《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于VANET的車輛相對(duì)定位技術(shù)
2015年微型機(jī)與應(yīng)用第19期
李中海,劉南杰,黃 波
(南京郵電大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院,江蘇 南京 210003)
摘要: 為了滿足VANET(Vehicular Ad-hoc Network)中對(duì)車輛位置信息的高精度要求,本文研究了一種基于全球定位系統(tǒng)(Global Positioning System,GPS)偽距雙差和有高精度里程儀的慣性導(dǎo)航(Inertial Navigation Systems,INS)的協(xié)作相對(duì)定位方法。通過數(shù)據(jù)融合技術(shù),將GPS偽距雙差、GPS信號(hào)的多普勒頻移以及被高精度里程儀修正后的INS加速度等數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理,獲得具有良好精度的相對(duì)定位結(jié)果。結(jié)果表明,使用該方法的定位性能優(yōu)于無里程儀和INS的定位性能。
Abstract:
Key words :

  摘  要: 為了滿足VANET(Vehicular Ad-hoc Network)中對(duì)車輛位置信息的高精度要求,本文研究了一種基于全球定位系統(tǒng)(Global Positioning System,GPS)偽距雙差和有高精度里程儀慣性導(dǎo)航(Inertial Navigation Systems,INS)的協(xié)作相對(duì)定位方法。通過數(shù)據(jù)融合技術(shù),將GPS偽距雙差、GPS信號(hào)的多普勒頻移以及被高精度里程儀修正后的INS加速度等數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理,獲得具有良好精度的相對(duì)定位結(jié)果。結(jié)果表明,使用該方法的定位性能優(yōu)于無里程儀和INS的定位性能。

  關(guān)鍵詞: GPS;慣性導(dǎo)航;里程儀;相對(duì)定位

0 引言

  為滿足現(xiàn)代車輛安全行駛以及車輛定位等應(yīng)用對(duì)定位精度的高要求,迫切需要更高水平更高精度的車輛定位技術(shù)的研究和使用。在現(xiàn)有全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)[1-2](Global Navigation Satellite Systems,GNSS)與定位技術(shù)的基礎(chǔ)上,針對(duì)原有定位技術(shù)存在定位精度不高,以及在GPS偽距雙差相對(duì)定位時(shí),GPS信號(hào)存在短時(shí)間中斷的問題,本文研究了一種基于全球定位系統(tǒng)(GPS)偽距雙差和有高精度里程儀的慣性導(dǎo)航(INS)的協(xié)作相對(duì)定位技術(shù)。該技術(shù)在原有GPS偽距雙差相對(duì)定位技術(shù)的基礎(chǔ)上,添加有高精度的里程儀慣性導(dǎo)航系統(tǒng)INS的測(cè)量器件。INS測(cè)量器件用來補(bǔ)充GPS短時(shí)間中斷時(shí)的車輛位置信息,高精度的里程儀用來修正INS的積累誤差,然后將GPS偽距雙差、GPS信號(hào)的多普勒頻移與被高精度里程儀修正后的INS加速度等數(shù)據(jù)信息進(jìn)行融合分析,從而可以獲得更高精度的車輛相對(duì)定位。

1 車輛協(xié)作相對(duì)定位方法

  本文所研究的是有高精度里程儀的INS/GPS偽距雙差的協(xié)作相對(duì)定位。先假設(shè)研究的車輛上已裝有GPS接收機(jī)、INS設(shè)備以及高精度的里程儀,同時(shí)目標(biāo)車輛所在的區(qū)域GPS信號(hào)覆蓋良好,接收機(jī)可以觀測(cè)到5顆以上的可見衛(wèi)星,并且車輛之間能夠進(jìn)行車與車(Vehicle to Vehicle,V2V)通信,共享數(shù)據(jù)信息[3]。

  1.1 現(xiàn)有的GPS偽距雙差的相對(duì)定位方法

  在t時(shí)刻,節(jié)點(diǎn)k處的GPS接收機(jī)與衛(wèi)星i之間偽距觀測(cè)值[2]為:

  1.png

  其中,Rki為節(jié)點(diǎn)k處的接收機(jī)與衛(wèi)星i之間的幾何距離,c為光速,δk為節(jié)點(diǎn)k處接收機(jī)的時(shí)鐘誤差,δi為衛(wèi)星i的時(shí)鐘誤差,εi,ion為電離層誤差,εi,trop為對(duì)流層誤差,εi,sate為衛(wèi)星i的軌跡誤差,OYN0SCL7N9PBVVBT3JY5XDL.jpgki為接收機(jī)k處的熱噪聲與來自衛(wèi)星i的信號(hào)多徑誤差。

  由于衛(wèi)星的時(shí)間差別和高空層等誤差對(duì)處于同一區(qū)域的車輛來說近似相同,因此可以通過對(duì)同一觀測(cè)衛(wèi)星的不同的GPS接收機(jī)進(jìn)行差分消除這些公共誤差。如使用不同車輛k、l對(duì)同一衛(wèi)星i進(jìn)行觀測(cè),其偽距單差為:

  2.png

  其中,SDikl為偽距單差,EG(NQXC()M@O)[XTP856~6R.png為車輛k和車輛l到衛(wèi)星i的幾何距離之差。由于衛(wèi)星與車輛之間的距離遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于車輛之間的距離,因此可以將車輛到衛(wèi)星的方向向量看作是平行的。EG(NQXC()M@O)[XTP856~6R.png可以近似表示為:

  3.png

  其中,9KX0EJFO$MNF6_ZJ{)}3DTX.jpg為車輛k指向衛(wèi)星i的單位方向向量,rkl=rl-rk,表示為兩車輛之間的相對(duì)位置向量,ri、rk、rl分別是衛(wèi)星i、車輛k、l的位置矢量。

  對(duì)車輛間的偽距單差進(jìn)一步求差分,可得偽距雙差(S8O7_ZU_WY{CYM}CS{AT%M.jpg,雙差的作用是消除接收機(jī)時(shí)間誤差的影響。

  偽距雙差可以表示為:

  45.png

  (S8O7_ZU_WY{CYM}CS{AT%M.jpg可以由車輛自身的偽距以及V2V通信從鄰近的車輛中獲取數(shù)據(jù)計(jì)算得到。S{7K}XGY]A9EQK5X7$U$B(U.jpg是不能通過偽距雙差進(jìn)行消除的非公共誤差,假設(shè)S{7K}XGY]A9EQK5X7$U$B(U.jpg均值為0、方差相等,在后面的性能分析中,將其作為觀測(cè)噪聲處理。采用偽距雙差(S8O7_ZU_WY{CYM}CS{AT%M.jpg方法,在有4顆以上的可見衛(wèi)星時(shí),可以通過最小二乘法獲得車輛間相對(duì)位置rkl(導(dǎo)航系下的相對(duì)位置信息)的結(jié)果[4]。

  1.2 改進(jìn)的GPS偽距雙差相對(duì)定位方法

  1.2.1 車輛間基于載波頻移的相對(duì)速度的測(cè)量

  在t時(shí)刻,車輛k的GPS接收機(jī)與衛(wèi)星i之間GPS的載波相位偽距[5]可以參考上節(jié)中的GPS偽距雙差表示為[2]:

  6.jpg

  相位偽距對(duì)時(shí)間求導(dǎo),可得接收機(jī)k從衛(wèi)星i處接收到的信號(hào)的載波頻率偏移[2],并能從中提取多普勒頻移:

  7.png

  其中,f是GPS信號(hào)的載波頻率,GPS信號(hào)使用L1=    1 575.42 MHz,λ是GPS L1信號(hào)的波長(zhǎng),~O1W]PM[V8P6F[`QDSN`_Z7.png是觀測(cè)噪聲。

  車輛k與車輛l對(duì)于衛(wèi)星i的載波頻移單差為:

  810.jpg

  其中,vkl=vk-vl是指車輛k、l之間的相對(duì)速度。由于衛(wèi)星移動(dòng)(衛(wèi)星移動(dòng)速度約3 km/s)引起的式(4)和式(10)中單位向量的變化較小,并且這種變化與車輛到衛(wèi)星距離(20 000 km)相比,可以忽略不計(jì),因此,ei和ej可以直接采用任何一輛車輛的接收機(jī)所在的最終位置,然后結(jié)合衛(wèi)星星歷進(jìn)行計(jì)算得到。vkl可以通過多普勒頻移解算得到[6]。

