1、中国科学技术大学 硕士学位论文 智能出租车调度系统的设计与实现 姓名：陈少杰 申请学位级别：硕士 专业：电路与系统 指导教师：陈贤富 2011-05-12摘要 I 摘 要 随着国民经济的飞速发展以及人民物质文化生活水平的提高， 城市交通问题 日益严重。出租车以快速、方便、舒适、安全和服务面广的特点使其迅速成为城 市交通运输体系的重要组成部分。 大多数城市出租车都提供 24小时全天候服务， 乘客多数是以扬招式来搭乘出租车。这种打车方式，乘客等待时间比较长，而且 出租车的空驶率高。在出租车发展过程中普遍存在以下问题： “人等车，车找人” 现象严重，乘客等待时间长；出租车空驶率过高，有些城市出租车的
2、平均空驶率 高达 47.451.3；交通拥堵，环境污染。而且目前出租车调度方式主要是电话 联系方式的人工调度，调度接口单一。 本文基于 GPS/GIS 技术设计和实现了一种新型的出租车调度系统，该系统 设计了一种出租车司机互助报告乘客位置的新型叫车模式， 改进了传统的出租车 叫车方式。本系统包含几大部分：调度终端、通信平台、呼叫中心、短信平台和 调度平台。 调度终端是基于三星 S3C2440 硬件平台和 WINCE 系统的智能嵌入式 设备，实现了与调度平台的通讯和现场智能控制；通信平台基于 I/O完成端口技 术实现出租车 GPS 位置信息的高效上传；呼叫中心和短信平台模块可以实现乘 客和调度中
3、心之间的通信， 其主要功能是采集乘客位置和打车请求以实现调度系 统的自动调度。 短信平台负责接收短信调度的短信， 再由调度中心分析短信内容， 完成短信调度。呼叫中心负责电话链路，通过 TTS 技术和调度中心模块实现电 话自动语音调度，整个调度过程无需人工参与；在调度平台中，本论文设计了一 种新的网格调度算法，该算法结合通信平台上传的出租车 GPS 位置信息和 GIS 系统网格信息把出租车分组，实现小组内及小组间出租车高效协作和调度，最大 限度的减少人工参与，通过模拟测试证明该算法高效实用。最后系统根据过去历 史调度数据预测当前时间乘客分布，合理布局全市空载出租车在市区的分布，最 终实现目标就是
4、城市内空载出租车的分布和预测的需调度乘客分布相一致， 从而 保证出租车全局分布最优。通过本系统可以有效缩短乘客等待时间（CWT）和 出租车空驶率(ECP)，提高出租车系统运行效率。 本系统的社会效益：消除出租车的盲目空载行驶，实现节能减排、减轻道路 拥堵、降低车辆磨损、减轻驾驶员疲劳、增加公司的利润和驾驶员的收入等。 关键词: 出租车调度系统 网格调度算法 智能交通 完成端口 呼叫中心 短信平 台 Abstract III Abstract With the rapid development of the national economy and improvement of peoples
5、 material and cultural living standards, the urban transport problems are becoming seriously. Taxi has become a important part in the urban transport system for its fast, convenient, comfortable, safe and a wide range of services. Most of taxis supply all-day services, passages often wave their hand
6、s to embark the taxi. Passengers often wait for a long time to take a taxi, while the taxis often drive with no passenger, the empty rate is high. There exist the following problems in the development process of taxi: “passengers wait for taxis, while taxis looking for customer“,the passengers wait
