基于多系统多源定位数据融合的海上目标定位方法.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CN112987066A(43)申请公布日2021.06.18(21)申请号202110502897.8(22)申请日2021.05.10(71)申请人上海迈利船舶科技有限公司地址201306上海市浦东新区临港新城环湖西一路99号12号楼A208室(72)发明人王翔(74)专利代理机构上海科律专利代理事务所(特殊普通合伙)31290代理人袁亚军(51)Int.Cl.G01S19/48(2010.01)G01S19/49(2010.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书2页说明书11页附图4页(54)发明名称基于多系统多源定位数据融合的海上目标定位方法(57)摘要本发明公开了一种基于多系统多源定位数据融合的海上目标定位方法，包括如下步骤：S1、获取全球导航卫星系统的经度、纬度和时间的定位数据；S2、获取惯性导航系统的经度、纬度和时间定位数据；S3、气象传感器获取气压高度计和时钟数据；S4、构建数据矩阵对步骤S1‑S3获取的数据进行紧密数据融合和扩展卡尔曼滤波融合计算和收敛处理；S5、在船舶自动识别系统中采用步骤S4中的数据对海上目标进行定位识别。本发明提供的基于多系统多源定位数据融合的海上目标定位方法，能够极大程度提升航行船舶、海事工程、海洋工程定位数据的连续性、可用性、稳健性和可靠性。因此，适用于海陆空天一体化海事监管和保障的各种应用场景。CN112987066ACN112987066A权利要求书1/2页1.一种基于多系统多源定位数据融合的海上目标定位方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取全球导航卫星系统的定位数据；S2、获取惯性导航系统的位置，速度和姿态；S3、获取时钟数据和气压高度计的高度；S4、对步骤S1‑S3获取的数据采用扩展卡尔曼滤波进行融合计算，计算出当前时刻的位置，速度和高度；S5、在船舶自动识别系统中采用步骤S4中的输出数据对海上目标进行定位识别；所述步骤S1获取多个全球导航卫星系统的定位数据，包括北斗导航卫星系统、全球定位系统、格洛纳斯卫星导航系统和伽利略卫星导航系统，然后通过一阶泰勒公式展开将多个全球导航卫星系统观测模型线性化，并采用地心地固坐标系给出测量矢量ZGNSS；所述步骤S2通过一阶泰勒公式展开将惯性导航系统观测模型线性化，并采用速度给出测量向量ZODO；所述步骤S3通过一阶泰勒公式展开将大气高度计观测模型线性化，并采用大气压和高度给出测量向量ZBARO；所述步骤S4将惯性导航系统和大气高度计的测量数据添加到过滤器中,并建立如下动态状态空间线性模型：其中符号表示滤波器状态，表示过程噪声，表示系统转换矩阵，Z表示KF测量，H表示测量矩阵，e表示测量噪声；滤波器状态包括系统状态和传感器的误差，系统状态表示为高度，速度和位置；为滤波器状态方程的变化率，KF测量Z包括测量矢量ZGNSS、测量向量ZODO和测量向量ZBARO。2.如权利要求1所述的基于多系统多源定位数据融合的海上目标定位方法，其特征在于，所述滤波器状态表示如下：；其中，是局部定位数据的高度误差向量，是局部定位数据的速度误差向量，是ECEF坐标系中局部定位数据的位置误差向量，是与由惯性导航系统在接收机框架中测得的角速率，是与由惯性导航系统在接收机框架中测得的比例相关的误差矢量，是接收机的时钟偏差，单位为米，是接收器的时钟漂移，单位为米/秒，是与惯性导航系统（INS）比例因子有关的误差，是估计的参考大气压。3.如权利要求1所述的基于多系统多源定位数据融合的海上目标定位方法，其特征在于，所述步骤S4包括：S41：当全球导航卫星系统的可通信卫星数量大于等于第一预设阈值时，卡尔曼滤波直接利用全球导航卫星系统的数据进行定位，同时对气压高度计测量值和惯性导航系统的测2CN112987066A权利要求书2/2页量值进行更新，并计算出气压高度计的传感器测量误差和惯性导航系统的传感器测量误差；S42：当全球导航卫星系统信号的可通信卫星数量大于等于第二预设阈值，且小于第一预设阈值时，以全球导航卫星系统的数据为主进行定位，同时采用惯性导航系统和高度气压计对定位数据进行补充，所述第二预设阈值小于第一预设阈值；S43：在卫星失效环境下，卡尔曼滤波将气压高度计视为地心卫星，用以与其它卫星和时钟模型进行测量与更新，惯性导航系统用于减小水平位置误差的离散，气压高度计用于减小高度位置误差的离散。4.如权利要求3所述的基于多系统多源定位数据融合的海上目标定位方法，其特征在于，所述惯性导航系统采用随机噪声补偿块来补偿加速度计和陀螺仪的偏置，卡尔曼滤波根据全球导航卫星系统和惯性导航系统之间的局部定位数据的速度误差向量对定位数据进行补充。5.如权利要求3所述的基于多系统多源定位数据融合的海上目标定