卫星信号定位及误差校正方法、系统、定位终端及程序与流程

1.本发明属于通信技术领域，尤其涉及一种卫星信号定位及误差校正方法、系统、定位终端及程序。


背景技术：

2.卫星通信具有覆盖范围广、通信距离远等优势，已逐渐成为了一个重要的发展方向。由于卫星通信的开放性，其极易受到有意或无意的干扰而导致通信质量下降甚至无法正常通信。目前每年都会发生上百起的卫星通信干扰事件，而且呈现上涨趋势。在卫星干扰源定位中，邻星接收信号信噪比很低，难以对其进行定位的问题，因此，对卫星干扰源进行精确定位具有重要的研究意义。


技术实现要素：

3.针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种卫星信号定位及误差校正方法、系统、定位终端及程序，解决了邻星接收信号为弱信号情况下的干扰源定位问题。
4.为了达到以上目的，本发明采用的技术方案为：
5.本方案提供一种卫星信号定位及误差校正方法，包括以下步骤：
6.s1、构建卫星运动的接收信号模型；
7.s2、利用所述接收信号模型将接收信号进行分层处理，并根据分层处理结果，利用最大似然方法进行长时间观测下的干扰源位置估计；
8.s3、对所述干扰源位置估计进行误差校正，完成对卫星信号的定位及误差校正。
9.本发明的有益效果是：本发明针对邻星接收信号为弱信号情况下的干扰源定位问题，提出了长时间观测下的直接定位方法。该方法在接收信号模型中考虑了卫星运动，运用了相参和非相参处理的方式得到了干扰源位置估计。另外，本发明还针对卫星转发频率等误差提出了误差校正算法，本发明利用邻星弱信号实现干扰源的高精度定位。
10.进一步地，所述步骤s1中接收信号模型的表达式如下：
[0011][0012][0013][0014][0015]
uk＝[uk(0)
ꢀ…ꢀ
uk((l-1)ts)]
t
[0016]
其中，为长时间观测下的第n颗卫星第q段第k小段信号的信号模型，μn为未知随机信道衰落系数，为第n颗卫星下行信号的第k小段信号的时延-多普勒算子，uk为发射信
号样本向量，为均值为0、方差为σ2的复高斯白噪声，t 为静止目标位置坐标，为多普勒算子，wh为离散傅里叶变换矩阵的转置，为时延算子，w为离散傅里叶变换矩阵，和分别为频域和时域上第l-1个以信号样本数排序的自由度上的相位表达式，diag(
·
)为取其中元素构成对角矩阵，l为信号样本数，ts为采样周期。
[0017]
上述进一步方案的有益效果是：本发明基于信号接收模型将所有测量联合建模，在高维观测空间中表达位置信息。
[0018]
再进一步地，所述步骤s2中分层处理具体为：
[0019]
将接收信号进行两层分段，其中，第一层分段信号采用非相参处理，第二层分段信号采用相参处理。
[0020]
上述进一步方案的有益效果是：将接收信号分为两层分段的技术效果是为后续实现信号能量的长时相参积累做准备。
[0021]
再进一步地，针对采用相参处理中，利用最大似然方法进行长时间观测下的干扰源位置估计的表达式如下：
[0022][0023]
其中，为卫星信号位置估计，tg为网格点，λ1(
·
)为矩阵的最大特征值，φ(tg) 为中间处理结果，其定义如下：
[0024][0025][0026][0027][0028]
其中，为相位补偿后的第n颗卫星接收信号，xn为第n颗卫星的接收信号，dn(t)为第n颗卫星的时延—多普勒算子，为长时间观测下的第n颗卫星第q段第k小段信号的信号模型，为第n颗卫星下行信号的第k小段信号的时延-多普勒算子，和φ(t)均为相位补偿后的第n颗卫星接收信号，且 n＝1,2,...,n。
[0029]
上述进一步方案的有益效果是：将衰落系数的最小二乘估计回代入似然函数，降低参数空间维度。
[0030]
再进一步地，针对采用非相参处理中，利用最大似然方法进行长时间观测下的干扰源位置估计的表达式如下：
[0031][0032]
其中，为卫星信号位置估计，tg为网格点，q为信号段总数，为矩阵的最大特征值，φ(tg)为中间处理结果，其定义如下：
[0033][0034][0035][0036][0037]
其中，为相位补偿后的第n颗卫星接收信号，xn为第n颗卫星的接收信号，dn(t)为第n颗卫星的时延—多普勒算子，为长时间观测下的第n颗卫星第q段第k小段信号的信号模型，为第n个卫星下行信号的第k小段信号的时延-多普勒算子。
[0038]
上述进一步方案的有益效果是：将各段信号非相参积累，提高算法输出信噪比。
[0039]
