CN115932723B 定位方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品 （紫金山实验室）

将上行信号测量数据以及目标终端上一时刻的定位状态空间模型包括第一定位观测模型和第射角观测模型和第一三维TOA观测模型。采用本2接收目标基站发送的上行信号测量数据，所述上行信号测量数据包括到达角AOA数据将所述上行信号测量数据以及所述目标终端上一时刻的第一定位数据输入至第一定其中，所述第一定位状态空间模型包括第一定位观测模第一定位观测模型包括第一入射角观测模型和第一三维TOA观测模型，所述第一入射角观测模型用于表征所述AOA数据与所述目标终端的第一天线数据以及所述目标基站的第二天刻的第一定位数据与所述目标终端上一时刻的第一定位数据目标终端当前时刻的第一定位数据与所述目标终端上一时刻的第一定位数据以及上一时标终端的天线的相位中心在当地直角坐标系中的所述目标基站的天线位置数据包括所述目标基站的天线的相位中心在当地直角坐标所述目标基站的天线姿态数据包括所述目标基站的天线在当地直角坐标系中的姿态将所述上行信号测量数据、所述惯性测量数据以及所述目标终数据输入至第二定位状态空间模型中，并基于预设算法对所述第二定位状态空间模型求其中，所述第二定位状态空间模型包括第二定位观测模第二定位观测模型包括第二入射角观测模型和第二三维TOA观测模型，所述第二入射角观测模型用于表征所述AOA数据与所述第一天线数据以及所述第二天线数据之间的关系，所述第二三维TOA观测模型用于表征所述TOA数据与所述第一天线数据以及所述第二天线数所述目标终端上一时刻的第二定位数据以及所述惯性测量数据之间的构建所述目标终端当前时刻的第二定位数据的一阶微分与所述目标终端当前时刻的3所述第一状态方程为所述目标终端当前时刻的终端姿态数据的一阶微分与所述目标终端当前时刻的终端姿态数据以及所述惯性测所述第二状态方程为所述目标终端当前时刻的终端速度数据的一阶微分与所述目标终端当前时刻的终端速度数据以及所述惯性测所述第三状态方程为所述目标终端当前时刻的终端位置数据的一阶微分与所述目标终端当前时刻的终端位置数据以及所述惯性测度计在载体坐标系上输出的比力和所述加速度计在载体坐标系上获取所述第一天线数据以及所述第二天线数据之基于所述预设算法以及所述约束条件对所述第一定位状态获取所述第一天线数据以及所述第二天线数据之基于所述预设算法以及所述约束条件对所述第二定位状态接收模块，用于接收目标基站发送的上行信号测量数据，所述计算模块，用于将所述上行信号测量数据以及所述目标终其中，所述第一定位状态空间模型包括第一定位观测模第一定位观测模型包括第一入射角观测模型和第一三维TOA观测模型，所述第一入射角观测模型用于表征所述AOA数据与所述目标终端的第一天线数据以及所述目标基站的第二天刻的第一定位数据与所述目标终端上一时刻的第一定位数据4被处理器执行时实现权利要求1至12中任一项所述的5号的1D(OneDimension，一维)AOA(AngleofArrival，到达角)信息和TOA(Time目标终端的第一天线数据以及目标基站的第二天线数据之间的关系，第一三维TOA观测模型用于表征TOA数据与第一天线数据以及第二天线数据之间的关系，第一定位状态模型用于表征目标终端当前时刻的第一定位数据与目标终端上一时刻的第一定位数据之间的关6定位观测模型包括第二入射角观测模型和第二三维TOA观测模型，第二入射角观测模型用表征TOA数据与第一天线数据以及第二天线数据之间的关系，第二定位状态模型用于表征目标终端当前时刻的第二定位数据与目标终端上一时刻的第二定位数据以及惯性测量数的一阶微分与目标终端当前时刻的第二定位数据以及惯性测量数据之间的目标状态方程；程为目标终端当前时刻的终端姿态数据的一阶微分与目标终端当前时刻的终端姿态数据态方程为目标终端当前时刻的终端位置数据的一阶微分与目标终端当前时刻的终端位置7一定位观测模型包括第一入射角观测模型和第一三维TOA观测模型，第一入射角观测模型用于表征AOA数据与目标终端的第一天线数据以及目标基站的第二天线数据之间的关系，一定位状态模型用于表征目标终端当前时刻的第一定位数据与目标终端上一时刻的第一定位数据输入至第二定位状态空间模型中，并基于预设算法对第二定位状态空间模型求测模型和第二定位状态模型，第二定位观测模型包括第二入射角观测模型和第二三维TOA观测模型，第二入射角观测模型用于表征AOA数据与第一天线数据以及第二天线数据之间的第二定位数据以及惯性测量数据之间的关程为目标终端当前时刻的终端姿态数据的一阶微分与目标终端当前时刻的终端姿态数据8态方程为目标终端当前时刻的终端位置数据的一阶微分与目标终端当前时刻的终端位置的第一天线数据以及目标基站的第二天线数据之间的关系，第一三维TOA观测模型用于表征TOA数据与第一天线数据以及第二天线数据之间的关系，第一定位状态模型用于表征目通过第一入射角观测模型和第一三维TOA观测模型可以考虑到目标终端与目标基站间的高9[0037]图4为一个实施例中一种基于粒子滤波算法求解第一定位状态空间模型的流程示[0038]图5为一个实施例中一种基于粒子滤波算法求解第二定位状态空间模型的流程示[0046]步骤102、将上行信号测量数据以及目标终端上一时刻的第一定位数据输入至第角观测模型用于表征AOA数据与目标终端的第一天线数据以及目标基站的第二天线数据之一入射角观测模型(IncidenceAngleObservationModel，IAOM)，公式(15)是第一三维目标终端的天线相位中心在当地直角坐标系中的水平2D坐标；和分别表示k时刻目ξk表示k时刻的目标基站测量的AOA和TOA观测矢量；表示k时刻目标终端的天线相位中地直角坐标系中的位置坐标；是目标终端的第一天线数据，为目标终端的天线位置数入射角观测模型用于表征AOA数据与目标终端的第一天线数据以及目标基站的第二天线数一时刻的第一定位数据之间的关系。