[发明专利]一种基于伪距指纹匹配的区域快速定位方法

摘要

本发明提供一种基于伪距指纹匹配的区域快速定位方法，该方法包括：步骤1，通过映射、存储局域定位系统中各标定点相对于各卫星星座的时间-空间二维伪距信息建立伪距指纹数据库，所述时间-空间二维伪距信息为指纹信息；步骤2，利用用户接收机实测某时刻某位置相对于某卫星星座的时间-空间二维伪距信息并存储该相对时间-空间二维伪距信息作为指纹比对信息；步骤3，利用所述伪距指纹数据库中的时间-空间二维伪距信息与所述相对时间-空间二维伪距信息配合匹配算法，进行伪距指纹匹配定位。本发明不依赖于卫星星历信息即可完成定位。通过匹配算法忽略了卫星定位对于星钟误差、信号传播误差等所带来的不确定性误差。对匹配结果影响很低，降低了多径效应、电磁效应等带来的影响。

主权项

1.一种基于伪距指纹匹配的区域快速定位方法，其特征在于，包括：步骤1，通过映射、存储局域定位系统中各标定点相对于各卫星星座的时间-空间二维伪距信息建立伪距指纹数据库，所述时间-空间二维伪距信息为指纹信息；步骤2，利用用户接收机实测某时刻某位置相对于某卫星星座的时间-空间二维伪距信息并存储该相对时间-空间二维伪距信息作为指纹比对信息；步骤3，利用所述伪距指纹数据库中的时间-空间二维伪距信息与所述相对时间-空间二维伪距信息基于匹配算法，进行伪距指纹匹配定位；进一步的，所述步骤1包括：步骤11，确定所述局域定位系统中标定点的数目与分布情况，并对其进行标定，获取各标定点的地理位置坐标；步骤12，在每个标定点的地理位置处设置监测接收机，对每个标定点相对于各卫星星座的时间-空间二维伪距信息进行实时监测与更新存储；进一步的，所述步骤3包括：步骤31，根据所述相对时间-空间二维伪距信息利用公式进行权重计算，并筛选出用户位置点的最小区域范围，该最小区域范围是由标定点组成的最小网格区域，其中，W为最小网格区域包含的标定点数目，由指纹变化函数模型中的系数矩阵大小确定；{n₁，n₂，n₃，...，n_W}为筛选出的最小区域范围内所包含的标定点；步骤32，根据所述最小网格区域利用同一标定点同一时刻第j颗卫星相对于参考星的星间伪距差信息为构造第j颗卫星相对于参考星在第n个格网点的相对指纹变化模型，该相对指纹变化模型为：ρnj=fnj(x,y,z)=Σk=1KΣl=1LΣm=1MEK×L×Mj(k,l,m)·xk-1·yl-1·zm-1]]>其中，x，y，z均为初始化后地理位置信息，即：x=xn-x0y=yn-y0z=zn-z0;]]>且W≥K×L×M，(x₀，y₀，z₀)为网格中心位置点；步骤33，利用所述伪距指纹库数据，代入第n个格网点处关于第j颗卫星的星间差伪距观测值解算出步骤32中的系数矩阵步骤34，将所述用户接收机相对于第j颗卫星的伪距信息做单差，获取相对于参考星的实测星间差伪距信息以及所述系数矩阵代入公式ρ^u1=f1(xu,yu,zu)=Σk=1KΣl=1LΣm=1MEK×L×M1(k,l,m)·xuk-1·yul-1·zum-1ρ^u2=f2(xu,yu,zu)=Σk=1KΣl=1LΣm=1MEK×L×M2(k,l,m)·xuk-1·yul-1·zum-1...ρ^uJ=fJ(xu,yu,zu)=Σk=1KΣl=1LΣm=1MEK×L×MJ(k,l,m)·xuk-1·yul-1·zum-1]]>，利用最小二乘法，求解用户初始化位置坐标步骤35，输出用户地理位置坐标xu=x^u+x0yu=y^u+y0zu=z^u+z0,]]>作为匹配定位结果。