基于GPSOne和航位推算的定位算法研究
基于GPS技术的船舶定位导航和航迹预测研究
测出船舶的航向、航迹误差，并控制船舶舵角使船舶 调整航线。本文介绍了全球定位系统（GPS）的工作 原理，在此基础上研究了船舶定位导航和航迹预测系 统，对提高船舶航行效率和安全性有一定意义。
1 全球定位系统 GPS 的工作原理及研究现状
1.1 GPS 的组成与功能 全球定位系统（GPS) 是美国在 20 世纪 70 年代研
图 1 全球定位系统（GPS）的星座图 Fig. 1 The constellation of the global positioning system (GPS)
1.2 GPS 的定位原理
GPS 系统的定位卫星分布形式使得地球上每个位 置都可以同时观测到 4 个及以上的卫星，假设地面接 收机的位置 P，到某一卫星的距离为 D0，某卫星的三 维坐标为(X0, Y0, Z0)。不考虑测量距离的误差，可由下 式求解地面坐标：
关键词：GPS；船舶定位；导航；航迹预测
中图分类号：U665.23 文献标识码：A
文章编号： 1672 – 7649(2018)6A – 0178 – 03
doi：10.3404/j.issn.1672 – 7649.2018.6A.060
Research on the navigation and track prediction of ship based on GPS technology
发的一种导航定位系统，具有全天候、全球性、实时 性和连续性的三维导航与定位功能[2]。
全球定位系统（GPS）主要由轨道卫星、地面监 控部分和用户设备 3 个部分组成，其中，全球定位系 统（GPS）的空间星座由 21 颗工作卫星和 3 颗备用卫 星组成，并且分布在 6 个轨道平面中。GPS 卫星轨道 平均高度为 20 200 km，运行周期为 11 h 左右。
导航系统中的定位与航迹跟踪算法设计
导航系统中的定位与航迹跟踪算法设计导航系统是现代社会中不可或缺的一部分，它能够帮助人们确定位置、规划路径以及跟踪航迹。
导航系统的准确性和可靠性对于用户来说至关重要。
因此，设计高效的定位与航迹跟踪算法对于导航系统的性能至关重要。
本文将探讨导航系统中的定位与航迹跟踪算法设计及其相关技术。
首先，我们来讨论定位算法的设计。
导航系统的定位算法的目标是确定用户的当前位置。
常见的定位算法包括全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）和无线信号定位等。
GPS是一种以空间为基础的定位系统，通过接收卫星发射的信号来确定位置。
INS则是基于惯性测量单元（IMU）的定位系统，可以估计三维姿态和速度。
无线信号定位则利用接收到的无线信号来推断位置。
这些算法有各自的特点和适用范围，我们在设计导航系统时可以根据实际需求选择合适的算法。
其次，我们来探讨航迹跟踪算法的设计。
航迹跟踪算法的目标是根据用户的目标位置和当前位置，规划一条最佳路径并跟踪这条路径。
常用的航迹跟踪算法包括最短路径算法、最佳路径算法和自适应路径算法等。
最短路径算法通过计算各个路径之间的距离，选择最短路径来实现跟踪目标。
最佳路径算法则考虑到了其他因素，如道路条件、交通状况等，选择最优路径。
自适应路径算法则根据实时的交通信息和用户的需求，动态地调整路径。
在导航系统的设计中，我们还可以利用其他相关技术来提高定位和航迹跟踪的准确性和可靠性。
其中一个重要的技术是传感器融合。
传感器融合是指将多个不同类型的传感器的信息集成在一起，以获得更准确的定位和航迹跟踪结果。
常用的传感器包括加速度计、陀螺仪、磁力计等。
通过融合这些传感器的数据，我们可以得到更加稳定和可靠的定位和航迹跟踪结果。
此外，机器学习和深度学习也可以应用于导航系统的算法设计中。
机器学习和深度学习技术可以通过对大量的历史数据的学习和分析，提取出与位置和航迹跟踪相关的规律和特征。
然后，我们可以利用这些规律和特征来预测用户的位置和规划最佳路径。
GPS车载导航系统中的航位推算技术
陀螺输出经积分之后，为相对上一次输出的变 化量，从而会产生累计误差。因此，不宜长时间单 独使用陀螺数据进行导航。 ２．２位移传感器
安装加速度计，并使其敏感轴测量方向平行于 汽车前进方向（ｙａｗ），根据初始条件，并经过两次
２
图４差动式里程表左右轮输出组合
肚ｚ＝紫 倒＝Ｚ—１ｄ］Ｌ＋广，Ａ—ｄＲ
（２） （３）
ＧＮＳＳ Ｗｏｒｌｄ ｏｆ Ｃｈｉｎａ／２００４．１
万方数据
其中，Ａｄ，ＡｄＬ，ＡｄＲ，Ａａｚ分别表示平均里程、 左轮输出、右轮输出以及航向变化。
由于在汽车上使用车速脉冲，不需要增加任何 成本，因此车载导航产品大多采用里程表的方式来 测量汽车位移。
３ 误差分析
由于陀螺和车速表在ＤＲ系统中使用最为普 遍，本文仅对此两种传感器件作误差分析，以便对 实际使用提供指导。 ３．１角速率陀螺的误差模型分析
５．２联合卡尔曼滤波 Ｋａｌｍａｎ滤波是现代控制理论的重要组成部
分，它成功地将状态变量法引入到滤波理论中。 Ｋａｌｍａｎ滤波采用递推算法，适合于数字计算机实 现，且不受随机噪声平稳性的限制，因此在组合导 航系统中得到了广泛应用。Ｋａｌｍａｎ滤波，除了要 有描述系统误差动态特性的状态方程，还必须有较 精确的外部测量信息，并要求掌握状态噪声和测量 噪声的统计特性。这也是我们为ＤＲ系统传感器 噪声建模的主要原因。
设有挖个传感器对同一个物理量进行测量，第 ｉ个传感器输出的数据为Ｘ；，其中ｉ＝１，２…．，咒。
４
由于各传感器的品质不同，假设义，所含噪声服从 正态分布Ｎ（Ｕ，，砖）的，其中Ｕ，为数学期望。Ｏ＂ｉ为 该传感器的标准偏差，代表着系统的精度。盯，越 大，说明传感器的精度越差。对每个传感器的输出 测量值进行加权平均，加权系数为叫，。根据多元 统计理论可知，数据融合后，测量值为各传感器数 学期望的加权平均，系统精度为：
海洋测绘技术中的船舶定位与航位推算
海洋测绘技术中的船舶定位与航位推算航海是人类探索海洋的历史悠久的活动，而船舶定位与航位推算则是航海中至关重要的技术。
在现代海洋测绘中，船舶定位与航位推算技术的发展不仅提升了航海的安全性，也为海洋资源开发和海岸线管理等领域提供了可靠的数据。
船舶定位是航海过程中最基本的要求之一。
在没有定位技术的时代，水手们只能依靠天文观测和地标来判断船舶的位置，这无疑是一项困难且容易出错的任务。
幸运的是，随着科技的发展，现代航海定位技术的出现彻底改变了这一局面。
目前，船舶定位主要依赖全球定位系统（GPS）和惯性导航系统（INS）。
GPS系统通过一组卫星来提供船舶的经纬度和海拔信息，使船舶可以在全球范围内进行定位。
INS系统则是利用加速度计和陀螺仪等传感器来测量船舶的加速度和角速度，从而推算出船舶的位置。
这两个系统的结合为船舶定位提供了高精度和实时性。
然而，航海中的船舶定位并不仅仅是指船舶在地理坐标上的位置，还包括船舶在海洋环境中的航向和航速。
船舶的航向可以通过航向传感器和自动舵控系统获得，而航速则需要利用航速测量装置来获取。
这些数据对于船舶行驶的控制和航海安全至关重要。
航位推算是船舶定位的补充和扩展，通过分析船舶的运动状态来推断船舶未来的位置。
常用的航位推算方法包括航向推算和速度推算。
航向推算主要依赖船舶的航向和航速，并结合水流和风力等因素进行计算。
速度推算则是利用船舶的航速和行驶时间，推算出船舶在未来一段时间内的位置。
这两种推算方法的结合，可以为船舶提供高精度的位移预测，有助于船舶进行航线规划和导航。
然而，船舶定位与航位推算技术在实际应用中仍然面临一些挑战和难题。