7、for a long time, the empty taxi cruising rate is too high, the empty taxi cruising rate of some cities even can reach 47.4-51.3%, traffic congestion, environmental pollution. At the present time, the main way of dispatch is artificial using telephone, and dispatch interface is very single. A new tax
8、i dispatching system has been designed and implemented based on GPS/GIS technology in this paper. The system gives a new taxi drivers cooperation calling taxi model that improved the traditional calling taxi model. The system included five parts：dispatching terminal, communication platform, calling
9、center, SMS platform and dispatching platform. Dispatching terminal is an intelligent embedded device which is based on the Samsung S3C2440 hard platform and WINCE system, and the dispatching terminal can realize the communication and dispatching platform and on-site intelligent control. Communicati
10、on platform accomplished the taxi GPS location information efficient upload based the I/O completion port technology. Calling center and SMS platform could realize the communication between the passengers and dispatch center, their main function was to obtain passengers location and to let the dispa
11、tching system achieve automatic dispatching. The SMS platform received the message,then the dispatching center analysed the message and made the dispatching decision. Calling cente rwas responsible for telephone link, through the TTS technology and dispatching center module to realize the telephone
12、automated voice dispatch, the whole dispatching process with no artifical intervention. On the dispatching platform, the paper designed a new grid dispatching algorithm, the algorithm used to group the taxis combine with GPS location information and GIS system grid information (both through the comm
