专利名称：空间定位系统中提高定位精度的方法
技术领域：
本发明涉及一种空间定位处理方法，尤其涉及一种全球定位系统(GPS，GlobalPositioning System)中提高空间定位精度的方法。
背景技术：
空间定位技术已经在多个领域得到广泛的应用。GPS是目前最为成熟的定位系统。空间定位技术的典型应用包括导航定位以及空间参数采集定位。
当应用于数据采集定位时，空间定位设备(如GPS接收机)协同参数采样设备在物理空间移动，由采样设备对感兴趣的参数进行采样。参数采样值以及每个采样点对应的空间坐标和采样时刻值被记录下来，形成采样记录。在很多情况下，参数采样频率高于(甚至远高于)空间定位设备的空间坐标有效更新频率。例如，常用的GPS接收机一般每秒更新1次空间坐标信息，而在1秒的时间内，参数采样设备可能已经在空间移动相当一段距离并完成了多次的参数采样。这样就导致在新的坐标信息到来之前所获得的所有采样记录，虽然它们实际上(以一定的方式)分布于采样移动路径上，却都被赋以最后一次获得的空间坐标，也即记录下来的这些数据点都聚集到了同一个空间位置上。这种现象称之为空间聚集效应。空间聚集效应是采样记录的空间定位精度存在欠缺的表征。当空间坐标作为采样记录的重要属性的时候，空间聚集效应就会严重地限制采样记录的空间分辨率，从而影响到采样记录的有效性和有用性。
减弱空间聚集效应的常规方法是采用具有更高的坐标更新频率的空间定位设备。如果能够保证空间定位设备的采样速率不低于参数采样速率，空间聚集效应可以得到有效消除。但是这种硬件升级的方法具有两大弱点。首先，采用具有更高的坐标更新频率的空间定位设备需要进行硬件投资，这必将大大地增加经济成本。此外，如果参数采样速率很高，则甚至无法从当前市场上获得具有相应的空间坐标更新频率的空间定位设备。
发明内容
针对上述现有空间定位设备(尤其是GPS定位设备)所存在的问题和不足，本发明的目的是提供一种通过有效消除空间聚集效应来提高空间定位精度的低成本的、简单高效的方法。
本发明是这样实现的一种空间定位系统中提高空间定位精度的方法，空间定位设备及参数采样设备置于待定位的运动物体上，参数采样设备的更新频率大于所述空间定位设备的空间坐标更新频率，具体包括以下步骤(1)为载有空间定位设备和采样设备的运动物体建立空间运动模型，以正确描述该运动物体在定位设备坐标更新周期时间尺度上的运动状态；(2)参数采样设备按设定的频率进行参数采样，以采样数据及所述空间定位设备测定的空间坐标组合为“空间坐标-采样时刻-采样参数”元素，并组成“空间坐标-采样时刻-采样参数”集合，该集合关于“采样时刻”有序；该集合中，以空间坐标为准建立子集，即空间坐标相同的连续的一组元素构成一个子集；提取出每个子集所对应的空间坐标和该子集的起始采样时刻，得到“空间坐标-采样时刻”元素并以此元素构成“空间坐标-采样时刻”集合；(3)根据“空间坐标-采样时刻”集合中的值对序列，以及所采用的空间运动模型，重新推算出“空间坐标-采样时刻-采样参数”集合中，每一采样时刻所对应的空间坐标，更新原所记录的空间坐标。
(4)若为载有空间定位设备和采样设备的运动物体建立关于运动空间范围和运动速度(也包括加速度等速度的各阶导数)的约束条件，可以在第(3)步侦测出空间定位数据异常或错误情况，并对其进行适当处理，以进一步提高空间定位精度。
本发明通过设置空间运动模型来描述待测定位置物体的运动轨迹，并根据采样记录的空间坐标和采样时刻信息，重新计算发生空间聚集效应的所有记录的空间坐标，从而有效地消除空间聚集效应，从统计上提高了定位精确度。本发明的空间运动模型是描述参数采样设备空间运动模式的数学模型，其输入参数是提取自原始采样记录的“空间坐标-采样时刻”值对序列，可对期间任意指定的时刻输出空间坐标。该模型不必描述采样运动过程中的整体运动模式，而只描述每两个更新空间坐标之间的局部运动的典型模式，能较好地模拟实际运动模式，实现精确定位的效果。
本发明不需要增加硬件成本即可实现精确定位的效果，与同精度设备相比，节约了成本。本发明既适用于参数采样后进行精度修正后处理，也适用于实时处理系统。
图1是本发明的处理流程图。
具体实施例方式
下面结合附图对本发明作进一步的详细描述。
首先对参数采集的相关集合进行说明。采样设备采集的“空间坐标-采样时刻-采样参数”集合记为C≡{r1，r2，...，rn，...，rN}，其中，rn(n＝1，2，..，N)为集合C的以时间为序的元素，rn包括有空间坐标属性p、采样时刻属性t，以及其它属性g(如参数本身的采样值)，rn≡(p，t，g)。