首先，海洋环境的复杂性导致定位精度存在一定的误差。
例如，水下地形、水流和气候等因素都会对定位数据产生影响，需要通过数据处理和校正来提高定位的准确性。
其次，高海流和恶劣的天气条件也会对航位推算造成困扰。
在这种情况下，需要依靠其他辅助手段如雷达和声纳等来补充定位数据，提高航位推算的可靠性。
基于gpsOne技术的定位系统介绍gpsone
gpsOne终端简介
车载定位终端
适用于出租车公司、汽车租赁公司、物流公司或大型企业车队的车 辆定位、查询、调度和管理。
具有网络WEB、手机WAP和SMS查车功能 与车载报警系统接口，在有警情时向服务中心报警 （SMS、CSD，PSD） 提供紧急按钮，在紧急情况时，驾驶员可隐蔽报警 体积小，可嵌入仪表盘内，对用户不透明 网络侧提供位置回放 具有后备电源，汽车电源断电后，触发报警 预留语音通道，实现语音通信或监听功能 预留6路开关量输入信号、4路输出信号，实现车辆 的双向控制 用户个性化的功能需求 外型尺寸：112×72×35 mm
优点： 优点：
• 在城市基站密度较高，在地下 停车场，高架桥下及高楼大厦林立 等GPS定位困难的区域，CDMA三角 定位精度较高。
缺点： 缺点：
• 在农村或郊外CDMA三角定位因 无线基站稀少精度较差。
gpsOne技术简介 gpsOne技术简介
gpsOne定位
美国高通将无线网络辅助GPS定位及CDMA三角运算定位功能嵌 入到CDMA终端芯片之中将上述两种定位技术进行了有机的融合， 形成了独步全球移动定位市场的gpsOne混合定位技术。
车载定位终端
设备监控定位终端
特种定位模块
gpsOne终端简介
基于GPS和INS组合定位导航算法技术综述资料
基于GPS和INS组合定位导航算法技术综述导航是引导载体从出发点按照一定的路径或者轨迹行进到目标点的技术或方法，实现上述引导功能的硬件设备及相应的配套软件统称为导航系统。
随着文明的发展、科技的进步，导航技术的发展也经历了由开始时的无线电导航、天文导航到如今的惯性导航、卫星导航以及多种导航技术有机结合而成的组合导航，其中惯性导航和卫星导航技术被广泛的应用在制导武器、战斗机、舰艇等国防武器装备上，在载人航天、深海潜行等高精尖技术领域，导航系统更是必不可少的重要设备，载体的即时位置、速度和姿态信息是导航所需的最基本信息[1][2]。
1.1 捷联惯性导航系统依据牛顿经典力学中的惯性原理，惯性导航系统(INS，Inertial Navigation System)在20世纪50年代研制成功，它利用陀螺和加速度计这两个惯性敏感器件测量运动载体的角速度信息和加速度信息，然后通过积分计算得到载体的位置、速度和姿态角等导航参数[3]。
在工作过程中，INS不与外界发生任何联系，依靠载体自身设备即可完成导航工作，具有很强的工作自主性和隐蔽性，在军事上得到了一种绝对保密且不受外界干扰的导航系统，广泛应用于航天、航空、航海等重点国防领域[4]。
按照惯性器件在载体上安装方式的不同，INS可分为平台惯导系统、捷联惯导系统两类。
平台惯导系统因其工作精度高、体积大、成本高的特点主要应用于航海、大型运载火箭等军事领域。
捷联惯导是随着计算机技术的发展而出现的新型导航系统，现代控制理论尤其是最优估计理论的发展为其提供了理论依据。
捷联惯导系统去掉了平台惯导标志性的机电式平台，将陀螺和加速度计直接固连在载体上，随着载体的运动获得相应的惯性敏感信息，通过计算机软件建立一个“数学导航平台”，将陀螺和加速度计量测到的载体相对于惯性空间的三个转动角速度和三个线加速度投影在载体坐标系上的分量传输给弹载计算机，通过坐标转换、积分等一系列的计算之后，得到载体相应的导航信息。
gpsone
gpsoneGPSOne是一种基于全球定位系统（GPS）的定位技术，它能够提供全球范围内的准确位置信息。
本文将探讨GPSOne技术的原理、应用领域以及优势等方面内容，以帮助读者更好地理解和利用这一技术。
首先，我们来了解一下GPSOne技术的基本原理。
GPSOne利用卫星信号实现位置定位。
全球定位系统常用于导航、定位以及移动通信等领域。
它由一组维持在轨道上的卫星以及地面控制站组成。
卫星发射无线信号，接收设备接收并解析这些信号以确定自己的位置。
在GPSOne中，移动设备上的GPS芯片接收卫星发射的信号，并通过三角测量的方法计算出自身的位置坐标。
这些位置坐标随后可以传输到移动通信网络中的服务提供商，以便提供相关的位置服务。
GPSOne在许多领域有着广泛的应用。
首先，它在移动通信领域扮演着重要的角色。
通过将GPSOne技术融入到移动设备中，用户可以方便地获取到自己的位置信息，这对于提供个性化的服务非常重要。
例如，基于位置的广告和推荐系统可以利用GPSOne技术将特定地点的优惠信息发送给用户。
此外，GPSOne还可以用于紧急呼叫和定位服务，以提供更快捷和精确的救援服务。
其次，GPSOne技术在导航和地图应用中起到关键作用。
通过结合导航软件和GPSOne技术，用户可以随时获得导航指引，找到最佳的驾车或步行路线。
此外，一些地图和定位应用可以通过GPSOne技术实时更新交通信息，帮助用户避免拥堵和道路封闭。
此外，GPSOne技术在物流和供应链管理中也发挥了重要作用。
通过GPSOne技术，物流公司可以实时跟踪货物的位置，提高运输效率并降低遗失率。
供应链管理系统也可以利用GPSOne技术来跟踪货物的流动，确保供应链的可见性和透明度。
GPSOne技术具有许多优势。
首先，它可以提供高精度的位置信息。
GPSOne技术的定位误差通常在几米以内，可以满足大部分应用的需求。
其次，GPSOne技术具有全球覆盖的能力。
无论你身处世界的哪个角落，只要有可见的卫星，就可以获得准确的位置信息。
基于GPSOne技术移动定位服务在VTS中的应用[1]
![基于GPSOne技术移动定位服务在VTS中的应用[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/1d19c4ed81c758f5f61f67d1.png)
IALA《VTS指南》中指出VTS应具备与船舶交互并对VTS覆盖区发生的通航状况作出反应的能力［1］。
笔者认为准确高效的船舶定位、跟踪和识别是VTS具备这种能力的前提。
然而，从目前现状上看VTS服务区内船舶定位和识别手段仍然存在不足，不能完全满足保障区域船舶安全提供优质服务的要求，特别是对于船舶交通流量密度大、流量构成复杂的船舶交通服务区域，准确高效的船舶定位和识别依然困难重重。
1常规船舶定位和识别方法的缺陷雷达和AIS是船舶交通服务区主要的船舶定位和识别手段，这两种得到VTS主管当局广泛应用的方法存在两方面局限。
其一，雷达能实现主动的船舶定位，但是雷达本身不能实现物标的识别。
雷达在主动定位后，相应的物标识别是依靠VTS操作员通过VHF工作频道上船岸间的互动交流来实现。
从效果来考量，基于雷达的船舶定位和识别在VTS服务区域的应用存在三方面不足：一是对于方位和距离相邻的小型船舶，人为的分辨和识别不易实现；二是地理因素（如岛屿和岸吊）造成雷达盲区，在盲区内雷达定位性能下降，增加了物标丢失和误跟踪概率；三是从资源的角度看，VHF容纳船舶报告数量是有限的，对于高密度流量的VTS覆盖区域，利用VHF进行雷达定位后的识别将极大占用VHF资源，使VTS的信息服务、助航服务和交通组织质量大打折扣，不符合为用户提供优质服务的理念。
其二，AIS不受地形因素的影响能够弥补雷达的不足，实现船舶自动识别并获得其他船舶丰富的信息已经成为航运界的共识。
