卫星移动终端增强型卡尔曼滤波协同自主定位算法

doi:10.13190/j.jbupt.2015.03.015

北京邮电大学学报 ›› 2015, Vol. 38 ›› Issue (3): 94-98.doi: 10.13190/j.jbupt.2015.03.015

卫星移动终端增强型卡尔曼滤波协同自主定位算法

何异舟^1,2, 崔高峰¹, 李鹏旭¹, 王程¹, 王卫东¹

1. 北京邮电大学电子工程学院, 北京 100876;
2. 通信网信息传输与分发技术重点实验室, 石家庄 050081

收稿日期:2015-02-11 出版日期:2015-06-28 发布日期:2015-06-28
作者简介:何异舟(1988—), 男, 博士生, E-mail: hyz88720@bupt.edu.cn; 王卫东(1967—), 男, 教授, 博士生导师.
基金资助:
国家自然科学基金项目(91438114);通信网信息传输与分发技术重点实验室开放课题项目(ITD-U13007/KX132600014)

A Satellite Mobile Terminals Cooperative Autonomous Positioning Algorithm Based on Enhanced Kalman Filter

HE Yi-zhou^1,2, CUI Gao-feng¹, LI Peng-xu¹, WANG Cheng¹, WANG Wei-dong¹

1. The School of Electronic Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China;
2. The Science and Technology on Information Transmission and Dissemination in Communication Networks Laboratory, Shijiazhuang 050081, China

Received:2015-02-11 Online:2015-06-28 Published:2015-06-28

摘要/Abstract

摘要：

针对单星、多终端协作定位,提出了一种基于卡尔曼滤波的静止轨道卫星移动终端协同自主定位算法. 利用同波束内的未定位移动终端进行信令交互,获取卫星与波束中心参数进行最小二乘粗估计,再采用卡尔曼滤波对粗估计坐标二次优化. 仿真结果表明,基于卡尔曼滤波的静止轨道卫星移动终端协同自主定位算法可在单星场景下实现较精确的终端定位,且在协作终端数量增加时能降低定位误差的波动范围,提高定位稳定性.

关键词: 卫星移动通信, 终端协同, 位置估计, 卡尔曼滤波

Abstract:

In order to improve satellite mobile communication system's capability to carry out independent and accurate location, a satellite mobile terminals cooperative autonomous positioning algorithm based on Kalman filter(K-ACT) is proposed. Utilize unlocated user terminals in the same beam to execute signal interaction, acquire center parameters of satellites and beams through satellite broadcasting channel, and carry out Kalman filter optimization to finalize accurate coordinates. The result of simulation suggests that K-ACT algorithm is capable of realizing relatively accurate user terminal location, and fluctuation of location decreases as the number of assistant user terminals increases, resulting in higher stability of location.

Key words: mobile satellite communications, terminal cooperation, location estimate, Kalman filter

中图分类号:

TN927.23

何异舟, 崔高峰, 李鹏旭, 王程, 王卫东. 卫星移动终端增强型卡尔曼滤波协同自主定位算法[J]. 北京邮电大学学报, 2015, 38(3): 94-98.

HE Yi-zhou, CUI Gao-feng, LI Peng-xu, WANG Cheng, WANG Wei-dong. A Satellite Mobile Terminals Cooperative Autonomous Positioning Algorithm Based on Enhanced Kalman Filter[J]. JOURNAL OF BEIJING UNIVERSITY OF POSTS AND TELECOM, 2015, 38(3): 94-98.

参考文献

[1] 3GPP TS 36.201 V10.0. Evolved universal terrestrial radio access (E-UTRA); LTE physical layer; General description[S].

[2] Recommendation ITU-R M. 2012. Detailed specifications of the terrestrial radio interfaces of international mobile telecommunications advanced[R]. 2012.

[3] 汪春霆, 张俊祥, 潘申富, 等. 卫星通信系统[M]. 北京: 国防工业出版社, 2012.

[4] 吴鹏, 刘文祥, 王飞雪. GNSS应急辅助定位及精度评估方法研究[J]. 国防科技大学学报, 2013, 35(4): 140-145. Wu Peng, Liu Wenxiang, Wang Feixue. GNSS emergency positioning method and research on the accuracy estimation[J]. Journal of National University of Defense Technology, 2013, 35(4): 140-145.

[5] 戴连君, 唐涛, 蔡伯根, 等. 基于北斗卫星载波相位平滑伪距的列车定位方法[J]. 铁道学报, 2012, 34(8): 64-69. Dai Lianjun, Tang Tao, Cai Bogen, et al. Method of train positioning based on Beidou carrier phase smoothing code[J]. Journal of the China Railway Society, 2012, 34(8): 64-69.

