一种低功耗卫星定位方法、系统及电子设备与流程

本申请属于卫星定位技术领域，特别涉及一种低功耗卫星定位方法、系统及电子设备。

背景技术：

在现代社会中，位置服务已经成为一项基本需求，广泛用于车辆导航、运动轨迹记录、社交网络分享、查找附近的出租车、餐厅等各种场景。在室外环境下，卫星定位(包括gps、北斗、伽利略、格洛拉斯等卫星)能提供包括经纬度信息的位置，在晴朗、无干扰的环境能提供平均10米的定位精度。

随着智能终端的普及，人们对室外导航、定位的需求不断增长，然而，用于卫星定位算法的高复杂度，卫星定位的能耗特别大。在连续定位导航时，一个典型的卫星定位能耗约143～166毫瓦，普通的智能手机只能支持大约6小时的连续导航定位，难以支持长时间的车辆导航等应用。因此，高能耗的卫星定位严重制约了各种应用场景，给定位导航带来极大的不便。

为了解决卫星定位高能耗的问题，文献[i.constandache,s.gaonkar,m.sayler,r.choudhury,andl.cox.enloc:energy-efficientlocalizationformobilephones.infocom,2009.]的enloc方法考虑了一些辅助定位方法，如wifi定位、基站定位等，它根据节能要求，从卫星定位、wifi、基站等定位技术中选择合适的定位来源。另一文献[c.bo,x.li,t.jung,x.mao,y.tao,andl.yao.smartloc:pushthelimitoftheinertialsensorbasedmetropolitanlocalizationusingsmartphone.mobicom,2013]的smartloc方法在关闭卫星定位时，使用惯性导航计算移动距离和位置。上述两种定位方法的缺点在于，wifi、基站、惯性导航定位的误差高达几十米、甚至上百米，大幅度牺牲了定位精度，只能应用于一些对精度要求特别低的场景。文献[j.liu,b.priyantha,t.hart,h.ramos,a.loureiro,andq.wang.energyefficientgpssensingwithcloudoffloading.sensys,2012.]提出一种端云合作方法，终端只采集原始卫星信号，不做任何定位计算。云端下载离线星历数据库，完成定位计算。因此，终端的能耗特别低，实现低功耗卫星定位。然而，该方法的缺点在于，卫星采集的数据都保存在终端，云端无法采集数据，需要机会式上传到云端。因此它不支持在线定位，只能进行离线定位，用于事后的位置恢复。而且，终端和云端的时间同步误差较大，会导致卫星定位精度严重降低。

技术实现要素：

本申请提供了一种低功耗卫星定位方法、系统及电子设备，旨在至少在一定程度上解决现有技术中的上述技术问题之一。

为了解决上述问题，本申请提供了如下技术方案：

一种低功耗卫星定位方法，包括以下步骤：

步骤a：根据上一次卫星定位结果选择设定数量的卫星信号强度最大卫星；

步骤b：使用梯度下降法计算各个卫星的权重，并根据所述各个卫星的权重从所有可用卫星中选择设定数量的贡献最大卫星；

步骤c：以所述卫星信号强度最大卫星和贡献最大卫星的交集作为最优卫星，通过所述最优卫星进行卫星定位。

本申请实施例采取的技术方案还包括：在所述步骤a中，所述根据上一次卫星定位结果选择设定数量的卫星信号强度最大卫星具体为：运行一次卫星定位计算过程，得到本次信号捕捉结果；基于本次信号捕捉结果，按照卫星信号强度大小对所有可用卫星进行排序，并根据设定数量选择n1颗卫星信号强度最大的卫星。

本申请实施例采取的技术方案还包括：在所述步骤b中，所述使用梯度下降法计算各个卫星的权重具体为：计算所有可用卫星参与定位得到的gdop，使用梯度下降法确定各个可用卫星对定位精度的贡献，并计算各个卫星的权重；假定每颗卫星对总体gdop的贡献权值为w，令n＝a·(a^twa)^-1，a为一个表征可见卫星与接收机几何关系的位置矩阵，t表示矩阵a的转置矩阵，经过函数转换得到假设权值ωk初始值为迭代更新过程为其中α为迭代步长，为本次卫星权值在全体卫星中的比值；当权值迭代满足小于预定义阈值δ，则权值迭代结果，得到第k颗卫星的权值ωk。

本申请实施例采取的技术方案还包括：在所述步骤b中，所述根据各个卫星的权重从所有可用卫星中选择设定数量的贡献最大卫星具体包括：假设当前可见卫星集合为s，定位计算的总gdop为g，从所述卫星集合s中选择权重与信号强度乘积最大的四个卫星，得到卫星子集合sw，卫星子集合sw定位计算得到的gdop为gw；如果则认为当前卫星子集合sw的定位精度足够高，否则继续从卫星集合s-sw中选择权重与信号强度乘积最大的卫星，加入到sw，直至得到n2颗贡献最大的卫星；其中，阈值δ为精度控制因子，用于控制选择的卫星数量。