许多航道和港口VTS都利用岸基AIS台站实现对辖区船舶自动定位和跟踪。
AIS 强大的信息互动能力和自动识别的特性成为主管当局实现船舶定位和识别的利器，但是较高的费用制约其在船舶中的普遍应用。
大量内河船舶和沿海小型船舶虽然频繁出入沿海或是内河VTS区域，但是并不在强制安装AIS的范畴内。
这类小型船舶作为VTS服务区船舶交通流的重要组成部分，如不能实现对其有效的定位和识别，将增加港口和航道的风险。
GPS车载导航系统中的航位推算技术
磁茚戳裂残圳；｜薹｜羹囊磐方黎鄯蠢｝拦；耐蕊豁毹 觎晰篓薰型墨裂雨炭；望赢淄灞潍描能漆蓬ｉ霪椒 罄创珲耄淫纛燃㈢出缌。酿飘眇鲷觏戮囊鳓一烈班 斟型引矬堡滟ｉ坷毋艇崾喽蒌奏奏列∥割髀燮萋ｉ 糸统的最佳妻羹婴囊雾萋露朝疆，觉欧睡鞴琴誊 群“酹副氍美裂繇必爱鬟影努一斟群Ｋ魁描樊器 懿掣。
ＧＮＳＳ Ｗｏｒｌｄ ｏｆ Ｃｈｉｎａ／２００４．１
万方数据
其中，Ａｄ，ＡｄＬ，ＡｄＲ，Ａａｚ分别表示平均里程、 左轮输出、右轮输出以及航向变化。
由于在汽车上使用车速脉冲，不需要增加任何 成本，因此车载导航产品大多采用里程表的方式来 测量汽车位移。
３ 误差分析
由于陀螺和车速表在ＤＲ系统中使用最为普 遍，本文仅对此两种传感器件作误差分析，以便对 实际使用提供指导。 ３．１角速率陀螺的误差模型分析
△Ｄ—ｓ∑Ｐｉ
（９）
ｆ＝０
，ｋ
△Ａ—Ｓ。，Ｓｔ∑（Ｒｉ—Ｒｂ）
（１０）
其中，Ｓ表示脉冲当量，Ｓ一表示陀螺比例因 子，△￡为采样时间间隔。当陀螺零位漂移Ｒ。校准
之后，另外两项参数Ｓ、Ｓ。。的动态校准可以通过
上述公式完成。
５ ＧＰＳ／ＤＲ数据融合
多传感器数据融合技术已经在许多领域得到 了实际应用。通过多传感器信息融合可以提高系 统的可靠性、健壮性和完整性，同时降低系统成 本［４］。数据融合算法是组合导航系统研究中的一 个关键问题。 ５．１数据融合的理论依据
陀 螺 输 出 （‘／ｓ）
全正交时，陀螺将不但测量到航向变化速率，同时 检测到汽车翻滚和俯仰角度的变化，从而引起误 差。如图６所示。
图６陀螺安装倾斜时敏感量的变化
此时，陀螺的输出模型可用公式（４）表示。
航位推算法在导航定位中的仿真研究
ｃ ａ ｎ ｂ ｅ ｕ ｅ ｄ ｔ Ｏ ｃ ｏ ｎ ｄ ｕ ｃ ｔ ｎ ａ ｖ ｉ ｇ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ，ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｅ ａ ｌ — ｔ ｉ ｍｅ ｄ ａ ｔ ａ ． Ｅｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｄ ａ ｔ ａ ｉ ｓ ｓ ｏ ｌ ｖ ｅ ｄ ａ ｃ ｃ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ｇ ｔ Ｏ ｔ ｈ ｅ ｄ ｅ ａ ｄ ｒ ｅ ｃ ｋ ｏ ｎ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ ｃ ｏ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ａ ｔ ｅ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ． Ｔｈ ｅ ｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｇ ｍａ ｐ ｓ ａ ｆ ｔ ｅ ｒ ｃ ｏ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ａ ｔ ｅ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｒ ｅ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｅ ｄ ｂ ｙ Ｍ ＡＴＬＡＢ ． Ｔｈ ｅ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｈ ｏ ｗｓ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｄ ｅ ａ ｄ ｒ ｅ ｃ ｋ ｏ ｎ ｉ ｎ ｇ ｏ ｗｎ ｓ ｈ ｉ ｇ ｈ ｅ ｒ ｎ ａ ｖ ｉ ｇ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙ ｉ ｎ ｓ ｈ ｏ ｒ ｔ ｔ ｉ ｍｅ ．
பைடு நூலகம்
ｎ ａ ｖ ｉ ｇ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ． Ａｃ ｃ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ｇ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｉ ｎ ｃ ｉ ｐ ｌ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｄ ｅ ａ ｄ ｒ ｅ ｃ ｋ ｏ ｎ ｉ ｎ ｇ，ＧＰＳ ／ Ｉ ＮＳ ｔ ｉ ｇ ｈ ｔ ｌ ｙ ｉ ｎ ｔ ｅ ｇ ｒ ａ ｔ ｅ ｄ ｎ ａ ｖ ｉ ｇ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ Ｉ ＮＳ １ ２ ０ ０
全球导航卫星系统中的航位推算技术探究
全球导航卫星系统中的航位推算技术探究航位推算技术是全球导航卫星系统中的关键技术之一。
全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）是一种利用卫星系统提供定位、导航和时间服务的技术，它包括GPS（Global Positioning System）、GLONASS（Globalnaya Navigatsionnaya Sputnikovaya Sistema）、Galileo（欧洲伽利略系统）以及中国正在部署的北斗系统。
航位推算技术是在GNSS系统的基础上，通过获取卫星信号并计算定位信息，实现精确的航位计算的技术。
这项技术广泛应用于航空、航海、陆地交通等领域，为人们提供了高精度的定位和导航服务。
航位推算技术的核心是通过接收卫星发射的信号，测量信号传播的时间差，并结合卫星的位置信息，计算出用户的位置。
整个过程需要考虑多个因素，如信号传播的误差、卫星轨道的误差、观测器的误差等，并采用相应的算法进行数据处理和校正，最终得到高精度的航位信息。
首先，接收卫星信号是航位推算技术的第一步，一般需要使用接收器来接收卫星信号。
接收器会同时接收多颗卫星的信号，并记录每颗卫星信号的传播时间差。
这些传播时间差会受到大气层影响、电离层延迟和多路径效应等因素的影响，因此需要进行相应的误差校正。
其次，根据卫星的位置信息以及传播时间差，计算出用户的位置。
航位推算技术一般采用精确度更高的差分定位方式，即参考站和用户接收器两者之间的测量差值。
参考站一般处于已知的位置，通过准确测量卫星信号传播的时间差和位置信息，可以计算出用户的位置。
同时，航位推算技术还需要考虑卫星轨道的误差。
卫星轨道的误差是由于地球引力的变化、大气阻力和其他因素引起的。
为了在计算中减小这些误差，需要使用卫星轨道预报的数据，持续更新卫星轨道参数。
此外，观测器的误差也是航位推算技术中需要考虑的因素之一。
观测器的误差包括接收器本身的误差、天线的误差、导航信号发生器的误差等。
