自适应运动学模型辅助的GNSS载波相位与多普勒融合测速方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111007557A(43)申请公布日2020.04.14(21)申请号201911257378.9(22)申请日2019.12.10(71)申请人中国矿业大学地址221116江苏省徐州市铜山区大学路1号(72)发明人常国宾钱妮佳张来宏张书毕(74)专利代理机构南京经纬专利商标代理有限公司32200代理人许方(51)Int.Cl.G01S19/52(2010.01)G01S13/58(2006.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书3页说明书13页附图2页(54)发明名称自适应运动学模型辅助的GNSS载波相位与多普勒融合测速方法(57)摘要本发明公开了一种自适应运动学模型辅助的GNSS载波相位与多普勒融合测速方法，当具备目标载体在第k时刻的观测向量时，利用第k-1时刻的滤波结果进行滤波处理，得到第k时刻的状态向量先验估计及协方差矩阵Pk|k-1，获取伪观测向量，进行最小二乘估计，得到第k时刻的状态向量后验估计第k时刻的协方差矩阵Pk|k，根据重置矩阵对状态向量后验估计协方差矩阵Pk|k和互协方差矩阵Ck进行重置，确定目标载体在第k时刻的速度，令k＝k+1，继续返回执行当具备目标载体在第k时刻的观测向量时，确定目标载体在第k时刻的速度的过程，以确定目标载体在下一时刻的速度，所确定的目标载体速度具有较高的精度。CN111007557ACN111007557A权利要求书1/3页1.一种自适应运动学模型辅助的GNSS载波相位与多普勒融合测速方法，其特征在于，包括如下步骤：S20，当具备目标载体在第k时刻的观测向量时，根据随机常值加速度状态模型，并利用第k-1时刻的状态向量后验估计协方差矩阵Pk-1|k-1、互协方差矩阵Ck-1和过程噪声协方差矩阵，进行滤波处理，得到第k时刻的状态向量先验估计及协方差矩阵Pk|k-1；其中所述第k-1时刻的过程噪声协方差矩阵根据第k-1时刻的东向噪声参数北向噪声参数和天向噪声参数确定；S30，将第k时刻的多普勒观测向量时间差分载波相位观测向量以及状态向量先验估计联立为一个伪观测向量，将所述伪观测向量表示为zk，根据所述伪观测向量zk的观测方程进行最小二乘估计，得到第k时刻的状态向量后验估计第k时刻的协方差矩阵Pk|k，以及在第k时刻，状态向量与当前历元载波相位观测误差的互协方差矩阵Ck；S40，根据所述伪观测向量zk的观测方程对当前时刻的东向噪声参数北向噪声参数和天向噪声参数分别进行估计得到第一估计参数第二估计参数和第三估计参数并将第一估计参数第二估计参数和第三估计参数分别与当前时刻的东向噪声参数北向噪声参数和天向噪声参数进行如下在线组合，作为下一时刻的东向噪声参数北向噪声参数和天向噪声参数以用于下一时刻的滤波处理过程中过程噪声协方差矩阵的更新，在线组合的过程包括：其中←表示赋值操作，μ表示学习率；S50，设置重置矩阵根据所述重置矩阵对状态向量后验估计T协方差矩阵Pk|k和互协方差矩阵Ck进行如下所示的重置：Pk|k←MPk|kM、Ck←MCk，根据重置后的状态向量后验估计确定目标载体在第k时刻的速度；其中，←表示赋值操作；S60，将重置后的状态向量后验估计协方差矩阵Pk|k和互协方差矩阵Ck，以及在线组合后的东向噪声参数北向噪声参数和天向噪声参数保存，以用于下一时刻的滤波处理，令k＝k+1，返回执行步骤S20。2.根据权利要求1所述的自适应运动学模型辅助的GNSS载波相位与多普勒融合测速方法，其特征在于，步骤S20之前，还包括：2CN111007557A权利要求书2/3页S10，设定初始滤波参数。3.根据权利要求1所述的自适应运动学模型辅助的GNSS载波相位与多普勒融合测速方法，其特征在于，第k时刻的滤波处理包括：式中，表示第k-1时刻的状态向量后验估计，表示第k时刻的状态向量先验估计，F表示状态转移矩阵，Pk-1|k-1表示第k-1时刻的协方差矩阵，Pk|k-1表示第k时刻的协方差矩阵，Qk-1表示第k-1时刻的过程噪声协方差矩阵。4.根据权利要求3所述的自适应运动学模型辅助的GNSS载波相位与多普勒融合测速方法，其特征在于，式中，τ表示历元间隔。5.根据权利要求3所述的自适应运动学模型辅助的GNSS载波相位与多普勒融合测速方法，其特征在于，式中，τ表示历元间隔。6.根据权利要求1至5任一项所述的自适应运动学模型辅助的GNSS载波相位与多普勒融合测速方法，其特征在于，所述根据所述伪观测向量zk进行最小二乘估计的过程包括：3CN111007557A权利要求书3/3页其中，Jk表示第k时刻的观测矩阵，Rk表示伪观测向量的观测误差协方差矩阵，zk表示伪观测向量，表示mk×9的零矩阵，表示mk维单位阵，表示mk×nk的