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一种基于软件定义的BD3一体化集成装置及定位方法

申请号 CN202211069245.0 申请日 2022-09-01 公开(公告)号 CN115436980A 公开(公告)日 2022-12-06
申请人 广东电网有限责任公司; 广东电网有限责任公司电力调度控制中心; 发明人 卢建刚; 赵瑞锋; 郑文杰; 曾凯文; 郭文鑫;
摘要 本 申请 涉及一种基于 软件 定义的BD3一体化集成装置,所述装置包括:SDN控 制模 块 、以及与SDN 控制模块 电连接的数据模块;数据模块包括北斗 定位 模块、自主授时模块及短报文通信模块;北斗定位模块用于接收卫星定位 信号 ,并通过内置的反射信号滤除模型对卫星定位信号进行滤波;自主授时模块用于通过内置的自主授时模型获取多时钟源的历史授时表现,并根据各时钟源的历史授时表现确定目标时钟源;短报文通信模块用于通过内置的基于时延驱动的路径选择模型,优化装置至主站间的通信路径,降低短报文通信过程时延。相比 现有技术 ,本 发明 能够在复杂电 力 系统环境下,通过提高装置定位、授时精,从而提高短报文通信的实时性,满足了实际应用需求。
权利要求

1.一种基于软件定义的BD3一体化集成装置,其特征在于,所述装置包括:SDN控制模、以及与所述SDN控制模块电连接的数据模块;其中,所述数据模块包括北斗定位模块、自主授时模块、以及短报文通信模块;
所述北斗定位模块,用于接收卫星定位信号,并通过内置的反射信号滤除模型对所述卫星定位信号进行滤波;
所述自主授时模块,用于通过内置的自主授时模型获取多时钟源的历史授时表现,并根据各时钟源的历史授时表现确定目标时钟源;
所述短报文通信模块,用于通过内置的基于时延驱动的路径选择模型,优化装置至主站间的通信路径,降低短报文通信过程时延。
2.根据权利要求1所述的基于软件定义的BD3一体化集成装置,其特征在于,通过内置的反射信号滤除模型对所述卫星定位信号进行滤波,具体包括:
获取装置在t时刻的状态转移方程及观测方程,并根据所述状态转移方程及观测方程创建所述卫星定位信号的反射信号噪声模型;
获取反射信号滤除模型,并通过所述反射信号滤除模型对所述反射信号噪声模型所输出的反射信号噪声进行滤除。
3.根据权利要求2所述的基于软件定义的BD3一体化集成装置,其特征在于,获取装置在t时刻的状态转移方程及观测方程,并根据所述状态转移方程及观测方程创建反射信号噪声模型,具体包括:
将t时刻装置接收到的卫星经纬度大小、以及变化速率和加速度作为状态向量,得到装置在t时刻的状态转移方程;
获取装置在t时刻的观测向量,并根据t时刻的所述观测向量,得到装置在t时刻的观测方程;
对装置在t时刻的状态转移方程及观测方程进行简化,根据简化后的所述观测方程及所述状态转移方程,创建所述反射信号噪声模型。
4.根据权利要求3所述的基于软件定义的BD3一体化集成装置,其特征在于,简化后的所述观测方程及所述状态转移方程为:
其中,Xt为装置在t时刻的状态转移方程,Zt为装置在t时刻的观测方程,Φt|t‑1为装置状态转移矩阵,Γt|t‑1为过程噪声输入矩阵,Wt‑1为状态在t‑1时刻的过程噪声,Ht为量测矩阵,Vt为状态在t时刻观测的反射信号噪声;
所述反射信号噪声模型为:Vt=Φt|t‑1Vt‑1+ξt‑1
其中,ξt‑1为方差,Rt‑1的高斯白噪声。
5.根据权利要求4所述的基于软件定义的BD3一体化集成装置,其特征在于,所述反射信号滤除模型的创建,具体包括:
获取进行sigma点采样的2n个sigma点和相应的权值ω,得到sigma点矩阵及权重矩阵;
其中,所述sigma点矩阵包括状态向量及协方差;
初始化所述状态向量及协方差,并根据所述sigma点矩阵获取一组采样点和相应采样点的预测值;
根据所述权重矩阵及预采样点的预测值,计算状态均值预测值及协方差预测值,并对所述状态均值预测值及协方差预测值进行无损变换,产生新的sigma点集,从而获得采样点的量测预测值;