gpsOne定位技术的研究与应用的开题报告
gpsOne定位技术的研究与应用的开题报告一、选题背景及意义GPS（全球定位系统）技术是目前定位技术的主流之一，但在室内及城市高楼密集区等地，其定位精度会受到限制。
因此，业界对于室内定位技术的研究与应用需求日益增加。
gpsOne是一种基于无线网络和GPS 技术结合的室内定位技术，其能够解决GPS定位在室内受阻等问题，因此引起了广泛关注。
本文将从gpsOne定位技术的基本原理、算法优化等方面进行钻研，通过研究不同场景下的定位精度与稳定性，为其在实际应用中提供支撑，同时深入理解该技术在室内定位应用中的意义。
二、研究内容（一）gpsOne定位技术的介绍1、GPS定位技术的原理及其在室内应用方面的不足2、gpsOne定位技术的基本原理及其优势（二）gpsOne定位技术的算法设计1、基于WiFi网络的定位算法2、基于蓝牙信号的定位算法3、基于地磁场的定位算法4、算法优化与精度提升（三）gpsOne定位技术在不同场景中的应用研究1、室内定位场景下的操作实验（包括典型建筑、大型商场、医院等）2、定位精度与稳定性的分析比较（四）gpsOne定位技术在智能导航、大数据分析等领域的探索1、gpsOne定位技术在智能导航中的应用研究2、基于数据挖掘的gpsOne定位技术分析三、研究方法1、资料收集法：收集与GPS定位技术、无线网络、传感器等相关的文献资料，了解国内外gpsOne定位技术的研究进展2、实验法：通过实验室实验与实地测试等，掌握gpsOne定位技术的实际应用效果，对不同场景下的性能进行评估与对比3、数据分析法：基于大数据分析平台，对gpsOne定位技术的稳定性、定位精度等指标进行数据分析与可视化呈现，剖析其应用潜力四、预期目标及创新点（一）预期目标1、深入研究gpsOne定位技术的基本原理与算法，掌握该技术在室内定位应用方面的特点2、通过实验室实验与实地测试比较，评估不同场景下gpsOne定位技术的精度、稳定性等指标3、探索gpsOne定位技术在智能导航、大数据分析等领域的应用潜力（二）创新点1、结合GPS技术和无线网络技术，提高定位精度和稳定性2、设计多种基于不同传感器的定位算法，实现低成本室内定位3、通过大数据分析，探索更多的应用场景，提升gpsOne定位技术的应用价值五、研究难点1、如何设计合适的算法，提高定位精度和稳定性2、如何应对不同场景下的干扰与误差，同时提升gpsOne硬件设备的适应性3、如何探索更多的应用场景，提升该技术的应用价值六、论文结构安排及时间节点第一章绪论1.1 选题背景及意义1.2 国内外研究现状1.3 研究内容、方法及目标1.4 创新点和研究难点第二章 gpsOne定位技术介绍2.1 GPS定位技术的原理及其应用不足2.2 gpsOne定位技术的基本原理及其优劣第三章 gpsOne定位算法设计3.1 基于WiFi网络的定位算法3.2 基于蓝牙信号的定位算法3.3 基于地磁场的定位算法3.4 算法优化与精度提升第四章 gpsOne定位技术在不同场景中的应用研究4.1 实验室实验与实地测试4.2 不同场景下的比较分析第五章 gpsOne定位技术在智能导航、大数据分析等领域的探索5.1 gpsOne定位技术在智能导航中的应用研究5.2 基于数据挖掘的gpsOne定位技术分析第六章总结与展望6.1 研究总结6.2 研究展望参考文献时间节点：1-2月：熟悉gpsOne定位技术的基本原理及相关算法设计3-4月：协调实验室与外部单位，开展实验室实验与实地测试5-6月：基于大数据分析平台对gpsOne定位技术的数据进行分析7-8月：论文撰写与修订9月：论文答辩及提交硕士学位论文公开发表申请。
基于信息融合的GPS航位推算组合导航系统设计
（３）
过程噪声方差分配：
（４）
科技创新导报 Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ Ｈｅｒａｌｄ
２３
科技创新导报 ２００８ ＮＯ．３０ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ Ｈｅｒａｌｄ
Ｄ Ｒ 系统采用低成本的陀螺仪和车辆里程 表构成， 通过对车辆航向角变化量和车辆位置 变化量的测量， 递推出车辆的位置变化， 因此 能够提供连续的、相对精度很高的定位信息。 其自主导航的基本原理主要是： 在车辆定位应 用中， 车辆的运动可以看作是在二维平面上的 运动， 如果已知车辆的起点位置坐标和初始航 向角， 通过实时测量车辆的行驶距离和航向角 的变化， 就可以推算出车辆的每个时刻的二维 坐标。具体的推算算法可见文献［ １ ］ 。由于 Ｄ Ｒ 系统自身不能提供车辆的初始位置座标和初
在联合卡尔曼滤波器中， 联合滤波是一种 具有两级结构的分散化滤波方法， 其滤波器由 两个子滤波器和一个主滤波器组成， 各个子滤 波器独立地进行时间更新和测量更新， 然后按 以下规则局状态向量和局部状态 ｉ
向量的联系矩阵； ｉ 指第 ｉ 个局部滤波器。
（８）
（９）
４ ＧＰＳ／ＤＲ组合导航系统中基于联合卡尔曼滤 波的信息融合技术
信息融合是在面向各种复杂应用， 多传感 器信息系统大量涌现的时代背景下产生的。 如何将传感器的测量信息加以综合利用， 最大 限度地提取有用信息， 给出更正确的估计、识
别和决策。信息融合是对多源信息的综合处 理过程， 通过对传感器得来的及其他已经掌握 的信息合理使用和支配， 对空间或时间的上冗 余或互补的信息， 依据某种准则进行组合， 以 获得被测对象的一致性解释或描述。卡尔曼 滤波实时融合动态的低层次冗余传感器数据， 测量 Ｇ Ｐ Ｓ ／ Ｄ Ｒ 系统模型的统计特性递推， 决定 统计意义下最优融合数据估计。因 Ｇ Ｐ Ｓ ／ Ｄ Ｒ 系 统具有线性动力学模型， 且系统噪声和传感器 噪声是高斯分布的白噪声模型， 卡尔曼滤波为 融合数据提供唯一的统计意义下的最优估计， 卡尔曼滤波的递推特性使系统数据处理不需 要大量数据存储和计算。联合卡尔曼滤波是 分散滤波在信息融合中应用的一种特殊形式。
航位推算算法
航位推算算法
航位推算算法是一种用于确定航空器位置的方法。
该算法通过收集多个不同的数据源，如GPS、惯性导航系统、大气压力等，来计算航空器的位置。
其中，GPS是最常用的数据源，它提供了高精度的经纬度信息。
而惯性导航系统则能够提供航空器的速度和加速度信息，帮助算法进一步计算出航空器位置。
大气压力可以用来估算航空器高度。
航位推算算法通常是由航空器上的电脑系统完成的，通过不断地收集和处理数据，算法能够提供准确的位置信息，帮助飞行员更好地掌控飞行状态。
在一些特殊情况下，如GPS信号不稳定或失效时，航位推算算法也能够提供可靠的位置信息，确保飞行安全。
总之，航位推算算法是一项关键的技术，它在航空工业中起着重要的作用。
随着技术的不断进步，该算法也将得到不断完善和优化，为航空器提供更加精确的位置信息。
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基于GPSONE的移动定位平台研究与应用的开题报告
基于GPSONE的移动定位平台研究与应用的开题报告1. 研究背景与意义全球定位系统（GPS）是一种基于卫星信号的定位技术，已经被广泛应用于各行各业。
移动定位平台是在GPS技术基础上发展而来的，能够实时跟踪和监控移动对象的位置、速度等信息，具有广泛的应用前景，例如车辆追踪、快递配送、物流运输等。
GPSONE是一种新型的GPS定位技术，提供更高精度的位置定位和跟踪服务，因此在移动定位平台的研究和应用中具有重要价值。