本申请通过第一入射角观测模型和第一三维TOA观测[0076]其中，第一定位状态空间模型中的必、必和为k时刻目标终端的天线相位中心在当地直角坐标系中的位置坐标，必、必和为目标基站的天线相位中心在当地直型和第二定位状态模型，第二定位观测模型包括第二入射角观测模型和第二三维TOA观测模型，第二入射角观测模型用于表征AOA数据与第一天线数据以及第二天线数据之间的关系，第二三维TOA观测模型用于表征TOA数据与第一天线数据以及第二天线数据之间的关数据以及目标终端上一时刻的第二定位数据计算目标终端当前时刻的bzc;为惯性测量为9的纯零行矢量，",、",和",分别为陀螺仪在载体坐标系中的x轴、y噪声，"v,、",和wv,分别为加速度计在载体坐标系中的x轴、y轴和z轴方向上的白噪声；wbx[0097]应用Euler离散化方法对目标状态方程进行离散化处理，可以得到第二定位状态vU,kLkλkhkεbx,kεby,kεbz,k为k时刻目标终端当前时刻(k时刻)的第二定位数⃞x=h(x:)+v(43)x=8(x:)tr:(44)示k时刻的目标基站测量的AOA和TOA观测矢量；表示k时刻目标终端的天线相位中心在k)表示k时刻的目标终端测量的初始AOA和初始TOA观测矢量；h(χk)为k时刻目标终端测量的初始AOA数据；g(χk)为k时线位置数据，具体为目标基站的天线相位中心在当地直角坐标系中的天线位置数据；为目标基站测量的已知的含误差量σk的k时刻目标终端的天线相位中心在当地直角坐的一阶微分与目标终端当前时刻的第二定位数据以及惯性测量数据之间的目标状态方程；目标终端当前时刻的第二定位数fbx程为目标终端当前时刻的终端姿态数据的一阶微分与目标终端当前时刻的终端姿态数据态方程为目标终端当前时刻的终端位置数据的一阶微分与目标终端当前时刻的终端位置bzbx",和",表示目标终端上搭载的陀螺仪在载体坐标系上的白噪声；",`",和wv,表示目标终端上搭载的加速度计在载体坐标系上的白噪声；和表示载体坐标系相对于导航坐标系的角速度在载体坐标系上的投影分量；fbx横滚角。[0129]另外，第一状态方程是公式(22)；第二状态方程是公式(23)；第三状态方程是[0141]如图4所示，提供了一种基于粒子滤波算法求解第一定位状态空间模型的流程示波器初始化，即从先验概率密度函数p(x0)中抽取Λ个粒子初始粒子权即进行重采样得到新的粒子集xi,n-12…N)相应的粒子权重为重波器初始化，即从先验概率密度函数p(x0)中抽取Λ个粒子初始粒子权即[0160]其中，为粒子的似然函数，ξk和的含义与公式(30)至公式在目标终端中存储从当前时刻到之前某一时刻(早于目标基站的AOA和TOA测量值ξk发生时量数据进行目标基站的AOA和TOA测量值ξk发生时刻的目标终[0165]近场情况下，进行传统单基站定位算法和本申请单基站定位算法的定位性能分[0168]远场情况下，进行传统单基站定位算法和本申请单基站定位算法的定位性能分角观测模型用于表征AOA数据与目标终端的第一天线数据以及目标基站的第二天线数据之线姿态数据包括目标基站的天线在当地直角坐标系中的姿漂移、加速度计在载体坐标系上输出的比力和加速度计在载体坐标系上的随机常数漂移。于粒子滤波算法对第二定位状态空间模型求解，得到目标终端当前时刻的第二定位数据；前时刻的第二定位数据与目标终端上一时刻的第二定位数据以及惯性测量数据之间的关第一状态方程为目标终端当前时刻的终端姿态数据的一阶微分与目标终端当前时刻的终速度数据的一阶微分与目标终端当前时刻的终端速度数据以及惯性测量数据之间的状态二入射角观测模型和第二三维TOA观测模型均可以考虑到目标终端与目标基站间的高度，TOA观测模型。第一定位状态模型和第一定位观测模型构成第一定位状态空间模型使得仅知的k时刻目标终端的天线相位中心在当地直角坐标系中的高度坐标，另一方面是约束条位观测模型即公式(30)包含了目标基站测量的AOA数据和TOA数据，其中公式(43)为第二定位状态空间模型即公式(29)实现了目标基站的AOA和TOA与目标终端的IMU的紧耦合定位算法。而同时使用目标基站的AOA数据和TOA数据以及目标终端的IMU测量值可以实现对目连续高精度定位有两个方面，一方面是已知的含误差量的k时刻目标终端的天线相位中心法的定位装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相[0180]计算模块802，用于将上行信号测量数据以及目标终端上一时刻的第一定位数据第一入射角观测模型用于表征AOA数据与目标终端的第一天线数据以及目标基站的第二天观测模型和第二定位状态模型，第二定位观测模型包括第二入射角观测模型和第二三维程为目标终端当前时刻的终端姿态数据的一阶微分与目标终端当前时刻的终端姿态数据态方程为目标终端当前时刻的终端位置数据的一阶微分与目标终端当前时刻的终端位置计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可