根据所述量测预测值和互协方差计算增益矩阵,并根据增益矩阵更新所述状态均值预测值及协方差预测值;
根据更新后的状态均值预测值、协方差预测值及反射信号噪声模型,创建所述反射信号滤除模型。
6.根据权利要求5所述的基于软件定义的BD3一体化集成装置,其特征在于,
所述sigma点矩阵为:
其中,状态向量Xt为n维向量,其均值为 协方差为Pt;
所述权重矩阵为:
2
其中,上标为采样点,下标m表示均值,下标c表示协方差,λ=α(n+κ)‑n为缩放比例参数,α用于控制采样点的分布状态,β≥0为权系数,κ为半正定参数,取值需保证矩阵为半正定矩阵。
7.根据权利要求6所述的基于软件定义的BD3一体化集成装置,其特征在于,所述反射信号滤除模型为:
其中,0<α1<1和0<α2<1为预设比例因子,0传感器噪声。
8.根据权利要求1所述的基于软件定义的BD3一体化集成装置,其特征在于,通过内置的自主授时模型获取多时钟源的历史授时表现,并根据各时钟源的历史授时表现确定目标时钟源,具体包括:
在前N次授时过程中,依次选择各时钟源进行授时,并在本次授时结束后记录各时钟源的初次授时误差;
根据本次授时结束后本次选择的授时时钟源与该时钟源的初次授时误差,计算该时钟源的平均历史授时误差;
根据多时钟源平均历史授时误差的倒数与各时钟源历史授时次数的加权和,得到多时钟源的历史授时表现,并根据各时钟源的历史授时表现确定目标时钟源。
9.根据权利要求1所述的基于软件定义的BD3一体化集成装置,其特征在于,通过内置的基于时延驱动的路径选择模型,优化装置至主站间的通信路径,降低短报文通信过程时延,具体包括:
定义各路径时延置信度为到本次选择前选择此路径传输的时延倒数均值与选择此路径总次数标准差的加权;
初始化SDN控制模块内各路径的时延倒数均值、各路径被选择的次数以及时延置信度为零,SDN控制模块控制短报文通信模块依次选择每个路径进行传输一次,并获得初始时延置信度;
在每次传输之前,SDN控制模块更新比较各传输路径的时延置信度,若上次传输过程中所选择的传输路径在本次传输过程中的时延置信度仍为最大,则继续选择本路径进行传输,若最大时延置信度为其他传输路径,则切换为时延置信度最大的传输路径进行传输。
10.一种基于软件定义的BD3一体化集成装置定位方法,适用于如权利要求1‑9所述的基于软件定义的BD3一体化集成装置,其特征在于,所述方法包括:
接收卫星定位信号,并通过射信号滤除模型对所述卫星定位信号进行滤波;
通过自主授时模型获取多时钟源的历史授时表现,并根据各时钟源的历史授时表现确定目标时钟源;
通过基于时延驱动的路径选择模型,优化装置至主站间的通信路径,降低短报文通信过程时延。

说明书全文

一种基于软件定义的BD3一体化集成装置及定位方法

技术领域

[0001] 本申请涉及北斗定位技术领域,特别是涉及一种基于软件定义的BD3一体化集成装置及定位方法。

背景技术

[0002] 电系统是国家的重要基础设施,是国民经济的命脉,其安全稳定运行对人民正常生产生活具有重要意义。电力系统规划、基建、运检、营销、调度等业务领域具有高精度的定位、授时、短报文通信需求,因此必须为电力系统配置安全稳定的设备。我国自主研发的北斗卫星系统能够提供高精度定位服务、无公网覆盖的短报文通信和电网运行必需的授时功能,在电力系统中发挥无可比拟的作用。
[0003] 目前,北斗三号(BeiDou‑3,BD3)在定位和授时方面具有覆盖范围广,定位及授时精度高的优势,可以实现电网高精度定位以及低时延授时,保障电网安全稳定运行。现有的北斗通信装置的控制模和数据模块紧密耦合,模块功能单一,且缺少相应高精度定位、高精度多时钟源授时、短报文通信路径选择算法,导致在复杂电力环境下定位、授时精度低,短报文通信实时性差,电力信息采集困难,难以满足复杂环境下电力系统运维管控需求。发明内容
[0004] 基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够在复杂电力系统环境下,通过提高装置定位、授时精,从而提高短报文通信实时性的基于软件定义的BD3一体化集成装置及定位方法。