本申请实施例采取的另一技术方案为：一种低功耗卫星定位系统，包括：

最大信号强度卫星选择模块：用于根据上一次卫星定位结果选择设定数量的卫星信号强度最大卫星；

卫星权重计算模块：用于使用梯度下降法计算各个卫星的权重；

最大贡献卫星选择模块：用于根据所述各个卫星的权重从所有可用卫星中选择设定数量的贡献最大卫星；

卫星定位模块：用于以所述卫星信号强度最大卫星和贡献最大卫星的交集作为最优卫星，通过所述最优卫星进行卫星定位。

本申请实施例采取的技术方案还包括定位运行模块：用于运行一次卫星定位计算过程，得到本次信号捕捉结果；所述最大信号强度卫星选择模块基于本次信号捕捉结果，按照卫星信号强度大小对所有可用卫星进行排序，并根据设定数量选择n1颗卫星信号强度最大的卫星。

本申请实施例采取的技术方案还包括：所述卫星权重计算模块使用梯度下降法计算各个卫星的权重具体为：计算所有可用卫星参与定位得到的gdop，使用梯度下降法确定各个可用卫星对定位精度的贡献，并计算各个卫星的权重；假定每颗卫星对总体gdop的贡献权值为w，令n＝a·(a^twa)^-1，a为一个表征可见卫星与接收机几何关系的位置矩阵，经过函数转换得到假设权值ωk初始值为迭代更新过程为其中α为迭代步长，为本次卫星权值在全体卫星中的比值；当权值迭代满足|ωk^(y+1)-ωk^(y)|小于预定义阈值δ，则权值迭代结果，得到第k颗卫星的权值ωk。

本申请实施例采取的技术方案还包括：所述最大贡献卫星选择模块根据各个卫星的权重从所有可用卫星中选择贡献最大的卫星具体包括：假设当前可见卫星集合为s，定位计算的总gdop为g，从所述卫星集合s中选择权重与信号强度乘积最大的四个卫星，得到卫星子集合sw，卫星子集合sw定位计算得到的gdop为gw；如果则认为当前卫星子集合sw的定位精度足够高，否则继续从卫星集合s-sw中选择权重与信号强度乘积最大的卫星，加入到sw，直至得到n2颗贡献最大的卫星；其中，阈值δ为精度控制因子，用于控制选择的卫星数量。

本申请实施例采取的又一技术方案为：一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的低功耗卫星定位方法的以下操作：

步骤a：根据上一次卫星定位结果选择设定数量的卫星信号强度最大卫星；

步骤b：使用梯度下降法计算各个卫星的权重，并根据所述各个卫星的权重从所有可用卫星中选择设定数量的贡献最大卫星；

步骤c：以所述卫星信号强度最大卫星和贡献最大卫星的交集作为最优卫星，通过所述最优卫星进行卫星定位。

相对于现有技术，本申请实施例产生的有益效果在于：本申请实施例的低功耗卫星定位方法、系统及电子设备通过梯度下降法计算卫星权重，并利用卫星权重和信号强度来选择最优卫星，通过最优卫星进行卫星定位，相对于现有技术，本申请再保证定位精度的同时，可以减少定位计算量，并大大降低定位能耗。本申请支持在线定位，适用于各种定位场景，使得定位导航更加的便利。

附图说明

图1是本申请实施例的低功耗卫星定位方法的流程图；

图2是本申请实施例的低功耗卫星定位系统的结构示意图；

图3是本申请实施例提供的低功耗卫星定位方法的硬件设备结构示意图；

图4为所有卫星(ft)、选择性卫星(st)和任意选择n个卫星(rt)的定位精度对比图。

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，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

现有技术中，传统卫星定位算法通常会使用所有可见卫星，计算卫星星历、参与导航定位计算，因此，卫星定位能耗较高。本申请通过设计一种选择性卫星同步算法，只使用其中一部分可见卫星进行定位，再保证定位精度的同时降低卫星定位能耗。该算法具体为：如果没有经过遮挡区域(例如高楼、隧道等)，卫星信号没有被大量遮挡，那么短时间内的可见卫星和信号质量都不会有很大的变化。因此，本申请通过定位上下文，选择少数的优质卫星组合，保证信号质量几乎不变，后面一段时间只需要处理这一部分的子卫星集合。由于处理的卫星数目减少，整个卫星定位的能耗也随之降低。

