一种多信息融合的定位方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种多信息融合定位的方法。从卫星信号处理器读取卫星观测值，用于生成伪距方程；从惯性导航系统读取方向矢量、速度、加速度、加加速度等动态信息、从数字地图和高程数据库读取道路拓扑结构、道路方向矢量、道路长度、电子高程等数据。根据伪距、惯性导航器件输出的动态信息和方向信息、道路拓扑和方向完成初始匹配。根据初始匹配结果组成定位模型，其中包含伪距方程、道路矢量方程、电子高程约束方程等，并采用最小二乘法或者卡尔曼滤波算法进行位置解算。本发明专利技术还提供了一种实现以上方法的装置，能够有效解决卫星信号被遮挡环境下的定位问题，扩大了卫星导航的定位覆盖范围，因此本发明专利技术具有较高商用价值。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了一种多信息融合定位的方法。从卫星信号处理器读取卫星观测值，用于生成伪距方程；从惯性导航系统读取方向矢量、速度、加速度、加加速度等动态信息、从数字地图和高程数据库读取道路拓扑结构、道路方向矢量、道路长度、电子高程等数据。根据伪距、惯性导航器件输出的动态信息和方向信息、道路拓扑和方向完成初始匹配。根据初始匹配结果组成定位模型，其中包含伪距方程、道路矢量方程、电子高程约束方程等，并采用最小二乘法或者卡尔曼滤波算法进行位置解算。本专利技术还提供了一种实现以上方法的装置，能够有效解决卫星信号被遮挡环境下的定位问题，扩大了卫星导航的定位覆盖范围，因此本专利技术具有较高商用价值。【专利说明】一种多信息融合的定位方法和装置
本专利技术涉及卫星定位及惯性导航
，特别是指一种融合卫星伪距、惯性导航数据、地图进行定位的方法及装置。
技术介绍
卫星导航技术经过三十余年的发展，尤其高灵敏度导航信号接收技术的研究和应用，大大拓展了卫星导航的可用范围。在卫星信号遮挡不太严重的地区，卫星导航能满足一般的导航定位需求。然而在城市峡谷或其他信号有严重遮挡的地区，卫星信号比一般情况下可衰减20-40个dB，甚至完全消失。此时卫星导航将遇到极大挑战:首先，信号的衰减造成信号难以捕获与跟踪，并造成大的误码率，达到一定程度时，将通不过校验，从而无法解调导航电文；其次，在极弱的信号环境下，互相关效应严重，强信号对弱信号形成干扰，使弱信号自身相关峰值低于和其他卫星的互相关峰值，造成信号难以捕获、错捕、跟踪环路相位难以锁定等问题；第三，工作环境往往多路径现象比较严重，多径信号引起定位精度下降；因为以上各种原因，在城市峡谷中经常出现只有I到3颗星甚至无法看到卫星的情况，而导致接收机无法自主定位，使城市峡谷地区成为车辆导航和营运车辆监控的盲区；即使有足够数量的卫星可见，较差的几何分布，使得精度因子变差，导致定位结果具有较大的误差。存在“城市峡谷环境”的城市一般路况复杂，定位效率差和定位精度低使得GNSS无助于解决交通阻塞的问题，成为智能交通建设的一个难点问题。为解决以上问题，城市车载导航常常需要组合多种方式进行定位，来提升卫星定位和监控的可用性和可靠性。可以采用的解决方案是组合了卫星导航、惯性导航和地图匹配技术的导航定位系统。利用惯性导航装置(INU)组成的航位推算系统能保证卫星信号丢失时车辆位置信息输出，利用地图匹配技术来进一步提高精度。该方案的问题在于，普通惯性器件输出随着时间有误差累积效应，高精度的惯性器件又具有昂贵的价格，不适合民用推广；同时，当前的地图匹配技术，在卫星定位结果无法输出时，地图匹配随之失效。因此，对城市峡谷区域低成本的连续导航、监控技术的研究具有重大的现实意义。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的主要目的在于提供一种多信息融合的定位方法和装置，融合卫星导航信号、惯性导航系统输出的动态信息、地图拓扑数据，建立多种信息的定位模型，把三种信息组合于统一定位过程。在卫星数量不足的情况下，获得优化的定位结果，作为的卫星导航的增强技术，提高城市复杂环境下的定位覆盖范围。为达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的:本专利技术提供了一种载波平滑伪距的方法，所述方法:综合利用导航卫星信号观测值、惯性导航数据、地图数据、电子高程等进行位置解算；动态选择定位方法，根据可见卫星条件采用卫星定位、惯性导航、或者融合定位三种方法中的任一种方法进行定位。在卫星数量不足情况下通过道路匹配和道路位置解算两个阶段来确定用户精确位置。