基于GNSS_UWB的隐蔽区域反向无缝定位方法.pdf

工程地球物理学旅Vol.20,No.3第2 0 卷第3期2023年5月中文引用格式：张奇，骆元鹏，刘佳莹，等.基于GNSS/UWB的隐蔽区域反向无缝定位方法JI.工程地球物理学报，2 0 2 3，2 0（3）：365-373.英文引用格式:Zhang Qi,Luo Yuanpeng,Liu Jiaying,et al.Reverse indoor一outdoor seamless positioning method based on GNSS/UWBCHINESE JOURNAL OF ENGINEERING GEOPHYSICScombinationJJ.Chinese Journal of Engineering Geophysics,2023,20(3):365-373.May,2023基于 GNSS/UWB的隐蔽区域反向无缝定位方法张奇1，骆元鹏1，刘佳莹1，吴（1.中国电力工程顾问集团中南电力设计院有限公司，湖北武汉430 0 0 0；2.中国地质大学地球物理与空间信息学院，湖北武汉430 0 7 4）摘要：传统全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite System,GNSS)定位方法在复杂多变的隐蔽区域难以完成亚米级的定位，且定位会在信号遮挡的情况下中断。随着融合算法以及新型定位硬件系统的出现，结合GNSS多元传感器组合的形式弥补了单GNSS在隐蔽区域定位精度的缺陷。然而组合定位算法将消耗大量计算资源，且实现快速、实时的定位需要增加硬件成本，这些约束条件使其难满足实际生活中的定位需求。针对上述问题，本文基于超宽带（UltraWideBand,UWB)定位技术，与GNSS定位技术形成GNSS/UWB的组合形式，弥补GNSS在隐蔽区域定位的不足，并提出了一种反向解算的方法来提升定位效率。由于反向解算的方法将繁重的计算任务部署在服务端，而移动终端只充当信号接收/发送器，因此该方法也可减少定位成本，具有应用价值。本文实验表明，本方法定位精度在30 cm以内，且平均响应时间为0.2 5s以内，满足高精度实时无缝定位的需要。关键词：GNSS/UWB；组合定位；反向解算；无缝定位中图分类号：P228doi:10.3969/j.issn.1672-7940.2023.03.010岘，茹毅2文献标识码：A文章编号：16 7 2 7 940(2 0 2 3)0 30 36 50 9Reverse Indoor-outdoor Seamless Positioning Method Basedon GNSS/UWB CombinationZhang Qi,Luo Yuanpeng,Liu Jiaying,Wu Xian,Ru Yi?(1.Central Southern China Electric Power Design Institute Co.,Ltd,China Power Engineering Consulting GroupWuhanHubei 430000,China;2.School of Geophysics and Geomatics,China University of Geoscience,Wuhan Hubei 430074,China)Abstract:Traditional global navigation satellite system(GNSS)positioning methods are notcompetent for decimeter-level positioning in complex and changeable occlusion areas,andpositioning suspends when GNSS signals are seriously blocked.With the emergence of fusion收稿日期：2 0 2 2-12-0 7基金项目：国家自然科学基金项目（编号：42 2 7 40 0 9）；中国电力工程顾问集团有限公司项目（编号：40 一2 B-KY202110一L102）第一作者：张奇（198 2 一），男，高级工程师，主要研究方向为摄影测量与遥感以及室内定位。