一种基于组合导航和北斗通信的海上人员搜救定位方法

技术领域

本发明属于卫星定位导航的技术领域，尤其涉及一种基于组合导航和北斗通信的海上人员搜救定位方法。

背景技术

海上运输业飞速发展，航行船舶和海上人员日益增多，由于海洋环境复杂多变，海上事故不断频发，海上搜救成为了重要的课题。北斗卫星导航系统(Beidou NavigationSatellite System，BDS)可提供基于卫星的双向数字报文通信服务，救生衣中的用户终端能够向地面控制中心自动报警，报警信息中包含当前的实时位置。搜救的成功率很大程度上依赖于能够准确地定位搜寻到目标，以及定位搜寻的效率和速度。GNSS快速发展，被广泛应用在了海洋测绘和导航中，GNSS卫星数过多会增加定位解算耗时，在海上搜救应用中，在满足要求的定位精度前提下，可以进行挑选几何布局较好的卫星组合进行定位解算。GNSS由于海上多径和定位故障等问题，可能造成落水人员实时定位不准确和中断问题。

传统选星算法一般在固定所选卫星数目的前提下基于遍历法进行卫星组合的选取，主要有最小GDOP法和最大体积法。传统的固定选星数目的遍历法计算量十分庞大，且计算过程包含复杂的矩阵相乘及求逆运算，该类方法的计算复杂度高，计算速度慢，不适用于海上搜救的紧急情况，也无法实现实时报警位置。为了降低选星的耗时，一些学者提出了将智能优化算法引入选星策略，减少GDOP计算量实现快速选星。Mosavi和Divband提出基于进化算法(EA)提高GDOP计算效率，但其带来了不必要的误差，准确性成为了新的问题。随着GNSS多星座可用卫星数量增多，固定选星数目对选星结果有很大局限性。选星算法逐渐演变为多目标优化问题。GDOP和选星数目成为选星的双目标进行模型构建，邱明等人使用帝国竞争优化算法，徐小均等人采用NSGA-II算法解决双目标选星策略问题，以卫星数目和GDOP为目标，相较固定卫星数目提高了选星的灵活度。针对优化算法性能的提升问题，极化反馈机制和扰动因子被引入优化算法，一些自适应更新策略也被引入算法的改进。然而，这些算法需要调节的参数很多，并且容易陷入局部最优解，收敛速度不够快。

耿家营等人提出了落水人员海上漂移位置预测模型，该方法从某位置向下一位置漂移递推，为人员搜救提供辅助决策，但该基于递推积分的方法容易造成误差累积，随着搜救时间的累积，漂移预测的误差会越来越大。

综上，现有技术存在的问题如下：

a)目前的海上搜救目标GNSS定位难以平衡计算效率和定位精度，现有的选星策略需要调节的参数很多，并且容易陷入局部最优解，收敛速度不够快，很难在全局搜索和局部寻优之间达到平衡，难以实现海上搜救中落水人员快速实时位置告警。

b)目前海上落水人员GNSS定位存在海上多径干扰导致的定位精度不足，以及定位不连续的问题，而海上漂移预测存在误差累积的问题。

术语解释：

GNSS全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System)

GPS全球定位系统(Global Positioning System)

BDS北斗卫星导航系统(Beidou Navigation Satellite System)

GDOP几何精度因子(Geometric Dilution of Precision)

BWO白鲸优化算法(Beluga Whale Optimization)

EKF扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter)

发明内容

发明目的：本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种基于组合导航和北斗通信的海上人员搜救定位方法。

为了解决上述技术问题，本发明公开了一种基于组合导航和北斗通信的海上人员搜救定位方法，包括：

步骤1，救生衣用户终端接收GNSS信号，进行几何精度因子和选星数目双目标选星，获得选星后的卫星组合；所述救生衣用户终端位于落水人员穿着的救生衣中；

步骤2，用选星后的卫星组合进行落水人员位置解算，获得GNSS位置信息；

步骤3，通过漂移预测获得落水人员位置信息，使用所述GNSS位置信息和落水人员漂移预测位置信息进行组合导航，获得落水人员最终位置信息。

进一步地，所述步骤1采用基于白鲸优化算法的几何精度因子和选星数目双目标选星，包括：

步骤1.1，提取出所有可见卫星并进行编码，初始化白鲸优化算法参数，所述白鲸优化算法参数包括白鲸数量N、最大迭代次数T；

步骤1.2，初始化种群，计算适应度值，获得适应度值最优的白鲸个体；

步骤1.3，计算平衡因子；

步骤1.4，选择探索阶段和开发阶段；

步骤1.5，选择鲸落阶段；

步骤1.6，重新计算适应度和最优解；

步骤1.7，判断迭代是否完成，迭代完成后输出最佳个体，最佳个体对应的选星组成所述选星后的卫星组合。

进一步地，所述步骤1.2中初始化种群包括：

将所有可见卫星从1,2,…,S依次编号，每颗卫星对应一个编号，共有S颗卫星；生成初始种群，每只白鲸都是一种卫星组合候选解，从S颗可见星中随机抽取m颗进行组合，产生N只不同的白鲸构成一个种群，m∈[5,S]。

