基于不同移动轨迹,假定用户移动速度一定,则在三条移动轨迹上,对应时刻p,可以分别确定一个定位点,这三个定位点即为用户在未来时刻p能够到达的定位点。
根据本申请的实施例,定位偏差度的计算公式为:
式中,是p时刻的定位偏差度,是信号强度变化区域内p时刻能够到达的定位 点数量。
结合以上三个公式可知,p时刻第q个定位点接收的定位信号的波动越大,信号波 动指数序列在较小范围内发生较大变化,的值越大;第q个定位点在p-1 时刻、p时刻发生的偏差距离越大,的值越大,第q个定位点在相邻时刻的定位信息越不 稳定,即的值越大,从室外向室内在信号强度变化区域内移动p时刻经过定位点接收信 号越紊乱,p时刻的定位精度稳定性越差。定位偏差度考虑了信号强度变化区域内不同定位 点的定位精度偏差,其有益效果在于避免仅通过信号强度大小获取定位精度偏差时受到多 径效应影响造成的误差,提高后续室内外定位切换的稳定性。
105:根据定位偏差度在预设个接收时刻内的突变程度,进行GNSS定位和室内定位的切换。
以室外向室内的移动过程为例,在用户移动过程中,随着建筑增多,用户移动端接收到的GNSS信号强度逐渐衰弱,GNSS的定位精度逐渐下降,而随着用户向室内移动,用户逐渐进入UWB信号的覆盖范围内,UWB定位的定位精度逐渐提升,因此当用户移动过程中某个时刻的定位偏差度发生较大程度突变时,认为当前时刻可能处于从GNSS定位切换到UWB定位的状态中。
根据本申请的实施例,定义定位偏差度的突变指数来表示p时刻定位偏差度的 突变程度。
根据本申请的实施例,基于当前时刻的定位偏差度和预设个接收时刻的定位偏差 度的均值来计算突变指数。具体来说,p时刻定位偏差度的突变指数的计算公式如下:
式中,是p时刻定位偏差度的突变指数,是p时刻的定位偏差度,是前p-1个 接收时刻内定位偏差度的均值,是决策阈值,的大小取经验值3。
在具体的实施例中,还可以结合惯性传感器来判断定位装置的移动状态,结合定位装置的移动状态以及定位偏差度的突变指数来确定是否执行GNSS定位和室内定位的切换。
具体来说,如果定位装置处于移动状态,且当前时刻的定位偏差度的突变指数大于0,则在当前时刻从GNSS定位系统切换到UWB定位系统。最后,将最终的定位信息发送至定位装置,在维持用户定位精度稳定的前提下,实现GNSS室外定位与UWB室内定位的实时切换。
根据本申请实施例的GNSS定位与室内定位的无缝切换方法,通过定义定位决策值,考虑了用户从室外向室内移动过程中发生GPS漂移的情况,能够避免传统信号强度检测算法中只根据信号的能量特征作为判决依据进行定位切换导致精度降低的问题。同时,基于定位点的定位偏差量来计算定位偏差度,避免仅通过信号强度大小获取定位精度偏差,因而可以减少受到多径效应影响造成的误差,提高室内外定位切换的稳定性,因而能够实现GNSS定位与室内定位的无缝切换。
需要说明的是,对于方法实施例,为了简单描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本发明实施例,某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于优选实施例,所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
在本申请所提供的几个具体实施方式中,应该理解到,所揭露的系统和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的系统实施方式仅仅是示意性的,例如,所述部件的划分,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。
另外,在本申请各个实施例中的各功能模块/部件可以集成在相同处理模块/部件中,也可以是各个模块/部件单独物理存在,也可以两个或两个以上模块/部件集成在相同模块/部件中。上述集成的模块/部件既可以采用硬件的形式实现,也可以采用硬件加软件功能模块/部件的形式实现。
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发明专利范围的限制。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。

Claims (10)