再进一步地，所述步骤s3中对所述干扰源位置估计进行误差校正具体为：
[0040]
利用正则化约束校正对所述干扰源位置估计进行误差校正，以及利用差分校正法对所述干扰源位置估计进行误差校正。
[0041]
再进一步地，所述利用正则化约束校正对所述干扰源位置估计进行误差校正的表达式如下：
[0042][0043][0044]
其中，为卫星信号位置估计，t为静止目标位置坐标，q(t,α,β)目标函数，λ1为取矩阵最大特征值，λ
′
为正则化系数，为已知的校正源信号，α,β均为已知位置参考站信号估计误差矢量，φ(t,α,β)为将t-α-β代入φ(t)的表达式，φr(α,β)为中间处理结果，其定义如下：
[0045][0046][0047][0048]
其中，为相位补偿后的第n颗卫星接收到的参考信号，为相位补偿后的第n颗卫星接收到的参考信号，且n＝1,2,...,n，为第n颗卫星的接收到的参考信号，dn(p
re
)为基于已知参考信号位置的第n颗卫星的时延—多普勒算子，为基于已知参考信号位置的第n颗卫星下行信号的第k小段信号的时延
‑ꢀ
多普勒算子，φr(α,β)是由相位补偿后的各个卫星接收信号向量构成的矩阵。
[0049]
所述利用差分校正法对所述干扰源位置估计进行误差校正的表达式如下：
[0050][0051]
[0052][0053]
其中，为卫星信号位置估计，为已知位置参考信号的误差矢量估计，t 为静止目标位置坐标，为误差校正目标函数，为将误差向量估计代入定义的矩阵φ(t,α,β)，λ1为取矩阵最大特征值。
[0054]
上述进一步方案的有益效果是：利用已知的参考信号波形和位置信息，校正定位系统误差，提高信号能量积累效率。
[0055]
本发明提供了一种卫星信号定位及误差校正系统，包括：
[0056]
模型构建模块，用于构建卫星运动的接收信号模型；
[0057]
位置估计模块，用于利用所述接收信号模型将接收信号进行分层处理，并根据分层处理结果，并利用最大似然方法进行长时间观测下的干扰源位置估计；
[0058]
定位误差校正模块，用于对所述干扰源位置估计进行误差校正，完成对卫星信号的定位及误差校正。
[0059]
本发明的有益效果是：本发明针对邻星接收信号为弱信号情况下的干扰源定位问题，提出了长时间观测下的直接定位方法。该方法在接收信号模型中考虑了卫星运动，运用了相参和非相参处理的方式得到了干扰源位置估计。另外，本发明还针对卫星转发频率等误差提出了误差校正算法，本发明利用邻星弱信号实现干扰源的高精度定位。
[0060]
本发明提供了一种定位终端，包括：
[0061]
一个或多个处理器；
[0062]
存储装置，用于存储一个或多个程序；
[0063]
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，以使所述一个或多个处理器实现所述的一种定位及误差校正方法。
[0064]
本发明提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行实现所述的一种定位及误差校正方法。
附图说明
[0065]
图1为本发明的方法流程图。
[0066]
图2为本发明实施例中接收信号分层示意图。
[0067]
图3为本发明实施例中直接法与两步法的对比示意图。
[0068]
图4为本发明实施例中误差校正前后位置谱对比示意图。
[0069]
图5为本发明的系统结构示意图。
具体实施方式
[0070]
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
[0071]
实施例1
[0072]
传统的定位方法包括两个步骤：首先使用互模糊函数法等算法估计出到达时差(time difference of arrival,tdoa)、到达频差(frequency difference ofarrival,fdoa)等测量参数，而后使用这些测量参数对干扰源进行定位。在卫星干扰源定位场景中，由于干扰源发射天线旁瓣较低，主星附近的邻星的接收信号信噪比很低。此时，直接使用互模糊函数法等算法难以对tdoa和fdoa进行精确估计。为了对邻星微弱信号获取更高的处理增益，在干扰源发射信号带宽一定的情况下可以通过增加信号处理时长以提高处理增益。在延长信号观测时长后一个必须考虑的问题是观测时间内时频参数的变化，否则无法达到理论处理增益。针对这一问题，本发明提出长时间观测下的直接定位方法。首先构建了考虑了卫星运动的信号模型；而后将接收信号进行两层分段，对第一层分段信号进行非相参处理，对第二层分段信号进行相参处理；最后通过最大似然法得到干扰源位置估计。另外，本发明还考虑了卫星转发频率等误差，提出了误差校正算法。