13、unication platform upload) to realizing the taxi efficient collaboration and Abstract IV dispatching in /between groups. This system can reduce customer waiting time (CWT) and empty taxi cruising rate (ECR), improve the efficiency of the taxi system. The system social benefits: elimination of no-loa
14、d blind driving taxi, energy-saving and emission-reduction, reducing road congestion, reducing vehicle wear and tear,reducing driver fatigue, increasing the companys profit and revenue drivers and so on. Key words: Taxi Dispatching System; Grid based algorithm; Intelligent Transportation System; Com
15、pletion port; Call center; SMS platform 中国科学技术大学学位论文原创性声明 本人声明所呈交的学位论文,是本人在导师指导下进行研究工作所取得的成果。除已特 别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含任何他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一 同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中作了明确的说明。 作者签名：_ 签字日期：_ 中国科学技术大学学位论文授权使用声明 作为申请学位的条件之一， 学位论文著作权拥有者授权中国科学技术大学拥有学位论文 的部分使用权， 即： 学校有权按有关规定向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版， 允许论文被查阅和借阅，可以将学
16、位论文编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或 扫描等复制手段保存、 汇编学位论文。 本人提交的电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。 保密的学位论文在解密后也遵守此规定。 公开 保密（_年） 作者签名：_ 导师签名：_ 签字日期：_ 签字日期：_ 第一章 绪论 1 第一章 绪论 在许多国家，出租车都是一种十分方便的辅助客运工具。为了提供高质量的 服务，很有必要研究一种快速高效的出租车调度系统。在国外，电话调度和站点 候车的出租车运营方式占 98，“路抛式”仅占 2；如伦敦、新加坡等，在马 路上很难找到空驶的出租车，除非电话预约，或者在指定的地点候车，很少能看 到在路边打车的乘客，一般都是
17、电话调度叫车 1 。现在北京上海等大城市已经通 过卫星出租车调度系统为乘客在线调度空载出租车。 卫星调度出租车系统是利用 GPS 来自动实时锁定出租车位置来进行调度的 2 。本文基于对出租车调度技术发 展和国内外应用状况的研究，在系统工程集成思想的指导下，根据管理特色和技 术要求设计出租车调度系统的框架。该框架基于全球定位系统（GPS），地理信 息系统（GIS），无线通信和网络通信技术的基础上提出的，同时设计了硬件和 软件子系统，并对调度中心进行了全局优化 3 。 1.1 研究背景和意义 随着经济的发展人民生活水平的提高，城市化进程加快，人们对公共交通提 出了更高的要求，尤其是对出租车调度系统
18、的快捷性，方便性方面。出租车方便 快捷以及安全舒适的特性使其在城市交通中占据重要地位。 如今大多数出租车提 供 24小时服务，而且只需招手就可以拦到出租车。但是随着出租车数量的增加， 粗放式的管理模式导致出租车工作效率降低，空载率高，交通堵塞，能源浪费和 环境污染等问题 4 。因此，基于无线通信，网络通信，全球定位系统（GPS）以 及地理信息系统（GIS）等技术的出租车自动调度系统的研究在当前情况下显得 势在必行。该系统着眼于合理调度出租车，以此达到提高工作效率，减少乘客等 待时间，降低空驶率和减轻交通堵赛的目的 5 。 衡量出租车服务水平的一个重要指标乘客等待时间,是出租车管理部门确定 合理
