一种新型的广义集成定位原理、数学模型与求解方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及一种新型的广义集成定位原理、数学模型与求解方法，属于卫星导航 定位技术领域。
【背景技术】
[0002] 当前，所有的卫星导航定位系统都是在地屯、地固坐标系里，采用W卫星至终端用 户的测量伪距长度作为半径的球面交汇的=角定位原理实现定位。在运种定位模式中，定 位精度直接取决于伪距测量值的精度，实际上，还有其它测量量，但运种定位原理没有发挥 所有测量量在定位结果中的作用。此外，在航位推算定位过程中，应用了速度或步距加角度 等测量值，而且速度或步距的测量值的测量精度还是比较精准的，但是运种定位原理的误 差会随着时间积累增大，称为累积误差，最终影响定位的轨迹精度。累积误差能用绝对测量 值去修正，修正累积误差的方法旨想发挥绝对测量值与相对测量值各自的优势与长处，去 弥补其短摆，但是由于绝对定位测量值一般精度也不够高，所W要等到相对定位累积误差 大到一定程度W后，才有修正效果，为此运种传统的组合定位方法的精度仍然不会很高。
[0003] 例如，2015年6月，美国专利商标局(USPTO)授予了苹果公司一项便携式设备使用 定位、通信和其他传感器收集信息，自动从一种定位子系统切换至另一种定位子系统的专 利。运项专利的专利号为9066207,专利名为"定位切换管理"。苹果在2012年12月提出申请 运项专利，专利发明人为L址as M.Ma;rti、Robe;rt Mayor及化annon Ma。
[0004] 通过GPS和室内无线网关来让iPhone能无缝地为汽车导航、为用户在室外和室内 导航。在实际使用时，用户设备会使用第一传感器子系统。比如，i化one能通过GPS卫星信号 收集户外位置信息。运一点与目前大部分地图服务提供的导航和即时位置信息并没有太大 的区别。而当用户进入到建筑物内而设备无法获取到GPS信号时，设备会自动检测室内的无 线访问热点，运些热点的RF信号能测量出位置数据。此外，当iPhone检测到气压的变化时， 也能自动改变导航模式。来自设备巧螺仪、湿度计、麦克风、加速度传感器和光线传感器的 信息也能用来确定iPhone的位置。更重要的是，定位子系统调用的第二子系统能提供更准 确的定位。虽然在专利中没有提及，苹果iBeacons微定位技术也能被集成在系统中。基于蓝 牙的iBeacons能替代专利中的无线热点，提供更准确的位置数据，比如走廊、房间、墙壁、办 公室和其它位置。
[0005] 在建筑物内安装多个定位设备，组成一套室内定位系统W后，手机便能接收运个 系统发出的信号，用来确定自己的位置。运套定位系统称为HAIP。它采用了 S角定位原理和 定位方法。因为，它使用和蓝牙、WiFi相同的2.4G化的频率，因此现有的手机不需要添加额 外的天线与其它器件，用户只需要在手机上安装一个新开发的定位软件就可W实现室内定 位导航。运种短距离的定位信号能够把功耗控制在一个很低的水平，它所需要的能耗，只是 接收普通GI^信号的S十分之一。室内定位除了使用手机的蓝牙模块外，但需要部署蓝牙基 站，最高能达到亚米级定位精度。但由于蓝牙基站的不普及，故需要投入基站建设，造成形 成室内定位的成本也较高。
[0006] 从上述两个应用例子能看到室内定位还没有突破传统的GPSS角定位原理和传统 的定位方法。
【发明内容】
[0007] 为解决上述的技术问题，本发明提出了一种新型的广义集成定位原理、数学模型 与求解方法，本发明的技术方案是在相对测量量递推时，不采用经长时间累积后才修正的 做法。本发明突破了传统的导航定位确定求解的概念，在模糊和统计的不确定概念的基础 上进行参数组合、方程求解、误差修正、数据融合;本发明还突破了传统的绝对定位求解与 相对定位求解各自独立存在并独自运算的做法，提出了绝对测量值与相对测量值在一种坐 标系内逐次杂交融合集成、逐次互校修正误差的做法，因此，本发明大大提高了室内外无缝 导航定位的精度。
[0008] 本发明提出由绝对定位状态方程直接求解得到的状态值、或直接获得的绝对测量 值(下面简称为绝对测量值)与由求解低阶状态方程获得的低阶状态值、或相对测量获得的 测量值(相对测量获得的测量值W下简称为相对测量值），并把它们转化到同一个坐标系 上，并用对应的状态变量层面上，经逐次杂交集成及逐次互校误差W实现导航定位、获得优 化解。本发明根据广义集成导航定位原理建立了广义集成定位的数学模型W及求解算法， 本发明充分地发挥了数学模型及算法的软作用力，从而大大提高了导航定位参数和状态解 的性能和导航定位的质量。
[0009] 本发明的运种新型的广义集成定位的原理及数学模型与求解方法，包括W下步 骤：
[0010] 步骤S100,建立融合优化集成定位导航原理的数学模型；