若存在一组在原集合C中顺序连续的且具有相同空间坐标属性的采样记录，则可以判断出有空间聚集效应的存在，将这样的一组元素组成一个子集。为了统一标记和处理集合C，以空间坐标属性为标准对整个集合进行划分，这样，子集中的记录数最小值允许为1(无空间聚集效应发生时)。C中的每个子集记为Cm={rm,1,rm,2,...,rm,Nm}]]>={(pm,tm,1,gm,1)(pm,tm,2,gm,2),...,(pm,tm,Nm,gm,Nm)}]]>其中tm，1，tm，2，...，tm，Nm为子集Cm中各采样元素的时间属性。并且有Cm≡{C1，C2，...，Cm，...，CM}。由于采样记录总数是固定的，因此有N=Σm=1MNm.]]>显然，M≤N一定成立(等号仅仅在一种特殊情况下才成立，即Cm元素个数均为1，即没有空间聚集效应发生的情况)。
空间定位平均误差用δ表示，其是指单个采样记录的平均定位误差，由两部分组成，即空间定位设备固有的平均定位误差δ0，以及由于空间聚集效应所致的平均误差0.5×(v/fupdate)，即有δ＝δ0+0.5×(v/fupdate)。其中，空间定位设备固有的平均定位误差δ0是一个独立的常量或变量，与空间坐标更新频率以及参数采样频率无关。v是采样设备的平均移动速度，或者说单位时间内平均移动距离；fupdate是空间定位设备的坐标更新频率，或者说是单位时间内空间定位设备对空间坐标的更新次数。
空间聚集效应即指子集Cm中的所有采样记录具有相同的坐标属性pm，这是由于空间定位设备的坐标更新频率fupdate相对于参数采样频率fsample的有限性造成的(当fupdate＜fsample时)。子集Cm的统一坐标属性显然不能正确描述由该子集起始时刻到结束时刻之间采样设备的连续移动轨迹。要降低这种因fupdate的有限性造成的采样记录空间定位误差，可通过引入空间运动模型来降低。由δ＝δ0+0.5×(v/fupdate)可知，如果坐标更新频率fupdate趋于无穷大，空间定位平均误差的v/fupdate项就会趋于0。现有方法只能通过采用更先进的空间定位设备，在一定程度提高fupdate。但是这需要增加硬件成本投入，并且也只能够将fupdate提高到一个有限的值，这显然在技术上很难达到。
本发明正是通过引入空间运动模型来克服上述不足的。引入空间运动模型后，本发明的空间定位平均误差δ可表示为δ′＝δ0+δmodel+0.5×(v/fupdate′)其中，δmodel是取决于空间运动模型准确性的平均误差项。引入空间运动模型后，是能够计算获得任一个时刻的空间位置的，因此位置更新频率fupdate′相当于无穷大，即δ‾′=δ‾0+δ‾model+0.5×(v‾/fupdate′)fupdate′→∞=δ‾0+δ‾0′.]]>本发明的空间运动模型应该在统计上符合于实际情况，据此模型推算出两次坐标更新之间(如从子集Cm的位置pm到Cm+1的位置pm+1)所有采样记录的空间分布，较之于原始记录的聚集状态更近于实际，从而可以在统计上改进空间定位的精度。
引入空间运动模型后，空间定位平均误差δ′已经消除了对于空间定位设备的坐标更新频率的依赖性，但新引入了取决于采样运动模型准确性的误差项δmodel。但只要采样运动模型与实际状况足够接近，误差项δ0′就能够足够小。即只要δmodel＜0.5×(v/fupdate)，即可达到空间定位精度改进的效果。可以证明该不等式成立的条件是δmodel＜α×
。其中α是参数采样频率fsample与空间定位设备的有效位置更新速率fupdate之比，即α＝fsample/fupdate(本发明仅考虑α＞1的情况)。每个子集Cm由一组共Nm(Nm≥1)个元素组成，记N为Cm子集中元素个数的平均值。在移动采样过程中，相邻子集的位置更新之平均距离记为d。d/N表示相邻采样点的平均间距。为达到改善空间定位精度的目的，空间运动模型应该满足条件式δmodel＜α×
。其物理意义是，在统计平均的意义上，空间运动模型的平均误差必须小于相邻采样平均间距的α倍。
