[發(fā)明專利]定位數(shù)據(jù)的處理方法及處理裝置、終端設備和存儲介質

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810981602.8
• 申請日: 2018-08-27
• 公開（公告）號: CN110865398B
• 公開（公告）日: 2022-03-22
• 發(fā)明（設計）人: 羅遠浩;李炳國;李鳴
• 申請（專利權）人: 騰訊大地通途（北京）科技有限公司;騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G01S19/37
• 分類號: G01S19/37
• 代理公司: 北京勵誠知識產(chǎn)權代理有限公司 11647
• 代理人: 賈玉姣

1.一種定位數(shù)據(jù)的處理方法，其特征在于，包括：

獲取移動目標按時序產(chǎn)生的第一定位數(shù)據(jù)序列，第一定位數(shù)據(jù)序列包括多個時序的第一定位數(shù)據(jù)，所述第一定位數(shù)據(jù)包括所述移動目標的移動速度、偏向角度、第一位置數(shù)據(jù)和定位精度；

根據(jù)預設濾波算法對所述第一定位數(shù)據(jù)序列進行濾波處理并得到濾波數(shù)據(jù)序列，且對所述濾波數(shù)據(jù)序列進行吸附計算并得到吸附數(shù)據(jù)序列，所述預設濾波算法是根據(jù)所述吸附數(shù)據(jù)序列對卡爾曼濾波算法進行修正后得到的算法；

所述濾波數(shù)據(jù)包括預測先驗估計值、預測先驗估計值的誤差協(xié)方差和卡爾曼增益，第k個時序的預測先驗估計值是利用第k-1個時序的第一位置數(shù)據(jù)、第k-1個時序的最佳估計值和第k-1個時序的吸附數(shù)據(jù)計算得到，所述預設濾波算法是根據(jù)所述吸附數(shù)據(jù)序列對卡爾曼濾波算法進行修正后得到的算法包括：根據(jù)狀態(tài)轉移模型、所述移動目標第k-1個時序的最佳估計值、第k個時序的系統(tǒng)控制輸入和第k個時序的系統(tǒng)控制向量計算得到所述移動目標第k個時序的預測先驗估計值，第k-1個時序的第一定位數(shù)據(jù)中所述移動目標的移動速度和偏向角度以及第k-1個時序的吸附數(shù)據(jù)可以作為所述第k個時序的系統(tǒng)控制輸入作用于所述第k個時序的系統(tǒng)控制向量，為利用所述吸附數(shù)據(jù)對所述卡爾曼濾波算法進行修正，其中，k為自然數(shù)且k＞1；和

輸出所述濾波數(shù)據(jù)序列得到所述移動目標的第二定位數(shù)據(jù)序列。

2.如權利要求1所述的定位數(shù)據(jù)的處理方法，其特征在于，所述第一定位數(shù)據(jù)序列包括第一位置數(shù)據(jù)序列，根據(jù)預設濾波算法對所述第一定位數(shù)據(jù)序列進行濾波處理并得到濾波數(shù)據(jù)序列，并對所述濾波數(shù)據(jù)序列進行吸附計算并得到吸附數(shù)據(jù)序列包括：

根據(jù)所述預設濾波算法對所述第一位置數(shù)據(jù)序列進行濾波處理并得到濾波數(shù)據(jù)序列，并對所述濾波數(shù)據(jù)序列進行吸附計算并得到吸附數(shù)據(jù)序列。

3.如權利要求1所述的定位數(shù)據(jù)的處理方法，其特征在于，所述第一定位數(shù)據(jù)序列包括按j個時序產(chǎn)生的j個第一定位數(shù)據(jù)，j為自然數(shù)且j＝2，第k個時序的濾波數(shù)據(jù)是利用第k個時序的所述第一定位數(shù)據(jù)、第k-1個時序的所述第一定位數(shù)據(jù)、第k-1個時序的所述濾波數(shù)據(jù)和第k-1個時序的吸附數(shù)據(jù)通過卡爾曼濾波算法計算得到，第k個時序的所述吸附數(shù)據(jù)是利用第k個時序的所述濾波數(shù)據(jù)進行吸附計算得到，其中，k為自然數(shù)且1k＝j。

4.如權利要求3所述的定位數(shù)據(jù)的處理方法，其特征在于，第一個時序的所述濾波數(shù)據(jù)是利用第一個時序的所述第一定位數(shù)據(jù)獲取，第一個時序的所述吸附數(shù)據(jù)是利用第一個時序的所述濾波數(shù)據(jù)進行吸附計算得到。

5.如權利要求3或4所述的定位數(shù)據(jù)的處理方法，其特征在于，所述濾波數(shù)據(jù)包括最佳估計值和所述最佳估計值的誤差協(xié)方差，所述第二定位數(shù)據(jù)序列是通過依次輸出每個時序的所述最佳估計值得到。

6.如權利要求5所述的定位數(shù)據(jù)的處理方法，其特征在于，所述處理方法包括：

第k個時序的所述預測先驗估計值的誤差協(xié)方差是利用第k-1個時序的所述最佳估計值的誤差協(xié)方差計算得到，

第k個時序的所述卡爾曼增益是利用第k時序的所述第一位置數(shù)據(jù)、第k個時序的所述預測先驗估計值和第k個時序的所述預測先驗估計值的誤差協(xié)方差計算得到，

第k個時序的所述最佳估計值是利用第k個時序的所述第一位置數(shù)據(jù)、第k個時序的所述預測先驗估計值和第k個時序的所述卡爾曼增益計算得到，

第k個時序的所述最佳估計值的誤差協(xié)方差是利用第k個時序的所述預測先驗估計值的誤差協(xié)方差和第k個時序的所述卡爾曼增益計算得到。

7.如權利要求6所述的定位數(shù)據(jù)的處理方法，其特征在于，第k個時序的所述吸附數(shù)據(jù)是利用第k個時序的所述最佳估計值進行吸附計算得到。

8.如權利要求6所述的定位數(shù)據(jù)的處理方法，其特征在于，所述第一定位數(shù)據(jù)包括定位精度、定位信號強度和定位衛(wèi)星數(shù)目中的至少一種，利用所述定位精度、所述定位信號強度和所述定位衛(wèi)星數(shù)目中的至少一種計算各個時序的所述預測先驗估計值的誤差協(xié)方差和所述最佳估計值的誤差協(xié)方差。