[0005] 本发明实施例提供了一种基于软件定义的BD3一体化集成装置,所述装置包括:
[0006] SDN控制模块、以及与所述SDN控制模块电连接的数据模块;其中,所述数据模块包括北斗定位模块、自主授时模块、以及短报文通信模块;
[0007] 所述北斗定位模块,用于接收卫星定位信号,并通过内置的反射信号滤除模型对所述卫星定位信号进行滤波;
[0008] 所述自主授时模块,用于通过内置的自主授时模型获取多时钟源的历史授时表现,并根据各时钟源的历史授时表现确定目标时钟源;
[0009] 所述短报文通信模块,用于通过内置的基于时延驱动的路径选择模型,优化装置至主站间的通信路径,降低短报文通信过程时延。
[0010] 进一步地,通过内置的反射信号滤除模型对所述卫星定位信号进行滤波,具体包括:
[0011] 获取装置在t时刻的状态转移方程及观测方程,并根据所述状态转移方程及观测方程创建所述卫星定位信号的反射信号噪声模型;
[0012] 获取反射信号滤除模型,并通过所述反射信号滤除模型对所述反射信号噪声模型所输出的反射信号噪声进行滤除。
[0013] 进一步地,获取装置在t时刻的状态转移方程及观测方程,并根据所述状态转移方程及观测方程创建反射信号噪声模型,具体包括:
[0014] 将t时刻装置接收到的卫星经纬度大小、以及变化速率和加速度作为状态向量,得到装置在t时刻的状态转移方程;
[0015] 获取装置在t时刻的观测向量,并根据t时刻的所述观测向量,得到装置在t时刻的观测方程;
[0016] 对装置在t时刻的状态转移方程及观测方程进行简化,根据简化后的所述观测方程及所述状态转移方程,创建所述反射信号噪声模型。
[0017] 进一步地,简化后的所述观测方程及所述状态转移方程为:
[0018]
[0019] 其中,Xt为装置在t时刻的状态转移方程,Zt为装置在t时刻的观测方程,Φt|t‑1为装置状态转移矩阵,Γt|t‑1为过程噪声输入矩阵,Wt‑1为状态在t‑1时刻的过程噪声,Ht为量测矩阵,Vt为状态在t时刻观测的反射信号噪声;
[0020] 所述反射信号噪声模型为:Vt=Φt|t‑1Vt‑1+ξt‑1
[0021] 其中,ξt‑1为方差,Rt‑1的高斯白噪声。
[0022] 进一步地,所述反射信号滤除模型的创建,具体包括:
[0023] 获取进行sigma点采样的2n个sigma点和相应的权值ω,得到sigma点矩阵及权重矩阵;其中,所述sigma点矩阵包括状态向量及协方差;
[0024] 初始化所述状态向量及协方差,并根据所述sigma点矩阵获取一组采样点和相应采样点的预测值;
[0025] 根据所述权重矩阵及预采样点的预测值,计算状态均值预测值及协方差预测值,并对所述状态均值预测值及协方差预测值进行无损变换,产生新的sigma点集,从而获得采样点的量测预测值;
[0026] 根据所述量测预测值和互协方差计算增益矩阵,并根据增益矩阵更新所述状态均值预测值及协方差预测值;
[0027] 根据更新后的状态均值预测值、协方差预测值及反射信号噪声模型,创建所述反射信号滤除模型。
[0028] 进一步地,所述sigma点矩阵为:
[0029]
[0030] 其中,状态向量Xt为n维向量,其均值为 协方差为Pt;
[0031] 所述权重矩阵为:
[0032]
[0033] 其中,上标为采样点,下标m表示均值,下标c表示协方差,λ=α2(n+κ)‑n为缩放比例参数,α用于控制采样点的分布状态,β≥0为权系数,κ为半正定参数,取值需保证矩阵为半正定矩阵。
[0034] 进一步地,所述反射信号滤除模型为:
[0035]
[0036] 其中,0<α1<1和0<α2<1为预设比例因子,0传感器噪声。
[0037] 进一步地,通过内置的自主授时模型获取多时钟源的历史授时表现,并根据各时钟源的历史授时表现确定目标时钟源,具体包括:
[0038] 在前N次授时过程中,依次选择各时钟源进行授时,并在本次授时结束后记录各时钟源的初次授时误差;