[0073]
如图1所示，本发明提供了一种卫星信号定位及误差校正方法，所述方法可以由定位系统来执行，所述定位系统可以由软件和/或硬件来实现，所述定位系统可以配置在定位终端中，所述方法可以应用于在卫星干扰源定位场景中，可选的，本发明实施例提供的方法可以应用于宽带卫星通信系统中。本发明实施例提供的技术方案包括：
[0074]
s1、构建卫星运动的接收信号模型；
[0075]
在本发明的实施例中，假设目标发射的基带复信号u(t)的载波频率为f
c1
，带宽为b，经卫星转发的下行信号载波频率为f
c2
。考虑长时观测条件下信道具有时变性，即信道衰落系数μ仅在一定时间内保持不变，则不同衰落系数的信道中采集的信号相互独立。因此，根据信道时变特性，将接收信号在时域上按衰落系数分为q段。段内利用各接收信号相关性，在时域上相参积累目标信号功率；段间由于接收信号相互独立，只能采用非相参积累方式。下面对第q段信号进行建模，为表述方便，省去下标q。
[0076]
在本发明的实施例中，在地心地固坐标系下，设静止目标位置坐标为t(三维列向量)，静止地面信号接收站位置坐标为r，卫星时变位置坐标为 pn(t),n＝1,...,n。则地面接收站接收到的经由第n颗卫星转发后的基带信号可写为：
[0077][0078]
其中，上下行信号时延分别为：
[0079][0080]
在本发明的实施例中，为了简化信号模型，将时长为t的第q段信号进一步划分为k小段时长为t0(t0＜＜c/(bv)，v卫星径向速度)的信号。每小段观测时间内可近似认为基带信号时延不随时间变化。结合前述依据信道衰落系数将信号分为q大段，完整的接收信号分段如图2所示，图2中，表示第n颗卫星第q段接收信号的衰落系数，表示第n颗卫星第k段信号的时延参数，表示第n颗卫星第k段信号对应的时变多普勒频率。设对应每小段初始时刻的卫星星历数据位置、速度和加速度分别为和
则根据前述假设，第k小段基带接收信号可近似写为：
[0081][0082]
其中，第k小段观测内不随时间变化的基带信号上下行总时延为：
[0083][0084]
其中，和分别为第q段信号观测初始时刻的上下行信号时延。
[0085]
在本发明的实施例中，假设目标与卫星距离远大于卫星轨迹长度(满足远场假设)，则任意时刻上下行接收信号时延可分别近似写为：
[0086][0087]
设接收信号采样率为fs(采样周期为ts)，每小段信号采样点数为l＝t0fs。
[0088]
根据信号模型(3)，第n个卫星下行信号的第k小段信号样本向量可为为：
[0089][0090]
其中，为第n颗卫星处接收的目标发射的第k小段信号的时延版本，μn为第n个卫星的信道衰落系数(包括目标反射系数、信道衰落和天线增益等在内的所有幅度与相位变化)；为均值为0，方差为σ2的复高斯白噪声。假设卫星下行信号与噪声相互独立，不同卫星下行信号的噪声之间也相互独立。依赖于目标位置t的多普勒算子写为：
[0091][0092]
其中，diag(
·
)为取其中元素构成对角矩阵：
[0093][0094]
令
[0095][0096]
将(9)代入(7)有：
[0097][0098]
进一步，第n颗卫星处接收的第k段发射信号的时延版本可以为为频域相移版本：
[0099][0100]
其中，发射信号样本向量uk＝[uk(0)
ꢀ…ꢀ
uk((l-1)ts)]
t
；为离散傅里叶变换矩阵，其第m行n列的元素为：
[0101][0102]
依赖于目标位置t的时延算子：
[0103][0104]
将(10)和(11)代入(6)，并令为第n个卫星下行信号的第k小段信号的时延-多普勒算子：
[0105][0106]
由式(14)可知，因此时延-多普勒算子为酉矩阵。则第n颗卫星的第k小段接收信号模型写为：
[0107][0108]
其中，未知随机信道衰落系数μn吸收了式(10)中的常数项上式即为长时间观测下的第n颗卫星第q段第k小段信号的信号模型。
[0109]
s2、利用所述接收信号模型将接收信号进行分层处理，并根据分层处理结果，利用最大似然方法进行长时间观测下的干扰源位置估计，将接收信号进行两层分段，其中，第一层分段信号采用非相参处理，第二层分段信号采用相参处理。
[0110]
(1)相参处理
[0111]
