申请/专利权人：兰州交通大学

申请日：2018-07-18

公开（公告）日：2020-10-23

公开（公告）号：CN109343096B

主分类号：G01S19/48(20100101)

分类号：G01S19/48(20100101);G01S19/49(20100101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2020.10.23#授权;2019.03.12#实质审查的生效;2019.02.15#公开

摘要：本发明公开了一种基于GSM‑R通信系统的GNSS辅助相对导航方法及系统，其中相对导航方法，包括：获取相对导航网络信息；在获取的PPLI信息和TOA信息中按照网络层级结构和GDOP值选取多个源，得到多个源数据；采集GNSS信息；获取惯性导航信息；利用EKF滤波器对所述多个源数据中的TOA伪距信息、所述GNSS信息和所述惯性导航信息进行数据融合，得到速度与位置信息；姿态修正：根据所述速度与位置信息推算出姿态信息，将所述姿态信息用于修正惯性导航的姿态角误差。以高精度的GNSS定位信息来补偿修正相对导航系统的TOA伪距定位信息，提高了相对导航系统在有卫星条件下的定位精度。

主权项：1.一种基于GSM-R通信系统的GNSS辅助相对导航方法，其特征在于，包括：获取相对导航网络信息，所述相对导航网络信息包括相对导航网络的位置基准和时间基准以及相对导航网络中各成员广播的PPLI信息和TOA信息；在获取的所述PPLI信息和所述TOA信息中按照网络层级结构和GDOP值选取多个源，得到多个源数据，将所选多个源数据中的GDOP值组成一个向量，如果向量的模超过第一阈值或向量的均方误差超过第二阈值则认为源选择错误，需要重新选取源；采集GNSS信息；获取惯性导航信息；利用EKF滤波器对所述多个源数据中的TOA伪距信息、所述GNSS信息和所述惯性导航信息进行数据融合，得到速度与位置信息，包括：将相对导航网络EKF滤波器进行解耦，分解为平面滤波器和高度滤波器，以及基于TOA伪距信息和GNSS信息建立观测方程Zk＝HXk+Vk，其中，Zk是量测信息向量，H为量测转移矩阵，Xk为状态量矩阵，Vk为量测噪声向量；姿态修正：根据所述速度与位置信息推算出姿态信息，将所述姿态信息用于修正惯性导航的姿态角误差；其中，所述基于GSM-R通信系统的GNSS辅助相对导航方法由基于GSM-R通信系统的GNSS辅助相对导航系统执行，所述基于GSM-R通信系统的GNSS辅助相对导航系统包括：网络时间基准站，被配置成对相对导航网络内的各成员进行校时；网络核心位置基准站，被配置成将所述PPLI信息和TOA信息发送至相对导航网络内；网络主要位置基准站，被配置成将所述PPLI信息和TOA信息发送至相对导航网络内；网络次要位置基准站，被配置成接收相对导航网络中主要用户和核心用户发送的信息，并对自身时钟信息和位置信息加以修正，发送PPLI和TOA信息至相对导航网络中；网络主要用户端，被配置成向其运行区间内的网络次要用户端发送PPLI信息和TOA信息；网络次要用户端，被配置成通过所述网络主要用户端发送的所述PPLI和TOA信息完成定位；轨旁综合信号中继站，被配置成发送临近的所述网络主要用户端发送的定位信息至网络次要用户端；网络层级结构，包括依据相对导航网络内各成员发送信息的可信度建立的等级结构。

