【技术实现步骤摘要】
本申请涉及未知环境下的导航领域、radio-slam导航领域和惯导（imu）领域，特别是涉及一种频谱地图惯导组合的导航方法、装置、设备和介质。
技术介绍
1、在以往的无线电导航方式中，基于直接测量的无线电信号强度rss（receivedsignal strength）值和位置标签的导航方法可基于频谱地图（radio map）进行导航，如逼近匹配方法和指纹匹配等。若将频谱地图应用到无线电即时定位与地图构建（radio-slam）中，用户可根据自身的实时位置和频谱地图获取周围频谱场景，通过自身测量的rss信息和频谱场景中包含的rss信息及位置标签进行导航和运动状态的估计。其优点是可以减少辐射源位置难以估计的影响。频谱地图可通过一个典型的架构生成，该架构由一个具备数据融合单元及接收器的移动用户和多个配置接收器的监测站组成，数据融合单元可利用监测站所收集的rss数据生成无线电频谱地图（radio map）。但是，受计算方式和环境影响，该框架生成的频谱地图仍然存在误差较大及空间构建不充分的问题，且由于rss值受环境和多径影响，基于rss的导航方法又会带来空间模糊性问题。空间模糊是指两个空间上不同的点之间的rss差异可能不明显，从而导致匹配困难。因此，现有技术存在效果不佳的问题。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够有效实现未知环境下基于机会无线电信号的radio-slam导航的频谱地图惯导组合的导航方法、装置、计算机设备和存储介质。
2、一种频谱地图惯导
3、获取移动载体的惯导测量数据、辐射场强度测量值，以及由监测站构建的频谱地图，并构建移动载体周围的无线电频谱场景；所述惯导测量数据包括惯导位置信息、速度信息及姿态信息；
4、在所述无线电频谱场景中生成粒子群，并得到粒子场强预测值；所述粒子群中粒子状态还包括位置状态和观测噪声方差；
5、根据所述辐射场强度测量值和所述粒子场强预测值的差值得到观测量，根据所述观测量更新粒子权值，通过粒子滤波算法得到滤波后粒子位置状态向量及其权重；
6、根据所述滤波后粒子位置状态向量及其权重得到移动载体位置估计值，根据所述移动载体位置估计值通过时间累积得到移动载体速度估计值；
7、根据所述惯导测量数据、所述移动载体位置估计值和所述移动载体速度估计值，通过卡尔曼滤波算法计算误差状态，根据所述误差状态对所述惯导位置信息和速度信息的误差进行闭环校正；
8、根据所述移动载体位置估计值和所述辐射场强度测量值对所述频谱地图进行闭环修正。
9、在其中一个实施例中，还包括：根据所述辐射场强度测量值和所述粒子场强预测值的差值得到观测量为：
10、；
11、其中，为所述辐射场强度测量值，为所述粒子场强预测值，为在所述无线电频谱场景中生成的粒子数，表示当前时刻；
12、根据所述观测量更新粒子权值为：
13、；
14、其中，为粒子群半径，为测量噪声的方差阵，表示指数函数，表示矩阵转置。
15、在其中一个实施例中，还包括：根据所述粒子权值进行粒子筛选，若筛选后有效粒子数小于预设阈值则通过改变粒子分布空间进行重采样，直到有效粒子数大于所述阈值，确定粒子滤波后粒子位置状态向量及其权重。
16、在其中一个实施例中，还包括：根据所述滤波后粒子位置状态向量及其权重得到移动载体位置估计值为：
17、；
18、其中，为粒子滤波后的粒子数，为滤波后粒子的位置信息。
19、在其中一个实施例中，还包括：通过时间累积，以10次1s间隔连续有效滤波为一个速度估计阶段，确定所述速度估计阶段内移动载体有效滤波的位移距离为；其中向量包含三个方向的分量，下标表示在北东地坐标系中只取平面北东坐标系的值，忽略地向，下标表示有效滤波时刻，表示实际时刻；
20、在所述速度估计阶段，获取由移动载体的实际速度所得到的位移增量；其中，表示惯导解算的速度；
21、根据所述移动载体有效滤波的位移距离和所述由移动载体的实际速度所得到的位移增量估计移动载体速度大小，用偏航角约束移动载体速度方向：
22、；
23、；
24、其中，下标表示粒子滤波前的估计值，下标表示粒子滤波后的新估计值，表示偏航角。
25、在其中一个实施例中，还包括：选取误差状态矢量；所述误差状态矢量中的误差状态元素包括：对地位置误差矢量、对地速度误差矢量、失准角矢量、陀螺零偏和加表零偏；所述对地位置误差矢量由所述惯导测量数据中惯导位置信息和所述移动载体位置估计值作差得到；所述对地速度误差矢量由所述惯导测量数据中惯导速度信息和所述移动载体速度估计值作差得到；
26、构建所述误差状态矢量的微分方程；
27、构建卡尔曼滤波观测方程；
28、根据所述误差状态矢量的微分方程、所述卡尔曼滤波观测方程进行卡尔曼滤波，得到所述误差状态矢量的最优估计值；