19、布局出租车规模的重要考虑因素,其受出租车拥有量、道路交通状况、道路 布局、城市布局、交通信息共享性等多种因素的综合影响 1 。通过本系统可以有 效降低乘客等待时间（CWT）和出租车空驶率(ECR)，提高出租车系统运行效率 6 。 第一章 绪论 2 1.2 智能交通系统 智能交通系统（Intelligent Transportation System，简称ITS）以交通运输目 的导向的信息技术为手段, 提升和一体化交通基础设施、 载运工具和管理与控制 资源，通过充分发挥资源潜力和协同效应，为交通运输相关者提供高安全、高效 率和高品质的交通运输服务的新型交通运输系统 7 。 表 1.1 国家科技计
20、划 ITS 可持续发展路线图 研究领域 “十一五”工作目标：核 心关键技术群； 实验系统； 典型应用 “十二五”工作目标：技 术集成和体系化；系统产 品化开发及规模化量产 “十三五”工作目标：形 成完整的技术体系，规模 化应用和战略性集成关键 技术 综合交通运输 资源优化配置技术 区域综合交通网络 规划 区域综合交通枢纽 规划 运输方式协同技术 综合交通运输系统 集成与协同运营技 术群 智能化交通控 大范围动态交通控 制与诱导技术 车路协调控制技术 大范围战略区域控 制 大规模车路协调 车队自动驾驶 大范围交通流分层 递阶优化协调控制 技术群 综合交通运输信息 平台和信息资源共 享技术 交通对
21、象识别与信 息采集关键技术 复杂动态交通数据 融合关键技术 交通系统互操作技 术 新一代交通信息采 集技术 海量综合运输动态 数据实时交互关键 技术 面向综合运输系统 协调运营和全方位 公众服务的交通信 息集成及应用技术 群 20062010 年 总体目标：安全、高效、 服务 20112015 年 总体目标：安全、协同 20162020 年 总体目标：和谐 第一章 绪论 3 图 1.1 国家城市智能交通控制系统总体规划 A 图 1.2 国家城市智能交通控制系统总体规划 B ITS的发展是现代社会经济发展的客观要求，智能交通运输是国民经济和现 代社会发展的基础。由于现代社会城市化速度越来越快、国
22、民经济的高速增长、 全球经济的一体化进程加快、 个人出行与休闲时间的不断增加以及人们对交通需 求越来越高，ITS便成为现代社会经济发展的客观要求 8 。 第一章 绪论 4 1.3 出租车调度系统的发展回顾和现状 国内出租车调度系统五十多年的发展历程中共历经过四次技术上的改革： 第 一次改革是始于上世纪七十年代， 第一代出租车调度中心系统代表性技术是车辆 调度中心的出现。调度中心是在无线电通信技术基础上发展起来的，此时已经逐 步的可以实现调度中心与移动出租车司机进行实时语音交互， 出租车运营企业向 政府部门申请架设无线电天线和建立基站， 中心调度员通过车载电台向出租车司 机进行呼叫完成派车任务。
23、 此时因为计算机技术还未普及， 只能达到半自动程度， 所以订单仍由手工记录，该类型调度中心目前已被完全淘汰。第二代车辆调度中 心系统起源于上世纪八十年代， 是在计算机应用普及和局域网技术引进的基础上 形成的。此时调度系统的特征是计算机信息处理加无线电语音呼叫，这时乘客调 度信息的输入和数据统计、报表输出都依赖计算机强大的处理能力。该种调度系 统因频率资源稀缺，技术比较落后，很难适应业务发展的需求，也基本被淘汰掉 了。第三代出租车调度中心系统是随着全球定位系统（GPS）的民用化，可以实 时知晓出租车具体位置， 此时无线电信号通过调制解调可以传输语音信息和数字 信息。调度中心通过对乘客上车点经纬度
24、信息和出租车 GPS 位置的比较，可以 实现最近的出租车指派给乘客。第四代出租车自动智能调度中心系统是在 GPRS GPSGIS智能调度算法基础上的形成，它是由于近年来第二代移动通信技 术 GSM 的飞速发展， GSM 平台上通用无线分组业务 GPRS 为更理想、更先进 的业务处理系统奠定了技术基础，它适用于出租车终端和服务器频繁的、少量的 数据传输，而对于出租车调度系统来说，出租车 GPS 位置信息的上传和调度中 心信息的双向传输正好和 GPRS 网络特点契合，地理信息系统（GIS）又为出租 车的跟踪和乘客的定位提供了直观的图形界面 9 。 图 1.3 第四代智能出租车调度系统 第一章 绪论
