一种抑制城市峡谷多径卫星信号的定位方法和系统与流程

本发明涉及卫星导航定位领域，特别涉及一种抑制城市峡谷多径卫星信号的定位方法和系统。

背景技术：

随着国内机动车快速的增加，我国的城市交通面临着日益严峻的挑战，智能交通系统(intelligenttransportationsystem，its)应运而生。its能够有效减少交通事故的发生，缓解城市交通问题，而its的开发研究，离不开精确的车辆导航定位，只有在车辆准确、实时定位的前提下，才能够有效地指挥调度车辆，改善城市交通，保证车辆安全行驶，因此，车辆导航定位技术是目前its研究的关键内容之一。

在车辆导航定位领域中，主要的定位方法有航位推算、惯性导航以及卫星导航。航位推算和惯性导航主要采用低成本的车载传感器，如电子罗盘，轮速传感器、微机电陀螺仪等来实现车辆的导航定位，由于传感器的测量误差会随时间不断的累积，通常只能保证短时间的定位精度；目前，全球卫星导航系统(globalnavigationsatellitesystem，gnss)在车辆定位领域的应用最为广泛，它泛指所有的卫星导航系统，技术较为成熟的有美国的全球定位系统(globalpositioningsystem，gps)，俄罗斯的格洛纳斯导航系统以及中国的北斗卫星导航系统，gnss能够实时的为车辆提供三维位置、速度、时间等信息，实现全天候、全方位的导航定位功能。

目前gnss车载定位以及gnss-惯性组合导航已经实现普遍应用。但是当车辆行驶在城市峡谷环境中时，由于公路两旁的高层建筑有遮挡，gnss的卫星信号易受到公路两旁建筑的遮挡和反射，多路径效应严重，若对信号反射导致的非视距卫星缺乏有效的甄别，势必引入巨大的定位误差，因此，在城市峡谷环境下，消除gnss多径误差，是目前车辆导航定位乃至its领域亟待解决的难题之一。

技术实现要素：

针对现有技术的不足，本发明提出了一种抑制城市峡谷多径卫星信号的定位方法和系统。本方法利用了建筑物只对左右方向的卫星有较大的遮挡，但对前方、上方和后方的卫星并没有遮挡这个事实，有效判断和剔除不可见卫星，减弱多路径效应的影响，从而实现城市峡谷环境下的车辆高精度定位。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：在城市峡谷环境中，公路都比较直，前后都没有遮挡，但公路两旁的建筑物有遮挡，由于建筑物的反射，车载gnss接收机易接收到非视距卫星的信号，非视距卫星的伪距测量值误差较大，若将此类卫星用于定位解算，将导致车辆定位精度下降，因此，在优化选星定位中，需要首先剔除非视距卫星；首先根据车辆的行驶速度和车辆在上一时刻的定位结果或者用惯性导航预测车辆在当前时刻的位置。车辆上的卫星定位接收机接受可收到的卫星信号，信号中的星历包含卫星的位置信息，可以解算出卫星的位置，根据卫星的伪距离测量值，可计算接收到的卫星的伪距残余。遮挡临界点是根据固定高度，固定车和建筑物的距离的卫星无遮挡俯仰角，它有方程(7)代表。高度角大于方程(7)的卫星是没有遮挡的，而小于方程(7)的高度角卫星是被建筑物遮挡。

如图3所示，高度角α和方向角θ的关系的推导如下(以车辆到右边建筑物为例，左边同样方法)，当方向角为90°时α0是最小高度角，高度为h，车辆到右边建筑物的距离为l，那么

tanα0＝h/l(1)

以车辆为坐标原点o，车辆的正前方为y轴，车辆到右边建筑物为x轴，车辆正上方为z轴，建立空间三维坐标系，那么建筑物顶上任意一点a的坐标为

(l,y,h)，那么

于是由(2)和(3)分别推出如下式子

y＝l/tanθ(5)

由(1)、(4)和(5)推出(6)如下

将(6)式变形可得

α＝tan^-1[tanα0·sinθ](7)