29、根据所述误差状态矢量的最优估计值对所述惯导位置信息和速度信息的误差进行闭环校正。
30、在其中一个实施例中，还包括：选取卡尔曼滤波观测量为：
31、；
32、其中，下标imu代表惯导输出的状态值，下标pf代表粒子滤波输出的状态值，建立观测方程：
33、；
34、其中，为所述误差状态矢量，为观测噪声矩阵，为观测矩阵，。
35、一种频谱地图惯导组合的导航装置，所述装置包括：
36、无线电频谱场景构建模块，用于获取移动载体的惯导测量数据、辐射场强度测量值，以及由监测站构建的频谱地图，并构建移动载体周围的无线电频谱场景；所述惯导测量数据包括惯导位置信息、速度信息及姿态信息；
37、粒子群生成模块，用于在所述无线电频谱场景中生成粒子群，并得到粒子场强预测值；所述粒子群中粒子状态还包括位置状态和观测噪声方差；
38、粒子滤波模块，用于根据所述辐射场强度测量值和所述粒子场强预测值的差值得到观测量，根据所述观测量更新粒子权值，通过粒子滤波算法得到滤波后粒子位置状态向量及其权重；
39、导航信息估计模块，用于根据所述滤波后粒子位置状态向量及其权重得到移动载体位置估计值，根据所述移动载体位置估计值通过时间累积得到移动载体速度估计值；
40、惯导误差闭环校正模块，用于根据所述惯导测量数据、所述移动载体位置估计值和所述移动载体速度估计值，通过卡尔曼滤波算法计算误差状态，根据所述误差状态对所述惯导位置信息和速度信息的误差进行闭环校正；
41、频谱地图闭环修正模块，用于根据所述移动载体位置估计值和所述辐射场强度测量值对所述频谱地图进行闭环修正。
42、一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种频谱地图惯导组合的导航方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述辐射场强度测量值和所述粒子场强预测值的差值得到观测量，根据所述观测量更新粒子权值，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过粒子滤波算法得到滤波后粒子位置状态向量及其权重，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述滤波后粒子位置状态向量及其权重得到移动载体位置估计值，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述移动载体位置估计值通过时间累积得到移动载体速度估计值，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述惯导测量数据、所述移动载体位置估计值和所述移动载体速度估计值，通过卡尔曼滤波算法计算误差状态，根据所述误差状态对所述惯导位置信息和速度信息的误差进行闭环校正，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，构建卡尔曼滤波观测方程，包括：
8.一种频谱地图惯导组合的导航装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算机
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种频谱地图惯导组合的导航方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述辐射场强度测量值和所述粒子场强预测值的差值得到观测量，根据所述观测量更新粒子权值，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过粒子滤波算法得到滤波后粒子位置状态向量及其权重，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述滤波后粒子位置状态向量及其权重得到移动载体位置估计值，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述移动载体位置估计值通过时间累积得到移动载体速度估计值，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述惯...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨俊，菅万里，刘凯，孟志军，陈国凯，刘发明，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：
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