直接定位技术就是利用上述所有n颗卫星的下行信号在位置级通过三维谱峰搜索直接得到目标位置估计的方法。将每个卫星接收的k小段信号上下拼接，
[0112]
xn＝μ
ndn
(t)u nnꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(16)
[0113]
其中，
[0114]
[0115]
令所有信号样本由于卫星接收信号的噪声相互独立，不同卫星接收信号的噪声之间也相互独立，则x满足联合复高斯分布，联合条件概率密度函数为：
[0116][0117]
其中，
[0118][0119]
噪声满足cn(0
l
,σ2i
l
)，可得噪声协方差矩阵c＝σ2i
kl
，则式(18)可化简为：
[0120][0121]
根据最大似然准则，直接定位问题可写为如下优化问题：
[0122][0123]
首先，固定未知参数(u,t)，由式(21)可得μn的最大似然估计(最小二乘估计)：
[0124][0125][0126]
式(22)的推导用到了时延-多普勒算子为酉矩阵，以及二范数为酉不变范数的性质：
[0127][0128]
然后，将式(22)代入式(21)，可化简为：
[0129][0130]
其中，
[0131][0132]
将感兴趣区域网格化假设目标位于网格点tg。关于u最大化式(25)，即最大化rayleigh商该rayleigh商在u＝e1(φ(tg)(φ(tg))h)时可取得最大值λ1(φ(tg)(φ(tg))h)，λ1(
·
)为矩阵的最大特征值，e1(
·
)为矩阵的最大特征值对应的特征向量。因此，u的最大似然估计为：
[0133][0134]
将式(27)代入式(25)，可得：
[0135][0136]
注意到λ1(φ(tg)(φ(tg))h)＝λ1((φ(tg))hφ(tg))，且由于一般n＜＜kl，因此计算矩阵φ(tg)(φ(tg))h的特征值比计算矩阵(φ(tg))hφ(tg)的特征值更有效率，式(28)可改为：
[0137][0138]
对上式的位置谱进行谱峰搜索便可得到n颗卫星第q段信号所确定的目标位置估计。
[0139]
(2)非相参处理
[0140]
通过分析不难发现上述相参处理是对第n颗卫星的第q段信号进行相参处理，而对n颗卫星的接收信号采用的是非相参处理方式。实际上，对于q段信号也可以采用类似的非相参处理方式。但是若采用这种非相参处理方式，则每次位置搜索时需要对nq
×
nq维的矩阵进行特征值分解。显然，这种处理方式计算效率不高，尤其是当q较大的时候。本小节采用另一种非相参处理方式。
[0141]
根据上述可知，对于第q段信号其代价函数为：
[0142][0143]
因为矩阵(φ(tg))hφ(tg)为半正定矩阵，对于q段信号使用如下代价函数：
[0144][0145]
利用上述代价函数进行求解时，每次位置搜索时仅需要进行q次的n
×
n维的矩阵特征值分解。另外，上式代价函数易于并行化处理，这样可以进一步提高计算效率。
[0146]
s3、对所述干扰源位置估计进行误差校正，完成对卫星信号的定位及误差校正，其包括：利用正则化约束校正对所述干扰源位置估计进行误差校正，以及利用差分校正法对所述干扰源位置估计进行误差校正。
[0147]
在本发明的实施例中，在实际应用中，卫星星历误差、转发频率误差、卫星时钟误差是卫星定位中的主要误差来源。若不进行误差校正，则定位精度将会很低，甚至无法定位。目前通常采用的校正方式是利用已知位置的参考站进行位置校正。本发明提出两种误差校正算法对上述误差进行校正。
[0148]
(1)正则化约束校正方法
[0149]
在本发明的实施例中，仅考虑卫星上行信号，对于卫星下行信号相关结论是类似的。此外，为了表述清晰，此处也省略了下标q，即仅对相参处理误差校正进行描述，非相参处理可进行类似处理。假设参考站位置为p
re
，卫星在[0,t]时间内的平均速度为：
[0150][0151]
类似地，可得出参考站的距离-多普勒算子中：
[0152][0153]
其中，f
c,re
为参考站卫星上行信号载频。假设星历误差(δpn,δvn)不随时间变化，那么：
[0154][0155]
其中，波浪符号为测量值。误差校正需要校正星历误差、转发频率误差和时钟误差，但这种直接校正法难以实现。考虑到本发明关注时频差参数，因此可考虑上述误差在时频差参数中的影响，具体形式如下：
[0156][0157]
其中，δtn和分别为第n颗卫星的时钟误差和频率偏差。第二个等号用距离误差δdn(p