E-mail:366algorithms and new positioning hardware system,the form of combining multi-sensor withGNSS makes up for the shortcomings of using GNSS alone.However,the combined positio-ning algorithm consumes a lot of computing resources,and the realization of fast and real-time positioning will add hardware costs.These limitations make it difficult to satisfy real-life positioning demands.To solve the above problems,this paper proposes a new positio-ning method based on combination of GNSS and ultra wide band(UWB)technology,re-ferred as GNSS/UWB.Since this method deploys heavy computing tasks on server end,themobile terminal only acts as a signal receiver/transmitter,thereby it can improve efficiencyand reducing the positioning costs and has application value.Experiments in this papershowed that this method achieved decimeter-level positioning accuracy within 30cm and av-erage response time within 0.25 s respectively,which meets the needs of real-time seamlesspositioning.Key words:GNSS/UWB;reverse solution;region segmentation;seamless positioning1 引 言1.1GNSS/UWB组合定位现状全球卫星导航系统（Global Navigation Sat-elliteSystem，G NSS)为全球用户提供高精度的定位、导航服务1-41。其中，实时动态差分技术(Real Time Kinematic，RT K)是 GNSS 实现实时定位的方法，它可以在短时间获取高精度的定位结果5.6 1。然而，现实生活环境复杂多变，在室内等隐蔽区域内，GNSS信号的传播受建筑物遮挡、内部结构的影响，会出现信号弱，甚至缺失的现象，导致接收机接收到的卫星信号少，卫星几何结构较差，使得基于单GNSS定位的手段难以完成高精度定位7。超宽带（Ultra Wide Band，UWB)作为一种新型高精度的室内定位技术，在隐蔽区域可通过自设基站的方式获取测距信息，进而完成定位。UWB具有功耗低、信号强、时间分辨率高、传输速度快等优点，是GNSS一RTK实现隐蔽地区高精度定位很好的补充8.9。组合UWB和GNSS两种技术是当下隐蔽区域定位的研究热点10.11。组合定位的关键在于实现无缝定位，无缝定位要获取高效、高精度的定位结果,对解算策略与组合策略有着一定的要求。目前在导航定位领域，实现无缝定位组合策略主要包括紧组合与松组合，松组合是在位置结果层面上的组合，它基于卡尔曼滤波，以一种“加权平均”的方法对GNSS/UWB的位置进行组合12 。紧组合是在测距信息层面上的组合，将UWB基工程地球物理学报（Chinese Journal of Enginering Geophysics）了组合定位算法的广泛应用。1.2反向解算现状反向解算的概念是将繁重的计算资源（硬件、软件资源)统一部署于大型服务器端，而用户所在的移动终端（如手机、智能手表等）只需接收测距相关信息。在反向解算的过程中，移动终端将接收到的多元传感器信息发往服务端，由服务端处理测距信息，再将解算位置结果返回移动终端。在导航定位方面，反向解算的技术多应用于GNSS一RTK领域。2 0 0 1年，东京大学的Kato等141开发了一套基于反向RTK的海啸监测系统,实现了实时的海啸预警需求。Lim等15 提出了一种分布式的反向RTK框架，将通信技术、数据库技术及CORS(ContinuouslyOperatingRef-erenceStations)基础设施结合，开发了用户使用的空间分析管理平台。Ballone等16 根据反向RTK技术，使用低成本接收机实现了快速形变监测。Eyo等17 则将多接收机的GNSS-RTK信息发往数据控制中心，完成了多点实时滑坡监测。Zina等18 1将流动站与单基线的网络解决方案部署于集中式GNSS架构，使用短基线的差分技术完成了模糊度快速固定与实时定位。Darugna第2 0 卷站视作一颗假卫星，结合GNSS的卫星测距信息共同解算出位置13。组合定位技术对计算机硬件以及算法有着较高的要求，为了实现无缝定位，传统解算方式将解算模块部署在移动终端，这种部署方式需要对每一个移动终端配套相应的硬件设施，增加了移动终端的成本。