【摘 要】隨著科技的進步、人們生活需求的提高，實現(xiàn)高精度動態(tài)車載導航，對于人們的日常出行，乃至國防、救災，都有極強的現(xiàn)實意義。本文針對北斗二代導航定位系統(tǒng)將具有的全球定位功能和特有的短信服務功能，結(jié)合LAMBDA算法，探討了基于高精度動態(tài)定位技術(shù)的車載導航系統(tǒng)的構(gòu)成與實現(xiàn)。

【關(guān)鍵詞】北斗二代定位系統(tǒng)；車載導航系統(tǒng)；高精度動態(tài)定位；LAMBDA算法

0.引言

我國在2000年發(fā)射第一顆北斗衛(wèi)星，自此揭開了我國在導航定位領(lǐng)域發(fā)展的序幕，標志著我國打破了美、俄兩國在該領(lǐng)域的壟斷。截止2012年2月15日，包括北斗一代、二代已發(fā)射的北斗系列衛(wèi)星共有11顆，從2011年12月27日起，它們便向中國及周邊地區(qū)提供連續(xù)的導航定位與授時服務，并計劃于2020年實現(xiàn)全球覆蓋。北斗二代導航系統(tǒng)除提供導航授時服務，解決了何時、何地以外，其獨有的短信服務功能，使其有別于其他三大導航系統(tǒng)，進一步解決何人的問題。北斗系統(tǒng)將導航定位與短信服務相結(jié)合，給廣大的用戶和企業(yè)提供了更加良好的應用前景。本文基于北斗二代導航定位技術(shù)，探討了高精度動態(tài)定位車載導航系統(tǒng)的構(gòu)成與實現(xiàn)。

1.系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)設計

該車載導航系統(tǒng)，應具有高精度動態(tài)定位技術(shù)、精確的地圖數(shù)據(jù)、準確的地圖匹配以及人性化的語音導航。其構(gòu)成主要包括北斗衛(wèi)星定位模塊、無線通訊模塊、語音模塊、顯示模塊、嵌入式主機、地圖數(shù)據(jù)庫等。

2.系統(tǒng)主要功能

2.1語音控制

由于駕駛員在駕駛過程中需要實時關(guān)注路況信息，因此語音搜索與語音導航便成為了最佳選擇。為方便在行駛過程中與用戶交互，需使用觸摸屏方便用戶快速地對導航結(jié)果進行查詢與修改。語音控制模塊的硬件部分主要包括按鈕、話筒和擴音器，同時語言控制模塊需要顯示模塊（觸摸屏、顯示屏）的配合。

進行車載導航時，首先需將地圖匹配結(jié)果在顯示屏上顯示，根據(jù)地圖匹配結(jié)果在語音命令庫中利用語音搜索引擎搜索匹配出相應的語言命令，將搜索到的語音命令通過擴音器播放。當用戶得到語音結(jié)果后，可進行語音搜索相關(guān)信息或做出變更修改當前導航信息。此時語音搜索引擎將對用戶需求語音進行模糊搜索，分析后作出相應回應，必要時用戶可使用觸摸屏進行導航修改以及相應反饋。

2.2路徑規(guī)劃

路徑規(guī)劃是指在具有障礙物的環(huán)境中，按照一定的評價標準，尋找一條從源點到目標點的無碰撞路徑，有時還往往需要得到最短路徑。實現(xiàn)的算法按照搜索方式的不同，可分為盲目搜索和啟發(fā)式搜索。

最短路徑算法中，常使用的Dijkstra算法便是“盲目搜索”方法的典型代表。其利用源點到其他節(jié)點的代價值作為指標函數(shù)，從而搜索出源點到目標節(jié)點的最短路徑，在此過程中搜索結(jié)點的數(shù)目較多。此時，可采用“最好優(yōu)先搜索”算法，通過將到目標節(jié)點的距離作為指標函數(shù)，利用貪心策略，便可在得到最短路徑的同時，大大的減少搜索節(jié)點的數(shù)目。

相對于盲目搜索，A*算法作為啟發(fā)式搜索算法的代表，可以更加充分的利用全局信息。其參考了從源點到當前節(jié)點的代價值，以及當前節(jié)點到目標節(jié)點的啟發(fā)值，來選擇合適的指標函數(shù)確定搜索策略，從而實現(xiàn)了在有障礙物時，只通過搜索較少數(shù)目的結(jié)點，就能獲取最短路徑。因此采用A*算法進行路徑規(guī)劃是較好的選擇。路徑規(guī)劃流程如圖2所示。