以车载GPS地面定位设备的应用来详细说明本发明的流程。这种情况下，空间定位设备是GPS接收机。汽车在运动过程中，GPS接收机周期性地(通常以1秒左右为更新周期)更新当前位置坐标，而其它参数采样设备则以更高的采样频率(例如每秒几十个采样以上)进行参数采集。所采集的参数，连同最近一次得到的GPS位置坐标，被记录到相应文件中。GPS位置坐标的每两次更新之间，参数采样已经发生多次，因此，所记录到文件中的记录数据，发生了明显的空间聚集效应，可以应用本发明来提高定位精度。
在GPS接收机的空间坐标更新周期(1秒左右)内，大部分情况下可以认为汽车进行匀速直线运动；很少的情况在作变速或曲线运动；其运动速度的变化应当是连续的，并基本符合单调多阶速度。
描述此种情况下运动物体在相邻坐标更新周期内运动状况的空间运动模型，为“n阶速度模型”。该空间运动模型满足以下条件每两个相邻空间坐标更新期间，物体运动的几何轨迹(在所采用的坐标系中)可表达为线性方程(如直角坐标系中的直线)；每两个相邻空间坐标更新期间内的任一时刻，物体移动距离对时间0阶至n阶导数均存在并且平滑(具有连续性)，其高于n阶的导数为0。特别地，对于n取0的情形，该速度模型的物理意义是每两个相邻坐标之间物体运动速度v是常量；对于n取1的情形，每两个空间坐标更新期间加速度a是常量，速度则线性连续变化；依次类推。n阶速度模型基本计算公式为d=Σj=0nv(j)j+1(Δt)j,]]>(j＝0，...，n)其中，d为运动距离，v为速度，t为时间，v(j)是速度v的第j(j＝0，...，n)阶导数，Δt为运动时间。
如图1所示，本发明首先按前述方式建立集合C、子集Cm。再提取出每个子集Cm所对应的空间坐标和起始采样时刻，得到“空间坐标-采样时刻”值对序列{(pm，tm，1)}。计算所有距离d(pm，pm+1)并构造关于各阶速度vm(j)的方程组，有
{d(pm,pm+1)=Σj=0nvm(j)j+1(Δtm)j},]]>(m＝1，2，...，M-1)其中Δtm＝t(m+1，1)-t(m，1)。
当n取0时，方程组简化为{d(pm，pm+1)＝vm·Δtm}，(m＝1，2，...，M-1)递推计算各阶速度vm(j)并侦测数据异常。可根据采样移动载体(汽车)的性能指标，得出其最高速度和最大加速度。并以此作为判断依据。
当n≥1时，由于各阶导数在边界上应连续，有边界条件方程组{vm(j)|t=tm+1,1=vm+1,1(j)},]]>(j＝1，2，..，n；m＝1，2，...，M-1)根据上述两方程组，可对所有的m＝1，2，...，M-1以及(j＝0，..，n)递推解出vm(j)。注意到当阶数n≥1时，方程的数量不够，还需要给出起算子集合(Cm)的速度各阶导数(v(j)，j＝1，...，n)的初始值。起算子集合是指可连续应用前述方程组的一组子集合中的第1个子集合。如m＝1对应的子集合是起算子集合。当在计算过程中侦测到数据异常时，将终止递推，从下一个子集合(即新的起算子集合)重新开始递推计算。起算子集合的各阶导数的初始值，可以采用“低阶估算递推法”估算和递推得到。该方法首先采用0阶速度模型计算得各子集合的平均速度，估算出子集合的加速度初始值，继而推导出更高阶速度导数的初始值。
重新计算子集Cm中各采样记录的空间坐标，并侦测数据异常。如，汽车必须在道路上进行行驶，如果计算过程中发现汽车的位置离开了道路，就说明出现了记录数据错误或者异常，对该数据进行相应修正即可。对所有的m＝1，2，..，M-1以及j＝0，...，n递推解出vm(j)之后，由式{d(pm，pm+1)＝vm·Δtm}计算出每个子集Cm(m＝1，2，...，M)中各个采样记录rm，i(i＝2，3，...，Nm)相对于该集合中第1个记录rm，1的直线前进距离dm，i。由记录点rm，1的空间坐标pm和记录点rm，i和rm，1的直线距离dm，i，可以重新推算出rm，i的“正确”空间坐标p(m，i)(i＝2，3，...Nm)。并用计算出的空间坐标分别代替原来在空间上聚集于同一点的位置坐标pm。
若为载有空间定位设备和采样设备的运动物体建立关于运动空间范围和运动速度(也包括加速度等速度的各阶导数)的约束条件，本发明可以侦测出空间定位数据异常或错误情况，并对其进行适当处理，以进一步提高空间定位精度。本例的约束条条可包括1.采样移动速度(对时间的)第j阶导数的最大值vmax(j)。通常只取采样移动最大速度vmax和最大加速度amax已经足够。该约束条件可以根据采样移动载体的性能指标(如汽车载体的最高速度和最大加速度)给定，也可以根据经验给定。
