本發(fā)明涉及一種車載定位系統(tǒng)定位方法，尤其涉及一種車載定位系統(tǒng)中多路徑區(qū)域判別的方法。
背景技術(shù)：
多路徑效應(yīng)(multipath effect)指電磁波經(jīng)不同路徑傳播后，各分量場(chǎng)到達(dá)接收端時(shí)間不同，按各自相位相互疊加而造成干擾，使得原來的信號(hào)失真，或者產(chǎn)生錯(cuò)誤。
GPS(Global Positioning System，全球定位系統(tǒng))定位精度與環(huán)境密切相關(guān)，在開闊條件下民用GPS定位精度可達(dá)3-5米，而在城市復(fù)雜環(huán)境下，由于遮擋、多路徑效應(yīng)等不可避免的因素存在，GPS定位精度往往只能達(dá)到10-20m甚至更差，而在GPS信號(hào)較差時(shí)候使用VDR(Vehicle Dead Reckoning，車載航位推算)做航位推算，可在一定距離內(nèi)修復(fù)GPS定位偏差，然而VDR推算精度誤差隨時(shí)間推移會(huì)不斷發(fā)散直至不可用狀態(tài)，因此車載定位技術(shù)在城市環(huán)境下需要GPS和慣導(dǎo)等技術(shù)手段配合使用，但是多路徑判斷在GPS現(xiàn)有定位技術(shù)下，難以準(zhǔn)確做出判斷，并提出解決方案。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
針對(duì)上述問題，本發(fā)明提出一種車載定位系統(tǒng)中多路徑區(qū)域判別的方法，包括以下步驟：
S1：車輛定時(shí)從GPS定位設(shè)備中獲取NMEA信息(National Marine Electronics Association，美國(guó)國(guó)家海洋電子協(xié)會(huì)的簡(jiǎn)稱，也是一套定義接收機(jī)輸出的標(biāo)準(zhǔn)信息)解析NMEA信息獲得車輛信息(包括：當(dāng)前經(jīng)緯度、速度、航向和高程)通過客戶端上傳至服務(wù)端；
S2：服務(wù)端查找多路徑區(qū)域，并對(duì)當(dāng)前點(diǎn)是否為多路徑區(qū)域進(jìn)行判斷，判斷結(jié)果為否則返回步驟S1；
S3：服務(wù)端搜索現(xiàn)有多路徑區(qū)域與概率集合，并獲得當(dāng)前多路徑誤差概率集合；
S4：服務(wù)端下發(fā)多路徑誤差概率集合至客戶端；
S5：客戶端對(duì)當(dāng)前點(diǎn)進(jìn)行道路匹配，并將道路匹配的結(jié)果通過云端定時(shí)程序更新現(xiàn)有多路徑區(qū)域與概率集合；
步驟2可以通過遍歷方法查找多路徑區(qū)域，也可以通過將求解出的所有多路徑區(qū)域中心點(diǎn)用GeoHash(一種地理信息編碼方式)索引，獲得請(qǐng)求點(diǎn)經(jīng)緯度后，算出GeoHash值，并比較GeoHash值，選出前綴相同的區(qū)域，以及當(dāng)前經(jīng)緯度點(diǎn)和中心點(diǎn)的距離，判斷是否為求解出的多路徑區(qū)域。
現(xiàn)有多路徑區(qū)域與概率集合通過以下方法形成：
根據(jù)公式e＝ρ*d(G，R)
其中ρ(范圍為0-1)為誤差計(jì)算可信度，d(G，R)為GPS定位點(diǎn)和實(shí)際道路點(diǎn)的距離，G為GPS確定的定位點(diǎn)，真實(shí)道路點(diǎn)為R，
則當(dāng)前點(diǎn)R使用GPS定位的誤差為e，其中ρ可信度計(jì)算函數(shù)為：ρ＝f(d，n)，其中d即d(G，R)，n為車輛通過該聚類區(qū)域的次數(shù)，若未聚類出任何區(qū)域時(shí)n＝1，其中d合理范圍為[3-50]，n越大可信度越高；
采集到大量坐標(biāo)點(diǎn)的e信息后，先將e按閾值分類(閾值按2m一個(gè)間隔)，得到誤差集：{e1，e2，e3...}；
再將匹配后的坐標(biāo)點(diǎn)與誤差集對(duì)應(yīng)，得到誤差點(diǎn)集：意為點(diǎn)Pi的誤差為ei；
對(duì)誤差點(diǎn)集進(jìn)行聚類，得到多路徑發(fā)生區(qū)域并根據(jù)誤差值和誤差次數(shù)算出相應(yīng)誤差發(fā)生概率：
意為Si區(qū)域統(tǒng)計(jì)次數(shù)為Num，ei發(fā)生的次數(shù)為Cnt，則區(qū)域Si發(fā)生多路徑大小為ei的概率為
車輛客戶端請(qǐng)求多路徑判斷時(shí)，查找是否屬于Si區(qū)域，并返回對(duì)應(yīng)值，客戶端根據(jù)當(dāng)前多路徑誤差概率集合確定當(dāng)前位置，同時(shí)收集客戶端數(shù)據(jù)進(jìn)行地圖匹配，將結(jié)果加入現(xiàn)有多路徑區(qū)域與概率集合。
本發(fā)明技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的有益效果：