re
)为在时延参数上引入的系统误差；第四个等号用速度误差δvn(t,p
re
)为在多普勒参数上引入的系统误差。同样地，可以得到关于目标时延参数和多普勒参数的类似表达式。
[0158]
为了利用参考站校正定位系统误差，假设距离误差和速度误差与源位置无关(同时假设速度误差在观测区间不随时间变化)，即δdn(t)＝δdn(r)＝δdn和δvn(t,t)＝δvn(t,r)＝δvn。显然，该处理fangshi可以简化问题求解。但是可以发现若使用这种处理方式进行误差校正，需要参考站和目标距离较近，否则误差校正效果较差。
[0159]
根据上述目标位置最大似然估计，令，
[0160][0161]
其中，为第n颗卫星接收到的参考站信号。利用位置已知的参考站发射的波形已知的参考信号构建正则化项对定位系统的系统误差进行校正，最大化带正则化项的目标函数即可得到校正后的目标位置估计：
[0162][0163]
其中，ur为参考站发射的归一化后的信号波形，λ
′
为正则化因子。优化可行域维度为d 2n 1(d为位置空间维度，n为卫星颗数)。
[0164]
(2)差分校正方法
[0165]
上述的正则化约束校正方法优化参数空间维数较多，对其求解较为困难。本发明根据分步求解思路得出差分校正方法。具体过程如下：首先利用接收到的已知位置参考站
信号估计误差矢量α和β，而后利用估计的误差矢量完成目标位置求解。该方法的思路可以理解为先基于(37)中的正则化项估计误差：
[0166][0167]
然后，将修正因子代入原目标函数，得到校正系统误差后的定位优化问题：
[0168][0169]
至此便完成了误差校正后的目标位置估计。
[0170]
在本发明的实施例中，通过多个仿真实验，验证在邻星接收弱信号情况下所提出的基于运动补偿的干扰源直接定位算法的有效性；验证在存在系统误差情况下所提出的误差校正算法的有效性。此外，本发明在实测数据集上验证所提定位算法和误差校正算法的实用性。仿真实验中，本发明模拟生成三颗同步卫星星历数据，并将干扰源设置在卫星可视范围内，信号基本参数如下表1所示，表1为仿真实验中的信号基本参数。
[0171]
表1
[0172]
信号参数值信号带宽2khz上行载频235mhz下行载频200mhz主星信噪比12db
[0173]
在本发明的实施例中，对定位效果实验进行说明：为了说明直接定位方法相较于传统两步定位方法在定位弱信号时的优势，本发明生成信号时长为100s 的接收数据，分别在时频差参数域和空间位置域进行相参积累，对比参数谱的输出信噪比。
[0174]
如图3所示，在图3中，图3(a)为两步法输出的参数谱示意图，图3(b)为直接法输出的位置谱示意图。图中，ctime为卫星星历时长，snr为邻星信噪比， outputsnr为谱峰处输出信噪比，在相同实验条件下(积累时长为100s，邻星信噪比为-30db)，两步法在时频差域上无法累积出有效谱峰，而直接法在位置域上可以累积出有效谱峰(输出信噪比大于10db，下同)，实现定位。
[0175]
在本发明的实施例中，对误差校正实验进行说明：为了验证所提出的误差校正算法的有效性，本发明在每个卫星星历的速度值上加入星历偏差(卫星第 50秒速度的10％)，其他条件与7.1节保持一致，对比校正前后的位置谱输出信噪比。如图4所示，图4(a)为误差校正前的位置谱示意图，图4(b)为误差校正后的位置谱示意图。从图4可以看出，星历误差校正后的位置谱可以积累出有效谱峰，说明了误差校正算法的有效性。
[0176]
在本发明的实施例中，对定位性能统计实验进行说明：在卫星星历对应的可视区域范围(26
°
至36
°
纬度和-120
°
至-110
°
经度)内随机放置干扰源，每个仿真条件下完成100次定位，以定位的均方根误差作为性能对比指标。表2给出的是相参直接定位算法在不同实验条件下的定位均方根误差。实验中，设置两颗邻星的接收信噪比相等且为-45db和-30db，信号长度为100s和550s。表3 给出的是非相参直接定位算法在不同实验条件下的定位均方根误差。实验中，设置两颗邻星的接收信噪比相等且为-45db和-30db，第一层分段中每段长
度(即相参积累时长)为50s，信号总长度为1000s和1900s。
[0177]
表2
[0178][0179]
表3
[0180][0181]
从实验结果可以看出，本发明所提出的基于运动补偿的干扰源直接定位算法，在邻星信噪比非常低的条件下，采用长时相参或非相参处理，可以有效地在位置域直接估计干扰源位置。