2.采样移动的空间范围S。该范围可以以枚举的方式指定，也可以以封闭表达式指定，或是两者的组合。如，汽车必须在道路上进行行驶，如果计算过程中发现汽车的位置离开了道路，就说明出现了记录数据错误或者异常。可以结合地理信息数据来实现该约束。
例如，当GPS卫星信号很差或者卫星失锁时，其所给出的位置信息就会有很大误差，其所在空间位置不满足空间范围约束条件，或由其导出的采样移动速度不满足速度约束条件的概率就会增大。因此这样的位置信息不能作为空间运动模型的有效输入。对于这种情况，可将此记录数据点标记为无效，也可以结合之前计算出的汽车速度，来估算该期间汽车可能的速度及空间位置，以尽量避免误用无效数据带来的精度误差。
本领域技术人员应当理解，空间运动模型的设置可根据所携定位设备的实际运动情况而分别设定，只要保证其δmodel小于0.5αd/N即可。
当然，本发明还可有其他多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，本领域技术人员当可根据本发明做出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。
权利要求
1.一种空间定位系统中提高空间定位精度的方法，空间定位设备及参数采样设备置于待定位的运动物体上，参数采样设备的更新频率大于所述空间定位设备的空间坐标更新频率，其特征在于，该方法包括以下步骤(1)为载有空间定位设备和采样设备的运动物体建立空间运动模型，以正确描述该运动物体在定位设备坐标更新周期时间尺度上的运动状态；(2)参数采样设备按设定的频率进行参数采样，以采样数据及所述空间定位设备测定的空间坐标组合为“空间坐标-采样时刻-采样参数”元素，并组成“空间坐标-采样时刻-采样参数”集合，该集合关于“采样时刻”有序；该集合中，以空间坐标为准建立子集，即空间坐标相同的连续的一组元素构成一个子集；提取出每个子集所对应的空间坐标和该子集的起始采样时刻，得到“空间坐标-采样时刻”元素并以此元素构成“空间坐标-采样时刻”集合；(3)根据“空间坐标-采样时刻”集合中的值对序列，以及所采用的空间运动模型，重新推算出“空间坐标-采样时刻-采样参数”集合中，每一采样时刻所对应的空间坐标，更新原所记录的空间坐标。
2.根据权利要求1所述的空间定位系统中提高空间定位精度的方法，其特征在于，所述空间运动模型是以以下条件为基础的在统计的意义上，所述空间运动模型平均误差必须小于相邻采样点平均间距0.5×(d/N)的α倍，这里α是参数采样设备的采样频率与空间定位设备的空间坐标更新频率之比值，N为所述“空间坐标-采样参数”子集中采样参数个数的平均值，d为相邻子集的空间坐标之间的距离。
3.根据权利要求2所述的空间定位系统中提高空间定位精度的方法，其特征在于，该方法还包括以下步骤还可以为载有空间定位设备和采样设备的运动物体建立关于运动空间范围或运动速度的约束条件，侦测出空间定位数据异常或错误情况并处理，以进一步提高空间定位精度。
4.根据权利要求3所述的全球定位系统中提高空间定位精度的方法，其特征在于，所述的约束条件具体指根据所述运动物体设定空间运动模型的运动速度阈值和加速度阈值，若计算出的运动速度或加速度超出了相应阈值，则重新计算该空间运动模型的运动速度。
5.根据权利要求3所述的全球定位系统中提高空间定位精度的方法，其特征在于，所述的约束条件具体指如果计算出的空间坐标超出了所述运动物体路线范围，则对该空间坐标进行修正。
全文摘要
本发明公开了一种空间定位系统中提高定位精度的方法，包括以下步骤为载有空间定位设备和采样设备的运动物体建立符合约束准则的空间运动模型，以模拟该运动物体在定位设备坐标更新周期时间尺度上的运动状态；以采样数据及定位设备测定的空间坐标组合为“空间坐标－采样时刻－采样参数”元素，并组成关于采样时刻的有序集合，该集合中，以空间坐标为准建立子集，即空间坐标相同的连续的一组元素构成一个子集；提取出每个子集所对应的空间坐标和该子集的起始采样时刻，得到“空间坐标－采样时刻”元素并构成“空间坐标－采样时刻”集合根据“空间坐标－采样时刻”集合中的值对序列和空间运动模型重新推算“空间坐标－采样时刻－采样参数”集合中每一采样时刻的空间坐标。本发明提高了定位精度和节约了成本。
文档编号G01S5/14GK1928585SQ20051009827
公开日2007年3月14日 申请日期2005年9月5日 优先权日2005年9月5日
发明者俞胜兵 申请人:中兴通讯股份有限公司