[0039] 根据本次授时结束后本次选择的授时时钟源与该时钟源的初次授时误差,计算该时钟源的平均历史授时误差;
[0040] 根据多时钟源平均历史授时误差的倒数与各时钟源历史授时次数的加权和,得到多时钟源的历史授时表现,并根据各时钟源的历史授时表现确定目标时钟源。
[0041] 进一步地,通过内置的基于时延驱动的路径选择模型,优化装置至主站间的通信路径,降低短报文通信过程时延,具体包括:
[0042] 定义各路径时延置信度为到本次选择前选择此路径传输的时延倒数均值与选择此路径总次数标准差的加权;
[0043] 初始化SDN控制模块内各路径的时延倒数均值、各路径被选择的次数以及时延置信度为零,SDN控制模块控制短报文通信模块依次选择每个路径进行传输一次,并获得初始时延置信度;
[0044] 在每次传输之前,SDN控制模块更新比较各传输路径的时延置信度,若上次传输过程中所选择的传输路径在本次传输过程中的时延置信度仍为最大,则继续选择本路径进行传输,若最大时延置信度为其他传输路径,则切换为时延置信度最大的传输路径进行传输。
[0045] 本发明的另一实施例提出一种基于软件定义的BD3一体化集成装置定位方法,适用于如上所述的基于软件定义的BD3一体化集成装置,所述方法包括:
[0046] 接收卫星定位信号,并通过射信号滤除模型对所述卫星定位信号进行滤波;
[0047] 通过自主授时模型获取多时钟源的历史授时表现,并根据各时钟源的历史授时表现确定目标时钟源;
[0048] 通过基于时延驱动的路径选择模型,优化装置至主站间的通信路径,降低短报文通信过程时延。
[0049] 上述基于软件定义的BD3一体化集成装置,所述装置包括:SDN控制模块、以及与所述SDN控制模块电连接的数据模块;其中,所述数据模块包括北斗定位模块、自主授时模块、以及短报文通信模块;所述北斗定位模块,用于接收卫星定位信号,并通过内置的反射信号滤除模型对所述卫星定位信号进行滤波;所述自主授时模块,用于通过内置的自主授时模型获取多时钟源的历史授时表现,并根据各时钟源的历史授时表现确定目标时钟源;所述短报文通信模块,用于通过内置的基于时延驱动的路径选择模型,优化装置至主站间的通信路径,降低短报文通信过程时延。相比现有技术,本发明能够在复杂电力系统环境下,通过提高装置定位、授时精,从而提高短报文通信的实时性,满足了实际应用需求。附图说明
[0050] 图1为本发明实施例提供的基于软件定义的BD3一体化集成装置的结构框图
[0051] 图2为本发明实施例提供的基于软件定义的BD3一体化集成装置定位方法的流程示意图。

具体实施方式

[0052] 下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本技术领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
[0053] 需要说明的是,文中的步骤编号,仅为了方便具体实施例的解释,不作为限定步骤执行先后顺序的作用。本实施例提供的方法可以由相关的服务器执行,且下文均以服务器作为执行主体为例进行说明。
[0054] 如图1所示,本发明实施例提供的基于软件定义的BD3一体化集成装置,所述装置包括:电源模块、控制模块和数据模块。其中,电源模块分别与控制模块和数据模块连接,为其提供稳定持续供电。控制模块主要包括SDN控制模块,其与数据模块相连接,主要为数据模块传输模块运行指令以及处理数据模块反馈的信息。数据模块包括北斗定位模块、自主授时模块和短报文通信模块,其主要根据控制模块的指令进行功能调用,并反馈调用信息。可以理解的,所述SDN控制模块通过与数据模块,即北斗定位模块、自主授时模块和短报文通信模块相连接,接收数据模块反馈信息,并基于SDN控制实现数据模块各功能运行指令传输与正常运行。
[0055] 其中,所述北斗定位模块,用于接收卫星定位信号,并通过内置的反射信号滤除模型对所述卫星定位信号进行滤波。可以理解的,所述北斗定位模块利用反射信号滤除法对卫星定位信号滤波,降低定位信号接收装置周围地面建筑反射信号所产生的信号误差,避免受反射信号干扰引起定位信息接收不准确。