[0182]
本发明研究了邻星接收信号为弱信号情况下的干扰源定位问题，提出了长时间观测下的直接定位方法。该方法在接收信号模型中考虑了卫星运动，运用了相参和非相参处理的方式得到了干扰源位置估计。另外，本发明还针对卫星转发频率等误差提出了误差校正算法。仿真结果表明，本发明方法可以利用邻星弱信号实现干扰源的高精度定位。
[0183]
实施例2
[0184]
如图5所示，本发明的实施例提供了一种卫星信号定位及误差校正系统，包括：模型构建模块，用于构建卫星运动的接收信号模型；
[0185]
在本发明的实施例中，所述接收信号模型的表达式如实施例1中式(15)所式。
[0186]
位置估计模块，用于利用所述接收信号模型将接收信号进行分层处理，并根据分层处理结果，并利用最大似然方法进行长时间观测下的干扰源位置估计；
[0187]
在本发明的实施例中，利用最大似然方法进行长时间观测下的干扰源位置估计，将接收信号进行两层分段，其中，第一层分段信号采用非相参处理，第二层分段信号采用相参处理。
[0188]
定位误差校正模块，用于对所述干扰源位置估计进行误差校正，完成对卫星信号的定位及误差校正。
[0189]
在本发明的实施例中，利用正则化约束校正对所述干扰源位置估计进行误差校正，以及利用差分校正法对所述干扰源位置估计进行误差校正。
[0190]
上述系统可执行本发明任意实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
[0191]
实施例3
[0192]
本发明提供了一种定位终端，包括：
[0193]
一个或多个处理器；
[0194]
存储装置，用于存储一个或多个程序；
[0195]
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，以使所述一个或多个处理器实现所述的一种定位及误差校正方法。
[0196]
在本发明的实施例中，所述定位终端可以由软件和/或硬件来实现，所述定位终端可以执行实施例1中任意方法，和/或执行实施例2中任意一方框图，所述定位终端应用于卫星干扰源定位场景中。
[0197]
本发明提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行实现所述的一种定位及误差校正方法。
[0198]
在本发明的实施例中，计算机可读存储介质存储有执行实施1和/或实施例 2任一所述方法和/或方框图的计算机程序。
[0199]
在本发明的实施例中，可采用一个或多个计算机可读介质的任意组合，计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或计算机可读存储介质。计算机可读存储介质可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或任意以上的组合，计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom 或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件或上述的任意组合，在本发明的实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包括或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或器件使用或者与其结合使用。
[0200]
在本发明的实施例中，计算机可读介质上包含的程序代码可以用价格任何适当的介质传输，包括但不限于无线、电线、光缆、rf等，或上述的任意合适的组合。
[0201]
在本发明的实施例中，可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行实施1和/或实施例2任一所述方法和/或方框图的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，如java、smalltalk等，还包括常规的过程式程序设计语言，如c语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行，部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络包括局域网或广域网连接至用户计算机，或可以连接到外部计算机，如利用因特网服务提供商来通过因特网连接。