一种用于提高定位精度的伪卫星布局方法与流程

本发明属于伪卫星定位技术领域，具体涉及一种用于提高定位精度的伪卫星布局方法的设计。

背景技术：

当前，全球卫星导航系统已经广泛应用于导航、定位和测量领域中，但是导航卫星都分布于离地面20000km的高空中，使得用户的垂直定位精度较差，同时可见卫星数量受到天气等自然环境的影响，因此有必要引入伪卫星来解决这两个问题。引入伪卫星能够改善卫星系统的布局，从而明显提高定位精度，因此许多科研人员对此进行了大量的研究。

young等人利用定位矩阵总结出了增加伪卫星数量可以减小系统gdop同时优化伪卫星系统的布局；chien-sheng等人提出了基于最小均方误差的遗传算法来优化gdop值；mosavi等人利用基于遗传算法的自适应滤波技术来计算gdop值，并讨论了怎样利用遗传算法和模拟退火算法等机器学习算法来对伪卫星布局进行优化；kelly提出的脊回归算法不仅减小了定位结果的全局均方误差，同时减小了定位误差方差；xu等人利用奇异值分解来解决天基导航卫星数量不足引起的异常情况，通过增加伪卫星数量，优化导航卫星的几何分布最终得到了最佳的几何分布以及高精度的系统时钟。

这些方法使由伪卫星构成的多面体体积最大化来提高平均的定位精度。然而，对于某个特定的用户，例如处于某一固定点的用户，这些布局可能无法获得最佳的定位结果。

技术实现要素：

本发明的目的是为了给定一个定位场景，对伪卫星的布局进行优化，并将优化后的伪卫星布局用于定位中，从而为用户提供高精度的定位结果，提出了一种用于提高定位精度的伪卫星布局方法。

本发明的技术方案为：一种用于提高定位精度的伪卫星布局方法，包括以下步骤：

s1、设置用户位置，生成n个初始布局，并设置每种布局的初始位置以及初始速度。

s2、根据用户位置和每种布局的初始位置计算每种布局的初始gdop值。

s3、将初始gdop值最小的布局作为初始优化目标，并更新每种布局的位置。

s4、根据每种布局的初始速度和更新后的位置及其gdop值，采用优化算法继续更新布局，得到伪卫星布局的优化位置和优化gdop值。

s5、根据伪卫星布局的优化位置和优化gdop值对伪卫星进行布局。

本发明的有益效果是：本发明对于单点用户而言，在四星布局的场景下，使得gdop值优化了15.5％，定位误差均值优化了14.4％，定位误差方差优化了50.8％；在五星布局场景下，使得gdop值优化了5.1％，定位误差均值优化了4％；在六星布局场景下，使得gdop值优化了11.1％，定位误差均值优化了11.2％。因此本发明有效的提高了定位的精度，可以扩展到任意颗数的伪卫星布局中。

附图说明

图1所示为本发明实施例提供的一种用于提高定位精度的伪卫星布局方法流程图。

图2所示为本发明实施例提供的仿真布局环境示意图。

图3所示为本发明实施例提供的单点四星条件下gdop值优化曲线图。

图4所示为本发明实施例提供的经典布局定位结果示意图。

图5所示为本发明实施例提供的优化布局定位结果示意图。

具体实施方式

现在将参考附图来详细描述本发明的示例性实施方式。应当理解，附图中示出和描述的实施方式仅仅是示例性的，意在阐释本发明的原理和精神，而并非限制本发明的范围。

本发明实施例提供了一种用于提高定位精度的伪卫星布局方法，如图1所示，包括以下步骤s1-s5：

s1、设置用户位置，生成n个初始布局，并设置每种布局的初始位置以及初始速度。

将n颗伪卫星的三维位置(xj,yj,zj)组合成为一个q维的布局，其中j＝1,2,...,n，q＝n×3。一共设置n种布局，其中第i个布局的位置表示为si＝(si1,si2,...,siq)，速度表示为vi＝(vi1,vi2,...,viq)，其中i＝1,2,...,n。随机设置这n种布局的初始位置为和初始速度为为了求解得到针对一个固定用户位置的最佳伪卫星布局，我们需要知道用户位置，因此设置用户位置为u＝(u1,u2,u3)。

s2、根据用户位置和每种布局的初始位置计算每种布局的初始gdop值。

在卫星导航系统中，gdop(几何精度因子)通常用来衡量伪卫星布局的好坏，gdop值越小，则伪卫星布局越好，反之，伪卫星布局越差。

在卫星导航理论中，gdop的定义如下：

其中tr(·)表示矩阵的迹，计算gdop值时将代入公式(1)。h为权系数矩阵，定义为：

h＝(g^tg)^-1(2)