本研究旨在深入探讨基于GPSONE的移动定位平台的开发和应用，以期为相关领域的研究提供参考和指导。
2. 研究内容与方法本研究的主要内容包括以下方面：（1）GPSONE技术的介绍和特点分析：对GPSONE技术的原理和特点进行详细介绍和分析，探讨其在移动定位平台中的应用及优势。
（2）移动定位平台的设计与实现：基于GPSONE技术，设计并实现一个完整的移动定位平台，包括硬件部分和软件部分。
其中，硬件部分主要包括GPS模块、移动通信模块等，软件部分主要包括数据采集、地图显示、位置跟踪等模块。
（3）平台性能测试与优化：对移动定位平台的性能进行测试和优化，包括精度测试、速度评估、数据传输效率等方面，以提高平台的可用性和稳定性。
研究方法主要采用理论研究和实验研究相结合的方式，通过文献调研、案例分析和实验测试等手段，深入探讨基于GPSONE的移动定位平台的开发和应用。
3. 研究进度安排本研究计划在以下时间段内完成：第一阶段（1个月）：文献调研和GPSONE技术分析。
第二阶段（2个月）：移动定位平台的设计和实现。
第三阶段（1个月）：平台性能测试和优化。
第四阶段（1个月）：撰写论文和答辩准备。
4. 预期成果完成本研究后，预期可以取得以下成果：（1）深入了解GPSONE技术的原理和优势，为移动定位平台的开发提供参考和指导；（2）设计并实现一个基于GPSONE技术的移动定位平台，可以满足用户对于位置跟踪和监控的需求；（3）对移动定位平台的性能进行测试和优化，提高平台的可用性和稳定性；（4）发表论文或技术报告，与相关领域的学者和专家进行交流和分享。
GPSONE定位原理介绍
GPSONE定位原理介绍GPS（Global Positioning System）是一种广泛应用于定位和导航系统的技术。
它由24颗卫星组成，这些卫星通过相互之间的距离和接收机接收到的信号时间来确定地理位置。
GPSONE是一种特殊的GPS定位技术，它使用辅助数据来提高GPS接收机的精度和性能。
信息收集是GPSONE定位原理中的第一步。
在这一步中，手机或GPS接收机会收集卫星信号、基站信息和辅助数据。
卫星信号是通过接收来自GPS卫星的定位信号来确定位置的关键。
基站信息包括接收到手机信号的附近基站的位置和信号强度。
辅助数据是额外的数据，用于提高GPS接收机的性能，例如卫星的轨道信息和时钟校准数据。
服务端解算是GPSONE定位原理中的第二步。
在这一步中，收集到的信息被发送到服务端进行解算。
服务端使用基站信息和辅助数据来计算手机的位置。
这些信息被发送到GPS定位服务器，该服务器利用他们计算得到手机的准确位置。
这个位置信息将通过网络返回到手机或GPS接收机。
接收机计算是GPSONE定位原理中的第三步。
在这一步中，手机或GPS接收机使用从服务端获取的位置数据来计算自己的位置。
这个位置计算是基于手机接收到的卫星信号的时间和接收机计算的卫星位置数据。
通过使用多颗卫星的信号，接收机可以计算出手机的准确位置。
GPSONE定位原理的优势在于能提供很高的定位精度和较低的定位误差。
由于使用了辅助数据和基站信息，GPS接收机可以更准确地计算位置。
此外，GPSONE还可以在信号较弱或遮挡较多的情况下进行定位。
这使得GPSONE在城市环境和室内环境中也能提供准确的定位服务。
总结起来，GPSONE定位原理是通过收集卫星信号、基站信息和辅助数据来确定位置，并使用服务端解算和接收机计算来提供高精度的位置信息。
这种技术的优势包括高精度、较低的误差和适应性强，使得它成为广泛应用于定位和导航系统的重要技术。
基于主动信标和航位推测法的多机器人位置最优估计
第26卷第7期2006年7月北京理工大学学报T ransactions o f B e i j i n g I nstitute o f T echno lo gyV o l .26N o.7jul .2006文章编号：1001-0645（2006）07-0618-04基于主动信标和航位推测法的多机器人位置最优估计刘晶晶，王建中，宋遒志，朵英贤（北京理工大学爆炸科学与技术国家重点实验室，北京100081）摘要：针对一种新的多机器人交替定位方式，研究基于主动信标和航位推测法的多机器人位置估计算法.指定多机器人中的3个保持静止作为信标机器人（不一定始终是同样3个机器人），其它机器人作为移动机器人.通过超声波测距得到移动机器人与3个信标机器人的距离，并通过I EKF （iterated EKF ）算法将距离信息和移动机器人的航位推测信息相融合，实现移动机器人位置的最佳估计.轮流交换机器人作为主动信标的角色，即可实现多机器人的位置估计.实验验证结果表明，移动机器人的位置估计误差在 10mm 之内；该方法有效，且不需要在环境中设置固定信标，可应用于未知环境.关键词：航位推测法；信标机器人；移动机器人中图分类号：T P 242文献标识码：A0p ti m al Positi on e sti m ati on of m ultirobots based onActi ve beacon and d ead-reckoni n gL I U ji n g -j i n g ，W ANG jian-zhon g ，SONG @i u-zhi ，DUO y i n g -x ian（S tate K e y L aborator y o f Ex p los ion S cience and T echno lo gy ，B e i j i n g I nstitute o f T echno lo gy ，B e i j i n g 100081，Ch i na ）Abstract ：F or a ne w alternate localization m et hod o f m ultirobots ，an o p ti m al p osition esti m ationm et hod o f m ultirobots based on acti ve beacon and dead-reckoni n g is discussed.T hree out o f t hem ulti p le robots are al w a y s ke p t still and act as beacons（not al w a y s t he sa m e t hree robots ）while t he ot hers act as m obile robots.T he m obile robots g et res p ecti vel y t heir distance from t he t hree beaconrobots w it h t he ultrasonic m easuri n g m odule on it .T hen w it h t he I EKF al g orit h m ，t he distance data and t he dead-reckoni n g data o f t he m obile robot are f used to g et her to g et t he o p ti m al esti m ation o f t hep osition f or t he m obile robot .B y taki n g t he robots act as beacons i n t urn ，it can realize t he p osition esti m ation o f m ultirobots.T he ex p