[0056] 具体的,通过内置的反射信号滤除模型对所述卫星定位信号进行滤波包括:获取装置在t时刻的状态转移方程及观测方程,并根据所述状态转移方程及观测方程创建所述卫星定位信号的反射信号噪声模型;获取反射信号滤除模型,并通过所述反射信号滤除模型对所述反射信号噪声模型所输出的反射信号噪声进行滤除。
[0057] 进一步地,获取装置在t时刻的状态转移方程及观测方程,并根据所述状态转移方程及观测方程创建反射信号噪声模型,具体包括:
[0058] 首先,将t时刻装置接收到的卫星经纬度大小xt、以及变化速率x′t和加速度x″t作为状态向量,即定位模块状态向量Xt=[xt,x′t,x″t],因此,装置在t时刻的状态转移方程为:
[0059]
[0060] 其中,τ0为两时刻间隔时间,Wt‑1为状态在t‑1时刻的过程噪声。
[0061] 然后,获取装置在t时刻的观测向量记为Zt=xt,并根据t时刻的所述观测向量,得到装置在t时刻的观测方程:
[0062] Zt=[1 0 0]Xt+Vt    (2)
[0063] 其中,Vt为状态在t时刻观测的反射信号噪声。
[0064] 最后,对装置在t时刻的状态转移方程及观测方程进行简化,根据简化后的所述观测方程及所述状态转移方程,创建所述反射信号噪声模型。
[0065] 简化后的所述观测方程及所述状态转移方程为:
[0066]
[0067] 其中,Xt为装置在t时刻的状态转移方程,Zt为装置在t时刻的观测方程,Φt|t‑1为装置状态转移矩阵,Γt|t‑1为过程噪声输入矩阵,Wt‑1为状态在t‑1时刻的过程噪声,Ht为量测矩阵,Vt为状态在t时刻观测的反射信号噪声;
[0068] 所述反射信号噪声模型为:Vt=Φt|t‑1Vt‑1+ξt‑1
[0069] 其中,ξt‑1为方差,Rt‑1的高斯白噪声。
[0070] 进一步地,本发明反射信号滤除法通过反射信号滤除模型实现反射信号滤除。所述反射信号滤除模型的创建包括:
[0071] 获取进行sigma点采样的个sigma点和相应的权值ω,得到sigma点矩阵及权重矩阵;其中,所述sigma点矩阵包括状态向量及协方差;
[0072] 初始化所述状态向量及协方差,并根据所述sigma点矩阵获取一组采样点和相应采样点的预测值;
[0073] 根据所述权重矩阵及预采样点的预测值,计算状态均值预测值及协方差预测值,并对所述状态均值预测值及协方差预测值进行无损变换,产生新的sigma点集,从而获得采样点的量测预测值;
[0074] 根据所述量测预测值和互协方差计算增益矩阵,并根据增益矩阵更新所述状态均值预测值及协方差预测值;
[0075] 根据更新后的状态均值预测值、协方差预测值及反射信号噪声模型,创建所述反射信号滤除模型。
[0076] 具体的,首先进行sigma点采样:记状态向量Xt为n维向量,其均值为 协方差为Pt,通过以下方式得到2n个sigma点和相应的权值ω。
[0077]
[0078] 然后计算采样点的相应权重:
[0079]
[0080] 其中,w为权重变量,上标为采样点,下标m表示均值,下标c表示协方差,n为Xt向量2
维度,参数λ=α(n+κ)‑n为缩放比例参数,α用于控制采样点的分布状态,β≥0为权系数,κ为半正定参数,取值需保证矩阵 为半正定矩阵。
[0081] 反射信号滤除模型的创建:
[0082] 1)初始化状态变量 和协方差P0。
[0083]
[0084] 其中, 为X0状态值方差,H0为量测矩阵初始值。
[0085] 2)利用式(4)获得一组采样点和相应采样点的预测值。
[0086]
[0087] 其中, 为状态转移函数,即式(3)一式。
[0088] 3)利用式(5)计算状态均值预测值及协方差预测值。
[0089]
[0090] 其中,Qt+1为预测过程噪声矩阵。
[0091] 4)根据进一步预测,进行无损变换,产生新的sigma点集,从而获得采样点观测值。
[0092]
