[發(fā)明專利]一種基于信息概率的融合定位方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110026669.8
• 申請日: 2021-01-09
• 公開（公告）號: CN112880659B
• 公開（公告）日: 2022-09-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張怡;宋哲;唐成凱;張玲玲;程澤宇;于陽
• 申請（專利權(quán)）人: 西北工業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G01C21/00
• 分類號: G01C21/00;G01C21/20;G01S19/45
• 代理公司: 西安匠星互智知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 61291
• 代理人: 陳星

本發(fā)明提出一種基于信息概率的融合定位方法，該方法通過推導(dǎo)出兩個概率密度函數(shù)融合之后新概率密度函數(shù)的參數(shù)解析式，之后通過遞推方法推導(dǎo)出多個源融合的參數(shù)解析式，利用該融合后的參數(shù)解析式計(jì)算獲取融合導(dǎo)航定位信息。本發(fā)明相對于傳統(tǒng)基于卡爾曼濾波的融合定位方法，不僅能夠減小融合定位的計(jì)算量、提高運(yùn)算速度，而且對于融合導(dǎo)航源的擴(kuò)展更加靈活，對于導(dǎo)航源的接入和斷開都具有很強(qiáng)的魯棒性。通過仿真結(jié)果可以看出，該方法可以提高融合后定位的精度，并且融合的源越多精度越高。此方法為融合導(dǎo)航定位算法設(shè)計(jì)提供了一種新的思路，能更加快速、實(shí)時地獲取融合后的導(dǎo)航定位信息。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于融合定位領(lǐng)域，具體涉及一種基于信息概率的融合定位方法。

背景技術(shù)

從20世紀(jì)進(jìn)入21世紀(jì)，衛(wèi)星導(dǎo)航(GNSS)經(jīng)歷了從初出茅廬到發(fā)展壯大的過程，并從以衛(wèi)星導(dǎo)航為主要應(yīng)用主體演變?yōu)槎ㄎ弧?dǎo)航、授時與移動通信和因特網(wǎng)等信息載體融合的新時期。由于GNSS信號容易受到干擾，很多國家和地區(qū)的研究機(jī)構(gòu)已經(jīng)開展了多項(xiàng)研究，以彌補(bǔ)GNSS的不足為目標(biāo)，從而使各種環(huán)境中部隊(duì)作戰(zhàn)能力得到確切保障。由于各導(dǎo)航系統(tǒng)獨(dú)立工作時，自身的定位特點(diǎn)會對導(dǎo)航定位精度帶來一定的影響，目前常采用組合導(dǎo)航的方式克服各導(dǎo)航系統(tǒng)獨(dú)立工作時的缺點(diǎn)，并可以使各種導(dǎo)航系統(tǒng)的優(yōu)勢充分發(fā)揮，從而使組合系統(tǒng)的導(dǎo)航性能明顯提高。而其中所采用的融合算法起著至關(guān)重要的作用。

生活中，為了使得汽車、飛機(jī)、艦船等導(dǎo)航終端載體的定位更加精確，往往給載體上安裝了多種導(dǎo)航傳感器，這些傳感器的導(dǎo)航數(shù)據(jù)格式通常都不統(tǒng)一，需要采用融合算法對這些導(dǎo)航數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，從而得到一個更加精準(zhǔn)的導(dǎo)航定位信息。傳統(tǒng)融合算法大多是基于卡爾曼濾波(Kalman Filtering)及其改進(jìn)算法發(fā)展而來的，通過系統(tǒng)輸入輸出觀測數(shù)據(jù)從而對系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行最優(yōu)估計(jì)。文獻(xiàn)“基于GPS/INS/磁力計(jì)多傳感器融合的連續(xù)定位，傳感技術(shù)學(xué)報(bào)，2020，vol.33，No.9，pp.1320-1326”，通過利用卡爾曼濾波對GPS和INS信號進(jìn)行融合，利用磁力計(jì)對INS信號進(jìn)行修正，由于基于卡爾曼濾波的融合方法可擴(kuò)展能力弱，使得整體融合算法無法融合磁力計(jì)的信息；若融合超過兩個導(dǎo)航源信息時，會造成卡爾曼濾波計(jì)算復(fù)雜、計(jì)算緩慢，無法保證導(dǎo)航信息的實(shí)時性。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決傳統(tǒng)基于卡爾曼濾波的融合算法可擴(kuò)展性差、計(jì)算復(fù)雜，在融合源過多的情況下無法保證實(shí)時性的問題，本發(fā)明提出了一種利用導(dǎo)航源信息的概率密度函數(shù)進(jìn)行融合定位的新方法，該方法通過推導(dǎo)出兩個概率密度函數(shù)融合之后新概率密度函數(shù)的參數(shù)解析式，之后通過遞推方法推導(dǎo)出多個源融合的參數(shù)解析式，利用該融合后的參數(shù)解析式計(jì)算獲取融合導(dǎo)航定位信息。

本發(fā)明的技術(shù)方案為：

所述一種基于信息概率的融合定位方法，包括以下步驟：

步驟1：對于運(yùn)載體上裝載的n個導(dǎo)航源，建立各個導(dǎo)航源的定位信息的概率統(tǒng)計(jì)模型，并確定各導(dǎo)航源定位信息的概率密度函數(shù)；所述概率密度函數(shù)以高斯分布為基礎(chǔ)；

步驟2：運(yùn)載體運(yùn)行了一段時間t＝1,2,…,T，第i個導(dǎo)航源測量得到的該載體的運(yùn)動軌跡序列為X_i＝{x_i1,x_i2,…,x_iT}，i＝1,2,…,n；

步驟3：利用步驟1所確定各導(dǎo)航源定位信息的概率密度函數(shù)，以及步驟2中各導(dǎo)航源測量得到的運(yùn)載體的運(yùn)動軌跡序列，通過以下公式計(jì)算兩兩導(dǎo)航源之間的融合乘積因子S_ab

其中，和為進(jìn)行計(jì)算的兩個導(dǎo)航源a和b的概率密度函數(shù)的方差，x_a和x_b為對應(yīng)兩個導(dǎo)航源a和b的導(dǎo)航定位測量值；

若某個導(dǎo)航源與其它導(dǎo)航源兩兩之間的融合乘積因子中，有s個以上的融合乘積因子低于設(shè)定門限值，則認(rèn)為該導(dǎo)航源在此次任務(wù)中出現(xiàn)較大偏差，在進(jìn)行后續(xù)融合計(jì)算前將該導(dǎo)航源對應(yīng)的數(shù)據(jù)剔除，不參與后續(xù)融合計(jì)算；