2.3導航定位

對于車載導航系統(tǒng)而言，導航定位無疑是最重要的功能。由于北斗導航系統(tǒng)既可以實現(xiàn)有源定位，又可以進行無源定位。系統(tǒng)在提高了定位精度的同時，提高了定位的穩(wěn)定性與可靠性。

在有源定位中，用戶終端需要向地面控制中心發(fā)送位置請求，再由地面控制中心通過北斗定位衛(wèi)星向用戶廣播詢問信號；用戶終端響應應答信號后，地面控制中心測量并計算出用戶到北斗定位衛(wèi)星的距離，最后解算出用戶坐標并將定位結(jié)果發(fā)送給用戶。其隱蔽性和實時性較差，但可以作為無源定位的有效補充，即在無源定位無法正常進行，或無源定位解算失敗等情況下進行有源定位，從而保證了定位的可靠性和穩(wěn)定性。

在北斗衛(wèi)星導航信號接受良好時，可進行無源定位。此時只需要衛(wèi)星導航模塊接收北斗衛(wèi)星定位系統(tǒng)發(fā)送的定位數(shù)據(jù)，通過相關(guān)定位算法進行解算即可實現(xiàn)。根據(jù)北斗衛(wèi)星系統(tǒng)現(xiàn)有的衛(wèi)星數(shù)目，完全可以滿足無源定位中至少同時接收4顆衛(wèi)星信號的要求。車載導航系統(tǒng)中的北斗衛(wèi)星定位模塊利用偽距觀測值作為初始值，通過高精度的動態(tài)定位算法便可獲取高精度的無源定位結(jié)果，這是本系統(tǒng)的重點與難點。

3.技術(shù)難點

與已趨近成熟的靜態(tài)定位理論不同，高精度實時定位的技術(shù)仍處于日益完善與發(fā)展之中[1]，靜態(tài)定位一般是通過較長時間的的靜態(tài)觀測，使衛(wèi)星在這期間有較明顯的位移，從而解算出整周模糊度。而在動態(tài)定位中，不可能進行較長時間的靜態(tài)觀測[2]。動態(tài)定位時觀測時間雖短，但只要能正確且快速地確定整周模糊度，便能取得精度較好的定位結(jié)果。因此在動態(tài)定位中主要采用實時解算模糊度的方法。但是動態(tài)環(huán)境下極易引起周跳的發(fā)生，故需要快速的探測與修復周跳，或重設解算模糊度參數(shù)，并快速解算出整周模糊度。

動態(tài)定位中常采用實時解算模糊度的方法來確定模糊度，即在接收機處于運動狀態(tài)下通過一個或幾個歷元的觀測值來確定模糊度的技術(shù)，也被稱為航解算模糊度技術(shù)（簡稱AROF）。

針對動態(tài)定位中解算模糊度的問題，已經(jīng)提出了一系列的方法。這些算法中的大多數(shù)是以整數(shù)最小二乘估計作為理論基礎(chǔ)，通過參數(shù)的浮點解計算、整周模糊度的整數(shù)估計和參數(shù)的固定解計算來實現(xiàn)。在求解過程中， 對整周模糊度估計主要有快速模糊度分解算法、最小二乘模糊度搜索算法、Cholesky 分解法和模糊度搜索濾波法、最小二乘模糊度去相關(guān)算法( LAMBDA) 等[3]。

由于在短時間內(nèi)衛(wèi)星位置變化不大，因此同一衛(wèi)星在不同歷元所建立的誤差方程系數(shù)與常數(shù)項幾乎相同，那么這些方程具有很大程度的相關(guān)性，使得每個歷元所列的觀測方程所起的作用差別不大，那么就會使得結(jié)算出來的模糊度誤差很大。

為了解決之一問題，1993年荷蘭大學的Teunissen教授提出了最小二乘模糊度降相關(guān)法，即LAMBDA法，它可以縮小搜索范圍、加快搜索過程。LAMBDA法由于具有的快速與高可靠率的特點，得到了廣泛的關(guān)注與應用。

在該方法中，并不是直接對整數(shù)模糊度參數(shù)進行搜索，而是通過對初始解中實數(shù)模糊度參數(shù)Ｎ=(Ｎ１，Ｎ２，……Ｎｎ)以及其協(xié)因數(shù)陣Ｑｎ進行整數(shù)變換：