[6] GMR-1 05. 008 (ETSI TS 101 376-5-6): "GEO-mobile radio interface specifications; part 5: radio interface physical layer specifications; sub-part 6: radio subsystem link control"[S]. 2005.

[7] Molnar K J, Dent P W. Terminal position location using multiple beams: U. S. Patent 6, 684, 071[P]. 2004-01-27.

[8] 周玲, 康志伟, 何怡刚. 基于三角不等式的加权双曲线定位DV-HOP算法[J]. 电子测量与仪器学报, 2013, 27(5): 389-395. Zhou Ling, Kang Zhiwei, He Yigang. Weighted hyperbolic positioning DV-HOP algorithm based on triangle inequality[J]. Journal of Electronic Measurement and Instrumentation, 2013, 27(5): 389-395.

[9] Yi Tingting, Fang Zhiyi, Li Ruixue. RMADV-HOP: an improved DV-HOP localization algorithm[C]//Information Technology: New Generations (ITNG), 2010 Seventh International Conference on. IEEE, 2010: 939-943.

[10] Li Xinrong. Collaborative localization with received-signal strength in wireless sensor networks[J]. Vehicular Technology, IEEE Transactions on, 2007, 56(6): 3807-3817.

[1]	刘金铭张玉艳张碧玲. 基于LSTM-KF的无人机航迹跟踪算法[J]. 北京邮电大学学报, 2022, 45(5): 121-128.
[2]	梁玉珠, 沈雪微, 邱磊, 陈柏生, 王田. 物联网中基于扩展卡尔曼滤波的移动群体定位[J]. 北京邮电大学学报, 2019, 42(2): 95-100.
[3]	张羽, 李更祥, 张鹏飞, 韦琳哲, 刘纪元. 基于多传感器数据融合的合成孔径声纳运动补偿算法[J]. 北京邮电大学学报, 2017, 40(5): 82-86.
[4]	冯晟, 吴成东, 张云洲. 基于改进APIT的移动机器人动态定位[J]. 北京邮电大学学报, 2016, 39(5): 67-71,88.
[5]	邱雪松, 毛熹玥, 芮兰兰, 王江, 郎赫. 泛在末梢环境下的多终端协同选择机制[J]. 北京邮电大学学报, 2014, 37(6): 101-105.
[6]	刘乃金, 钱晋希, 陈东, 杨京辉, 袁骥德. 天线指向不精确时的GMR-1卫星同步[J]. 北京邮电大学学报, 2014, 37(5): 109-113.
[7]	尹露, 邓中亮, 席岳. 基于可信度的多源定位数据融合方法[J]. 北京邮电大学学报, 2014, 37(4): 34-38.
[8]	门爱东, 姜竹青, 王宇鹏, 黄承恺. 双重自适应UKF在SINS初始对准中的应用[J]. 北京邮电大学学报, 2014, 37(1): 11-15.
[9]	邓中亮, 尹露, 杨磊, 余彦培, 席岳. 基于联邦卡尔曼的GPS/基站定位信息融合算法[J]. 北京邮电大学学报, 2013, 36(6): 32-36.
[10]	朱明强, 侯建军, 刘颖, 苏军峰. 基于尺度优化IUKF滤波的室内定位估计方法[J]. 北京邮电大学学报, 2013, 36(4): 65-70.
[11]	郑吉平, 张永平, 赵国安, 张慧. 基于节点间连通性差异的DV-Hop定位算法[J]. 北京邮电大学学报, 2012, 35(6): 44-49.
[12]	赵琳, 刘剑飞, 于晓然, 王现彬. CDMA系统中改进的功率控制算法研究[J]. 北京邮电大学学报, 2007, 30(3): 96-99.
[13]	刘雨，望育梅，张惠民. 一种无线传感器网络中的信息驱动节点选择机制[J]. 北京邮电大学学报, 2006, 29(6): 62-66.
[14]	王娜1, 单超2, 郭道省2, 张邦宁2. 全数字接收机中的快速定时恢复问题[J]. 北京邮电大学学报, 2006, 29(5): 107-110.
[15]	王晓湘. 多普勒频率跟踪的四阶加权扩展卡尔曼滤波器[J]. 北京邮电大学学报, 2001, 24(1): 88-91.

卫星移动终端增强型卡尔曼滤波协同自主定位算法

A Satellite Mobile Terminals Cooperative Autonomous Positioning Algorithm Based on Enhanced Kalman Filter

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