采用卫星伪距、惯性器件方向和动态数据、地图拓扑和矢量等进行道路匹配，把用户位置限定在某一条道路上。优选的，采用模糊逻辑的方法，把最大匹配度的道路选择为最佳匹配道路。具体为:模糊推理系统中采用的模糊集包括但不局限于:车辆行驶方向变化，周围道路集合的所属性，速度方向与道路方向的相似性，定位解算距离路线的接近程度，路线上行驶的平均距离，路线的最大行驶距离等。以上模糊集合通过模糊度函数求解最相似的道路。优选的，道路匹配分为初始匹配和跟踪匹配两个阶段。具体为:系统根据车辆及道路的情况分为两种工作模式，分别为初始定位模式/首次定位模式和跟踪模式。系统启动或者系统发生异常丢失信息时，匹配进入初始定位模式/首次定位模式。在该模式中，系统初始化，完成匹配。当系统丢失所跟踪车辆的位置时，匹配回到初始定位模式/首次定位模式中重新初始化。在系统完成初始化之后，匹配进入为跟踪模式。融合定位模型包含但不局限于伪距、道路矢量方程和高程约束方程，以上所有信息融合在统一的定位过程中，以提升卫星数量不足时的精确连续定位能力。该定位模型可通过最小二乘法、卡尔曼滤波方法以及其他定位解算方法进行位置解算。本专利技术还提供了一种多信息融合定位的装置，所述装置包括:惯性导航模块、数字地图、多信息融合定位模块。其中，惯性导航模块用来提供车辆的运动情况信息，例如运动速度、加速度和运动方向变化等，鉴别车辆行驶状况以及转弯情况，这种动态信息用来进行道路匹配并作为定位方程的约束条件，统一参与定位解算。数字地图用于提供道路拓扑，路段方向、长度等信息，数字高程模型提供用户所在位置(或区域)的地面高度值，帮助减小导航定位结果的误差，同时用于高度值的不定区间、检测导航系统测量错误以及实现二维定位等。多信息融合定位模块主要用于卫星信号处理、读取惯性导航器件数据和数字地图及高程数据，并进行融合定位。其中卫星信号处理的主要功能是接收射频前端输出的中频导航信号(采样数据)，与本地复制的伪随机码进行相关处理，从而实现对导航信号的捕获，跟踪，测量，输出导航信息及伪距、多普勒、载波相位等数据。融合定位的主要功能是利用伪距、惯性导航器件的动态数据、高程数据、道路拓扑结构及方向矢量等，组成统一的定位模型，通过最小二乘或者卡尔曼滤波的方法进行位置求解。优选的，融合定位过程包含道路匹配阶段和位置求解阶段。优选的，采用伪距、道路矢量、惯性导航输出的方向、速度、加速度、加加速度等信息进行道路匹配，以解决卫星数量不足情况下的道路匹配问题。优选的，融合定位模型包括卫星伪距方程和道路矢量方程、高程约束方程。本专利技术所提供的多信息融合定位的方法及装置，从卫星信号处理器读取卫星观测值，用于生成伪距方程；从惯性导航系统读取方向矢量、速度、加速度、加加速度等动态信息、从数字地图和高程数据库读取道路拓扑结构、道路方向矢量、道路长度、电子高程等数据。根据伪距、惯性导航器件输出的动态信息和方向信息、道路拓扑和方向完成初始匹配。根据初始匹配结果组成定位模型，其中包含伪距方程、道路矢量方程、电子高程约束方程等，并采用最小二乘法或者卡尔曼滤波算法进行位置解算。本专利技术提出的融合定位方法能够有效解决卫星信号被遮挡环境下的定位问题，扩大了卫星导航的定位覆盖范围，因此本专利技术具有较高商用价值。【专利附图】【附图说明】图1为本专利技术多信息融合定位方法流程示意图；图2为本专利技术实施例的装置结构示意图；【具体实施方式】下面结合附图和具体实施例对本专利技术的技术方案进一步详细阐述。图1为本专利技术多信息融合定位方法流程示意图，如图1所示，所述方法包括以下步骤:步骤101，卫星数据、惯导、和地图数据读取。具体为:系统启动，卫星处理模块接收卫星信号，跟本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种多信息融合定位方法，其特征在于，所述方法包括：从卫星信号处理器读取卫星观测值，用于生成伪距方程；从惯性导航系统读取方向矢量、速度、加速度、加加速度等动态信息；从数字地图和高程数据库读取道路拓扑结构、道路方向矢量、道路长度、电子高程等数据。根据伪距、惯性导航器件输出的动态信息和方向信息、道路拓扑和方向完成道路匹配。根据初始匹配结果组成定位模型，其中包含伪距方程、道路矢量方程、电子高程约束方程等，采用最小二乘法或者卡尔曼滤波算法进行位置解算。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：路卫军，刘利权，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：