本發(fā)明針對(duì)車載定位技術(shù)，利用云端地圖匹配和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，按多路徑效應(yīng)發(fā)生的概率標(biāo)識(shí)多路徑區(qū)域并索引，同時(shí)車輛集成定位客戶端，幫助車輛快速?zèng)Q策定位方式與定位結(jié)果輸出，提升定位體驗(yàn)。
附圖說明
圖1是本發(fā)明一種車載定位系統(tǒng)中多路徑區(qū)域判別的方法的示意圖。
具體實(shí)施方式
下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施例，進(jìn)一步闡述本發(fā)明，本發(fā)明實(shí)施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案而非限制本發(fā)明的保護(hù)范圍。
如圖1所示，本發(fā)明提出一種車載定位系統(tǒng)中多路徑區(qū)域判別的方法，包括以下步驟：
S1：車輛定時(shí)(每隔幾秒至十幾秒)從GPS定位設(shè)備(定位芯片)中獲取NMEA信息，解析NMEA信息獲得當(dāng)前經(jīng)緯度、速度、航向、高程等信息并通過客戶端上傳至服務(wù)端；
S2：服務(wù)端查找多路徑區(qū)域，并對(duì)當(dāng)前點(diǎn)是否為多路徑區(qū)域進(jìn)行判斷，判斷結(jié)果為否則返回步驟S1；
S3：服務(wù)端搜索現(xiàn)有多路徑區(qū)域與概率集合，并獲得當(dāng)前多路徑誤差概率集合；
S4：服務(wù)端下發(fā)多路徑誤差概率集合至客戶端；
S5：客戶端對(duì)當(dāng)前點(diǎn)進(jìn)行道路匹配，并將道路匹配的結(jié)果通過云端定時(shí)程序更新現(xiàn)有多路徑區(qū)域與概率集合；
步驟2可以通過遍歷方法查找多路徑區(qū)域，也可以通過將求解出的所有多路徑區(qū)域中心點(diǎn)用GeoHash索引，獲得請(qǐng)求點(diǎn)經(jīng)緯度后，算出GeoHash值，并比較GeoHash值，選出前綴相同的區(qū)域，以及當(dāng)前經(jīng)緯度點(diǎn)和中心點(diǎn)的距離，判斷是否為求解出的多路徑區(qū)域。
服務(wù)端根據(jù)設(shè)備編號(hào)、當(dāng)前時(shí)間及上傳信息調(diào)用道路匹配算法，將GPS點(diǎn)G拉到最大概率的真實(shí)道路點(diǎn)為R，(GPS定位不準(zhǔn)確，但路網(wǎng)信息使用高精度設(shè)備采集獲得，道路上的描點(diǎn)對(duì)應(yīng)的經(jīng)緯度為真實(shí)經(jīng)緯度)，現(xiàn)有多路徑區(qū)域與概率集合通過以下方法形成：
根據(jù)公式e＝ρ*d(G，R)
其中ρ(范圍為0-1)為誤差計(jì)算可信度，d(G，R)為GPS定位點(diǎn)和實(shí)際道路點(diǎn)的距離，G為GPS確定的定位點(diǎn)，真實(shí)道路點(diǎn)為R，
則當(dāng)前點(diǎn)R使用GPS定位的誤差為e，其中ρ可信度計(jì)算函數(shù)為：ρ＝f(d，n)，其中d即d(G，R)，n為車輛通過該聚類區(qū)域的次數(shù)，若未聚類出任何區(qū)域時(shí)n＝1，其中d合理范圍為[3-50]，n越大可信度越高；采集到大量坐標(biāo)點(diǎn)的e信息后，先將e按閾值分類(閾值按2m一個(gè)間隔，例如0-2，2-4，4-6…等)，得到誤差集：{e1，e2，e3...}；
再將匹配后的坐標(biāo)點(diǎn)與誤差集對(duì)應(yīng)，得到誤差點(diǎn)集：意為點(diǎn)Pi的誤差為ei；
對(duì)誤差點(diǎn)集進(jìn)行聚類，得到多路徑發(fā)生區(qū)域并根據(jù)誤差值和誤差次數(shù)算出相應(yīng)誤差發(fā)生概率：
意為Si區(qū)域統(tǒng)計(jì)次數(shù)為Num，ei發(fā)生的次數(shù)為Cnt，則區(qū)域Si發(fā)生多路徑大小為ei的概率為
車輛客戶端請(qǐng)求多路徑判斷時(shí)，查找是否屬于Si區(qū)域，并返回對(duì)應(yīng)值，客戶端根據(jù)當(dāng)前多路徑誤差概率集合確定當(dāng)前位置，同時(shí)收集客戶端數(shù)據(jù)進(jìn)行地圖匹配，將結(jié)果加入現(xiàn)有多路徑區(qū)域與概率集合。
本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了在車載定位特定場(chǎng)景下，利用眾包采集數(shù)據(jù)獲得大量經(jīng)緯度及其多路徑概率誤差，云端計(jì)算后下發(fā)至端上，幫助端上設(shè)備進(jìn)行定位決策判斷，利用眾包采集和道路匹配獲取可能發(fā)生多路徑的區(qū)域、多路徑大小的概率的方法，并采用云端和客戶端結(jié)合的方式，幫助車輛快速?zèng)Q策定位方式與定位結(jié)果輸出。