25、 5 在参考文献10 11中介绍了新加坡的 GPS 的出租车调度系统。与过去使 用的无线电传呼系统相比， 卫星定位调度系统已经极大程度地提高了系统的准确 性、通信效率和出租车调度系统的效率 12 。先进的信息通信技术对于获得市场竞 争优势起着越来越重要的作用。以卫星定位GPS为例，已经被广泛地应用于商用 客机和轮船的跟踪导航。由于在九十年代中期开始出租车服务需求的增加，无线 电传呼系统已经不能够再满足新加坡日益扩大的用户市场。 出租车公司因此决定 逐步淘汰无线电传呼系统，进而转变成利用卫星调度系统，自动车辆定位和调度 系统（AVLDS）。AVLDS由交互式语音系统（IVR），差分全球定位系统（
26、DGPS）， 无线数据通信（WDC）和计算调度中心系统（CDS）组成。为了控制中心和出租车 之间的数据通信，在不同的位置安装了许多出租车站台。每台出租车安置了接收 器和发射器，这样使出租车司机能够与控制中心进行通话。IVR是能够立刻探测 到距离乘客最近的出租车， 来识别车辆的路线并能用经度纬度的坐标系来确定车 的位置。 在以乘客为中心的给定半径内的所有的出租车可以通过移动通信平台自 动地接收到调度信息。如果一位司机接收了调度信息，他会通过触动出租车上安 装的按钮向控制中心应答。IVR就可以记录出租车号码和这辆车到达时间就能够 传达给乘客。如果这位司机没有做出回应，系统会自动搜索下一辆最近的出租
27、车 并再一次进行调度。匹配成功后，乘客被提供出租车号码和近似到达时间。乘客 就可能在呼叫十分钟之内搭乘上一辆出租车。随着出租车服务需求的日益增加， 出租车公司尝试着通过再改造他们的调度系统来增加调度容量和实现自动调度 系统 13 。 图 1.4 新加坡出租车调度系统示意图 第一章 绪论 6 1.4 本文主要工作和内容组织 本论文介绍一种新型的出租车调度模型，在该模型下，调度系统可以自动完 成调度整个过程，调度中心无需人工参与，实现了出租车的智能调度，并在此基 础上研究了基于群智能的出租车优化平台， 该平台指导空载出租车在全市最优分 布从而有效减少乘客等待时间（CWT）和出租车空载率（ECR）。
28、主要内容安排如 下： 第一章介绍本研究课题出租车调度系统的选题目的和意义， 对与之相关联的 当前比较热门的智能交通进行简要概述， 并对出租车调度系统的发展做了简单的 回顾和现状描述。 第二章第一节介绍与本课题相关的群智能优化算法， 重点讲述了最新群智能 发展方向，并对蚁群和粒子群进行详细介绍；第二节介绍目前几种比较常见的移 动定位技术GPS定位，对各个定位方法进行比较，最终确定本系统所采用的定位 技术；第三节介绍GIS最近流行的WEBGIS技术，对WEBGIS技术的发展和应用做 了详细描述。 第三章介绍出租车调度系统的系统设计，首先介绍调度系统的设计原则，然 后分析.net 下的调度系统整体框
29、架设计，接下来主要讲述系统各个子模块设计 和程序实现包括调度终端设计、通信模块设计、呼叫中心设计、短信平台设计、 管理平台设计和调度平台设计等。 第四章介绍基于群智能的出租车MAS组织的多目标优化平台， 达到出租车的 分布和打车乘客的分布像一致，从而保证乘客等车时间，出租车空载率最小等全 局最优。 第五章对本调度系统及其优化进行总结，并对后续优化工作做了简要介绍。 第二章 群智能、GPS/GIS 简介 7 第二章 群智能、GPS/GIS简介 2.1群智能 在优化领域，有一类算法多以人类、生物的行为方式为背景，经过数学抽象 建立优化算法模型，通过计算机强大的计算能力来求解组合最优化问题，如模拟
30、退火、遗传算法、人工神经网络、蚁群算法、粒子群算法等，因此这些算法通常 被称作智能优化算法（Intelligent Optimization Algorithms），或称现代启 发式算法（Meta-heuristic Algorithms）。该类算法为解决复杂问题提供了新 的思路和手段。 智能优化算法实际上是根据问题的部分已知信息来启发式地探索该问题的 解决方案，在探索解决方案的过程中将发现的有关信息记录下来，不断积累和分 析，并根据越来越丰富的已知信息来指导下一步的动作并修正以前的步骤，从而 获得在整体上较好的解决方案 14 。 2.1.1启发式算法 2.1.1.1 物理启发式：模拟退火算法