第i个白鲸个体位置X

X

x

式中，X

步骤1.2中计算适应度值，获得适应度值最优的白鲸个体包括：选星数目与GDOP组成双目标联合决策适应度函数，每个白鲸个体的适应度值JA：

式中，w

对N个白鲸个体的适应度值JA进行排序，适应度值最小的白鲸个体为最优白鲸个体，最优白鲸个体对应的位置为白鲸种群中的最优位置。

进一步地，记步骤1.3中的平衡因子为B

上式中，

步骤1.5中在每次迭代中模拟鲸鱼坠落行为，鲸鱼坠落概率记为W

步骤1.6包括：若B

步骤1.7包括：若t＜T，重新执行步骤1.3～步骤1.6；若t＝T，达到最大迭代次数，迭代完成，输出最佳个体和适应度最优值，最佳个体对应的选星组成所述选星后的卫星组合。

进一步地，步骤2包括用选星后的卫星组合进行基于伪距单点定位的落水人员位置解算，获得GNSS位置信息，记k时刻得到GNSS位置信息为P

进一步地，步骤3包括：

步骤3.1，通过漂移预测获得落水人员位置信息；

步骤3.2，基于扩展卡尔曼滤波进行所述GNSS位置信息和落水人员漂移预测位置信息融合导航，获得落水人员位置信息误差修正值；

步骤3.3，基于误差修正值修正落水人员漂移预测位置信息，获得落水人员最终位置信息。

进一步地，步骤3.1包括落水人员位置信息P

式中，P

进一步地，步骤3.2包括：建立一阶马尔科夫过程模型，状态向量可表示为：

Y

式中，δp、δv和δφ分别表示导航系中的位置、速度和姿态误差矢量；

观测向量为：

Z

扩展卡尔曼滤波器分为预测和更新两个部分，步骤如下：

预测阶段：

式中，

更新阶段：

式中，

进一步地，还包括步骤4，通过北斗短报文通信链路将落水人员最终位置信息实时发送给地面控制中心。

进一步地，步骤1.2中GDOP值计算如下：

GNSS定位选用全球定位系统GPS和BDS双星座导航，系统观测矩阵表示为：

上式中，下标GPS和BDS分别代表GPS和BDS系统；H

有益效果：

a)针对海上搜救人员定位告警效率和精度不足的问题，本发明采用基于白鲸优化算法进行双目标选星，并用最优的卫星组合进行快速精确GNSS定位。

b)针对GNSS和海上漂移预测均存在不足的问题，基于EKF进行GNSS/海上漂移预测组合导航，实现落水人员的连续可靠定位。

c)通过北斗短报文通信将落水人员的实时位置信息向地面控制中心进行告警。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明做更进一步的具体说明，本发明的上述和/或其他方面的优点将会变得更加清楚。

图1为本申请实施例提供的一种基于组合导航和北斗通信的海上人员搜救定位方法流程示意图。

具体实施方式

下面将结合附图，对本发明的实施例进行描述。

本申请实施例公开了一种基于组合导航和北斗通信的海上人员搜救定位方法，当人员落水时，救生衣用户终端接收全球导航卫星系统(Global Navigation SatelliteSystem,GNSS)信号，进行基于白鲸优化算法的GNSS选星算法，构建几何精度因子和选星数目双目标作为适应度值，选取最优的一组卫星进行定位解算，并与海上人员漂移预测定位结果进行基于扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)的组合导航。最后通过北斗短报文通信链路将位置和告警救援信息发送给地面控制中心。

图1为本发明实施例的流程图，具体步骤如下：

步骤1，救生衣用户终端接收GNSS信号，进行几何精度因子和选星数目双目标选星，获得选星后的卫星组合；所述救生衣用户终端位于落水人员穿着的救生衣中；

首先救生衣用户终端在落水后开始实时定位，针对从来自多个卫星导航星座的所有可见星快速准确的选出集合结构较好的卫星组合，本发明实施例设计了一种基于白鲸优化算法的双目标选星算法，并用经过优化选择的卫星组合进行定位。基于白鲸优化算法的双目标选星算法具体流程如下：

步骤1.1，将所有可见卫星提取出并进行编码，初始化白鲸优化算法参数，所述白鲸优化算法参数包括：白鲸数量为N＝30，最大迭代次数T＝200。

步骤1.2，初始化种群，包括：将所有可见卫星从1,2,…,S依次编号，每颗卫星对应一个编号，共有S颗卫星；生成初始种群，每只白鲸都是一种卫星组合候选解，从S颗可见星中随机抽取m颗进行组合，产生N只不同的白鲸构成一个种群，由于GPS和北斗双系统卫星定位至少需要5颗卫星，因此m∈[5,S]。