车辆对可见卫星范围的高度角α和可见卫星相对于道路方向的方位角θ有一定的曲线关系，可以求解出α与θ的关系式为α＝tan^-1[tanα0·sinθ]，其中α0(车辆左右两边分别用αml和αmr代替)是最小高度角，未知数。先初始化α0的最小高度角，比如15°，这样确定了初始可见卫星曲线。根据估算的车辆位置计算每颗卫星的仰角α和相对于道路方向的方位角θ，根据卫星的方位角θ代入(7)式计算对应的最低高度角α(θ)，然后求出每颗卫星的高度角与该曲线上对应的高度角之差δα＝α-α(θ)，再将这些差值从大到小排序，依次循环计算卫星的伪距残余respi，给卫星的伪距残余设定一个门限值。然后将卫星的伪距残余与门限值比较，当卫星残差小于门限值时，这颗卫星是可见卫星保留下来；当有卫星伪距残余大于门限值时，终止循环，后面的就不用再比较了，并且将这颗卫星的高度角与方向角代入方程式(7)可以求出α0，并且将α0加上一个较小的度数ε，以此来调整α0(即αml和αmr)的大小，曲线确定后那就可以确定可见卫星的范围，剔除那些因为多径发来干扰信号的非视距卫星，最后从这些可见卫星中挑选合适的几颗卫星来定出此刻车辆在道路中的位置，下一时刻重复这种方法就可以定出下一刻的位置。因为道路两旁的建筑物高度不一样高，此种方法可以自适应调整α0的大小，从而可以在每一刻都能确定可见卫星的范围，所以能大大提高车辆的定位精度。

附图说明

图1-系统流程图；

图2-可见卫星和非视距卫星的示意图；

图3-a是临界点中的最大高度角的示意图；

图3-b是车辆到建筑物任临界点的高度角与方向角的示意图；

图4-卫星方向角与最低高度角的关系图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。

车辆在道路上时，首先通过车辆的行驶速度和车辆在上一时刻的定位结果，或者用惯性导航预测车辆在当前时刻的位置。然后利用车辆上的gnss接收机，接受卫星的星历数据并进行星历解算，得到各卫星的位置；车辆对可见卫星范围的高度角α和方向角θ有一定的曲线关系，可以求解出α与θ的关系式为α＝tan^-1[tanα0·sinθ]，其中α0(实际是车辆左右两边的最小高度角αml和αmr)是最小高度角，未知数。先初始化α0的最小高度角，比如15°，这样确定了初始可见卫星曲线。根据估算的车辆位置计算每颗卫星的仰角α和相对于道路方向的方位角θ，根据卫星的方位角θ代入(7)式计算对应的最低高度角α(θ)，然后求出每颗卫星的高度角与该曲线上对应的高度角之差δα＝α-α(θ)，再将这些差值从大到小排序，依次循环计算卫星的伪距残余respi，给卫星的伪距残余设定一个门限值。然后将卫星的伪距残余依次与门限值比较，当卫星残差小于门限值时，这颗卫星是可见卫星保留下来；当有卫星伪距残余大于门限值时，终止循环，后面的就不用再比较了，并且将这个卫星的高度角αi与方向角θi代入方程式(7)可以求出α0，并且将α0加上一个较小的度数ε，即以此来调整α0(即αml和αmr)的大小，曲线确定后那就可以确定可见卫星的范围，剔除那些因为多径发来干扰信号的非视距卫星，最后从这些可见卫星中挑选合适的几颗卫星来定出此刻车辆在道路中的位置，下一时刻重复这种方法就可以定出下一刻的位置。

本发明中的gnss接收机用于输出卫星定位的原始数据，然后通过嵌入式电脑，比如树莓派进行处理，结合优化选星的算法，连续、实时的估计出车辆的精确位置；本实施方式采用的接收机具体型号是ublox公司的8t，可输出卫星的星历以及伪距测量值和载波相位等原始数据；接收机的天线布置在车顶的正中心位置，接收机安装在车辆质心位置，与车辆纵轴同向。

通过gnss接收机，接收卫星的星历数据，计算各卫星的位置坐标；具体的卫星星历解算过程可详见参考文献(谢钢.gps原理与接收机设计[m].电子说明书工业出版社，2009.)。

如图2所示，在城市峡谷环境中，由于建筑物的反射，gnss接收机易接收到非视距卫星的信号，非视距卫星的伪距测量值误差较大，若将此类卫星用于定位解算，将导致车辆定位精度下降，因此，在优化选星定位中，需要首先剔除非视距卫星。