请参阅图1，是本申请实施例的低功耗卫星定位方法的流程图。本申请实施例的低功耗卫星定位方法包括以下步骤：

步骤100：运行一次卫星定位计算过程，得到本次信号捕捉结果；

步骤200：基于本次信号捕捉结果，按照卫星信号强度大小对所有可用卫星进行排序，并根据设定数量选择n1颗卫星信号强度最大的卫星；

步骤200中，n1的数量可根据实际应用进行设定。

步骤300：计算所有可用卫星参与定位得到的gdop(geometricdilutionofprecision，几何精度因子)，使用梯度下降法确定各个可用卫星对定位精度的贡献，并计算各个可用卫星的权重；

步骤300中，卫星的gdop是一个定位精度因子，用来表示卫星信号的伪距误差与定位精度之间的关系，gdop数值较小代表单位矢量形体体积大，有较高的定位精度。在数值上，gdop满足关系：其中矩阵a是一个表征可见卫星与接收机几何关系的位置矩阵，t表示矩阵a的转置矩阵。

矩阵a可以在定位计算过程中得到，并且其中向量[ui,vi,wi]表示卫星接收机与第i个卫星的单位方向向量，r表示可见卫星的数目。

用梯度下降法计算卫星权重的原理如下：假定每颗卫星对总体定位精度gdop的贡献权值为w，为了得到最好的定位精度，则需要f(w)＝trace((a^twa)^-1)取值最小。计算偏导数使用迭代方法求解公式，即可求得第k颗卫星的权值ωk。

在实际求解过程中，令n＝a·(a^twa)^-1，经过函数转换得到这是一个与权值ωk有关的变量，使用梯度下降法迭代计算如下：假设权值ωk初始值为迭代更新过程为其中α为迭代步长，为本次卫星权值在全体卫星中的比值。当权值迭代满足小于某个预定义阈值δ，则权值迭代结果，得到第k颗卫星的权值ωk。

步骤400：根据各个可用卫星的权重，从所有可用卫星中选择设定数量的n2颗贡献最大的卫星；

步骤400中，假设当前可见卫星集合为s，定位计算的总gdop为g，从卫星集合s中选择权重与信号强度乘积最大的四个卫星，得到卫星子集合sw，卫星子集合sw定位计算得到的gdop为gw。如果其中，阈值δ为精度控制因子，用于控制选择的最优卫星数量，则认为当前卫星子集合sw的定位精度足够高，精度损失很小。否则继续从卫星集合s-sw中选择权重与信号强度乘积最大的卫星，加入到sw，直至本申请实施例中，n2的数量可根据实际应用进行设定。

步骤500：以n1颗卫星信号强度最大卫星和n2颗贡献最大卫星的交集(即：n1∪n2)作为最优卫星，通过最优卫星进行当前卫星定位。

步骤500中，优质卫星的标准定义为卫星信号足够强、且对定位精度贡献最大，即根据卫星权重和信号强度来选择最优卫星进行卫星定位，降低定位能耗。

请参阅图2，是本申请实施例的低功耗卫星定位系统的结构示意图。本申请实施例的低功耗卫星定位系统包括定位运行模块、最大信号强度卫星选择模块、卫星权重计算模块、最大贡献卫星选择模块和卫星定位模块。

定位运行模块：用于运行一次卫星定位计算过程，得到本次信号捕捉结果；

最大信号强度卫星选择模块：用于基于本次信号捕捉结果，按照卫星信号强度大小对所有可用卫星进行排序，并根据设定数量选择n1颗卫星信号强度最大的卫星；其中，n1的数量可根据实际应用进行设定。

卫星权重计算模块：用于计算所有可用卫星参与定位得到的gdop，使用梯度下降法确定各个可用卫星对定位精度的贡献，并计算各个卫星的权重；其中，卫星的gdop(geometricdilutionofprecision，几何精度因子)是一个定位精度因子，用来表示卫星信号的伪距误差与定位精度之间的关系，gdop数值较小代表单位矢量形体体积大，有较高的定位精度。在数值上，gdop满足关系：其中矩阵a是一个表征可见卫星与接收机几何关系的位置矩阵，t表示矩阵a的转置矩阵。

矩阵a可以在定位计算过程中得到，并且其中向量[ui,vi,wi]表示卫星接收机与第i个卫星的单位方向向量，r表示可见卫星的数目。

用梯度下降法计算卫星权重的原理如下：假定每颗卫星对总体定位精度gdop的贡献权值为w，为了得到最好的定位精度，则需要f(w)＝trace((a^twa)^-1)取值最小。计算偏导数使用迭代方法求解公式，即可求得第k颗卫星的权值ωk。

