本發(fā)明涉及的是一種交通運輸領域的技術，具體是一種基于公交車的城市gnss脆弱性監(jiān)測系統(tǒng)及其方法。

背景技術：

全球衛(wèi)星導航系統(tǒng)(gnss)能全球、全天候、實時地提供定位、測速和授時等服務。在高樓林立、樹木茂密、電磁輻射污染較嚴重的城市區(qū)域中，gnss信號很容易受到遮擋、多徑、干擾等影響，使城市gnss導航的脆弱性大大提高。gnss脆弱性監(jiān)測是監(jiān)測gnss系統(tǒng)內(nèi)外因素對gnss服務性能的不利影響，其結果可指示gnss服務性能受不利影響的程度。為了提高城市gnss應用的性能和可靠性，有必要監(jiān)測、掌握城市gnss脆弱性。而現(xiàn)在對城市gnss導航的監(jiān)測主要是基于設立的少數(shù)固定監(jiān)測站點，相關科學研究也是通過專用實驗車輛對城市少數(shù)特定的街道進行gnss導航數(shù)據(jù)的采樣與分析，都存在覆蓋面小、采樣樣本數(shù)有限、實時性不足等缺點，無法對城市gnss脆弱性進行實時、全面的監(jiān)測。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明針對現(xiàn)有技術或沒有考慮和分析gnss脆弱性的影響、或沒有結合地圖信息和里程計對慣性導航進行反饋校正，導致其在衛(wèi)星導航及其差分定位被欺騙或不可用時，將導致系統(tǒng)輸出的定位結果出現(xiàn)嚴重偏差或隨慣性導航誤差的累積而發(fā)散等缺陷，提出一種基于公交車的城市gnss脆弱性監(jiān)測系統(tǒng)及其方法。

本發(fā)明是通過以下技術方案實現(xiàn)的：

本發(fā)明涉及一種基于公交車的城市gnss脆弱性監(jiān)測系統(tǒng)，包括：慣性導航模塊、gnss導航模塊、地圖匹配導航模塊、組合導航分析模塊、gnss脆弱性分析模塊和網(wǎng)絡通信模塊，其中：gnss導航模塊測得公交車位置gnss導航坐標[lg，λg，hg]，當?shù)貣|北天地理坐標系oxeynzu中gnss導航速度和偽距偽距率慣性導航模塊采集公交車的加速度信息和角速度信息通過捷聯(lián)慣性導航算法得到慣性導航坐標[lins，λins，hins]和慣性導航速度地圖匹配導航模塊采集行車信息后通過地圖匹配算法得到地圖匹配導航坐標[lodon，λodon，hodon]和公交車本體坐標系oxbybzb中地圖匹配導航速度組合導航分析模塊接收慣性導航模塊、gnss導航模塊和地圖匹配導航模塊的坐標和速度等得到公交車的估計坐標[lfinal，λfinal，hfinal]和估計速度gnss脆弱性分析模塊根據(jù)估計坐標[lfinal，λfinal，hfinal]和估計速度計算gnss脆弱性參數(shù)并通過網(wǎng)絡通信模塊傳送到監(jiān)測中心。

所述的地圖匹配算法是指采集公交車與設置于公交車運行路線中識別點k之間的距離和速度比照公交車在電子地圖中運行路線獲得地圖匹配導航坐標[lodon，λodon，hodon]和地圖匹配導航速度

所述的識別點分別設置于公交車站臺、道路轉(zhuǎn)彎處和道路陡坡處。

所述的距離通過公式進行校正，速度通過公式進行校正。

所述的組合導航分析模塊首先對慣性導航坐標[lins，λins，hins]、慣性導航速度地圖匹配導航坐標[lodon，λodon，hodon]和地圖匹配導航速度進行松組合導航濾波，對gnss偽距偽距率慣性導航坐標[lins，λins，hins]和慣性導航速度進行緊組合導航濾波，再經(jīng)聯(lián)邦濾波得到估計坐標[lfinal，λfinal，hfinal]和估計速度