卫星的伪距残余要通过大量的实际测试与性能分析来设定门限值m，残余小于门限值的是可见卫星，大于门限值的是非视距卫星，根据残余的大小来调整最小高度角α0，从而确定当前时刻的可见卫星的范围。

卫星的伪距残余的计算方法如下，卫星定位定时算法的本质就是求解以下一个四元非线性方程组：

可以利用牛顿迭代法求解该非线性方程组(8)，设k代表当前历元正在进行的牛顿迭代次数，而k-1是当前历元已经完成的迭代次数。在当前历元的第k次牛顿迭代中，方程组(8)的各个非线性方程可在[xk-1,δtu,k-1]^t处线性化，线性化后的矩阵方程式为

其中，

g为雅克比矩阵。向量b的每一分量等于接收机对相应卫星的距离测量值减去几何距离预测值r⁽ⁿ⁾(xk-1)与接收机钟差预测值δtu,k-1之和，通常将这种测量值与预测值之间的差异称为残余，而这里的向量b就是伪距残余。最小二乘法就是将各个卫星的定位前伪距残余变成平方和意义上最小的定位后伪距残余这些定位前和定位后伪距残余在一定程度上提供了关于伪距测量值和定位质量好坏的一些信息。将残余绝对值与一个预先设定的门限值进行比较，从而检测并排除错误的测量值。

如图3所示，高度角α和方向角θ的关系为推导出来的关系式(7)

α＝tan^-1[tanα0·sinθ](7)

上式为高度角α和方向角θ的关系式，其中最小高度角α0是要求的未知数，已通过卫星的伪距残余法推算出来了，那么高度角α和方向角θ的关系就确定了，进而可见卫星的范围就确定了，从中挑选合适的卫星来进行伪距定位解算。若可见卫星数目少于四颗，则无法进行gnss伪距定位解算，只能将开始预测测量的车辆位置作为最终的定位结果输出；若可见卫星数目不少于四颗且不多于六颗，则将全部卫星用于gnss伪距定位解算，并将解算的结果作为最终的定位结果输出；若可见卫星数目大于六颗，则从中选出六颗卫星用于gnss伪距定位解算。

图1是本发明的流程图，先初始化α0的最小高度角，比如15°，这样确定了初始可见卫星曲线。根据估算的车辆位置计算每颗卫星的仰角α和相对于道路方向的方位角θ，根据卫星的方位角θ代入(7)式计算对应的最低高度角α(θ)，然后求出每颗卫星的高度角与该曲线上对应的高度角之差δα＝α-α(θ)，再将这些差值从大到小排序，依次循环计算卫星的伪距残余respi，然后将卫星的伪距残余与门限值比较，当卫星残差小于门限值时，这颗卫星是可见卫星保留下来；当有卫星伪距残余大于门限值时，终止循环，后面的就不用再比较了，并且将这颗卫星的高度角与方向角代入方程式(7)可以求出α0，并且将α0加上一个较小的度数ε，以此来调整α0(即αml和αmr)的大小，最终确定可见卫星的范围并优化选星，并解算出车辆当前时刻的精确定位。下一时刻再重复这种方法来定位。

图2是可见卫星和非视距卫星的示意图，车辆上的接收机5可以直接接收到可见卫星2的信号，非视距卫星1的直射信号(图中虚线)被左边的墙面3遮挡，只有通过墙面4的反射(多径)信号才能被接收机5接受，这种非视距多径信号使车辆的定位精度降低。

图3-a是临界点中的最大高度角的示意图，α0是临界点中的最大高度角，h是右边建筑物的高度，l是车辆到右边建筑物的距离；图3-b是车辆到建筑物任临界点的高度角与方向角的示意图，α是车辆到建筑物任临界点的高度角，θ是卫星相对于道路方向的方位角。

图4是卫星方向角与最低高度角的关系图，图的左半部分是车辆左边的卫星高度角与方向角的关系图，图的右半部分是车辆左边的卫星高度角与方向角的关系图。曲线的上方都的卫星是可见卫星，在曲线的下方的是被遮挡的卫星，它们产生信号只能是多径信号，不能用于准确定位。

以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变形或修改，这并不影响本发明的实质内容。