ｚ＝ＺＴ*Ｎ

ＱＺ=ＺＴ*Qn*Z （1）

上式中的Z為整數(shù)變換矩陣，它不僅需要滿足矩陣內(nèi)的所有元素是整數(shù)，其行列式的值要為“1”或“-1”。整數(shù)變換的特點是，當Ｎ是整數(shù)時，那么變換后的ｚ也是整數(shù)，而當ｚ為整數(shù)時，那么Ｎ通過逆變換后，即Ｎ＝（ＺＴ）－１*ｚ，也是整數(shù)。這樣做希望經(jīng)過整數(shù)變換后得到的新的參數(shù)ｚ=(ｚ１，ｚ２，……ｚｎ)之間的相關(guān)性顯著減小，而其協(xié)因數(shù)陣Ｑz中的非對角元素小于0.5，那么模糊度參數(shù)的方差也能大幅度減小。

在各種模糊度去相關(guān)的處理方法中，主要有整數(shù)高斯去相關(guān)法、聯(lián)合去相關(guān)法以及白化濾波去相關(guān)法等算法[3]。文章[3]指出，對于低維矩陣，這三種方法都能取得較好的方法，但是隨著矩陣維數(shù)的增加，聯(lián)合去相關(guān)法的處理結(jié)果遠不如其他兩種方法，在維數(shù)甚高時，白化濾波去相關(guān)法略微優(yōu)于整數(shù)高斯去相關(guān)法。文章[3]同時還指出整數(shù)高斯去相關(guān)法往往不能得到正確的結(jié)果。介于算法穩(wěn)定性以及定位精度的可靠性要求，以及基于北斗二代衛(wèi)星定位系統(tǒng)動態(tài)定位時求解過程中維數(shù)的考慮，并同時考慮到現(xiàn)有硬件的計算能力，采用白化濾波法即能高效可靠的去相關(guān)，又能保證處理后的精度要求，因此是最佳的選擇。

由于求解過程中的方程往往是病態(tài)方程，因此在這種情況下無法直接求解，需要通過最小二乘的方法求解，實際上是求解滿足下式的整數(shù)組合ｚ=(ｚ１，ｚ２，……ｚｎ)：(z''-z)TQ(z''-z)=min，但該式無法直接解求，可通過使用白化濾波去相關(guān)算法從備選組中選出滿足上式的整數(shù)組合ｚ，在進行逆變換得到N，即N=(ZT)-1*z。該解算過程為：

1）利用公式Q=UDuUT對Q進行上三角變換，其中Du為對角陣，將求得上三角矩陣U1''求整后取其逆陣，即A1=[round(U1)]-1；

2）利用A1計算出變換后的方差陣，即Q=A1QA；

3）利用公式Q=LDLLT對Q進行下三角變換，其中DL為對稱陣，將求得的下三角矩陣L1求整后取其逆陣，即B1=[round(L1)]-1；

4）利用B1計算變換后的方差陣，即Q=B1QB；

5）檢查B1是否為單位陣，如果B1是單位陣則結(jié)束求解過程，若B1不滿足單位陣，則用Q代替QN''重復上述計算過程，直到B1為單位陣或到達最大迭代次數(shù)為止；

計算結(jié)束后，便可求的z=BiAi，此時經(jīng)過變換后的N應滿足：(N''-NT)Q(N''-N)=min，N''為實數(shù)模糊度參數(shù)，此時逆變換后的參數(shù)N就是所要尋找的最佳整周模糊度向量。

4.結(jié)束語

本文將北斗衛(wèi)星導航系統(tǒng)的定位導航、通訊功能與高精度動態(tài)定位算法相結(jié)合，應用于車載導航系統(tǒng)?；诒倍沸l(wèi)星系統(tǒng)的自身特點，本文設計的車載導航系統(tǒng)不僅包含了基于GPS系統(tǒng)的車載導航系統(tǒng)所具有的全部功能，還兼具有源定位與無源定位的優(yōu)點。本文基于白化濾波法的LAMBDA算法介紹了一種高精度動態(tài)定位算法，并在路徑規(guī)劃中使用了啟發(fā)式的A*算法，使得在擁有高精度定位結(jié)果的同時，又有著精確的地圖匹配與路徑規(guī)劃?；谝陨显碓O計的車載導航系統(tǒng)不僅可以滿足日常出行定位需求，還可應用于國防、救災與軍事定位導航中，有著極大的現(xiàn)實意義。 [科]

【參考文獻】

［１］李一鶴，沈云中，李博峰.基于LAMBDA方法的GPS動態(tài)相對定位[J].測繪工程，2011，20(1)：6-10.

［２］許化龍，胡來紅，孫偉.最小二乘搜索法在GPS動態(tài)定位中的應用研究[J].彈箭與制導學報，2006，26(1)：476-478.

［３］黃張裕，陳蘇娟，徐景欣.GPS動態(tài)定位中LAMBDA算法的分析與驗證[J].測繪工程，2009，18(6)：25-28.