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申请/专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所

摘要：本发明公开了一种基于救援装备运动约束的PPP‑RTK快速收敛方法，属于导航定位应用技术领域。本发明针对复杂的地质灾害环境，充分识别和利用智能救援装备的运动学特征，基于智能救援装备采集惯性测量速度、加速度和姿态角信息，构建和识别救援装备运动模式，采用智能救援装备的运动模式和惯性测量信息的联合约束，提升卫星遮挡环境下PPP‑RTK快速定位，解决复杂地质灾害环境下快速和连续高精度定位问题。

主权项：1.一种基于救援装备运动约束的PPP-RTK快速收敛方法，其特征在于，包括如下步骤：1依据智能救援装备的类型和模式，构建适用于智能救援装备的运动模型集，基于智能救援装备位置及惯性导航的速度、角速度和加速度的历史数据，实时确定救援装备运动模型转移概率；具体方式如下：101依据智能救援装备的类型和模式，构建适用于智能救援装备的运动模型集，其模型如下：运动模型集为X＝{XCV,XCA,XCTRV,XCTRA}，其中XCV＝[xyθv]T，表示常速模型，XCA＝[xyθva]T，表示常加速模型，XCTRV＝[xyθvω]T，表示恒定转率和速度模型，XCTRA＝[xyθvωa]T，表示恒定转率和加速度模型；其中，x表示横坐标，y表示纵坐标，θ表示与x轴夹角，由惯导设备输出的航向角提供，v表示速度，w表示角速度，a表示加速度，救援装备在运动模型集中的几种模型中切换；102基于智能救援装备位置及惯性导航的航向角和加速度的历史数据，实时确定救援装备运动模型转移概率，其实现方式如下：根据航向角和加速度的观测值，为所有历史数据匹配运动模型集中的某一运动模型，具体方法为：若θ＝0,a＝0，记为CV模型，若θ＝0,a≠0，记为CA模型，若θ≠0,a＝0，记为CTRV模型，若θ≠0,a≠0，记CTRA模型；在运动模型集中，每种运动模型都可能向其他四种模型转移，4种基本运动模型，对应16种状态转移，统计历史数据中每种状态转移发生的次数Nij，i,j＝1,2,3,4： CV CA CTRV CTRA CV N11 N12 N13 N14 CA N21 N22 N23 N24 CTRV N31 N32 N33 N34 CTRA N41 N42 N43 N44 计算不同模型之间转移的概率，从而构成模型转移概率集，具体计算方法如下： 式中，pij表示运动模型i、j之间的转移概率，Nij表示运动模型i向运动模型j转移发生的转移次数；2基于智能救援装备的当前位置和惯性导航实时测量的速度、角速度和加速度数据，结合智能救援装备运动模型集的预测模型，预测智能救援装备在运动模型集下的位置；根据救援装备运动模型转移概率，实时调整智能救援装备综合加权和评估模型；基于综合加权和评估模型，获得智能救援装备的预测位置；具体方式如下：201基于智能救援装备的当前位置和惯性导航实时测量的速度、角速度和加速度的数据，结合智能救援装备运动模型集的预测模型，预测智能救援装备在运动模型集下的位置，其实现方式如下：为每一个基本运动模型独立设置一个位置计算器，以k-1时刻的状态估计值和惯性导航实时测量的v、θ、w、a数据作为输入，根据以下状态转移方程分别计算运动模型集中各模型对应的k时刻预测位置 202根据救援装备运动模型转移概率，实时调整智能救援装备综合加权和评估模型，基于综合加权和评估模型，获得智能救援装备的预测位置，其实现方式如下：根据不同的运动模型计算相应的预测位置，然后将不同运动模型下得到的位置按照概率进行融合；设k时刻模型j对应的位置预测值为对各个模型按照概率进行混合，具体计算方法如下： 3以智能救援装备的加速度和卫星可见数量为基础，构建智能救援装备的加速度和卫星数量约束的自适应滤波模型，优化智能救援装备位置约束的PPP-RTK高精度测量模型和状态方程，基于PPP-RTK估计方法，估计智能救援装备的高精度位置。

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