31、 物理退火过程：加温过程；等温过程；冷却过程。1953 年，Metropolis 提 出重要性采样法，即以概率接受新状态，称Metropolis准则，计算量相对Monte Carlo方法显著减少。1983年，Kirkpatrick等提出模拟退火算法。模拟退火算 法的直观理解是： 在一个给定的温度， 搜索从一个状态随机的变化到另一个状态， 每一个状态到达的次数服从一个概率分布。当温度很低时，以概率1停留在最优 解。模拟退火算法（Simulated Annealing，简称SA）是固体熔化状态下由逐渐 冷却到最终达到结晶状态的物理过程的模拟 14 。 模拟退火算法最早是用来解决组 合优化提出来的。
32、模拟退火算法的优点：计算过程简单，通用，鲁棒性强，适用 于并行处理，可用于求解复杂的非线性优化问题。模拟退火算法的缺点：收敛速 度慢，执行时间长，算法性能与初始值有关及参数敏感等缺点。 2.1.1.2 社会与文化启发：文化算法(模拟人类社会的演化过程）、人口迁 移算法（模拟人口流动与人口迁移） 2.1.1.3 生物启发式：生物启发式计算是指一系列启发式智能计算方法， 他们是以生物界的各种自然现象或过程为灵感而提出的。 遗传算法 第二章 群智能、GPS/GIS 简介 8 遗传算法主要借用生物进化中适者生存的规律而设计。 遗传算法包含以下主 要步骤：第一是对优化问题的解进行编码；第二是适应函数的构
33、造和应用，适应 函数基本上依据优化问题的目标函数而定； 第三是染色体的结合；最后是变异。 人工神经网络 神经网络的基本原理为： 大脑皮层每一点的活力是由其他点势能释放的综合 效能产生。这一势能同下面的因数有关：相关其他点的兴奋次数；兴奋的强度； 与其不相连的其他点所接受的能量。 人工神经网络的建立和应用可以归结为三个 步骤：网络结构的确定，关联权的确定和工作阶段。 2.1.2群体智能（Swarm Intelligence）算法 图 2.1 典型群智能仿生示意图 2.1.2.1蚁群优化算法 蚁群优化算法(Ant Colony Optimization，简称 ACO)是二十世纪九十年代 意大利学者
34、 MDorigo，VManiezzo，AColorni 等人从生物进化的机制中受 到启发在他的博士论文中首次提出来的一种新型的模拟进化算法， 它是通过模拟 自然界蚂蚁搜索路径的行为而提出的一种群智能优化算法 15 。 蚁群优化算法的基 本思想是模仿蚂蚁依赖信息素进行通信而显示出的社会行为， 每只蚂蚁在经过的 路线上留下信息素，后面的蚂蚁根据信息素的多少选择路径，信息素多的路径被 选择的概率大，通过群体协同，最后找到最优路径 16 。 第二章 群智能、GPS/GIS 简介 9 A C A C A C图 2.2 蚁群算法示意图 我们以蚁算法解决 TSP 问题为例说明蚁群算法的用法 17 。蚂蚁k从
35、i点选择 访问 j点的概率可以写成 () * () , () * () () 0, k ij ij k k is is ij sa l l o w e d tt j allowed tt Pt otherwise = （2.1） 其中 ij 是i点和 j点之间的信息素强度， 是衡量 ij 的参数， ij 是从点i点 到 j点的可见度，一般被定义为 ij 1/d （ ij d 是i点和 j点之间的距离）， 是衡量 ij 的参数， k allowed 是没有被访问的点的集合。 开始时l只蚂蚁随机分配到n个点中去，每只蚂蚁根据公式（2.1）给出的概 率 k ij P 选择接下来要访问的点，在访问n次
36、之后，每只蚂蚁完成一次旅行。信息 素更新准则为： 每只蚂蚁在它所经过的路径上遗留的信息素的量为 / k QL,这里Q 为常量， k L 是路径长度。另一方面，信息素会随着时间的流逝而减少。因此信 息素更新公式为： (1 )*( ) ij ij ij tt += + （2.2） 1 l k ij ij k = = （2.3） 第二章 群智能、GPS/GIS 简介 10 /, ( ,) , 0, kk k ij Q L ant edge i j = 其他，（2.4） 其中， t是一个迭代计数器， 0,1 是控制 ij 减少的参数， ij 是在第i点 到 j点路径上信息素的总增长， k ij 是有
37、k ant 所导致的在第i点到 j点的路径上信 息素的增长。 使用蚁群算法的条件：1、能够用一个图来阐述将要解决的问题；2、问题本 身能提供解题用的启发式信息；3、能够定义一种正反馈过程；4、能够建立约束 机制。 2.1.2.2 粒子群算法 粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO) 是一种进化计算技术 (Evolutionary Computation)，它源于对鸟群觅食过程中迁徙和群居的模拟，它是 在1995年有心理学家Kennedy博士和计算智能研究员Eberhart博士最早提出， 该算法模拟鸟集群飞行觅食的行为，鸟之间通过集体的协作使群体达到最优目 的