全文数据：基于GSM-R通信系统的GNSS辅助相对导航方法及系统技术领域本发明涉及列车定位领域，具体地，涉及一种基于GSM-R通信系统的GNSS辅助相对导航方法及系统。背景技术基于GNSSINS的组合导航系统是利用从卫星获得的精度较高的位置速度信息来修正载体的惯性导航设备输出，以减小由于误差积累导致的定位结果发散。当卫星信号丢失或卫星信号收到干扰时只能依赖于惯性导航系统INS的单独定位，在短时间内能维持一定的定位精度，但随着INS误差的积累，定位误差越来越大，尤其是惯性器件的精度越低，误差发散的速度就越快。我国是一个幅员辽阔地形多样的国家，作为连通全国各地的铁路线路势必会经过各式各样地形复杂的地区，当采用GNSSINS组合导航系统的列车长时间无法接受到卫星信号时列车只能依靠轨旁设备来修正惯导误差，而轨旁设备需要定期维护，且设备与设备之间的范围无法实现误差修正，使得运营成本增加的同时定位精度并没有进一步提高。针对于卫星信号较差或卫星失锁情况下的GNSSINS组合导航系统误差发散的问题现在一种思路是利用神经网络等智能算法训练拟合卫星发送的补偿修正信息，以期在卫星失锁条件下替代GNSS接收机，文比如在GPS失锁时利用RBFNN预测AKF更新过程的量测输入；或者利用基于ABC算法的BP神经网络预测输出校正量信息来校正捷联惯导系统的方法，上述方法多采用高级智能算法来构建模型，但由于铁路运输的成本，可靠性等因素，列控设备的处理器一般不具备实验室中处理器可以进行高速计算的能力，故实际应用会存在一定的障碍，另一种思路是通过效果更优的去噪算法来对惯导设备的陀螺仪和加速度计进行去噪处理，以期提高其独立工作的有效时间，比如利用改进的AR误差模型来对改进陀螺仪的误差模型，从而提高对陀螺仪去噪的效果，文或者利用经验模态分解EMD的自适应信号时频处理方法，用于非线性非平稳信号处理。这些方法在一定程度上抑制了惯导系统的误差发散，但是针对不同的惯性器件需要对误差模型加以修改，且没有从根本上解决惯导误差无修正的问题。发明内容本发明的目的在于，针对上述问题，提出一种基于GSM-R通信系统的GNSS辅助相对导航方法及系统，以实现至少部分的解决现有技术中存在的问题的优点。为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种基于GSM-R通信系统的GNSS辅助相对导航方法，包括：获取相对导航网络信息，所述相对导航网络信息包括相对导航网络的位置基准和时间基准以及相对导航网络中各成员广播的PPLI精密定位与识别信息和TOA信息；在获取的所述PPLI信息和所述TOA信息中按照网络层级结构和GDOP值选取多个源，得到多个源数据；采集GNSS信息；获取惯性导航信息；利用EKF滤波器对所述多个源数据中的TOA伪距信息、所述GNSS信息和所述惯性导航信息进行数据融合，得到速度与位置信息；姿态修正：根据所述速度与位置信息推算出姿态信息，将所述姿态信息用于修正惯性导航的姿态角误差。优选的，所述在获取的所述PPLI信息和所述TOA信息中按照网络层级结构和GDOP值选取多个源，得到多个源数据中：所述多个为4个。优选的，所述在获取的所述PPLI信息和所述TOA信息中按照网络层级结构和GDOP值选取多个源，得到多个源数据，包括：将所选4个源数据中的GDOP值组成一个向量，如果向量的模超过第一阈值或向量的均方误差超过第二阈值则认为源选择错误，需要重新选取源。优选的，如重新选取源三次后若仍未找到正确的源则发送报警信息。优选的，所述第一阈值为2.8，所述第二阈值为0.54。优选的，还包括：数据输出：将所述速度与位置信息进行坐标变换，以准确得知绝对位置和相对位置，并反馈定位信息。优选的，所述GNSS信息，包括：经纬度位置信息、东北天三向速度信息、GDOP值和搜索到的卫星数目值。优选的，所述惯性导航信息，包括：位置信息，姿态信息和速度信息。优选的，所述利用EKF滤波器对所述多个源数据中的TOA伪距信息、所述GNSS信息和所述惯性导航信息进行数据融合中，包括：将相对导航网络EKF滤波器进行解耦，分解为平面滤波器和高度滤波器。另外本发明还提供了一种基于GSM-R通信系统的GNSS辅助相对导航系统，运行本技术方案提供的相对导航方法。