1.一种GNSS定位与室内定位的无缝切换方法,应用于定位装置,其特征在于,包括:
分别接收GNSS定位系统和室内定位系统的至少一个定位信号,并确定每个定位信号的信号强度;
基于预设时间内,GNSS定位信号的漂移状况以及定位信号与定位精度的关联程度,确定一定位决策值;
基于定位决策值确定一信号强度变化区域;
基于信号强度变化区域内多个定位点确定定位偏差度;
根据定位偏差度在预设个接收时刻内的突变程度,进行GNSS定位和室内定位的切换。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于预设时间内,GNSS定位信号的漂移状况以及定位信号与定位精度的关联程度,确定一定位决策值,具体包括:
基于定位信号在预设时间内的漂移状况,确定各GNSS定位信号的信号稳定指数;
基于定位信号与定位精度的关联程度,确定各GNSS定位信号的信号波动指数;
根据定位信号的信号稳定指数和信号波动指数计算定位决策值。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于定位信号在预设时间内的漂移状况,确定各定位信号的信号稳定指数,具体包括:
统计一个GNSS定位信号在预设时间内,发生定位飘移的次数;
确定发生定位飘移的时刻,GNSS定位信号的TDOA值组成的接收序列;
基于GNSS定位信号的漂移次数,和相邻两次发生定位飘移的时刻,GNSS定位信号的TDOA值组成的接收序列来计算信号稳定指数。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于定位信号与定位精度的关联程度,确定各GNSS定位信号的信号波动指数,具体为:
基于定位信号与定位精度之间的定位关联度,以及发生定位漂移处,GNSS定位信号的信号强度预测值和信号强度真实值,计算各GNSS定位信号的信号波动指数。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于定位决策值确定一信号强度变化区域,具体包括:
根据定位决策值的变化计算各GNSS定位信号的定位精度波动值;
基于定位进度波动值第一次小于0的时刻定位装置所在位置来确定信号强度变化区域。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据定位决策值的变化计算各GNSS定位信号的定位精度波动值,具体为:
确定定位装置在移动过程中,每个信号的所有接收时刻的定位决策值;
将每个信号的所有接收时刻的定位决策值组成每个信号的动态决策序列;
利用鲁棒随机砍伐森林RRCF算法获取动态决策序列中的异常值,确定多个动态决策序列中的定位决策值均为异常值的异常时刻;
根据相邻的两个异常时刻计算异常时差,然后基于异常时差来计算定位精度波动值。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于信号强度变化区域内多个定位点确定定位偏差度,具体包括:
确定各定位点的近邻集合;
基于定位点及该定位点的近邻集合内定位点的信号波动指数来计算定位偏差度。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述确定各定位点的近邻集合,具体为:
计算定位点与其余定位点之间的欧氏距离和信号波动指数计算该定位点与区域定位点之间的度量距离;
将度量距离从小到大排列,并取前5个度量距离对应的定位点组成该定位点的近邻集合。
9.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述基于定位点及该定位点的近邻集合内定位点的信号波动指数来计算定位偏差度,具体包括:
确定定位点及该定位点的近邻集合内定位点的信号波动指数序列,并根据定位点及该定位点的近邻集合内定位点的信号波动指数序列计算定位点的偏差距离;
基于同一定位点相邻接收时刻的偏差距离计算该定位点的偏差变化量;
基于定位点的偏差变化量计算定位偏差度。
10.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据定位偏差度在预设个接收时刻内的突变程度,进行GNSS定位和室内定位的切换,具体为:
基于当前时刻的定位偏差度和预设个接收时刻的定位偏差度的均值来计算突变指数;
基于突变指数,结合定位装置的移动状态进行GNSS定位和室内定位的切换。
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Denomination of invention: A seamless switching method between GNSS positioning and indoor positioning

Granted publication date: 20230829

Pledgee: Qishang Bank Co.,Ltd. Weifang Weicheng Branch

Pledgor: Shandong beidouyuan IOT Technology Co.,Ltd.

Registration number: Y2024980010815