此外，随着部署计算资源的增多，移动终端系统稳定性将变差，限制第3期等19 则实现了手机端的反向RTK定位服务，并在开阔环境下实现了实时亚米级静态定位精度。经过数十年的发展，反向解算在RTK领域的应用已趋于成熟，然而该技术主要应用于形变监测和灾害预警方面，且面向大众出行定位需求的研究较少。在出于普适性定位考虑的组合定位方面，其算法更加复杂，所需计算资源较RTK更多，反向解算可以增加用户并发量，且降低用户端的硬件成本，具有研究价值与应用价值。本文根据隐蔽区域的定位及普适性定位方案的需要，首先提出GNSS/UWB组合定位方法解决隐蔽区域无缝定位问题，随后提出了基于GNSS/UWB的反向解算方法以提高解算效率，降低移动终端成本。2原理与方法2.1定位原理2.1.1 UWB 定位UWB系统主要由定位平台、传感器以及有源定位标签三部分构成，结构与GNSS定位系统相似2 0-2 。在具体测量定位的过程中，有源定位标签将位置信息发射给传感器，传感器将接收到的位置信号信息利用定位算法进行分析计算，最后发送到定位平台，最终在空间上实现精准定位。从定位技术角度来讲，UWB定位可分为信号到达角度（Angleof Arrival，A O A），到达时间（T im e o f A r r iv a l，T O A）以及时差定位（TimeDifference of Arrival,TDOA)三种。本实验采用的定位方法为TDOA，其定位原理如图1所示。假设从目标节点发射信号到参考节点的时间分别为ti(s)和t(s),计算两个参考节点的时间差t=ti一t2，参考节点与目标节点的距离为S（m),光速为c(m/s）,则有 S=tXc,在二维空间内以 3图1TDOA原理Fig.1The TDOA schematic diagram张奇，等：基于GNSS/UWB的隐蔽区域反向无缝定位方法GNSS载波观测方程为：)地表基准站T图2 GNSS-RTK原理Fig.2The GNSS-RTK schematic diagramL,=p+mT,+I+入,(N+b,+b)+e,(1)其中，L,（m)代表载波相位观测值；r（m）代表站星几何距离；为对流层投影系数；T（m)为测站上方的天定对流层延迟；I（m)为电离层延迟；入，（m）为载波波长；N（周）为整周模糊度；b，（周)与b（周)分别为接收机与卫星的相位硬件延迟;e（m)为随机误差。对基站、移动终端观测的某两颗卫星做差组成单差，对基站和移动终端的单差方程再次求差可得双差方程：DL;=Dp+入,DN;+Del(2)其中,L（m)、（m)分别为载波以及伪距观测值;D为双差算子系数；N（周）为双差模糊度；入（m)为载波波长（使用i区分公工（1)中的j)，i(m)为双差随机误差。需要说明的是，实际应用中基站与移动终端的距离较近（40 km50 k m），P可认为二者的大气影响十分接近，可以直接消除。此外，由于二者在星间和接收机间同时求差，使待P3解参数只有测站坐标以及双差模糊度，且双差模糊度为整数形式，可以快速固定，甚至一个历元就能完成固定2 3,2 4。367个参考节点（图中p)为圆心，以求出的对应S(图中r)为半径画三个圆，这三个圆的交点即目标节点的空间位置，通过所求距离交会得出。2.1.2GNSS-RTK 定位GNSS一RTK即载波相位差分技术，是搭载了GNSS的移动终端联合基站完成定位的一种快速实时定位技术。它基于测距信息后方交会的原理，组成双差方程完成定位，如图2 所示。对于移动终端/基站跟踪的某一个卫星，他们组成的3682.1.3GNSS/UWB组合定位本文提出的GNSS/UWB组合定位方法基于卡尔曼滤波进行。根据定位场景分别设置两种定位模式：当GNSS一RTK可视卫星数目足以实现高精度定位，且观测到的UWB基站足以完成定位时，以两种手段同时更新位置（更新两次）；当其中一种手段无法达到高精度定位要求时，使用另一种手段对位置进行更新。位置更新可根据初始位置坐标Xgi-1、初始位置的协方差矩阵D.（i-1）以及状态转移系数矩阵，及GNSS-RTK/UWB观测距离信息Zci）（m），系数矩阵H,、先验的状态方程噪声协方差D.（i一1）、以及观测值协方差阵D（i）等信息进行。基于卡尔曼滤波的某时刻定位结果Xg；可表示为：Xg:=pXgi-1+k;Z(i)-H,Xgi-1(3)其中，k;=D,(i,i-1)HTH,D,(i,i-1)HT+D(i)-1D,(i,i-1)=D,(i-1)T+D.(i-1)Dw(i)=(I-K,H,)D,(i,i-1)在更新位置的同时，更新协方差矩阵，即可由初始位置（当前时刻）以及协方差信息，结合当前时刻观测信息，估计（更新）下一时刻位置以及协方差信息，由递推的方法实现高进度的实时定位。