38、，是一种基于群智能（Swarm Intelligence，SI）的优化方法 18 。其中被称为粒 子的个体是通过超维搜索空间“流动”的， 即粒子在搜索空间中的位置变化是以 个体成功超过其他个体的社会心理意向为基础的。 个体间的交互作用帮助改善对 环境的经验知识，增强了到达群优化的进程，个体间的交互作用或合作是由遗传 学或通过社会交互确定的。因此，群中粒子的变化受到邻近粒子的经验或知识的 影响，一个粒子的搜索行为受到其他粒子搜索行为的影响。粒子群优化是一种共 生合作算法。 粒子群优化算法的基本思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻 求最优解的。它具有概念简单、容易实现、搜索速度快、搜索范围
39、大等突出优点。 粒子群算法本质上是一种并行的全局性随机搜索算法， 只需要很少的代码和参数 就能在计算模拟中实现出来。 粒子群算法的优势就在于简单容易实现并且没有许 多参数的调节。 12 (1 ) ( ) ( ) ( ) () ( ) () ( ) id id id id gd id tt t t v v c rand p x c rand p x + =+ + （2.5） 种群中任一粒子i的位置 (1 ) ( ) ( ) iii ttt x xv +=+ （2.6） 12 V = V ,V ,.,V iiii d 12 X = X ,X ,.,X iiii d其中： () id t v 是粒子
40、的惯性向量； 1 () () ( ) id id t c rand p x 表示的是粒子的局部最优解； 第二章 群智能、GPS/GIS 简介 11 2 () () ( ) gd id t c rand p x 表示粒子全局最优解 12 () () ( ) ()( ) () id id gd id tt c rand p x c rand p x + 代表粒子运动向量 图 2.3 粒子群算法示意图 粒子群优化使用并行和结构化策略， 随机但有指导性地加强高维空间的搜索 能力。具有全局搜索和快速收敛的特点 粒子群优化与进化算法的比较： 相同点： 都是优化算法， 都力图在自然特征的基础上模拟个体种群的
41、适应性, 都采用概率变换规则通过搜索空间求解。 不同点：粒子群优化有存储器；粒子保持它们及其领域的最好解答；粒子群 优化的变化是通过同等的粒子学习而不是通过遗传来重组和变异得到； 粒群优化 的搜索过程是通过同等粒子的社会交互作用进行而不是通过适应度函数。 2.2 GPS定位技术概述 2.2.1 GPS 的基础概念 为了满足民事和军用对实时连续的三维立体导航的迫切需求，1973 年美国 开始组织陆海空三军， 共同研究建立新一代卫星导航系统， 这就是目前所称的 “导 航卫星授时测距/全球定位系统”（Navigation Satellite Timing and ranging / Global P
42、ositioning System）简称全球定位系统（GPS） 19 。此系统是美国研 制的新一代基于GPS卫星的导航定位系统，可向全球用户提供实时、连续、全天 候、高精度的三维位置、三维速度和时间信息。3 个备用卫星和 21 个正常工作 卫星组成了 GPS 系统，此 24 个卫星平均分布在 6 个轨道平面上，而轨道平面互 局部 最优解 全局 最优解 运 动向量 惯 性向量 第二章 群智能、GPS/GIS 简介 12 相成 60 度的倾角，这保证了在地球上任意地点和任意时段最少 4 个 GPS 卫星能 被同时观测到。GPS系统基本上满足了地球上关于定位和导航的需求，在航天、 航海、车辆定位和导
43、航等诸多方面得到了十分广泛的应用。 2.2.1.1 GPS的特点 目前， 国际上利用GPS系统进行相关定位和导航技术应用开发和研究取得了 迅猛发展，实际应用和理论分析都表明，同国际上其它的卫星定位系统相比较而 言，GPS具有如下的特点： 1）全球性连续覆盖，全天候工作。由于GPS卫星有24个，平均分布在地球 上空，使得位于地球上任何地点、任何时段最少可有4个卫星能同时被观察到， 进而确保了全球性连续覆盖，全天候的定位和导航。 2）可提供三维坐标，定位精度高，功能较全面。GPS 为用户不间断地提供 关于三维位置坐标、三维速度及时间方面的信息，已经在导航、测亮、测速和测 时方面得到应用。其测速的精
