[发明专利]无人机定位NLOS的消除方法、系统、装置及存储介质

说明书

本发明属于通信技术领域，具体涉及一种无人机定位NLOS的消除方法、系统、装置及存储介质，算法步骤如下：获取无人机初始位置、飞行信息以及测量值；根据所述无人机初始位置及所述飞行信息识别所述测量值中具有非视距误差的值；根据所述具有非视距误差的测量值进行非视距误差消除得到实际位置。本发明实施例通过先获取具有非视距误差的测量值，在对具有非视距误差的测量值消除处理，可以更加准确的对测量值进行处理，使得定位结果更加准确，并且本发明所使用的消除非视距误差的方法可以大大缩减定位时间。

技术领域

本发明属于通信技术领域，具体涉及一种无人机定位NLOS的消除方法、系统、装置及存储介质。

背景技术

近年来，随着无人机相关技术的不断发展，无人机被应用于越来越多的领域：灾害急救，目标跟踪，农业领域甚至战争领域。对于无人机的定位以前总是借助于全球卫星导航系统，但是GPS有很大的缺陷：在恶劣的环境下会出现很大的误差，在一些偏远的地区会出现收不到GPS信号的情况。因此关于无人机的无线定位越来越受到人们的关注，也得到了越来越多的研究人员的研究。

由于高楼和障碍物的存在，无线信号通过折射和反射在无人机和基准站之间传播，从而形成了非视距NLOS(Non-Line-Of-Sight)误差，极大降低其定位精度，使其定位结果产生很大的误差。针对这种误差一般处理方法有两种：1.通过算法识别出无人机与基准站的信号传输是NLOS传输，抛弃这个数据；2.不抛弃信号传输是NLOS的数据，通过算法去降低NLOS误差，使其达到很好的精度。

在第一种方法中早期Wylie在考虑移动跟踪题时，在一段时间内对目标进行测距，利用NLOS传播路径测量值的样本方差大于比LOS传播测量值的样本方差的特性，对NLOS进行识别，但是该方法需要很大计算复杂度，可实施性不高。由于在LOS和NLOS环境下测量误差有所不同，那么在不同场景下其测量距离有着不同的统计分布。LOS环境下接收信号的测量距离通常呈高斯分布，而NLOS环境下的接收信号的测量距离可能呈指数分布或其它统计分布。因此，在未知LOS/NLOS传播先验概率的情况下，可以通过检验测量值是否服从高斯分布来识别NLOS传播。近年来先后出现了K-S、A-D、Chi-Square、格鲁斯检验、偏斜度和峭度检验等检验方法。

在第二种方法中早期Chen P C提出了一种残差加权(RWGH)算法，该算法利用任意三个及以上的基站TOA(time of arrive，到达时间)测量值组合，通过最小二乘法求解每一种组合中移动台的估计位置坐标和对应的归一化残差，再利用各归一化残差对估计值进行加权求和，得到最终的估计位置。该算法能在一定程度抑制NLOS误差，但是需要计算每种组合的估计位置和对应的残差，导致计算复杂度较高。Li X提出了迭代最小残差算法，该算法通过迭代每种组合中的残差大小，其值小于预定的门限值，选取最小残差组合的估计结果作为MS最终估计位置。虽然该方法比第一种方法有所改进，但是同样计算量比较大。同时上述两种算法都是至少需要三个基站以上才能完成定位。

发明内容

为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种无人机定位NLOS的消除方法、系统、装置及存储介质。本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：

本发明实施例提供了一种无人机定位NLOS的消除方法，步骤如下：

获取无人机初始位置、飞行信息以及测量值；

根据所述无人机初始位置及所述飞行信息识别所述测量值中具有非视距误差的值；

根据所述具有非视距误差的测量值进行非视距误差消除得到实际位置。

在本发明的一个实施例中，所述根据所述无人机初始位置及所述飞行信息识别所述测量值中具有非视距误差的值，包括：

根据所述初始位置和所述飞行信息得到预测值；

根据所述预测值和所述测量值得到第一估计值；