2.2基于 GNSS/UWB的反向解算反向解算的方法即将GNSS解算系统与UWB解算系统部署在服务器端，服务器端接收工程地球物理学报（Chinese Journal of Engineering Geophysics）第2 0 卷移动终端的测距信息（GNSS一RTK/UWB信息），使用服务器庞大的计算资源迅速得出位置信息，并反馈给移动终端，本文设计的反向解算的策略如图3所示。本文设计的反向解算算法充分考虑到服务器端与移动终端的同步问题、数据传输效率以及荷载压力，对系统同步、数据采集与归类/信息交互以及反向解算三个主要部分进行了完整的优化设计。系统的不一致将会使测距信息及最终位置结果出现较大偏差，为获取高精度的组合信号，本算法将GNSS与UWB坐标系统统一坐标系至CGCS200一114下，时间采用简化儒略日（ModifiedJulianDay，M JD)的形式。数据采集模块则使用自设计移动终端进行测距信息、多普勒信息的采集，并综合成自定义的数据格式发往服务端进行综合处理。反向解算部分则部署在服务器端，服务器接收移动终端的测距信息，并根据该测距信息向远端连续运行的区域观测站网(CORS)系统请求差分数据，根据接收到的测距(4)信息进一步判断使用UWB或GNSS完成位置初)(5)始化，最终将初始化的位置以及多普勒观测值得(6)到的状态转移矩阵接入卡尔曼滤波算法，与实时更新的测距信息一同完成滤波更新，滤波更新后的结果根据 TCP/IP(Transmission Control Pro-tocol/InternetProtocol)协议，通过网络反馈给移动终端完成定位。在整个过程中，移动终端只充当信号发射器/接收器。除考虑参考系统的不一致以外，算法充分考虑了信息传输时间及差分数据请求时间，以进一步提升效率。提升效率主要从数据传输协议及传基于UWB/GNSS组合的反向室内外无缝定位方案基于GPS及UWB测距信息的反向解算系统同步位置初始化移动终端时间系统回步GNSS可完成定位-SPP服务器端坐标系统同步UWB可完成定位-UWB向CORS站请求星历数据数据采集与归类工TCP/IP数据采集业数据编码GPS&UWB移动终端实时滤波定位UWB更新位置GNSS一RTK更新位置GNSSRTK+UWB更新定位卡尔曼滤波器由测距信息对坐标更新解译测距信息TCP/IP位置反馈图3反向解算流程Fig.3Reverse solving flowGPS&UWB融合解算服务器第3期输方法两个方面考虑。在数据传输协议方面，算法设计了一种读写速度快、超轻量的JSON(JavaScript Object Notation)格式，编写了一种轻量化的数据传输文件完成服务器与移动终端的快速通讯。移动终端向服务器传发的信息如表1所示，文件内包括了反向解算所需要的测距信息、多普勒信息以及时间信息。当服务器解算完成后，仅需按照设计的数据格式向移动终端传发位置坐标信息以及相关时间信息，如表2 所示。如此仅需在服务器和移动终端布设不同的解码模块即可完成快速定位，并反馈到移动终端。根据信息表所表述，移动终端的解码模块比服务器端更简单，这也减少了移动终端的运行压力。其次，考虑到服务器端与CORS服务之间数据传输的安全性与传输压力，本算法在移动终端上嵌人 NTRIP(Networked Transport of RTCMvia Internet Protocol)协议，并基于 NTRIIP协议令服务器直接向CORS平台请求星历数据及差分数据。NTRIP协议是建立在TCP/IP协议基础上的互联网传输协议，它为每组数据源分配一个网络上的挂载点，并配以相应的用户密码，确保了点对点传输，保证了安全性与效率。并且 NT-RIP点对点的特性极易将位置服务器扩展到多用户并发的服务器中，对于位置服务应用具有应用和经济价值。表1移动终端传发信息Table 1The mobile terminal distributioninformationform数据名称Start_TimeGSiteNumGrangTypeGrangValuePrnDvalueUSiteNumUrangeValue表2 服务器端传发信息Table 2The server transmitting information table数据名称TimeX_POSY_POS张奇，等：基于GNSS/UWB的隐蔽区域反向无缝定位方法地实现位置服务功能。服务器解算引擎息定义置距禽信信息文祥嵌入式计算机移动终端天线1UWB芯片UWB基站含义图4反向组合系统架构观测数据时间戳GPS可视卫星数量GPS测距信号类型GPS测距值卫星伪随机噪声编码多普勒观测值UWB基站数量UWB测距信息含义时间信息GPS可视卫星数量GPS测距信号类型3693实验说明3.1实验设备为了验证反向组合定位的效果，实验自集成了组合定位系统。包括自制移动终端和部署了主要算法的服务器，他们的整体架构如图4所示。移动终端集成了嵌人式计算机、GNSS天线/芯片、UWB芯片以及4G传发模块，服务器端为台式工作站。