所述的松組合導航濾波的觀測方程為：

，和分別為慣性導航航向角和根據(jù)磁強計輸出估計的航向角，δl，δλ，δh(緯度誤差、經(jīng)度誤差、高度誤差)、δve，δvn，δvu(坐標系oxeynzu下的速度誤差)、φe，φn，φu(姿態(tài)誤差)為組合導航濾波狀態(tài)量中包含的慣性導航誤差狀態(tài)。

所述的gnss脆弱性參數(shù)包括偽距誤差方差、gnss信號功率、載噪比、dop值、定位誤差方差。

所述的偽距誤差方差其中：ρfinal為通過估計坐標[lfinal，λfinal，hfinal]計算的第i顆gnss衛(wèi)星的偽距值。

本發(fā)明涉及一種基于上述系統(tǒng)的公交車的城市gnss脆弱性監(jiān)測方法，包括以下步驟：

1)測量公交車位置gnss導航坐標[lg，λg，hg]和坐標系oxeynzu中gnss導航速度和偽距偽距率

2)采集公交車的加速度信息和角速度信息通過捷聯(lián)慣性導航算法得到慣性導航坐標[lins，λins，hins]和慣性導航速度

3)通過地圖匹配算法得到公交車的地圖匹配導航坐標[lodon，λodon，hodon]和地圖匹配導航速度

4)對慣性導航坐標[lins，λins，hins]、慣性導航速度地圖匹配導航坐標[lodon，λodon，hodon]和地圖匹配導航速度進行松組合導航濾波，對gnss偽距偽距率慣性導航坐標[lins，λins，hins]和慣性導航速度進行緊組合導航濾波，再經(jīng)聯(lián)邦濾波得到估計坐標[lfinal，λfinal，hfinal]和估計速度

5)計算gnss脆弱性參數(shù)并通過網(wǎng)絡通信模塊傳送到監(jiān)測中心。

技術效果

與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明能充分利用城市公交車這一大眾交通工具及其車載設備，實施成本低，采集的數(shù)據(jù)實時性好、樣本數(shù)量多、覆蓋范圍廣，能得到可靠、準確、實時的統(tǒng)計分析結果，充分結合公交車的行車特點，利用里程計和電子地圖進行特征點匹配和航位推測導航，即使在gnss導航不可用、受到干擾或欺騙時，也能保證系統(tǒng)有效地進行導航，從而實現(xiàn)連續(xù)的監(jiān)測，更加準確地計算出公交車經(jīng)受的gnss脆弱性。

附圖說明

圖1為本發(fā)明系統(tǒng)示意圖；

圖2為實施例坐標示意圖；

圖3為實施例實現(xiàn)場景示意圖。

具體實施方式

如圖1所示，本實施例中的基于公交車的城市gnss脆弱性監(jiān)測系統(tǒng)，包括：慣性導航模塊、gnss導航模塊、地圖匹配導航模塊、組合導航分析模塊、gnss脆弱性分析模塊和網(wǎng)絡通信模塊，其中：gnss導航模塊測得公交車位置gnss導航坐標[lg，λg，hg]和坐標系oxeynzu中gnss導航速度和偽距偽距率慣性導航模塊采集公交車的加速度信息和角速度信息通過捷聯(lián)慣性導航算法得到慣性導航坐標[lins，λins，hins]和慣性導航速度地圖匹配導航模塊采集行車信息后通過地圖匹配算法得到地圖匹配導航坐標[lodon，λodon，hodon]和地圖匹配導航速度組合導航分析模塊接收慣性導航模塊、gnss導航模塊和地圖匹配導航模塊的坐標和速度等得到公交車的估計坐標[lfinal，λfinal，hfinal]和估計速度gnss脆弱性分析模塊根據(jù)估計坐標[lfinal，λfinal，hfinal]和估計速度計算gnss脆弱性參數(shù)并通過網(wǎng)絡通信模塊傳送到監(jiān)測中心。