第i个白鲸个体位置X

X

x

式中，X

计算适应度值，比较确定适应度值最优的白鲸个体。其中，适应度值JA计算过程如下：

GDOP与定位精度关系紧密，因此选用GDOP作为目标之一进行选星，本发明实施例GNSS定位选用全球定位系统(Global Positioning System,GPS)和BDS双星座导航，系统观测矩阵表示为：

式中，下标GPS和BDS分别代表GPS和BDS系统；H

选星数目与GDOP组成双目标联合决策适应度函数，所选卫星数目与定位精度同样存在联系，设计一个联合决策适应度值，每个白鲸个体的适应度值JA：

式中，w

对N个白鲸个体的联合决策适应度值JA进行排序，联合决策适应度值最小的白鲸个体为最优白鲸个体。

步骤1.3，平衡因子计算

平衡因子B

式中，B

步骤1.4，探索阶段和开发阶段选择

依据平衡因子B

式中，flag＝1代表选择探索阶段，flag＝2代表开发阶段。

在探索阶段，白鲸的位置更新如下：

式中，

在开发阶段，白鲸之间会共享位置信息从而进行捕食，因此，最优的个体将会对其他个体的移动和觅食产生影响。同时，白鲸将采用Levy飞行策略捕捉猎物，其数学模型表示为：

式中，

Γ(x)＝(x-1)！

式中，u和v为正态分布随机数，u,v～N(0,1)；β为默认常数，取值1.5。

步骤1.5，鲸落阶段选择

在每次迭代中模拟鲸鱼坠落行为，鲸鱼坠落概率W

随着迭代次数的增加，鲸落概率逐渐从0.1降低到0.05。

若B

式中，r

C

式中，u

步骤1.6，重新计算适应度和最佳个体

在上一步中，若B

步骤1.7，迭代完成判断，迭代完成后输出最佳个体，最佳个体对应的选星组成所述选星后的卫星组合。

若t＜T，返回步骤1.3，重新执行步骤1.3～步骤1.6)。若t＝T，达到最大迭代次数，迭代完成，达成迭代终止条件，输出最佳个体(最优解)和适应度最优值，最佳个体对应的选星组成所述选星后的卫星组合。

步骤2，用选星后的卫星组合进行落水人员位置解算，获得GNSS位置信息；

用选星后的最佳卫星组合进行基于伪距单点定位的落水人员位置解算，k时刻得到GNSS定位结果为P

步骤3，通过漂移预测获得落水人员位置信息，使用所述GNSS位置信息和落水人员漂移预测位置信息进行组合导航，获得落水人员最终位置信息。

基于GNSS的定位存在海上多径，和无法定位的情况，为了提高定位的连续性和精度，本发明实施例基于EKF进行GNSS/漂移预测组合导航。

步骤3.1，通过漂移预测获得落水人员位置信息；

在漂移预测模型中，落水人员在水面之上的体积较少，因此忽略浪对漂移的影响，主要影响漂移速度的是风和海流的作用。

V＝V

式中，V

人员运动方程为：

式中，P

步骤3.2，基于扩展卡尔曼滤波进行所述GNSS位置信息和落水人员漂移预测位置信息融合导航，获得落水人员位置信息误差修正值；

基于EKF进行GNSS/漂移预测融合导航，两种的导航信息输入EKF进行松组合获得人员状态估计。建立一阶马尔科夫过程模型，状态向量可表示为：

Y

式中，δp、δv和δφ分别表示导航系中的位置、速度和姿态误差矢量。

观测向量为：

Z

其中，P

扩展卡尔曼滤波器分为预测和更新两个部分，步骤如下：

预测阶段：

式中，

更新阶段：

式中，

步骤3.3，基于误差修正值修正落水人员漂移预测位置信息，获得落水人员最终位置信息。

步骤4：通过北斗短报文通信链路将位置实时发送给地面控制中心。所述地面控制中心为现有技术，本发明实施例在此不做限定。

具体实现中，本申请提供计算机存储介质以及对应的数据处理单元，其中，该计算机存储介质能够存储计算机程序，所述计算机程序通过数据处理单元执行时可运行本发明提供的一种基于组合导航和北斗通信的海上人员搜救定位方法的发明内容以及各实施例中的部分或全部步骤。所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-onlymemory，ROM)或随机存储记忆体(random access memory，RAM)等。

本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明实施例中的技术方案可借助计算机程序以及其对应的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明实施例中的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以计算机程序即软件产品的形式体现出来，该计算机程序软件产品可以存储在存储介质中，包括若干指令用以使得一台包含数据处理单元的设备(可以是个人计算机，服务器，单片机，MUU或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

本发明提供了一种基于组合导航和北斗通信的海上人员搜救定位方法，具体实现该技术方案的方法和途径很多，以上所述仅是本发明的具体实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本实施例中未明确的各组成部分均可用现有技术加以实现。