模态置信度驱动的北斗RTK定位方法、装置及存储介质与流程

本发明涉及卫星导航定位，尤其涉及一种模态置信度驱动的北斗rtk定位方法、装置及存储介质。

背景技术：

1、北斗卫星导航系统（bds）在测绘、精准农业、无人驾驶、形变监测、智能交通等诸多领域得到了广泛应用。实时动态（real-time kinematic，rtk）定位技术通过基准站与流动站之间的载波相位差分观测，可在实时条件下实现厘米级的高精度定位，是当前高精度卫星导航定位的核心技术之一。然而，在城市峡谷、高架桥下、林荫道路和建筑遮挡区域，卫星信号容易受到多路径传播和非视距传播影响，导致伪距和载波相位观测残差呈现厚尾、偏置、多峰或非平稳分布。

2、现有rtk抗差方法通常采用卡尔曼滤波框架，并通过固定抗差权函数或残差阈值抑制异常观测。该类方法在弱遮挡环境中具有一定效果，但在动态城市环境下存在以下不足：

3、第一，卡尔曼滤波依赖高斯噪声假设，难以表达多路径和非视距（non-line-of-sight，nlos）条件下的厚尾及偏置误差；第二，固定抗差权函数通常只依据单历元残差大小调整观测权重，缺少对环境误差类型的显式建模；第三，现有环境识别结果多用于简单切换阈值，尚未深度嵌入滤波器的似然函数、传播模型和重采样机制；第四，粒子滤波虽适用于非线性非高斯系统，但在rtk场景中容易受到粒子退化、高维模糊度状态和计算量的限制；第五，现有方法较少利用滤波过程中的残差和权重退化统计量反向更新环境识别模型。

4、综上所述，现有北斗rtk定位技术在复杂多变观测环境下仍存在环境感知能力弱、滤波参数固定、鲁棒性不足、缺乏在线自适应能力等技术问题，亟需一种能够显式感知观测环境、并据此自适应调节滤波行为、且具备在线学习能力的rtk定位方法。

技术实现思路

1、针对现有技术中存在的环境感知能力弱、滤波参数固定、复杂环境下鲁棒性不足、缺乏在线自适应能力等技术问题，本发明提供一种模态置信度驱动的北斗rtk定位方法及装置。本发明通过构建多模态环境特征、利用概率分类模型输出软化的环境模态置信度、并以该置信度作为自适应控制信息深度耦合驱动粒子滤波的观测似然、状态传播和重采样三个核心环节，同时基于滤波状态统计信息对概率分类模型进行在线更新，从而在多径、非视距等复杂观测环境下实现连续、可靠、高精度的定位。

2、为实现上述目的，本发明第一方面提供一种模态置信度驱动的北斗rtk定位方法，包括以下步骤：

3、s1，基于北斗rtk观测数据构建当前历元的多模态环境特征向量；

4、s2，利用概率分类模型对所述多模态环境特征向量进行概率推理，获得用于表征当前观测环境分别属于多个预设环境模态的环境模态置信度向量；

5、s3，建立包括流动站运动状态和双差模糊度状态的粒子滤波状态空间模型，以所述环境模态置信度向量作为自适应控制信息，分别调节粒子滤波的观测误差描述方式、粒子状态传播范围及粒子重采样触发条件，完成粒子状态传播和粒子权重更新，获得流动站状态估计结果和双差模糊度浮点估计结果；

6、s4，基于所述双差模糊度浮点估计结果及表征所述双差模糊度浮点估计结果不确定性的统计信息进行整周模糊度固定，并根据整周模糊度固定结果输出固定解定位结果或浮点解定位结果；

7、s5，获取所述粒子滤波过程中产生的滤波状态统计信息，并基于所述滤波状态统计信息对所述概率分类模型的模型参数进行在线更新。

8、本发明还提供一种模态置信度驱动的北斗rtk定位装置，包括：

9、多模态环境特征向量构建模块，用于基于北斗rtk观测数据构建当前历元的多模态环境特征向量；

10、环境模态置信度向量生成模块，用于利用概率分类模型对所述多模态环境特征向量进行概率推理，获得用于表征当前观测环境分别属于多个预设环境模态的环境模态置信度向量；

11、自适应粒子滤波模块，用于建立包括流动站运动状态和双差模糊度状态的粒子滤波状态空间模型，以所述环境模态置信度向量作为自适应控制信息，分别调节粒子滤波的观测误差描述方式、粒子状态传播范围及粒子重采样触发条件，完成粒子状态传播和粒子权重更新，获得流动站状态估计结果和双差模糊度浮点估计结果；

12、定位结果输出模块，用于基于所述双差模糊度浮点估计结果及表征所述双差模糊度浮点估计结果不确定性的统计信息进行整周模糊度固定，并根据整周模糊度固定结果输出固定解定位结果或浮点解定位结果；

13、更新模块，用于获取所述粒子滤波过程中产生的滤波状态统计信息，并基于所述滤波状态统计信息对所述概率分类模型的模型参数进行在线更新。

14、本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上所述方法的步骤。

15、本发明的有益效果是：本发明通过基于北斗rtk观测数据构建多模态环境特征向量，并利用概率分类模型进行概率推理，得到表征当前观测环境分别属于多个预设环境模态的环境模态置信度向量，将离散的环境类别判决转化为连续的概率化置信度描述，实现了对复杂观测环境更加精细化的刻画；在此基础上，以环境模态置信度向量作为自适应控制信息，在包含流动站运动状态和双差模糊度状态的粒子滤波状态空间模型中，同时调节观测误差描述方式、粒子状态传播范围及粒子重采样触发条件，使滤波过程能够随环境模态置信度的变化而自适应地调整误差建模、状态传播和重采样策略，从而将环境感知与滤波解算深度融合，克服了现有技术中环境识别与滤波过程相互割裂、噪声描述单一固定的缺陷，提升了复杂多变环境下双差模糊度浮点估计与流动站状态估计的准确性和鲁棒性；进一步地，通过基于双差模糊度浮点估计结果及其不确定性统计信息进行整周模糊度固定并据此输出固定解或浮点解，保证了定位结果输出的连续性与可靠性；最后，通过获取粒子滤波过程中产生的滤波状态统计信息对概率分类模型的模型参数进行在线更新，使环境识别模型能够随作业环境统计特性的时变而自适应演化，解决了离线模型失配的问题；因此，本发明能够在城市峡谷、多路径、非视距等复杂环境下实现连续、可靠、高精度的北斗rtk定位。

1.一种模态置信度驱动的北斗rtk定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s1包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s2包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤s3中，所述调节粒子状态传播范围包括：

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤s3中，所述调节粒子滤波的观测误差描述方式包括：

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤s3中，所述调节粒子重采样触发条件包括：

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤s4包括：

8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤s5包括：

9.一种模态置信度驱动的北斗rtk定位装置，其特征在于，包括：

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述模态置信度驱动的北斗rtk定位方法的步骤。