所述的公交車上設有mems傳感器，加速度計輸出陀螺儀輸出磁強計輸出磁北角ψmag。mems傳感器三軸方向與公交車本體坐標系oxbybzb三軸方向平行，oxb軸指向公交車正前方，ozb軸指向公交車上方，oyb軸與oxb軸、ozb軸形成右手直角坐標系。根據(jù)公交車的行車信息即里程計和車門開關狀態(tài)量，可以得到車輛航向角的變化量車輛行駛距離的變化量實時車速車輛航向角為在當?shù)貣|北天地理坐標系oxeynzu中的xeyn平面內(nèi)，公交車軸線oxb的投影與oyn軸的夾角，北偏東為正，坐標系原點o為mems傳感器中心位置。

所述的gnss導航模塊接收gnss信號，解算得到gnss導航坐標[lg，λg，hg]和坐標系oxeynzu中gnss導航速度和偽距偽距率

所述的慣性導航模塊接收mems傳感器的加速度信息和角速度信息運行捷聯(lián)慣性導航算法獲得公交車慣性導航坐標[lins，λins，hins]和坐標系oxeynzu中的慣性導航速度以及姿態(tài)信息。姿態(tài)信息包括俯仰角滾動角和車輛航向角

所述的地圖匹配導航模塊采集行車信息后通過地圖匹配算法得到地圖匹配導航坐標[lodon，λodon，hodon]和地圖匹配導航速度所述的地圖匹配算法是指采集公交車與設置于公交車運行路線中識別點k之間的距離和速度比照公交車在電子地圖中運行路線獲得地圖匹配導航坐標[lodon，λodon，hodon]和地圖匹配導航速度

在公交車的運行線路上依次設置識別點，并編號為識別點設置于公交站臺、道路轉(zhuǎn)彎處或道路陡坡處。公交車行駛在特征點pk-1與pk之間時，因為公交車的行車線路固定，且線路上各點的坐標值已知，根據(jù)可知公交車相對于特征點pk-1在其行車線路上已行駛的距離，結合公交車電子地圖可得到公交車在其行車線路上的位置，得到地圖匹配導航坐標[lodon，λodon，hodon]和地圖匹配導航速度為公交車從識別點pk-1開始的里程計的累加之和。

所述的距離通過公式進行校正，速度通過公式進行校正。k^odo為里程計輸出的誤差因子，和為噪聲量，主要為道路路面平整度、車輪滑行和打滑等對的影響，公交車里程計車速，sk和為對應的無誤差理想值。

所述的組合導航分析模塊首先對慣性導航坐標[lins，λins，hins]、慣性導航速度地圖匹配導航坐標[lodon，λodon，hodon]和地圖匹配導航速度進行松組合導航濾波，對gnss偽距偽距率慣性導航坐標[lins，λins，hins]和慣性導航速度進行緊組合導航濾波，再經(jīng)聯(lián)邦濾波得到估計坐標[lfinal，λfinal，λfinal]和估計速度

所述的松組合導航濾波觀測方程為：

，其中：rm為當?shù)刈游缛η拾霃剑瑀n為當?shù)孛先η拾霃?，ωloose為測量噪聲，c＝{cij}，i，j＝1，2，3為公交車本體坐標系oxbybzb至坐標系oxeynzu的轉(zhuǎn)換矩陣。再經(jīng)kalman濾波器進行濾波，得到慣性導航模塊和地圖匹配導航模塊的松組合導航濾波結果。

如圖2所示，所述的mems傳感器中心位置取為坐標系oxbybzb與坐標系oxeynzu的坐標原點，其中為公交車所在道路的前行方向在坐標平面xeyn的投影與oyn軸的夾角，坐標軸oyn繞ozu軸旋轉(zhuǎn)后與該投影重合，為公交車所在道路與坐標平面xeyn平面的夾角。當公交車行駛在識別點之間時，可認為公交車行的行車方向與行車道路保持一致，此時，地圖匹配導航模塊得到的公交車速度估計值在坐標系oxbybzb中可表示為其估計的公交車位置誤差及里程計輸出的車速誤差體現(xiàn)在公交車行車線路方向上分別為和對于里程計，k^odo一般是一個較小的量，當k^odo被不斷估計和校正后，其殘差δk^odo可被認為是一個小量，里程計輸出的位置誤差和車速誤差可分別表示為和