其中g为几何矩阵，定义为：

其中n为伪卫星数量，gab的计算公式为：

其中1≤a≤n，1≤b≤3。

s3、将初始gdop值最小的布局作为初始优化目标，并更新每种布局的位置。

将初始gdop值最小的布局位置作为初始全局最优位置启动全局最优布局搜索，将所有布局都朝着移动1次。

s4、根据每种布局的初始速度和更新后的位置及其gdop值，采用优化算法继续更新布局，得到伪卫星布局的优化位置和优化gdop值。

步骤s4具体包括以下分步骤s41-s47：

s41、初始化设置优化算法的自身认知参数c1与社会认知参数c2。

其中自身认知参数c1表示每种布局跟踪自身历史最优值的权重系数，初始化设置为2.05；社会认知参数c2表示每种布局跟踪整体布局最优值的权重系数，初始化设置为2.05。

s42、初始化设置第i种布局在迭代之前最小gdop值所对应的布局为第i种布局的初始位置初始化设置所有布局在迭代之前最小gdop值所对应的布局为初始全局最优位置

s43、初始化设置随机数ξ、η以及权重系数ω。

其中随机数ξ、η为介于0和1之间的互不相关的随机数，权重系数ω定义为：

其中k为当前迭代次数，m为设置的迭代总次数，t为非线性适应指数，ωmax表示最大权重系数，设置为0.9，ωmin表示最小权重系数，设置为0.4。

s44、根据c1、c2、ξ、η以及ω计算第i种布局在第k次迭代过程中的速度布局速度更新公式为：

其中d＝1,2,...,q，第一次迭代时采用布局初始速度

s45、根据计算第i种布局在第k次迭代过程中的位置布局位置更新公式为：

s46、根据计算每种布局自身在前k次迭代过程中最优的布局以及在前k次迭代过程中从所有布局中筛选出来的最优布局

的更新公式为：

的更新公式为：

其中i＝1,2,...,n，m＝1,2,...,i。

s47、重复步骤s41-s46，迭代更新m次，得到伪卫星布局的优化位置和优化gdop值。

其中，每种布局的优化位置即为前m次迭代过程中最优的布局再根据公式(1)即可计算得到每种布局的优化gdop值。将代入公式(9)得到前m次迭代过程中从所有布局中筛选出来的最优布局即为伪卫星布局的优化位置，再根据公式(1)即可计算得到伪卫星布局的优化gdop值。

s5、根据伪卫星布局的优化位置和优化gdop值对伪卫星进行布局。

本发明实施例中，将经典伪卫星布局和优化伪卫星布局分别用于定位算法中来评估本发明在定位精度方面的提升。为了将本发明应用于现实生活中，对所有的伪卫星添加了随机相位误差，考虑到用户接收机载波环路的精度，因此加入了0.19m的载波相位误差，这是由载波环路导致的传统的载波相位误差，接着将经典伪卫星布局和优化伪卫星布局分别对用户接收机进行300次定位，最终评估定位结果。

根据本发明的方法，将一定数量(4，5，6颗)的同步的伪卫星布局在一个长为10m，宽为8m，高为4m的长方体区域中，这个区域可以理解为一个教室或者实验室等室内区域，如图2所示。首先产生4颗，5颗和6颗伪卫星的经典布局，接着利用本发明提供的优化算法对这些经典布局进行优化。实验表明，本发明的方法收敛速度快，结果更加优化，与经典布局相比，不管是gdop值还是定位误差，都得到了明显的优化，如图3-图5所示。表1和2分别展示了具体的优化对比结果。结合表1和表2可以看出，gdop优化结果与定位误差优化结果与实际情况大致吻合。

表1

表2

其中，表2定位结果的迭代次数m为300次。

本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。