[0093] 其中, 为根据量测函数的到的观测值, 为量测函数,即式(3)二式。
[0094] 5)由量测预测值和互协方差计算增益矩阵。
[0095]
[0096]
[0097]
[0098]
[0099] 其中,Rt+1为传感器噪声矩阵,Kt+1为增益矩阵。
[0100] 6)最后,更新状态均值和协方差。
[0101]
[0102] 实际应用中,可能存在预测过程噪声Qt、传感器噪声Rt不能准确建模的情况,而传统UKF算法下二者通常为固定不变矩阵,本发明根据更新后的状态均值预测值、协方差预测值及反射信号噪声模型,构造反射信号滤除模型,即新的Qt和Rt,避免传统算法下二者固定不变的缺点。
[0103] 所述反射信号滤除模型为:
[0104]
[0105]
[0106] 其中,0<α1<1和0<α2<1为预设比例因子,0信号传输时的反射信号滤除能力、以及北斗定位精度。
[0107] 进一步地,通过内置的自主授时模型获取多时钟源的历史授时表现,并根据各时钟源的历史授时表现确定目标时钟源,具体包括:
[0108] 在前N次授时过程中,依次选择各时钟源进行授时,并在本次授时结束后记录各时钟源的初次授时误差;
[0109] 根据本次授时结束后本次选择的授时时钟源与该时钟源的初次授时误差,计算该时钟源的平均历史授时误差;
[0110] 根据多时钟源平均历史授时误差的倒数与各时钟源历史授时次数的加权和,得到多时钟源的历史授时表现,并根据各时钟源的历史授时表现确定目标时钟源。
[0111] 如上所述,自主授时模块所设置的基于历史表现激励的自主授时算法通过优化时钟源选择决策,保证授时质量的同时保证授时信号的稳定性,其中SDN控制模块会存储时钟源总数N,并在每次时钟源选择的过程中会控制时钟源是否切换,并在本次授时结束后存储本次选择的授时时钟源该与时钟源平均历史授时误差。在前N次授时过程中,SDN控制模块会控制自主授时模块依次选择各时钟源进行授时,并在本次授时结束后记录该时钟源初次授时误差。在后续授时过程中,首先,SDN控制模块会根据内部存储的历史授时误差计算平均历史授时误差,随后,计算多时钟源平均历史授时误差的倒数与各时钟源历史授时次数的加权和,并选择加权和最大的时钟源进行授时。并在本次授时结束后存储所选择时钟源的授时误差,进入下一次授时。
[0112] 进一步地,通过内置的基于时延驱动的路径选择模型,优化装置至主站间的通信路径,降低短报文通信过程时延,具体包括:
[0113] 定义各路径时延置信度为到本次选择前选择此路径传输的时延倒数均值与选择此路径总次数标准差的加权;
[0114] 初始化SDN控制模块内各路径的时延倒数均值、各路径被选择的次数以及时延置信度为零,SDN控制模块控制短报文通信模块依次选择每个路径进行传输一次,并获得初始时延置信度;
[0115] 在每次传输之前,SDN控制模块更新比较各传输路径的时延置信度,若上次传输过程中所选择的传输路径在本次传输过程中的时延置信度仍为最大,则继续选择本路径进行传输,若最大时延置信度为其他传输路径,则切换为时延置信度最大的传输路径进行传输。
[0116] 如上所述,短报文通信模块所设置的基于时延置信度驱动的路径选择算法,定义各路径时延置信度为到本次选择前选择此路径传输的时延倒数均值与选择此路径总次数标准差的加权,通过优化装置至主站间通信路径选择决策,降低短报文通信过程时延。初始化SDN控制模块内各路径的时延倒数均值、各路径被选择的次数以及时延置信度为零,SDN控制模块控制短报文通信模块依次选择每个路径进行传输一次,并获得初始时延置信度。随后在每次传输之前,SDN控制模块更新比较各传输路径的时延置信度,如果上次传输过程中所选择的传输路径在本次传输过程中的时延置信度仍为最大,则继续选择本路径进行传输,如果最大时延置信度为其他传输路径,则切换为时延置信度最大的传输路径进行传输。
在传输结束后更新所选择传输路径的时延置信度,进入下一次传输过程通过探索模式与利用模式之间的平衡,实现自适应通信路径选择,降低短报文通信过程中的传输时延。
[0117] 本发明的有益效果如下:
[0118] 本发明针对电力系统复杂场景设计一种基于软件定义的BD3一体化集成装置,有效地将控制模块和数据模块独立成两个互不干扰的平台,并利用SDN控制器实现对控制模块和数据模块的集中化调控,提高BD3装置可靠性,保障复杂电力系统场景下的业务正常处理。
[0119] 本发明将BD3装置原有的定位、授时、短报文通信等单一功能的数据模块集成为多功能集成数据模块,在北斗定位模块中采用反射信号滤除法消除定位装置附近建筑等反射信道干扰,并提出基于历史表现激励的自主授时算法和基于时延驱动的路径选择算法,内置于自主授时模块和短报文通信模块中,优化授时时钟源选择和短报文通信路径选择,提高授时信号精度和短报文通信实时性,有效保障通信性能可靠性。
[0120] 本发明所采用反射信号滤除法通过反射信号滤除模型实现对反射信号的滤除,通过设置实时变化预测过程噪声和传感器噪声,解决传统UKF预测过程噪声和传感器噪声固定不变的问题,使其更适合于实际应用噪声动态变化情况,提高对反射信号滤除性能。
[0121] 本发明提供的基于软件定义的BD3一体化集成装置,包括SDN控制模块、以及与所述SDN控制模块电连接的数据模块;其中,所述数据模块包括北斗定位模块、自主授时模块、以及短报文通信模块;所述北斗定位模块,用于接收卫星定位信号,并通过内置的反射信号滤除模型对所述卫星定位信号进行滤波;所述自主授时模块,用于通过内置的自主授时模型获取多时钟源的历史授时表现,并根据各时钟源的历史授时表现确定目标时钟源;所述短报文通信模块,用于通过内置的基于时延驱动的路径选择模型,优化装置至主站间的通信路径,降低短报文通信过程时延。相比现有技术,本发明能够在复杂电力系统环境下,通过提高装置定位、授时精,从而提高短报文通信的实时性,满足了实际应用需求。
[0122] 请参阅图2,本发明提供还提供了一种基于软件定义的BD3一体化集成装置定位方法,所述方法应用于上述的基于软件定义的BD3一体化集成装置,所述方法包括:
[0123] 步骤S21,接收卫星定位信号,并通过射信号滤除模型对所述卫星定位信号进行滤波。
[0124] 通过内置的反射信号滤除模型对所述卫星定位信号进行滤波,具体包括:
[0125] 获取装置在t时刻的状态转移方程及观测方程,并根据所述状态转移方程及观测方程创建所述卫星定位信号的反射信号噪声模型;
[0126] 获取反射信号滤除模型,并通过所述反射信号滤除模型对所述反射信号噪声模型所输出的反射信号噪声进行滤除。
[0127] 进一步地,获取装置在t时刻的状态转移方程及观测方程,并根据所述状态转移方程及观测方程创建反射信号噪声模型,具体包括:
[0128] 将t时刻装置接收到的卫星经纬度大小、以及变化速率和加速度作为状态向量,得到装置在t时刻的状态转移方程;
[0129] 获取装置在t时刻的观测向量,并根据t时刻的所述观测向量,得到装置在t时刻的观测方程;
[0130] 对装置在t时刻的状态转移方程及观测方程进行简化,根据简化后的所述观测方程及所述状态转移方程,创建所述反射信号噪声模型。
[0131] 简化后的所述观测方程及所述状态转移方程为:
[0132]
[0133] 其中,Xt为装置在t时刻的状态转移方程,Zt为装置在t时刻的观测方程,Φt|t‑1为装置状态转移矩阵,Γt|t‑1为过程噪声输入矩阵,Wt‑1为状态在t‑1时刻的过程噪声,Ht为量测矩阵,Vt为状态在t时刻观测的反射信号噪声;
[0134] 所述反射信号噪声模型为:Vt=Φt|t‑1Vt‑1+ξt‑1
[0135] 其中,ξt‑1为方差,Rt‑1的高斯白噪声。
[0136] 进一步地,所述反射信号滤除模型的创建,具体包括:
[0137] 获取进行sigma点采样的2n个sigma点和相应的权值ω,得到sigma点矩阵及权重矩阵;其中,所述sigma点矩阵包括状态向量及协方差;
[0138] 初始化所述状态向量及协方差,并根据所述sigma点矩阵获取一组采样点和相应采样点的预测值;