移动终端与服务器端通过TCP/IP协议进行信号传发，实现实时组合定位的功能。本实验设计的移动终端搭载的微型计算机及显示屏用以接收、记录、显示服务器端反馈的定位结果,配置的系统环境为Ubuntul6.04系统。服务器端使用WindowsServer2008系统，以更好Fig.4The reverse portfolio system architecture3.2买实验场地实验场地位于武汉某办公楼内部，包括了室内区域以及室外区域，其位于CGSC2000一114下的环境以及平面CAD图如图5所示。图5(c)为实验场地平面图，其中，紫色、白色线条代表墙体，红色标记代表UWB基站（与移动终端的UWB芯片通信获取测距信息），红色方框围成的区域为图5（b)对应的室外隐蔽区域，其余由紫色边界线围城的区域为图5(a)对应的室内隐蔽区域。该实验场地包括室内办公区域及室外弱遮挡等隐蔽区域，符合研究需要。实验将由测试人员GPS芯片GNSS卫星370工程地球物理学报（Chinese Journal of Engineering Geophysics）第2 0 卷(a)室内携带移动终端在图5所示的场地中进行动态、静态定位的相关测试，并由结果分析定位精度与响应时间(效率)。4实验结果与分析4.1定位精度4.1.1动态定位精度分析测试人员手持移动终端，按照事先划定的路线进行移动，根据服务器端反馈的位置结果与划定路线上的已知坐标点进行对比，以评估动态定位的精度。动态定位的轨迹结果如图6 所示（比例尺为1：2 0 0），其中红色实线为划定的移动路线，绿色标记点为移动终端反馈的定位轨迹。划定的路线由手持LiDAR设备测量获取，并视作真值。为了验证精度，需保持移动终端与手持Li-DAR采样间隔一致，由于LiDAR设备位置更新时间为1S，因此在动态定位验证中，移动终端采样间隔也设置为1 s，与LiDAR保持一致。Table 3JPrecesion table of the kinematic test测试坐标测试坐标序号X/m1531 094.742531 095.493531 096.614531 097.235531 097.986531 098.37(b)室外图5实验场地环境Fig.5The environmental map of the experimental site动态测试坐标点误差信息如表3所示（选取了其中误差较大的10 个点）。根据轨迹图，组合定位算法的结果与真实轨迹基本吻合，从位置结果来看，动态定位误差皆处于30 cm以内，符合实际生活应用的需求。2m图6 动态测试轨迹Fig.6The UWB dynamic positioning test表3动态测试精度参考坐标参考坐标Y/mX/m3380557.02531 093.533380557.65531095.623380.556.18531096.433380555.49531096.963380554.57531098.273380554.49531 098.17(c)平面X/mY/m3.380556.783380.557.853380556.063380555.243380 554.713380554.23AY/m0.210.24一0.13一0.2 00.180.120.270.25一0.2 9一0.2 40.200.26第3期序号789104.1.2静态定位精度分析测试人员手持移动终端，在实验场地内的若干特征点上连续进行静态测量，取多次连续测量结果的平均值作为最终定位结果。最终定位结果与LiDAR所测得坐标进行对比，坐标结果精度如表4所示。测试点共包括8 个室内隐蔽区域坐张奇，等：基于GNSS/UWB的隐蔽区域反向无缝定位方法测试坐标测试坐标X/mY/m531 099.383380554.74531 099.913380554.13531 100.413380553.89531 100.983380553.94371续表3参考坐标X/m531099.14531100.10531100.26531 093.82标点（SN01SN0 8)与3个室外隐蔽区域坐标点(SW01SW03),如图7 所示。根据表4所示的测试结果可得，所有点位的静态定位精度在30 cm以内，且多数坐标精度可达2 0 cm以内，符合隐蔽区域高精度定位的预期。