[发明专利]一种基于遗传算法的伪卫星布设方法

说明书

本发明公开了一种基于遗传算法的伪卫星布设方法，属于导航定位技术领域。利用遗传算法的多变量寻优优势，提出了顾及整个伪卫星覆盖区域的基于遗传算法的伪卫星布局方法，可大幅提高伪卫星覆盖范围内的定位精度与可用性。包括以下步骤：(1)根据布局环境建立布局模型，将布局区域内平均位置精度因子作为目标函数；(2)利用遗传算法优化目标函数值；(3)输出遗传算法优化的最终伪卫星布局坐标与目标函数值。

技术领域：

本发明属于导航定位技术领域，具体涉及采用遗传算法优化覆盖区域伪卫星布局的方法。

背景技术：

伪卫星系统可以在在城市、峡谷及室内等无法接收卫星导航信号的区域实现导航定位，其已得到越来越广泛的应用。与卫星导航定位系统不同，伪卫星通常处于固定状态，理论分析和实际应用均表明，其定位精度与伪卫星的布局具有严密的数学关系，因此，进行伪卫星布局优化具有重要的工程应用价值。

伪卫星布局问题实质为组合优化问题，对于某种伪卫星布设环境，难以采用函数求导或遍历的方法得到伪卫星最优布局。目前有关伪卫星定位系统布局多是根据理论推导得到针对一些特殊点的最佳布局策略，对区域性最佳布局问题的建模和对模型解的推导过程复杂且不具有普遍适用性。针对目前伪卫星布局方法存在的以上问题，本发明提供了一种基于遗传算法的伪卫星布局方法，具有较强的寻优效果及普遍适用性。

发明内容

为实现伪卫星系统布局优化，本发明提出一种基于遗传算法的伪卫星布设方法，该方法可优化伪卫星系统布局、提高伪卫星系统定位性能。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于遗传算法的伪卫星布设方法，具体包括以下步骤：

步骤一、伪卫星布局建模，将布局区域内平均位置精度因子作为目标函数；

步骤二、利用遗传算法优化目标函数值；

步骤三、输出计算结果，包括独立直角坐标系下伪卫星坐标和最终目标函数值。

作为本发明一种基于遗传算法的伪卫星布设方法的进一步优选方案，在步骤一中，所述的伪卫星布局建模，将布局区域内平均位置精度因子作为目标函数包括以下步骤：

步骤1.1、根据布局环境建立独立空间直角坐标系，将用户所处平面划分为p个均匀分布的格网点，建立伪卫星定位观测矩阵：

式中，l_i,m_i,n_i分别为用户到N颗伪卫星的方向余弦(1＜i＜N)；

步骤1.2、利用观测矩阵计算则位置精度因子(PDOP)：

式中，T为矩阵转置运算，为G^TG逆矩阵的第k个主对角线元素(k＝1,2,3)；

步骤1.3、建立目标函数：

式中，PDOP_j为覆盖区域内j点处的位置精度因子，p为覆盖区域内均匀分布的格网点数。

作为本发明一种基于遗传算法的伪卫星布设方法的进一步优选方案，在步骤二中，所述的利用遗传算法优化目标函数值包括以下步骤：

步骤2.1、编码伪卫星坐标：采用二进制编码将每个站点的坐标向量编码为二进制编码；

步骤2.2、初始化种群：随机产生一个由s个个体组成的种群，每个个体包含N个布局站点坐标P_i(x_i,y_i,z_i)(i＝1,2,…N)，进化代数初始值u＝0；