[0139] 根据所述权重矩阵及预采样点的预测值,计算状态均值预测值及协方差预测值,并对所述状态均值预测值及协方差预测值进行无损变换,产生新的sigma点集,从而获得采样点的量测预测值;
[0140] 根据所述量测预测值和互协方差计算增益矩阵,并根据增益矩阵更新所述状态均值预测值及协方差预测值;
[0141] 根据更新后的状态均值预测值、协方差预测值及反射信号噪声模型,创建所述反射信号滤除模型。
[0142] 所述sigma点矩阵为:
[0143]
[0144] 其中,状态向量Xt为n维向量,其均值为 协方差为Pt;
[0145] 所述权重矩阵为:
[0146]
[0147] 其中,w为权重变量,上标为采样点,下标m表示均值,下标c表示协方差,n为Xt向量2
维度,λ=α(n+κ)‑n为缩放比例参数,α用于控制采样点的分布状态,β≥0为权系数,κ为半正定参数,取值需保证矩阵 为半正定矩阵。
[0148] 所述反射信号滤除模型为:
[0149]
[0150] 其中,0<α1<1和0<α2<1为预设比例因子,0
[0151] 步骤S22,通过自主授时模型获取多时钟源的历史授时表现,并根据各时钟源的历史授时表现确定目标时钟源。
[0152] 通过内置的自主授时模型获取多时钟源的历史授时表现,并根据各时钟源的历史授时表现确定目标时钟源,具体包括:
[0153] 在前N次授时过程中,依次选择各时钟源进行授时,并在本次授时结束后记录各时钟源的初次授时误差;
[0154] 根据本次授时结束后本次选择的授时时钟源与该时钟源的初次授时误差,计算该时钟源的平均历史授时误差;
[0155] 根据多时钟源平均历史授时误差的倒数与各时钟源历史授时次数的加权和,得到多时钟源的历史授时表现,并根据各时钟源的历史授时表现确定目标时钟源。
[0156] 步骤S23,通过基于时延驱动的路径选择模型,优化装置至主站间的通信路径,降低短报文通信过程时延。
[0157] 通过内置的基于时延驱动的路径选择模型,优化装置至主站间的通信路径,降低短报文通信过程时延,具体包括:
[0158] 定义各路径时延置信度为到本次选择前选择此路径传输的时延倒数均值与选择此路径总次数标准差的加权;
[0159] 初始化SDN控制模块内各路径的时延倒数均值、各路径被选择的次数以及时延置信度为零,SDN控制模块控制短报文通信模块依次选择每个路径进行传输一次,并获得初始时延置信度;
[0160] 在每次传输之前,SDN控制模块更新比较各传输路径的时延置信度,若上次传输过程中所选择的传输路径在本次传输过程中的时延置信度仍为最大,则继续选择本路径进行传输,若最大时延置信度为其他传输路径,则切换为时延置信度最大的传输路径进行传输。
[0161] 本发明提供的基于软件定义的BD3一体化集成装置定位方法,首先接收卫星定位信号,并通过反射信号滤除模型对所述卫星定位信号进行滤波;通过自主授时模型获取多时钟源的历史授时表现,并根据各时钟源的历史授时表现确定目标时钟源;通过基于时延驱动的路径选择模型,优化装置至主站间的通信路径,降低短报文通信过程时延。相比现有技术,本发明能够在复杂电力系统环境下,通过提高装置定位、授时精,从而提高短报文通信的实时性,满足了实际应用需求。
[0162] 应该理解的是,虽然上述流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,这些步骤可以以其它的顺序执行。而且,上述流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段,这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0163] 以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明技术原理的前提下,还可以做出若干改进和变形,这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
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