44、度已经达到0.1m/s，而测时的精度为十几毫秒。 3）观测时间短，实时性强。GPS 可实时地计算出静止目标或运动目标的三 维位置坐标及速度信息，从而确保了对目标的实时监控。 4）应用领域相当广泛。GPS 的应用领域不仅体现在军事上，民用上也得到 了极大的应用。目前其广泛应用在海、陆、空目标的定位、导航、实时监控和管 理、地理数据测量等方面，产生了巨大的社会效益和经济效益。 2.2.1.2 GPS的基本组成部分 GPS定位技术是利用高空中的GPS卫星，向地面发射载频无线电测距信号， 由地面上用户接收机实时连续地接收， 并计算出接收机天线所在的三维位置。 GPS 系统由三部分组成由空间部分（GPS
45、卫星星座）、地面监控部分（地面监控系统） 和用户设备部分（GPS信号接收机）三部分组成。 空间星座部分：由 24 颗绕极使用卫星所组成其中有3颗备用卫星，分成六 个轨道，运行于约 20200 多公里的高空，绕行地球一周需约 12 小时。每个卫 星均持续发射载有卫星轨道数据及时间的无线电波，提供地球的各种接收机用。 24颗卫星提供星历和时间信息、发射伪距码和载波信号、提供其他辅助信息。 地面监控部分：这是为了追踪及控制上述卫星运转，所设置的地面监控站， 主要工作为负责修正与维护每个卫星能保持正常运转的各项参数数据， 以确保每 个卫星都能提供正确的信息给使用者接收机来接收，它是个中心控制系统，实现
46、 各个卫星时间同步和跟踪卫星进行定轨。GPS 地面监控系统包括一个主控站、三 个注入站和五个监控站组成。主控站主要任务：推算编制各卫星的星历、卫星钟 差和大气修正参数；提供全球定位系统的时间基准；调整偏离轨道的卫星，使之第二章 群智能、GPS/GIS 简介 13 沿预定轨道运行；启用备用卫星代替失效工作卫星。注入站主要任务是在主控站 的控制下，将主控站推算和编制的卫星星历、钟差和其它控制指令等，注入到相 应卫星，并监测注入信息的正确性。监测站是数据自动采集中心，观测资料由计 算机进行初步处理并传输到主控站，以确定卫星轨道。 用户设备部分：追踪所有的 GPS 卫星，并实时地计算出接收机所在位置的
47、 坐标、移动速度及时间，它的作用就是接收并观测卫星信号，记录和处理数据， 提供给用户导航和定位信息。 2.2.1.3 GPS采用的坐标系 天球坐标系是一种惯性坐标系，它是一个没有加速度的系统。即其坐标原点 和各坐标轴的指向在空间保持不动，可较方便地描述卫星的运行位置和状态。天 球坐标系：便于描述人造地球卫星的在轨位置；地球坐标系：便于描述地面点的 位置。WGS84世界大地坐标系采用WGS84椭球体，它是一种地心坐标系，即以地 心作为椭球体中心，目前GPS测量数据多以WGS84为基准面，如图2.4所示。 图 2.4 GPS 坐标系 WGS84 2.2.1.4 GPS的时间系统 GPS测量是通过接
48、收和处理GPS卫星发射的无线电信号，来确定用户接收机 (即观测站)至卫星间的距离，进而确定观测站的位置。而欲准确地测定测站至卫 星的距离， 就必须精密地测定信号的传播时间。 如果要求站星距离误差小于1cm， 则信号传播时间的测定误差应不超过 -11 31 0 s。为了保证导航和定位精度，全球 定位系统(GPS)建立了专门的时间系统，简称GPST。GPST属原子时系统，其秒长 为国际制秒(SI)， 与原子时相同。 原子时秒长的定义为： 位于海平面上的铯 133 原子基态两个超精细能极，在零磁场中跃迁辐射振荡 9 192 631770 周所持续的 时间，为一原子时秒。该原子时秒作为国际制秒(SI)的时间单位。GPST 由主控第二章 群智能、GPS/GIS 简介 14 站原子钟控制。 2.2.2 GPS 的测速原理 对于动态 GPS 用户，除了需要确定 GPS 接收机载体的实时位置，往往还要测定载体的实时 航行速度。假设于历元 t1 和 t2 测定的载体实时位置分别为 X1(t1)和 X2(t2)，则其运动速度 可简单地表示为： 21 21 21 21 () () 1 () () () () ii ii ii XX tX t YY tY t tt ZZ t
