基于SVM模型的GNSS观测数据质量控制及定位方法技术

本发明专利技术适用于定位技术领域，提供了一种基于SVM模型的GNSS观测数据质量控制及定位方法，控制方法包括：采集GNSS观测数据；设定SVM模型的目标函数；基于采集到的多个历元GNSS观测数据构建特征统计量；根据所述每个历元获得的伪距观测量的可信度设定对应的SVM模型输出结果；将获得的所述特征统计量和所述SVM模型输出结果用于SVM模型的目标函数的SVM模型参数的训练；根据优化后的SVM模型参数更新SVM模型的目标函数以获得SVM向量机；根据获得的SVM向量机实时筛选新的GNSS观测数据。本发明专利技术可提高剔除GNSS观测数据的粗差的效率。高剔除GNSS观测数据的粗差的效率。高剔除GNSS观测数据的粗差的效率。

【技术实现步骤摘要】
基于SVM模型的GNSS观测数据质量控制及定位方法


[0001]本专利技术涉及物联网
，尤其涉及一种基于SVM模型的GNSS观测数据质量控制方法、定位方法。

技术介绍

[0002]随着物联网技术的发展，定位技术在多个行业得到应用，而目前用于对于消费级终端的定位精度要求越来越高，观测数据是定位的基础数据，如观测数据误差大会严重影响定位精度。在城市复杂场景下，GNSS观测数据容易受多路径，建筑物遮挡的影响，如果不能有效剔除含有粗差的GNSS观测数据，会导致定位结果出现较大的偏移，严重影响GNSS定位准确性。
[0003]现有的GNSS观测数据的质量控制方法是采用剔除粗差、周跳探测等，这类方法的计算过程较复杂，计算量比较大，且不能有效准确的剔除含有粗差的GNSS观测量，不能提供精确的导航体验。
[0004]故有必要提出一种新的技术方案，以解决上述技术问题。