在实际求解过程中，令n＝a·(a^twa)^-1，经过函数转换得到这是一个与权值ωk有关的变量，使用梯度下降法迭代计算如下：假设权值ωk初始值为迭代更新过程为其中α为迭代步长，为本次卫星权值在全体卫星中的比值。当权值迭代满足小于某个预定义阈值δ，则权值迭代结果，得到第k颗卫星的权值ωk。

最大贡献卫星选择模块：用于根据各个卫星的权重，从所有可用卫星中选择设定数量的n2颗贡献最大的卫星；假设当前可见卫星集合为s，定位计算的总gdop为g，从卫星集合s中选择权重与信号强度乘积最大的四个卫星，得到卫星子集合sw，卫星子集合sw定位计算得到的gdop为gw。如果其中，阈值δ为精度控制因子，用于控制选择的最优卫星数量，则认为当前卫星子集合sw的定位精度足够高，精度损失很小。否则继续从卫星集合s-sw中选择权重与信号强度乘积最大的卫星，加入到sw，直至本申请实施例中，n2的数量可根据实际应用进行设定。

卫星定位模块：用于以n1颗卫星信号强度最大卫星和n2颗贡献最大卫星的交集(即：n1∪n2)作为最优卫星，通过最优卫星进行当前卫星定位。

图3是本申请实施例提供的低功耗卫星定位方法的硬件设备结构示意图。如图3所示，该设备包括一个或多个处理器以及存储器。以一个处理器为例，该设备还可以包括：输入系统和输出系统。

处理器、存储器、输入系统和输出系统可以通过总线或者其他方式连接，图3中以通过总线连接为例。

存储器作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块。处理器通过运行存储在存储器中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行电子设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例的处理方法。

存储器可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器可选包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理系统。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

输入系统可接收输入的数字或字符信息，以及产生信号输入。输出系统可包括显示屏等显示设备。

所述一个或者多个模块存储在所述存储器中，当被所述一个或者多个处理器执行时，执行上述任一方法实施例的以下操作：

步骤a：根据上一次卫星定位结果选择设定数量的卫星信号强度最大卫星；

步骤b：使用梯度下降法计算各个卫星的权重，并根据所述各个卫星的权重从所有可用卫星中选择设定数量的贡献最大卫星；

步骤c：以所述卫星信号强度最大卫星和贡献最大卫星的交集作为最优卫星，通过所述最优卫星进行卫星定位。

上述产品可执行本申请实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本申请实施例提供的方法。

本申请实施例提供了一种非暂态(非易失性)计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令可执行以下操作：

步骤a：根据上一次卫星定位结果选择设定数量的卫星信号强度最大卫星；

步骤b：使用梯度下降法计算各个卫星的权重，并根据所述各个卫星的权重从所有可用卫星中选择设定数量的贡献最大卫星；

步骤c：以所述卫星信号强度最大卫星和贡献最大卫星的交集作为最优卫星，通过所述最优卫星进行卫星定位。

本申请实施例提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行以下操作：

步骤a：根据上一次卫星定位结果选择设定数量的卫星信号强度最大卫星；

步骤b：使用梯度下降法计算各个卫星的权重，并根据所述各个卫星的权重从所有可用卫星中选择设定数量的贡献最大卫星；

步骤c：以所述卫星信号强度最大卫星和贡献最大卫星的交集作为最优卫星，通过所述最优卫星进行卫星定位。

为了验证本申请的可行性和有效性，在深圳市实际道路采集gps数据，验证本申请的定位精度和功耗。将所有可见卫星定位(fulltracking,ft)、选择性卫星定位(selectivetracking,st)和真实gps轨迹进行对比，st与ft的定位轨迹相当都在真实gps轨迹附近波动。图4为所有卫星(ft)、选择性卫星(st)和任意选择n个卫星(rt)的定位精度对比图。结果显示st定位精度(12.7米)比ft定位精度(11.8米)略有降低，但远好于任意选择6个卫星(即rt6sat)、5个卫星(即rt5sat)、4个卫星(即rt4sat)的定位精度(20.9米，23.2米，51.2米)。同时，st选择最优卫星组合进行定位，减少了计算量，利用定位功耗模型得出，st定位比ft定位的功耗降低23.1％。

本申请实施例的低功耗卫星定位方法、系统及电子设备通过梯度下降法计算卫星权重，并利用卫星权重和信号强度来选择最优卫星，通过最优卫星进行卫星定位，相对于现有技术，本申请再保证定位精度的同时，可以减少定位计算量，并大大降低定位能耗。本申请支持在线定位，适用于各种定位场景，使得定位导航更加的便利。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本申请中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本申请所示的这些实施例，而是要符合与本申请所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。