  1.2.2 車輛間基于INS的相對(duì)加速度的測(cè)量

  車輛k、l之間的相對(duì)加速度矢量akl=ak-al,其中ak、al分別是車輛k、l的加速度矢量。兩車之間的相對(duì)加速度akl、相對(duì)速度vkl、相對(duì)位移rkl以及GPS衛(wèi)星的定位信息都定義在導(dǎo)航坐標(biāo)系下。

  INS在本設(shè)計(jì)中主要為車輛提供加速度以及方位角信息。歐拉角用來構(gòu)建姿態(tài)矩陣Cbn,然后將INS提供的載體坐標(biāo)系下的車輛加速度信息,根據(jù)ak=Cbnakb,將其從載體坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到導(dǎo)航坐標(biāo)系[2]中。

  再通過接收到的GPS信號(hào)的多普勒頻移來估測(cè)歐拉角,假設(shè)?駐fki是車輛k接收到的衛(wèi)星i的多普勒頻移,根據(jù)式(9)可得:

  112.png

  其中,vi是衛(wèi)星i的速度矢量,當(dāng)有4顆以上可見衛(wèi)星時(shí),車輛在導(dǎo)航系下的速度vk可以根據(jù)上述多普勒頻移關(guān)系式計(jì)算得到。

  假設(shè)目標(biāo)車輛在道路行駛時(shí)不發(fā)生路邊滑動(dòng)或者偏離地面,也即在載體坐標(biāo)系下,沿Y軸、Z軸的速度分量為0,車輛僅沿X軸方向行駛,車輛k在載體坐標(biāo)系下的速度大小為vkb=|vkb|,可以由INS中的IMU提供的加速度通過一次對(duì)時(shí)間的積分得到,載體加速度與導(dǎo)航加速度滿足如下關(guān)系式[7]:

  13.png

  其中,g是重力加速度,15@X[@8XUNL80@V6[X}R532.jpgz、15@X[@8XUNL80@V6[X}R532.jpgy是INS測(cè)量器件提供的車輛在載體系下沿各軸旋轉(zhuǎn)的角速度,通過公式vk=Cbn[vkb 0 0]T,可以求得偏航角9H`G8$O0(I$H%USBVIRE[1U.jpg,進(jìn)而得到姿態(tài)矩陣Cbn,最終實(shí)現(xiàn)加速度由載體系到導(dǎo)航系的變換??紤]慣性導(dǎo)航技術(shù)存在誤差積累的問題,再使用參考文獻(xiàn)[7]中的高精度里程儀與慣性導(dǎo)航組合的方式,修正INS的誤差,提高其信息精確度。

  1.2.3 融合數(shù)據(jù)信息的分析方法

  卡爾曼濾波器是協(xié)作定位技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合分析的關(guān)鍵,在本文中,使用卡爾曼濾波器將本地?cái)?shù)據(jù)與接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析時(shí)的狀態(tài)模型[8]為:

  14.png

  其中,0RRD(MJO}CIAJ5%71]HLN(V.jpg為狀態(tài)向量,F(xiàn)是濾波器的傳輸函數(shù)模型,G是噪聲處理模型,OYN0SCL7N9PBVVBT3JY5XDL.jpg是沿著各軸的高斯相對(duì)加速度噪聲,假設(shè)其均值為零、抽樣間隔為τ。對(duì)于車輛k、l,狀態(tài)向量、濾波器傳輸模型以及噪聲處理模型分別為:

  L5OXL1BER9%BC$Z9(J{Y@BT.png

  其中,0n是n×n的零矩陣,In是n維單位矩陣。假設(shè)對(duì)于車輛k、l,可見衛(wèi)星為m顆,則觀測(cè)模型為:

  15.png

  H是觀測(cè)模型,KB{1N~(17`C96KFH34C1BAY.jpg是觀測(cè)噪聲,考慮偽距雙差和GPS信號(hào)的多普勒頻移以及INS提供的加速度,可得如下的觀測(cè)模型:

 1617.png

  其中,ZXL13LR{8XU9FI@7D]{HP5M.jpg是INS觀測(cè)的相對(duì)加速度向量轉(zhuǎn)變成的導(dǎo)航系下的數(shù)值,εkl為噪聲。通常將具有最高仰角的衛(wèi)星定為1,稱之為參考衛(wèi)星,由式(5)、(10)、(16)可得:

  18.png

  其中,O′為(m-1)×3的零矩陣,假設(shè)各觀測(cè)量之間相互獨(dú)立,則觀測(cè)噪聲的協(xié)方差可以表示為:

  19.png

  假設(shè)4[MDBQAGBC%RXK0QK71G596.jpga2是INS加速度噪聲的協(xié)方差,三個(gè)坐標(biāo)軸之間相互獨(dú)立,觀測(cè)到的加速度的協(xié)方差為4[MDBQAGBC%RXK0QK71G596.jpga2I3,因Cbn相互正交[9],則導(dǎo)航系下的加速度協(xié)方差也為4[MDBQAGBC%RXK0QK71G596.jpga2I3。相對(duì)加速度的協(xié)方差為G[EU~A%_GXOY}1~[CMBO%JI.jpg。4[MDBQAGBC%RXK0QK71G596.jpgρ2和4[MDBQAGBC%RXK0QK71G596.jpg2分別是GPS偽距和多普勒頻移的觀測(cè)誤差,根據(jù)參考文獻(xiàn)[10],可以得到P5(21I0W[P7ZQ0E}VE]HV_V.jpg,其中:

  A=[1(m-1)×1  -Im-1  -1(m-1)×1  Im-1](20)

  其中1表示一個(gè)全為1的(m-1)×1矩陣。已知H、F、Q、G時(shí),就可以使用卡爾曼濾波器實(shí)現(xiàn)相對(duì)定位。

  2 仿真結(jié)果與分析

  本文采用測(cè)量距離均方根drms來分析INS/GPS偽距雙差和GPS偽距雙差相對(duì)定位的性能。對(duì)車輛i相對(duì)定位最佳為:GJE9UTSJL)DCF2TZ8$`AF4N.jpg。當(dāng)車輛(即是目標(biāo)車輛)為1時(shí),~CLZT3XK3H~[S8{82SX@)~O.jpg。在此假設(shè)參與協(xié)作的車輛數(shù)為5,GPS偽距測(cè)量觀測(cè)誤差的標(biāo)準(zhǔn)差為4[MDBQAGBC%RXK0QK71G596.jpgρ=3 m,可見衛(wèi)星數(shù)目為4~7顆,仿真結(jié)果如圖1、圖2所示。

  采用GPS/INS或GPS偽距雙差兩種方法進(jìn)行相對(duì)定位時(shí),相對(duì)定位距離均方根drms都隨著衛(wèi)星數(shù)目的增加而減小,也即可見衛(wèi)星數(shù)目越多,定位性能越優(yōu)。如圖2為在GPS偽距雙差基礎(chǔ)上改進(jìn)的GPS/INS偽距雙差,對(duì)比圖1中改進(jìn)前的相對(duì)定位均方根誤差drms,在高精度里程儀與INS器件的作用下,GPS偽距雙差相對(duì)定位的drms有所減少,也即是采用本文方法優(yōu)于GPS偽距雙差的定位性能。

001.jpg

3 結(jié)論

  本文主要介紹了有高精度里程儀的INS/GPS偽距雙差的協(xié)作相對(duì)定位技術(shù)。在現(xiàn)有偽距雙差定位技術(shù)的基礎(chǔ)上,添加INS測(cè)量器件和高精度的里程儀,再通過數(shù)據(jù)融合分析處理技術(shù),將被里程儀修正后INS的加速度信息、GPS信號(hào)的多普勒頻移信息以及GPS偽距雙差的相對(duì)定位信息進(jìn)行融合分析處理,從而改進(jìn)了GPS偽距雙差的相對(duì)定位性能。在本文中,要求車輛GPS接收機(jī)可見衛(wèi)星數(shù)不少于5顆,通過仿真對(duì)比,證明了使用INS后的偽距雙差定位性能得到顯著提高。

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