本发明的技术方案具有以下有益效果：1、本发明提出的基于GSM-R通信系统的GNSS辅助相对导航网络在卫星信号正常的情况下可以利用精度更高的GNSS定位信息来辅助修正相对导航系统的输出信息，在GNSS失效的情况下也可以依靠相对导航网络完成列车定位功能。2、本发明提出的基于GSM-R通信系统的GNSS辅助相对导航网络依托于现有GSM-R铁路通信系统，信号发送频率属于L频段，与GSM-R正常工作的频率没有冲突，双方信号收发互不干涉，降低系统升级改造的成本。3、本发明提出的基于GSM-R通信系统的GNSS辅助相对导航网络内任意一个定位精度和测时精度满足要求的成员均可作为其他用户的源支撑网络正常工作，具有很强的生存能力，4、本发明采用移动端的GNSS辅助相对导航算法针对现有相对导航算法无法对TOA误差准确估计的现状，提出了以高精度的GNSS定位信息来补偿修正相对导航系统的TOA伪距定位信息，提高了相对导航系统在有卫星条件下的定位精度。下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。附图说明图1为本发明实施例所述的基于GSM-R通信系统的GNSS辅助相对导航方法的流程图；图2为本发明实施例所述的基于GSM-R通信系统的GNSS辅助相对导航系统的结构示意图；图3为本发明实施例所述的GNSS辅助相对导航网络层级结构图；图4为本发明实施例所述的移动端GNSS辅助相对导航算法框图。具体实施方式以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。美军的联合战术信息分布系统JTIDS具有大容量、保密、抗干扰抗摧毁等特点，并在海湾战争和科索沃危机中发挥了重要的作用，其可以实现系统内无源、高精度的相对导航。其与GNSS导航系统类似也是采用TOA来计算伪距实现定位，但相比GNSS系统其抗干扰性更好，一定区域内信号质量跟高，在一定条件下可以不依赖基准站信息实现相对导航。本发明提出一种基于现有CTCS通信系统GSM-R的GNSS辅助相对导航系统网络，按照美军JTIDS网络的架构并考虑到我国铁路实际运行情况构建一个相对导航系统网络，依靠现有的GSM-R通信系统实现信息交流，相较于现有的GSM-R列车定位，该系统需求的轨旁设备更少，且抗干扰和生存能力更强；相较于GNSSINS相对导航系统其可以在任何条件下对网络内的用户实现高精度无源导航，从而实现列车高精度无缝实时定位功能。该系统对于现今列控系统和铁路系统的升级改进有重要意义。如图1所示，一种基于GSM-R通信系统的GNSS辅助相对导航方法，包括：步骤S101：获取相对导航网络信息，相对导航网络信息包括相对导航网络的位置基准和时间基准以及相对导航网络中各成员广播的PPLI信息和TOA信息。将移动端与相对导航网络通信，获取相对导航网络信息。步骤S102：在获取的PPLI信息和TOA信息中按照网络层级结构和GDOP值选取多个源，得到多个源数据；步骤S103：采集GNSS信息；步骤S104：获取惯性导航信息；步骤S105：利用EKF滤波器对多个源数据中的TOA伪距信息、GNSS信息和惯性导航信息进行数据融合，得到速度与位置信息；步骤S106：姿态修正：根据速度与位置信息推算出姿态信息，将姿态信息用于修正惯性导航的姿态角误差。优选的方案中，在获取的PPLI信息和TOA信息中按照网络层级结构和GDOP值选取多个源，得到多个源数据中：多个为4个。优选的方案中，在获取的PPLI信息和TOA信息中按照网络层级结构和GDOP值选取多个源，得到多个源数据，包括：将所选4个源数据中的GDOP值组成一个向量，如果向量的模超过第一阈值或向量的均方误差超过第二阈值则认为源选择错误，需要重新选取源。由于铁路系统的特殊性，在网络范围内用户只能沿一定的方向运行，且网络内各成员等级十分明确，故可以只参考源的可信度等级和GDOP值进行选择。σ：所有测量误差都具有的相同的均方根值；σx、σy、σz：用户位置坐标的均方根误差；σb：估计的用户钟差的均方根误差。