参考坐标Y/m3380554.473380554.673380553.783380553.80X/m0.24-0.190.150.17AY/m0.27-0.300.110.14-SW03SNO7SNO6SNO8SWo1SWO2SNO5SN03SN04SNO1SNO2人(a)室内坐标点图7 室内外静态定位参考点Fig.7The indoor and outdoor static positioning reference points表4静态测试精度Table 4Precision table of the static test测试坐标测试坐标序号点名1SNO12SNO23SN034SNO45SN056SN067SNO78SNO89SW0110SW0211SW03(b)室外坐标点参考坐标参考坐标X/mY/m531 094.003380554.50531 095.523380553.55531 097.063 380 561.19531 098.653380560.21531 100.583 380 563.45531 096.133.380 571.58531 102.913 380 573.86531 097.263.380 569.51531 100.233380572.69531 098.613.380 571.36531 101.283 380 577.59AX/mY/mX/mY/m531 093.923.380554.37531 095.713 380553.57531 097.073380560.93531 098.843380560.09531 100.473 380 563.41531 096.323380571.42531 102.883 380 573.82531 097.363380569.26531 100.113380572.46531 098.643 380 571.44531 101.503 380 577.340.08-0.18-0.02-0.010.26-0.180.120.100.040.190.160.030.04-0.100.240.120.230.030.080.220.250.133724.2定位效率为验证算法的解算效率和系统的稳定性，实验统计了静态定位每组测试数据用例的系统平均时延，该时延包括了组合定位解算耗时与移动终端/服务器之间的通讯耗时。11组静态定位数据的时延统计结果分别如图8 和表5所示。从图表所示结果可知，对于大部分测试数据而言，系统时延保持在0.2 5s以内，最小时延仅为0.0 4s，平均时延约为0.16 s。此外，存在两组数据系统时延超过0.2 5S，最高可达0.33s，该结果可能是由于网络通讯卡顿所致。整体而言，反向解算算法平均时延较低，解算效率较高，表明此系统具有较强的稳定性和可靠性。表5静态测试结果平均时延Table 5Average latency of static test results最大时延/s最小时延/s平均时延/s各组平均耗时0.330.500.450.400.350.300.250.200.150.10F0.05上01234567891011组数/组图8 静态测试各组数据系统平均耗时Fig.8The average time consumption for each datagroup system of static test5丝结论与展望随着生产生活的要求提高，传统的GNSS定位方式难以在复杂多变的环境中获取稳定高精度的位置，且组合定位的方式会增加移动端的计算资源负担，影响定位效率（响应时间在1s以内），不符合实际应用的需求。本次研究从解决隐蔽区域定位效率角度出发，提出了一种基于 GNSS一RTK/UWB组合的反向解算算法，并从动态定工程地球物理学报（Chinese Journal of Engineering Geophysics）0.04一第2 0 卷位、静态定位以及解算效率三个方面分析验证了所提出方法的可靠性与有效性。从实验结果上来看，算法在保证一定精度的情况下（30 cm），解算耗时基本保持在0.2 5s以内。因此从结果来看，本文设计的反向解算算法可解决隐蔽区域高精度无缝定位的难题。本文详细完整地设计了GNSS/UWB组合定位技术的反向解算算法和系统，该方法为将来更加复杂的组合定位算法提供了提升效率的思路，且所使用的JSON数据格式与NTTIP协议可支持多用户并发，为组合定位市场提供了参考价值，证明了所提出方法具有一定的应用价值和经济价值。参考文献：1李征航.GPS测量与数据处理M.武汉：武汉大学出版社，2 0 0 5：16 5-16 9.0.162王潜心，陈正阳，唐利民.基于相对定位模型的GPS一Galileo组合定位研究J.测绘科学，2 0 0 9，34（1）：63-65.3雷鸣.GNSS组合定位算法研究及实现D.成都：电子科技大学，2 0 0 9.4高星伟，过静珺，程鹏飞，等.基于时空系统统一的北斗与GPS融合定位J.测绘学报，2 0 12，41（5）：7 43-748+755.5 L Li,MA Quddus,S Ison,et al.Multiple referenceconsistency check for LAAS:A novel position domainapproachJI.GPS 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