技术实现思路

[0005]鉴于此，本专利技术实施例提供了一种基于SVM模型的GNSS观测数据质量控制方法、定位方法，解决现有技术中粗差剔除的效率不高的问题。
[0006]本专利技术实施例的第一方面提供了一种基于SVM模型的GNSS观测数据质量控制方法，包括：
[0007]采集GNSS观测数据；
[0008]设定SVM模型的目标函数为：
[0009]其中，b及w均为SVM模型参数，x
i
表示特征统计量；
[0010]基于采集到的多个历元GNSS观测数据构建特征统计量，所述特征统计量包括单颗卫星在单个历元中的观测量信噪比、单颗卫星在单个历元中的观测量高度角、单颗卫星在单个历元中的伪距观测量残差、单颗卫星在单个历元中的多普勒观测量残差以及伪距多普勒一致性参数，其中，根据所述GNSS观测数据的相邻历元的伪距观测量和多普勒观测量获得所述伪距多普勒一致性参数；
[0011]根据所述GNSS观测数据中每个历元获得的伪距观测量的可信度设定对应的SVM模型输出结果；
[0012]将获得的所述特征统计量和所述SVM模型输出结果用于所述SVM模型的目标函数的SVM模型参数的训练，以得到优化后的SVM模型参数；
[0013]根据优化后的SVM模型参数更新所述SVM模型的目标函数以获得SVM向量机；
[0014]根据获得的所述SVM向量机实时筛选新的GNSS观测数据。
[0015]本专利技术实施例的第二方面提供了一种定位方法，包括：
[0016]采集GNSS观测数据；
[0017]构建SVM模型的目标函数；
[0018]基于已采集的GNSS观测数据构建特征统计量，所述特征统计量包括单颗卫星单个历元统计量；
[0019]根据每个历元获得的伪距观测量的可信度设定对应的SVM模型输出结果；
[0020]将获得的所述特征统计量和所述SVM模型输出结果用于所述SVM模型的目标函数的模型参数的训练，以得到SVM向量机；
[0021]根据获得的所述SVM向量机实时筛选新的GNSS观测数据；
[0022]基于筛选后的所述GNSS观测数据进行卡尔曼滤波定位解算，得到对应的定位结果。
[0023]本专利技术实施例的第三方面还提供了一种定位装置，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，上述处理器执行上述计算机程序时实现上述第一方面或第二方面提及的方法。
[0024]本专利技术实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，上述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面或第二方面提及的方法。
[0025]本专利技术实施例与现有技术相比存在的有益效果是：。
附图说明
[0026]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0027]图1为本专利技术实施例一提供的一种基于SVM模型的GNSS观测数据质量控制方法的流程示意图；
[0028]图2为本专利技术实施例二提供的一种定位方法的流程示意图；
[0029]图3为本专利技术实施例三提供的定位装置的结构示意图；
[0030]图4为本专利技术实施例四提供的定位装置的结构示意图。
具体实施方式
[0031]以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本专利技术实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本专利技术。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本专利技术的描述。
[0032]应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
[0033]还应当理解，在此本专利技术说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本专利技术。如在本专利技术说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
[0034]还应当进一步理解，在本专利技术说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
[0035]如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
[0036]应理解，本实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本专利技术实施例的实施过程构成任何限定。
[0037]需要说明的是，本实施例中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的区域、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”为不同的类型。
[0038]为了说明本专利技术所述的技术方案，下面通过具体实施例来经说明。
[0039]实施例一
[0040]图1是本专利技术实施例一提供的一种基于SVM模型的GNSS观测数据质量控制方法的流程示意图，该方法可以包括以下步骤：
[0041]步骤S1，采集GNSS观测数据；
[0042]具体地，首先采集GNSS观测数据，该GNSS观测数据包括多个历元的GNSS观测数据，且每个历元的GNSS观测数据可包括：伪距观测数据及多普勒观测数据。
[0043]步骤S2，设定SVM模型的目标函数；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于SVM模型的GNSS观测数据质量控制方法，其特征在于，包括：采集GNSS观测数据；设定SVM模型的目标函数为：其中，所述b及w均为SVM模型参数，x
i
表示特征统计量；基于采集到的多个历元GNSS观测数据构建特征统计量，所述特征统计量包括单颗卫星在单个历元中的观测量信噪比、单颗卫星在单个历元中的观测量高度角、单颗卫星在单个历元中的伪距观测量残差、单颗卫星在单个历元中的多普勒观测量残差以及伪距多普勒一致性参数，其中，根据所述GNSS观测数据的相邻历元的伪距观测量和多普勒观测量获得所述伪距多普勒一致性参数；根据所述GNSS观测数据中每个历元的伪距观测量的可信度设定对应的SVM模型输出结果；将获得的所述特征统计量和所述SVM模型输出结果用于所述SVM模型的目标函数的SVM模型参数的训练，以得到优化后的SVM模型参数；根据优化后的SVM模型参数更新所述SVM模型的目标函数以获得SVM向量机；根据获得的所述SVM向量机实时筛选新的GNSS观测数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征统计量还包括：单个历元所有卫星的观测量的平均信噪比和卫星个数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征统计量还包括：伪距观测量残差的中位数和/或多普勒观测量残差的中位数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述GNSS观测数据的相邻历元的伪距观测量和多普勒观测量获得所述伪距多普勒一致性参数，包括：根据pr_dr_diff＝pr
i-(pr
i-1
+dr
i
)获取所述伪距多普勒一致性参数，其中，pr_dr_diff表示所述伪距多普勒一致性参数，pr
ii
，pr
i-1
分别表示第i历元和第i-1历元的伪距观测量，dr
i
表示第i历元的多普勒观测量。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个历元获得的伪距观测量的可信度设定对应的SVM模型输出结果，包括：根据所述已获取的GNSS观测数据获取所述伪距观测量；获取距离参考值；比较所述伪距观测量和所述距离参考值的差值，当所述差值大于或等于阈值时，设定对应的...

【专利技术属性】
技术研发人员：王璇，
申请(专利权)人：千寻位置网络有限公司，
类型：发明
国别省市：