将所选4个源的GDOP值组成一个向量GDOPS＝[G1,G2,G3,G4]T，如果向量的模超过第一阈值或均方误差超过第二阈值则认为源选择错误，重新进行选择。重复进行三次后若仍未找到符合条件的源则发送报警信息。优选的方案中，第一阈值为2.8，第二阈值为0.54。优选的方案中，还包括：数据输出：将速度与位置信息进行坐标变换，以准确得知绝对位置和相对位置，并反馈定位信息。将相对导航网络输出的速度信息与位置信息进行坐标变换，以准确得知用户自身的绝对位置和相对位置，并将定位信息反馈回相对导航网络，为次要用户提供定位支持。优选的方案中，GNSS信息，包括：经纬度位置信息、东北天三向速度信息、GDOP值和搜索到的卫星数目值。优选的方案中，惯性导航信息，包括：位置信息，姿态信息和速度信息。优选的方案中，利用EKF滤波器对多个源数据中的TOA伪距信息、GNSS信息和惯性导航信息进行数据融合中，包括：将相对导航网络EKF滤波器进行解耦，分解为平面滤波器和高度滤波器。步骤S105：利用EKF滤波器对多个源数据中的TOA伪距信息、GNSS信息和惯性导航信息进行数据融合，得到速度与位置信息具体包括：因为相对导航网络的水平分布范围远大于其高度跨度，根据误差理论，水平方向上的量测更新会不断提高定位精度，垂直方向上测量较少，对于抑制垂直方向误差发散起的作用很小。所以需要将相对导航网络EKF滤波器进行解耦，分解为平面滤波器和高度滤波器。平面EKF滤波器建立：状态向量：其中：b——成员时钟与基准时钟的偏差；——成员时钟与基准时钟偏差的变化率；x，y——成员在相对坐标系网络下的平面坐标；——成员在相对坐标系网络下的平面速度信息；——成员在相对坐标系网络下的平面加速度信息。构建状态转移矩阵噪声系数矩阵：系统状态方程：Wk表示：状态噪声。状态噪声的公式为:W＝[Wb,Wx,Wy]T，Wb：成员时钟漂移状态噪声，Wx：成员X轴方向加速度状态噪声，Wy：成员Y轴方向加速度状态噪声，Δt＝tk-tk-1k＝0,1,2…，高度EKF滤波器建立：高度滤波器的测量方程为：其中X为成员在东北天坐标系下的X轴坐标，Y为成员在东北天坐标系下的Y轴坐标，Re＝6370km为地球半径，Vh为高度测量误差，服从N0,Rh分布。则在tk时刻存在两个测量值：其中，R0为tk时刻伪距，h[X]为tk时刻高度量测值，M[X]为tk时刻状态向量的非线性函数值，VT为时钟测量误差。线性化观测矩阵为：其中：其中，xs、ys、zs：PPLI信息中源的位置坐标，成员位置坐标的状态一步预测。变换矩阵：则V`服从N0,R分布。改进的观测方程建立：一般情况下相对导航系统的EKF滤波器的观测量为TOA伪距，但在实际应用中仅利用TOA作为观测量的滤波结果并不理想，需要再增加一个观测值来增强滤波效果的算法。在卫星信号良好的情况下GNSS可以输出高精度的位置信息，其不仅能通过伪距定位方式定位，还可以通过测量载波相位等方式实现定位。改进后系统的观测方程为：Zk＝HXk+Vk，其中：式中：其中：E[Vρk]＝E[VGk]＝0，Cov[Vρk,Vρj]＝Rρδkj，Cov[VGk,VGj]＝RGδkj，EKF滤波方程为：Kk＝Pkk-1HT[HPkk-1HT+R]-1，Pkk＝[I-KkH]Pkk-1，其中Qρ,Qt为源的位置、时间质量，Vρ为位置信息的测量误差，VG为GNSS定位信息的测量误差。一种基于GSM-R通信系统的GNSS辅助相对导航系统，包括：网络时间基准，网络核心位置基准，网络主要位置基准，网络次要位置基准，网络主要用户，网络次要用户，轨旁综合信号中继站，网络层级结构。系统结构示意图如图2所示。网络时间基准以中国国家授时中心发布的授时为基准，通过卫星收发板卡和GSM-R端机与网络内各成员进行校准。除次要用户和网络内故障成员外网络内其他成员均采用RTT有源相对校时，而次要用户采用无源校时。