eri m ental results show t hat t he error o f t he p osition esti m ation isw it hi n 10mm ，which verifies t he m et hod ’s vali dit y .T his m et hod is m eani n g f ul f or a pp lications to robots i n unknown environ m ent ，as it is not necessar y to p ut fi xed beacons i n t he environ m ent .K e y words ：dead-reckoni n g ；beacon robot ；m obile robot 收稿日期：20051201基金项目：国家部委预研项目（0205731）作者简介：刘晶晶（1973-），女，博士生，E -m ail ：j i n g j i n g li u !b it .edu .cn ；王建中（1963-），男，教授，博士生导师.多个机器人在活动范围和感知能力上都比单个机器人有明显的优势!例如多个机器人可以从不同的观察点感知环境，而单个机器人即使带有许多不同的感知设备也只能从一个观察点感知环境!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!多机器人的一个很重要的应用就是探索未知空间并绘制地图.为了在探索中能与其它机器人共享传感器信息，机器人必须知道彼此的相对位置和方向，否则就不能将得到的传感器数据解译到一个全局坐标系中，并将它与来自其它机器人的数据整合在一起.另外，机器人也需要位置信息来帮助它们运动到预定的位置，并躲避障碍.目前移动机器人采用的定位方法主要有航位推测、GPS、信标导航、路标导航和基于地图等方法.受尺寸和定位精度所限，GPS 不适合于微小型机器人系统；航位推测法是一种常用的定位方法，但移动机器人的机械误差和轮子打滑现象大大影响了它的定位精度，尤其对履带式行走机器人，打滑现象更加明显；路标导航和基于地图的定位方法都需要有先验知识，即有关于路标和地图的信息，定位时将从传感器获得的信息与先验信息进行比较、匹配以确定机器人的位置，因为要存储先验知识和进行匹配计算，所以该方法对计算机的存储能力和计算能力要求很高；在用信标进行定位的方法中，要求在环境中的一些已知位置上放置固定信标，因此该方法对环境的结构性要求很高.针对上述问题，作者提出一种新的多机器人交替定位方法，它将机器人本身作为主动信标，利用超声波测距信息和航位推测信息相融合，得到多机器人之间的相对位置.该方法不需要在环境中设置固定信标，对于微小型机器人应用于未知环境具有重要意义.1多机器人交替定位方式作者提出的多机器人交替定位方式是指定多机器人中至少3个（不必是同样3个）作为信标机器人，让它们保持静止，其他机器人（后面称作移动机器人）则在信标机器人的距离测量范围内活动，移动机器人可以根据它们与信标机器人的距离用三边测量法确定自己的位置.在当前信标机器人所覆盖的区域被探索完后，再交换部分或全部机器人的角色，原来的移动机器人作为信标机器人，而原来的信标机器人则成为移动机器人，这样轮流交替，多机器人队伍就能够在一个很大的区域里移动，并保持好的位置估计，如图1所示.该方法中的一个主要优点是不需要在环境中建立固定信标，而是指定某些机器人本身作为信标，这些信标机器人还可交换角色变成移动机器人，因而称为主动信标.给定初始信标机器人的位置后，这些不断变化的主动信标机器人的位置就始终是已知的.图1多机器人交替定位方式F i g.1A lternate localization m et hod f or m ultirobo ts在多机器人刚开始布局时，需要建立一个局部参考坐标系，使得所有机器人都能根据这个坐标系确定自己的位置.为此先通过机器人各自的测距模块测出它们相互之间的距离，然后选出任意两个机器人，将其中一个机器人的位置设为（0，0），另一个机器人的位置设在a轴上，建立坐标系，并根据该坐标系用三边测量法获得所有其他机器人的坐标.2最优位置估计算法针对多机器人交替定位方式，用I EKF算法跟踪各机器人的位置.文献［1-2］已证明，基于EKF 的技术对于跟踪机器人的位置是强壮和精确的，而I EKF算法则进一步对EKF算法中由于将非线性方程线性化而带来的误差进行了补偿，从而可以得到更加精确的位置估计.本文将航位推测法得到的数据和超声波传感器的测量值相融合，先用航位推测法得到机器人的大致位置，然后根据它过滤超声波传感器的测量值中的一些极端读数，最后用正确的测量值对通过航位推测法得到的位置值进行修正，以产生机器人局部位置的最佳估计.2.1E K F和I E K F离散的卡尔曼滤波算法是一种对系统的N维状态进行最优估计的算法［3-4］，它分为状态方程和测量方程.状态方程负责及时更新当前的状态和误差方差估计，以获得下一个时间段的先验估计.测量方程负责反馈，即将一个新的测量值合并到一个先验估计中以获得改进的后验估计.离散的卡尔曼滤波算法中，状态方程和测量方程都是线性的，而在实际应用中，状态方程和测量方程往往是非线性的，它们的形式分别为X k=f（X k-1，U k-1）+W k-1Z k=h（X k，V k）.（1）当系统的非线性化不是很严重时，可以用状态方程和测量方程的偏微分来对估计进行线性化，从而将卡尔曼滤波算法扩展到非线性系统，得到EKF估计916第7期刘晶晶等：基于主动信标和航位推测法的多机器人位置最优估计器［5］.I EKF算法则通过反复迭代得到这个最佳操作点，从而对EKF算法加以改进［6］.!"!状态转换方程状态向量应包括预测机器人下一个状态所必需的所有信息，并用它们来表达测量值.本系统中，状态向量包括机器人的位置信息（ap ，yp）和方向角!，系统的状态转换方程如下［7］：a p，a=a p，a-1+!U a cos!a，y p，a=y p，a-1+!U a si n!a，!a=!a-1+!!a.（2）式中!Ua 和!!a分别为机器人的中心点的线性位移增量和机器人的方向改变量.它们是根据机器人的行走机构，用航位推测法获得的.对于轮式移动机器人，可以用差速法得到!Ua 和!!a，这里将机器人的中心点设为两驱动轮中心点连线的中点，具体计算方程为!U a=（!U R+!U L）／2，!!a=（!U R-!U L）／b.（3）式中：!UL 和!UR分别为机器人的左、右轮在a时刻所走过的距离增量；b为机器人左、右轮与地面接触点之间的距离.它在EKF算法中对应的线性状态转换矩阵为A a=10-!U a si n!a01!U a cos!a001.（4）!"#超声波测量方程及错误测量值的排除超声波测量方程由移动机器人与3个信标机器人之间的距离组成，即d i=（a p-ba i）2+（y p-b y i）2.（5）式中下标i为第i个信标机器人.本系统中移动机器人与信标机器人之间的距离信息是通过机器人的测距模块获得的.超声波测量方程在EKF算法中对应的测量矩阵为H ai［=d i a p d i y p d i］!T.（6）移动机器人发出的超声波信号在到达信标机器人之前可能会由于障碍物、地面、墙壁等的反射而发生延迟，这时信标机器人根据超声波信号的到达时间计算出的距离值与真实值会存在很大的偏差.为了保证位置估计的准确性，必须在用EKF算法之前将错误的测量值排除，这里采用有效门的方式.在不考虑wa 时，状态向量xa近似为x a=f（^x a-1，u a-1，0），（7）在不考虑va时，测量向量za近似为z a=h（x a，0），（8）则测量剩余为e Za=z a-z a.