[0011] 步骤Sioi，把解算坐标统一在同一个坐标系内；
[0012] 步骤S102，进行测量值的精细前加工处理；
[0013] 步骤S103，用各类经精细加工的测量值建立多组状态量求解关系式；
[0014] 步骤S104,融合多组状态量求解关系式，集成为广义状态量求解方程组；
[0015] 步骤S105，用广义融合优化算法求解广义状态量的求解方程组；
[0016] 步骤S106,状态量求解值的精细后加工处理。
[0017] 在所述步骤Sioo中，建立广义融合优化集成定位导航原理及数学模型，然后求解 该数学模型。现设Xsj，ysj，Zsj为卫星位置，获得的广义导航定位的轨迹解集为(Xi，yi，Zi)，i =1，2，3 A n，则轨迹解须满足如下条件：
[001 引
[0019] 上述广义定位数学模型（I)由两部分组成，数学模型（I)的上面部分是绝对定位求 解部分，其中，n为历元数;fl(xi，yi，zi，xsj，ysj，zsj)为测量函数关系式；gl(xi，yi，zi)为约束 函数关系式，Pj,ru均为绝对测量值;C为光速；Atui为接收机终端的时间与基准时间的偏 差，m为信号源数目；k为约束方程数量。
[0020] 数学模型（1)的下面部分是相对定位测量量的递推求解部分，其中，f2( AxO，f3 (A yi)，f4( A zi)分别为递推关系式;g2( A XI，A yi，A zi)为相对测量量之间的相关约束函 数式，A Xi，A yi，A Zi为相对测量值，相对测量值能够是状态变量的相对变化量，也能够是 状态变量的导数值或微分值;Qi为导航行进方向角，用行进方向与正北或磁北方向的绝对 偏差角表征，其中，脚标i表示时间序列(历元)变量，脚标j表示卫星序列变量，k为约束方程 数量，也表示约束变量个数，t表示时间，A表示删节号。
[0021] 在步骤SlOl中，把融合方程组解算时的坐标系统一在同一个坐标系内，其特征在 于:广义融合优化集成定位导航原理数学模型建立在地屯、地固坐标系下，也能建立在站屯、 坐标系里或建立楼宇坐标系中；但最终必须选择其中的一个坐标系，在统一的坐标系内进 行组合建模与求解。
[0022] 在步骤S102中，为使测量值更精确，进行测量值的精细前加工处理，其特征在于： 对测量值进行精细加工处理后，能提高测量值的精度，其处理工具采用广义融合解算方法 的数据处理方法，采用的数据处理工艺包括:修磨工艺、融合工艺、滤波工艺、平滑工艺。
[0023] 在步骤S103中，用各类精细加工后的测量值建立多组状态量求解关系式，如;利用 运动学原理列出速度和加速度与位置量之间的关系式;也能在x-y平面里列出两个速度分 量与前进方向角之间的关系式：
[0024]
(2)
[0025] 在步骤S104中，融合状态量求解关系式，集成为广义状态量求解方程组，即求定位 导航的轨迹解集(Xi,yi,zi), i = l ,2,3 An,使满足公式（1)。
[00%]在式（1)中，在步骤S105中，用广义融合优化算法求解广义状态量的求解方程组； 采用所述的逐次集成融合互校求解方法，其特征在于:采用在每一历元中逐次组合状态变 量中的绝对测量值与由相对测量值递推获得的状态预估值，去获得最优估计值。
[0027] 在步骤S106中，对获得的最优估计值进行精细后加工处理，其特征在于:采用广义 滤波方法等对求解获得的最优估计值再进行平滑、滤波及预测预报精细后加工处理。
[0028] 本发明的一种新型的广义集成定位原理、数学模型与求解方法具有W下优点：
[0029] (1)能够发挥各种测量量的内在联系关系，提高定位精度；
[0030] (2)逐次杂交互校融合过程里，不但逐次充分利用了高精度的相对测量值，而且逐 次利用了绝对测量值作校正。把原航位推算算法中经长时间累积再修正的做法，分化到每 一历元中间去实施，从而使修正均匀化、逐次化，保证了最优估计值数据序列精度的提高；
[0031] (3)本发明形成的一种新的定位求解方法，不但能广泛应用到现有的导航定位系 统中去，而且能够解决当今导航定位领域存在的技术难题，能够解决室内外无缝导航所面 临的疑难问题，因此，本发明具有较高的应用价值和实用价值。
【具体实施方式】
[0032] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，W下结合具体实施例，对本发 明作进一步的详细说明。本发明的实施例采用仅在地平面上进行外推，运样也符合车辆行 驶情况。虽然本发明的实施例提供了包含特定值的参数示范，但是参数无需确切等于相应 的值，而是能在可接受的误差容限或设计约束内近似于相应的值即可。本发明的一种新型 的广义集成定位原理、数学模型与求解方法包括W下步骤：
[0033] 步骤S100,建立广义集成定位原理数学模型，求导航定