所述的緊組合導航濾波的觀測值為和未接收到各gnss導航衛(wèi)星的偽距校正量時，觀測值為：和其中：為基于慣性導航結果計算的第i顆gnss衛(wèi)星的偽距值，為基于慣性導航結果計算的第i顆gnss衛(wèi)星的偽距率值。假定第i顆gnss衛(wèi)星的高度角為且相對于坐標系oxbybzb中oxb軸的方位角，指向oxb軸為0°，順時鐘為正，為觀測值和的測量方差設定為其中為公交車運營線路的電子地圖中對應于該位置處第i顆gnss衛(wèi)星的脆弱性信息中的偽距誤差方差。

經(jīng)過松組合導航濾波和緊組合導航濾波，再通過聯(lián)邦濾波最終得到估計坐標[lfinal，λfinal，hfinal]和估計速度

所述的gnss脆弱性分析模塊根據(jù)估計坐標[lfinal，λfinal，hfinal]和估計速度對gnss脆弱性參數(shù)進行分析。gnss脆弱性參數(shù)包括偽距誤差方差、gnss信號功率、載噪比、dop值、定位誤差方差、定位異常率和可用性。

所述的偽距誤差方差其中：ρfinal為通過估計坐標[lfinal，λfinal，hfinal]計算的第i顆gnss衛(wèi)星的偽距值。定位誤差為elλh＝[lg，λg，hg]^t-[lfinal，λfinal，hfinal]^t。對于信號功率、載噪比和dop值可通過相應公式得到。用新得到的gnss脆弱性參數(shù)測量值和α濾波器對gnss脆弱性參數(shù)進行更新。gnss定位的可用性定義為該位置處gnss定位誤差小于一定閥值的定位次數(shù)占總定位次數(shù)的比率，定位異常率定義為該位置處gnss定位誤差大于一定閥值的定位次數(shù)占總定位次數(shù)的比率。

本實施例涉及一種基于公交車的城市gnss脆弱性監(jiān)測方法，包括以下步驟：

1)測量公交車位置gnss導航坐標[lg，λg，hg]和坐標系oxeynzu中gnss導航速度和偽距偽距率

2)采集公交車的加速度信息和角速度信息通過捷聯(lián)慣性導航算法得到慣性導航坐標[lins，λins，hins]和慣性導航速度

3)通過地圖匹配算法得到公交車的地圖匹配導航坐標[lodon，λodon，hodon]和地圖匹配導航速度

4)對慣性導航坐標[lins，λins，hins]、慣性導航速度地圖匹配導航坐標[lodon，λodon，hodon]和地圖匹配導航速度進行松組合導航濾波，對gnss偽距偽距率慣性導航坐標[lins，λins，hins]和慣性導航速度進行緊組合導航濾波，再經(jīng)聯(lián)邦濾波得到估計坐標[lfinal，λfinal，hfinal]和估計速度

5)計算gnss脆弱性參數(shù)并通過網(wǎng)絡通信模塊傳送到分析監(jiān)測中心。

如圖3所示，分析監(jiān)測中心根據(jù)接收到各公交車的組合導航定位結果、gnss脆弱性監(jiān)測信息和存儲數(shù)據(jù)后綜合分析得到整個城市的gnss脆弱性，并向用戶發(fā)布gnss脆弱性監(jiān)測信息。

與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明能充分利用城市公交車這一大眾交通工具及其車載設備，實施成本低，采集的數(shù)據(jù)實時性好、樣本數(shù)量多、覆蓋范圍廣，能得到可靠、準確、實時的統(tǒng)計分析結果，充分結合公交車的行車特點，利用里程計和電子地圖進行特征點匹配和航位推測導航，即使在gnss導航不可用、受到干擾或欺騙時，也能保證系統(tǒng)有效地進行導航，從而實現(xiàn)連續(xù)的監(jiān)測，更加準確地計算出公交車經(jīng)受的gnss脆弱性。

上述具體實施可由本領域技術人員在不背離本發(fā)明原理和宗旨的前提下以不同的方式對其進行局部調(diào)整，本發(fā)明的保護范圍以權利要求書為準且不由上述具體實施所限，在其范圍內(nèi)的各個實現(xiàn)方案均受本發(fā)明之約束。