核心位置基准以区域内枢纽车站位置信息建立，位置信息以地理坐标系中的坐标值为准，通过站内扩频后的GSM-R固定端机将PPLI和TOA信息发送到导航网络中。主要位置基准以区域内一等车站位置信息建立，位置信息以相对坐标系中的坐标值为准，相对坐标系的原点为核心位置基准，通过站内扩频后的GSM-R固定端机将PPLI和TOA信息发送到相对导航网络中。网络位置次要基准以区域内二等车站地理位置信息建立，位置信息以相对坐标系中的相对坐标为准，通过接收网络中主要用户和核心用户发送的信息对自身时钟信息和位置信息加以修正后再通过扩频后的GSM-R固定端机发送PPLI和TOA信息到导航网络中。主要用户是指区域内运行的具有高精度时间测量和位置测量的列车建立，其主要特征是运行距离短，运行频率高，并搭载有精度较高的时间测量设备，并能实现GNSSINS组合导航，用于为其运行区间内的次级用户提供精度较高的PPLI和TOA信息。次要用户是指在区域边缘或是GNSS信号较差区域运行的列车，其无法利用GNSS信息或是固定源的相对定位信息完成自身惯导设备的误差修正，通过网络内临近的主要用户发送的PPLI和TOA信息完成定位。轨旁综合信号中继站是利用扩频GSM-R设备在列车运行密度相对较低的区域来中继发送临近主要用户发送的定位信息，为次要用户提供修正基准。网络层级结构以网络内各成员发送信息的可信度为基准建立，其中核心位置基准、主要位置基准和次要位置基准由于是固定基准，其在网络内的可信度等级应为最高等级：等级一，根据不同站采用的地理位置测量设备精度和时间校准精度的不同确定三者的从属结构为：次要位置基准从属于主要位置基准，主要位置基准从属于核心位置基准。可信度等级二的用户包括主要用户和轨旁综合信号中继站。主要用户由于处于高速运行的状态中，其发送定位信息不可避免的存在多普勒频移误差，但自可以依靠GNSSINS组合导航系统获得精度较高的运动信息以及由较高精度的时间测量设备，因此其发送信息可以作为次要用户的参考用于修正误差；轨旁综合信号中继站虽然也属于固定端机，但其不能从网络以外的源获得位置修正信息，所以其信息可信度也属于等级二；可信度等级三的用户主要指次要用户以及查明存在故障的网络中任意成员，等级三的用户发送的PPLI和TOA信息对于网络里其他成员完全不具有参考信息，其只能作为信号的接收者用于误差修正或者故障诊断。其等级结构图如图3所示。本发明所研究的基于GSM-R的GNSS辅助相对导航网络系统如图2所示，其核心是依托GSM-R铁路通信系统仿照美军JTIDS建立的相对导航网络。该网络结合我国铁路建设的实际情况将一定区域范围内与铁路轨道相关的用户分为A核心位置基准，B主要位置基准，C次要位置基准，D主要用户，E次要用户，各基准之间以及基准与主要用户间通信采用GSM-R无线通信，主要用户与次要用户之间的通信视具体情况可采用无线GSM-R通信，也可采用有线通信方式。GNSS辅助相对导航网络利用铁路沿线的各等级车站地理信息为基准将整个相对导航坐标系固定下来，并为整个网络提供高精度的位置基准。网络内运行的列车即作为用户获得相对导航网络的定位信息，也作为源为其他用户提供想对定位信息，在最大限度上可以减少列车定位系统对于轨旁设备的依赖，降低了维护成本并且因为JTIDS固有的强壮的系统结构使得整个相对导航网络的可靠性进一步提高。本发明所研究的GNSS辅助相对导航网络层级结构如图3所示，根据各车站不同等级和不同的地理位置确定了各基准的从属关系，将网络内大部分源的几何位置信息以可信度的形式直观的表现出来，在用户定位的过车中不必耗费大量时间和资源去判断网络内源的质量和几何位置关系，用户只需要根据TOA和可信度等级即可快速选择可用的源信息，提高系统的实时性。