（9）设S ai=E［e Zaie T Zai］=!haiP-a!h T ai+R ai.（10）式中：下标i表示第i个信标；!hai表示hai在x-a处的偏微分的Jacobian矩阵.为了过滤测量值中的极端读数，建立一个有效门e ZaiS-1ai e T Zaig2.（11）如果测量值在有效门内，就认为该测量值有效，否则该测量值被忽略.在检验完每个信标的每个测量值的有效性后，将所有有效的测量值zai放入一个向量中，生成合成的za，将所有!hai放入一个向量中，生成合成的Ha，并用Rai生成合成的噪声矩阵R a，即R a=dia g［R ai］.最后，将z a，H a，R a代入EKF算法的公式中，以得到^x a.!"$状态转换噪声方差与测量噪声方差用实验的方法获得机器人的状态转换方差矩阵@.为了记录机器人在行走时实际转过的角度，在机器人上装了一个精度为0.1 的电子罗盘.具体实验过程为：先在地面上建立一个直角坐标系，然后以编程的方式，用差速法为机器人设计一条轨迹，并在上面取一些离散点，即每隔一段时间t就改变机器人两个主动轮的转速，并记录此时机器人的实际位置和罗盘转过的角度.在获得N个点的信息后，将机器人在每个点的实际位置坐标和方向角与通过航位推测法算出的理论值进行比较，求出两者之差，并由此计算出误差方差矩阵@.通过实验发现，该系统的状态误差方差服从（0，@）的正态分布.将测量噪声方差R模型化为常数，并通过实验获得.为了获得该方差，让两个机器人静止不动并保持一定的距离，然后用多次测量取平均值的方式得到此时的距离测量值并计算它与理论值的差.通过在超声波传感器的测量范围内改变两个机器人的相对位置，可以得到N个记录.将这N个记录作为一个样本，用统计学中求样本方差的方法获得机器人的距离测量方差.通过实验发现，该系统的测量误差服从（0，R）的正态分布，方差R为22mm.026北京理工大学学报第26卷!实验验证首先在地面上设立一个直角坐标系，并假定在3个已知位置上有3个信标机器人!在移动机器人两驱动轮中心点连线的中点处放置一支笔，并装上电子罗盘!当机器人在程序的控制下在地面上行走时，每隔5s就用笔在地面上做一个记号，并记录此时电子罗盘的读数，程序控制小车共行走15>5s，得到15个点!根据测量噪声方差实验中得到的"，用M atlab中的nor m rnd函数生成测量数据!将得到的机器人的运动数据和仿真的测量数据分别代入EKF方程和I EKF方程，以得到对机器人位置的估计，如图2、图3所示!通过实验发现，用EKF算法对小车的位置进行跟踪时，#坐标的最大误差是图2用EKF算法对位置进行估计F i g.2Pos ition esti m ation w it h EKF al g orit h m图3用I EKF算法对位置进行估计F i g.3Pos ition esti m ation w it h I EKF al g orit h m 106mm，$坐标的最大误差是92mm!而用I EKF 算法对小车的位置进行跟踪时，#坐标、$坐标的最大误差都在10mm之间!"结论作者研究将超声波信标数据与航位推测数据相结合的多机器人位置估计算法，提出了微小型机器人应用于非结构化未知环境的一种新的交替定位方法!实验证明，本文的方法能实时、有效地估计移动机器人的位置，误差在10mm之内，而且能过滤机器人之间超声波距离测量值中潜在的异常，从而大大降低定位的不确定性!参考文献：［1］K lee m an L.O p ti m al esti m ation o f p os ition and head i n g f orm ob ile robo ts us i n g ultrason ic beacons and dead-reckon i n g［C］!P roceed i n g s o f t he1992I EEE I nternational C onf er-ence on Robo tics and A utom ation.n ice，F rance：I EEE，1992：2582-2587.［2］L eonard J F，D urrant-w h y te~F.M ob ile robo t localiza-tion b y tracki n g g eom etric beacons［J］.I EEE T ransactionson Robo tics and A utom ation，1991，7（3）：376-382.［3］B ar-S halom Y，F ort m ann T E.T racki n g and data associa-tion［M］.S an D ie g o，CA：A cade m ic P ress L i m ited，1988：101-120.［4］G rew al MS，A ndrew s A P.K al m an filteri n g：t heor y and p ractice us i n g M ATLA B，second ed ition［M］.n ew Y ork，U SA：w ile y I nterscience Pub lication，2001：44-79.［5］w e lch G，B isho p G.A n i ntroduction to t he kal m an 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Xu-yan软件人在迁移过程中的任务实现方式探讨[期刊论文]-计算机应用研究2006,23(1)7.陶鹏.孙越强.朱光武.王世金.梁金宝.王晶利用COSMIC星载信标机的大气层与电离层探测[会议论文]-20048.刘林.麦智晖.LIU Lin.MAI Zhi-hui视图匹配中的定位技术[期刊论文]-工程图学学报2005,26(5)9.OEM板GPS/SBAS信标接收机[期刊论文]-全球定位系统2002,27(5)10.巩蓉.王青信标机自动测试系统的研制[期刊论文]-电讯技术2003,43(3)1.姚俊武.刘晶晶.王建中多机器人交替定位中的信标机器人位置规划[期刊论文]-系统仿真学报 2008(5)2.冯刘中.肖世德.司徒渝.孟祥印.张卫华基于双移动信标的多机器人编队控制算法[期刊论文]-信息与控制2011(2)引用本文格式：刘晶晶.王建中.宋遒志.朵英贤.LIU Jing-jing.WANG Jian-zhong.SONG Qiu-zhi.DUO Ying-xian。
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Ｋｅ ｏ ｄ ＧＰＳ ｅ ｅ ｄｒ ｃ ｏ ｉｇ，ｉｄ ｏ ｎ ｕｄ ｏ ｏ ａ ｉｎ，ｓｒｄ ｅ ｇ ｈ ｃ ｌｕａ ｅ ｉｅ ｎ ｙＷ ｒｓ Ｏｎ ，ｄ ａ ｅ ｋ ｎｎ ｎ ｏ ｒａ ｄ ｏ ｔｏ ｒ１ｃ ｔｏ ｔｉｅｌｎ ｔ ａｃ ｌｔ ，ｆｒｍａ Ｃｌｓ Ｉ ａ ｓ Ｎ●ｍｂｅ ＴＰ２ ４ ｒ ７
到达 时 间 （ ｍｅＯｆＡｒｖ ｌＴＯ 、 达 时 间 差 （ ｉ Ｔｉ ｒ ａ， Ａ） 到 ｉ Ｔ ｍｅ Ｄｉｅｅ ｃ ｒ ａ， Ｉ Ａ） ｆ ｒｎｅＯｆ ｉ ｌＴＸ） 和到达 角度 （ ｇｅＯｆ ｒ ｆ Ａｒ ｖ Ａｎ ｌ ｉ Ａｒ —
ｖｌＡＯ 等 。 ａ， Ａ）
果很差 ， 至根本 不能定位 。所 以就需 要有 其他室 内定位 甚 技术来弥补 ＧＰ Ｓ的不足 。现在室 内定位 技术也有 很多 ， 包 括红外线 、 超声波 、 蓝牙 、 — ｉＺｇ ｅ 、 ＷＢ Ｒ １ ｗｉ 、 ｉＢ ｅ Ｕ 、 ＦＤ等各种 Ｆ 定位技术 。室 内定位 最典 型 的是 由以下几 种信 息来 实 现
１ ）把得到的加速度的值 ａ（ 属于载体系 Ｓ 转换到地理 ）
坐 标 系 Ｇ：
ｎ 一 Ｒａ ｓ×ａ （） ４
加 速度信息 ； ３ ４ ０ Ｄ三轴陀螺仪 ， Ｌ Ｇ ２Ｏ 用来 测量消 防员三个 方向的角速度 。把数 字罗 盘、 速度计 和 陀螺仪组 合成惯 加
性 测量单元 ｌ （ｎ ｒａ Ｍｅｓｒｍｅ ｔ ｉ Ｉ ＿ Ｉｅｔ ｌ ａｕｅ ｎ ｔ ＭＵ）用鞋带将 ２ ］ ｉ Ｕｎ ， ，
其中Ｒ ｍｍ是载体系 到地理 系的旋 转矩 阵 。ａ ｙ分别 为 、、 俯仰角 、 倾角和翻滚 侧
Ｒａ — ｓ
其绑在脚上用来 测量消 防员的运 动加 速度 和方位等 信息 。 可以用下面的等式来确定 消防员 的位置 ：
Hale Waihona Puke 』 ｌ ＋ ×ｌｋ ＋ — ｓａ ｎ
ｌ ＋ —Ｎｋ ｋ ＯＯ Ｍ ｌ ＋ｌ ×Ｃ Ｓｔ ｋ
（ ｃ ｏ ｌｏ ｔｃｌＥｌｃｒｃ ｌａ ｄ Ｃｏ ｕ ｅ ｇ ｎ ｅ ｉｇ，Ｕ ｎｖ ｒｉｙ ｏ ｈ ｎ ｈ ｉｆｒＳ ｉｎ ｅａ ｄＴｅ ｈ ｏｏ ｙ，Ｓｈ ｎ ｈ ｉ ２ ０ ９３ Ｓ ｈ ｏ ｆＯｐ ｉａ— ｅｔｉａ ｎ ｍｐ ｔ ｒＥｎ ｉ ｅ ｒｎ ｉｅｓｔ ｆＳ ａ ｇ ａ ｏ ｃｅ ｃ ｎ ｃ ｎ ｌｇ ａ ｇ ａ ０ ０ ）
息 ， Ｇ Ｓ 位的依赖 性过 强。 对 Ｐ 定
型号的 Ｃ ＭＡ模块 ， Ｄ 它带有 ＧＰ Ｏ ｅ Ｓ ｎ 功能 。
３ 航位推算 （ ｅｄｒｃｏ ｉ 。 Ｒ Ｄ ａ－ｅｋ ｎｎ Ｄ ） ｇ
ＤＲ定位是一种完全 自助式 的定位方法 ， 其原理主要是
基于本课题研究 的是 消 防员的定 位问题 ， 消防员在 而
．
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１ 引 言
随着社会信息化 的发展 ， 与人类 活动密 切相关 的位 置
此， 用于室内外 的混 合定位 是必 然选择 。论 文 的研究工 作 是基 于课题“ 基于物联 网技 术的火 场综合 管理指 挥系统 设 计” 本文 旨在为灾害现 场的消 防员提 供精确 的定 位信息 ， ，
以便随时 了解各位消防员的准确位置 。基于课题 的现实要 求， 本文采用 了 Ｇ Ｓ ｅ和航 位推算 两种定 位算 法混合 的 Ｐ Ｏｎ 方法来对消防员进行定位 。
缺陷 ， Ｐ Ｏｎ 结合 了无线 网络辅助 ＧＰ ＧＳ ｅ Ｓ定位 和 Ｃ ＤＭＡ 三
角运算定位 ， 较好地改善 了室内定位效果 。由于 ＧＰ Ｓ的定
位精度高于 Ｃ ＭＡ蜂窝定位 ， Ｄ 因此 Ｇ ｓ ｅ Ｐ Ｏｎ 系统 的定位 精 度主要与卫星信号的强度有关 ， Ｓ卫星信号越好 ， ＧＰ 定位 精 度越高 。在 ＧＰ Ｓ卫星 信号 和蜂窝 网络信 号都 无法 单独 完
ｔ ｓ ｒｅ Ａｃｏｒｉ ｇｔ ｈ ｒｎ ｉｌ ｆＰｅ ｅｔｉｎＤｅ ｄＲｅ ｋ ｎｎ ￣ ｔａ ｔ ｃ ｄｎ ｏｔ ｅ ｐ ｉｃｐｅｏ ｄ ｓｒａ ａ ｃ ｏ ｉｇ，ａ ｌｏ ｉｈ ｆｒｆｒｍａ ｏ ａｉｎ ｈａ ｅｂｅｎ ｐｒｓ ｎ ｅ ． Ｔｈ ｌｏ ｎ ａｇ ｒｔ ｍ ｏ ｉｅ ｎ ｌｃ ｔ ｖ ｅ ｅ ｅ ｔｄ ｏ ｅａｇ —
（ １ ）
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ＧＰ Ｓ定 位 会 由 于 信 号 的 遮 挡 以及 多径 效 应 等会 导 致 定 位效
２ ＧＰ Ｏｎ 定 位 技 术 Ｓ ｅ
ＧＰ Ｏ ｅ１ Ｓ ｎ ｌ 是基 于 ＧＰ ＿ Ｓ和 Ｃ ＭＡ蜂 窝移 动通 信 网络 Ｄ
的混 合 定 位 技 术 ， 动终 端 同 时从 Ｇ Ｓ卫 星 和 蜂 窝 网络 收 移 Ｐ
信息越来 越重要 。基于位 置 的服务 （ ｏａｉ ａｅ ｅｖ Ｌ ｃｔ ｎＢ ｓｄ Ｓｒ— ｏ
ｉ ，Ｂ ） ｃ Ｌ Ｓ 正是在 技术 发 展和社 会 需求 的双重 推 动下 产 生 ｅ 的。在位置服务 中， 移动用户 的定位是最基础 的。 定位分为室 内定位 和室外定 位 。在室外 ， 特别 是在 开 阔的室外环境 中， 全球定位 系统 Ｇ Ｓ能提供非 常准确 的定 Ｐ 位信息 。但是在高动 态导航 、 内 、 区多遮 挡等 情况下 ， 室 市
ｕ ｕ ｌｙ ｕ ｅ Ｔｈ ｅ ｕ ｔ ｆｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｅ ｎ ｔａ ｅ ｈ ｆｅ ｔｖ ｎ ｓ ｆｔ ｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｐ ｒ ａ ｈ ｓ ａｌ ｓ． ｅ ｒ ｓ ｌｓ ｏ ｘ ｅ ｉ ｎ ｓｄ ｍｏ ｓ ｒ ｔ ｄ ｔ ｅ ｅ ｆ ｃ ｉ ｅ ｅ ｓ ｏ ｈ ｒ ｐ ｓ ｄ ａ ｐ ｏ ｃ ．
向角 ； Ｘ ３ ５ ＡＤ Ｌ ４ 三轴加 速度计 ， 用来 测量 消 防员行进 中的
免 的， 但是 以上几种 步长 的估 计方法 对消 防员来说 都不够
精确 ， 为此 提出一种新 的步长计算方法 ， 它除 了能计算普 通
行人 的步长外 ， 更适 用 于像消 防员这类 人 的步长计算 。下 面就是这种算法 的具体实现 ：
救灾现场不可能像普通行人那样走路 ， 他们 的动作更复杂 ， 跑步 、 不平 坦的地势 和摆动 幅度大 的行走 是消 防员不可避
利 用航 向传感器 和距离传感器实时检测 目标 的航 向角和位 移， 从而推算 出移动 目标 的位置信息 ， 具有短 时间定位精度 高、 自主性强等特点 。采 用 的传感 器分别 是 ： ｎ ｙ ｌ公 Ｈｏ ｅｗｅ ｌ 司的 ＨＭＣ ８ ３ ５ ８ Ｌ三轴数字罗盘 ， 用来测量 消防员前进 的方
像处理 。
２１ ０ ２年第 １ 期
计算机与数字工程
１ ７
只要一颗卫 星信 号和一个基 站信 号就可 以完成 定位 ， 解决 了传统 Ｇ Ｓ无法解决 的问题 。本课题 采用的是 Ｄ Ｓ８ ０ Ｐ ＴＧ －０
为神经 网络 的 ３个输入 ， 经过 训练就 可 以得到步 长的平均 值 。但是这种方法中的网络训练 ， 需要借助 Ｇ Ｓ的位 置信 Ｐ
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计算机与数字工程
Ｃｏ ｕｅ ｍｐ ｔｒ＆ Ｄｉｉ ｌ ｇｎ ｅｉｇ ｇｔ ａ Ｅｎ ｉｅ ｒ ｎ
Ｖｏ． ０ Ｎｏ １ １４ ．
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基 于 ＧＰ Ｏｎ Ｓ ｅ和 航位 推 算 的定 位 算 法 研 究
陈 娇 陈 玮 陆晓野 古 文 丽
成定位 的情形下 ， Ｓ ｅ系统会充分利 用这两 种信息 源 ， ＧＰ Ｏｎ
单一 的定位方法都 有各 自的局 限性 ， 位精度 都不 是 定
很高， 而且很多情况下的定 位都需要跨越室 内外 的界 限 ， 因
＊ 收稿 日期：０ １ ７月 ７日， ２１ 年 修回日期 ：０ １年 ８ １ ２１ 月 １日
Ｌ ｃ ｔｏ ｇ ｒｔ ｍ ｓ ｄ ｏ ｏ ａ ｉｎ Ａｌ ｏ ｉｈ Ｂａ ｅ ｎ ＧＰＳ ｅ ａ ｄ Ｄｅ ｄ Ｒｅ ｋ ｎ ｎ Ｏｎ ｎ ａ ｃ ｏ ｉ ｇ
ＣＨＥＮ ｉ ｏ ＣＨＥＮ ｅ ＬＵ ａ ｙ ＧＵ ｅ ｉ Ｊａ Ｗ ｉ Ｘｉ ｏ ｅ Ｗ ｎｌ
上海 ２０９） ０ ０ ３ （ 上海理工 大学光 电信息与计算机工程学 院 摘 要