本发明所研究的移动端GNSS辅助相对导航算法框图如图4所示，在GNSS信号正常的情况下，JTIDS通过GSM-R铁路通信网络获取到源的TOA信息可以计算得到伪距，根据伪距信息估计当前时刻用户的位置与速度信息，再利用伪距信息和GNSS输出的位置信息构造改进EKF观测向量，从而降低由于TOA测量误差导致的估计信息误差发散程度。经过误差修正后将速度与位置信息与惯导系统输出的速度与位置信息做差，通过EKF滤波器修正惯导设备的误差积累，然后利用姿态解算求得当前用户的姿态信息。将相对导航系统得到的位置与速度信息和惯导系统得到的姿态信息通过GSM-R端机按TDMA方式发送到相对导航网络中，为列控系统提供当前用户的定位信息，并为网络内其他用户提供源信息。当GNSS失效时，相对导航系统默认到达时间TOA精度满足要求，改进EKF的观测向量仅由TOA伪距信息构成，系统仍能够完成速度位置信息的估计，并对惯导设备进行误差修正。但此时系统输出的信息不能作为源来为网络内其他用户提供定位辅助。本技术方案实施例提到的移动端，是在用于列车上的终端，为所有安装在列车上可以移动的终端。最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

权利要求：1.一种基于GSM-R通信系统的GNSS辅助相对导航方法，其特征在于，包括：获取相对导航网络信息，所述相对导航网络信息包括相对导航网络的位置基准和时间基准以及相对导航网络中各成员广播的PPLI信息和TOA信息；在获取的所述PPLI信息和所述TOA信息中按照网络层级结构和GDOP值选取多个源，得到多个源数据；采集GNSS信息；获取惯性导航信息；利用EKF滤波器对所述多个源数据中的TOA伪距信息、所述GNSS信息和所述惯性导航信息进行数据融合，得到速度与位置信息；姿态修正：根据所述速度与位置信息推算出姿态信息，将所述姿态信息用于修正惯性导航的姿态角误差。2.根据权利要求1所述的基于GSM-R通信系统的GNSS辅助相对导航方法，其特征在于，所述在获取的所述PPLI信息和所述TOA信息中按照网络层级结构和GDOP值选取多个源，得到多个源数据中：所述多个为4个。3.根据权利要求2所述的基于GSM-R通信系统的GNSS辅助相对导航方法，其特征在于，所述在获取的所述PPLI信息和所述TOA信息中按照网络层级结构和GDOP值选取多个源，得到多个源数据，包括：将所选4个源数据中的GDOP值组成一个向量，如果向量的模超过第一阈值或向量的均方误差超过第二阈值则认为源选择错误，需要重新选取源。4.根据权利要求3所述的基于GSM-R通信系统的GNSS辅助相对导航方法，其特征在于：如重新选取源三次后若仍未找到正确的源则发送报警信息。5.根据权利要求3所述的基于GSM-R通信系统的GNSS辅助相对导航方法，其特征在于：所述第一阈值为2.8，所述第二阈值为0.54。6.根据权利要求1所述的基于GSM-R通信系统的GNSS辅助相对导航方法，其特征在于，还包括：数据输出：将所述速度与位置信息进行坐标变换，以准确得知绝对位置和相对位置，并反馈定位信息。7.根据权利要求1所述的基于GSM-R通信系统的GNSS辅助相对导航方法，其特征在于，所述GNSS信息，包括：经纬度位置信息、东北天三向速度信息、GDOP值和搜索到的卫星数目值。8.根据权利要求1所述的基于GSM-R通信系统的GNSS辅助相对导航方法，其特征在于，所述惯性导航信息，包括：位置信息，姿态信息和速度信息。9.根据权利要求1所述的基于GSM-R通信系统的GNSS辅助相对导航方法，其特征在于，所述利用EKF滤波器对所述多个源数据中的TOA伪距信息、所述GNSS信息和所述惯性导航信息进行数据融合中，包括：将相对导航网络EKF滤波器进行解耦，分解为平面滤波器和高度滤波器。10.一种基于GSM-R通信系统的GNSS辅助相对导航系统，其特征在于，运行权利要求1至9任一所述的相对导航方法。

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