CN113848577A - 一种基于动态分区的大规模gnss网并行解算方法及系统 - Google Patents

一种基于动态分区的大规模gnss网并行解算方法及系统 Download PDF

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CN113848577A CN202110954281.4A CN202110954281A CN113848577A CN 113848577 A CN113848577 A CN 113848577A CN 202110954281 A CN202110954281 A CN 202110954281A CN 113848577 A CN113848577 A CN 113848577A
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陈正宇
李欣
秦臻
徐君民
王宁
陈杰
杨晓慧
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Abstract

本发明公开了一种基于动态分区的大规模GNSS网自动化并行解算方法，适用于大规模GNSS网解算工作领域，方法包括以下步骤：1）数据收集与预处理。2）测站子网自动化分区。3）分区并行自动化基线解算。4）综合平差。本发明对观测站进行分区以及各分区并行解算，提高了计算效率。

Description

一种基于动态分区的大规模GNSS网并行解算方法及系统
技术领域
本发明属于卫星定位技术领域，具体涉及一种基于动态分区的大规模GNSS网并行解算方法，还涉及一种基于动态分区的大规模GNSS网并行解算系统。
背景技术
随着我国北斗系统全球覆盖进程的加快推进，以及地基基准站网的加密和升级，大规模GNSS网迎来了新的发展机遇。然而，在GNSS原始观测信息不断丰富的同时，也给相关专业人员在大规模数据的预处理、组织管理、基准站选取、数据处理策略、分区方案、质量检核与评估等方面提出了一系列挑战。同时为了满足高精度数据处理的需要，通常需要采用专门的数据处理软件(如GAMIT、GIPSY和Bernese)进行解算。目前，基准站单天坐标解的精度在水平方向上达到3～5mm，高程方向上达到6～8mm。
受计算机软件和硬件的限制，目前大多数GNSS数据处理软件只能同时处理少于100个测站的数据(如GAMIT)，若同时处理过多的测站数据则需要消耗大量的计算机硬件资源和时间，会严重影响数据解算效率，并导致解算结果的滞后。目前通常采用的策略是将一个大规模GNSS基准站网分成若干子网，各子网独立解算后再联合处理得到最终结果。但是，在采用子网解算大规模GNSS基准站网数据时，如何划分子网与选取公共站对解算结果存在一定的影响。
近年来，随着网络技术的进步，涌现出了诸如网格计算、云计算的分布式计算新技术，这些新技术的应用以并行计算为基础，为解决海量数据的存储、检索和计算带来了新的发展空间。分布式计算技术以其高效的资源利用效率和计算效率，正逐步应用到大地测量领域。由于高性能计算技术的本质是并行计算，因此，将传统的GNSS数据处理技术分解并设计合理的并行算法是实现GNSS数据快速处理的首要问题。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供了一种基于动态分区的大规模GNSS网并行解算方法，对观测站进行分区以及各分区并行解算，提高了计算效率。
为解决上述技术问题，本发明提供的技术方案如下：
第一方面，本发明提供了一种基于动态分区的大规模GNSS网并行解算方法，包括：
收集观测数据；
对观测数据对应的观测站进行子网分区，得到测站分区列表；
基于测站分区列表和观测数据，对各个分区进行并行基线解算，得到每个分区单日基线解；
对各个分区单日基线解算进行平差处理，得到各观测站的最终定位成果。
可选地，所述收集观测数据之后，还包括
对观测数据进行预处理，得到完整合格的观测数据产品，所述预处理包括数据的连续性检查、完整性检查、数据编辑与数据质量检核处理。
可选地，所述子网分区方法包括地理区域分区法、中心扩散分区法与中心均匀分区法中任一种。
可选地，所述对各个分区进行基线解算，得到每个分区单日基线解，包括：
假设历元tj时刻在测站j对卫星i进行了观测，则线性化后的双频载波相位观测方程写为：
Figure BDA0003219668800000031
Figure BDA0003219668800000032
其中，下标1、2分别表示L1和L2载波相位；
Figure BDA0003219668800000033
为L1载波相位观测量，单位为周；
Figure BDA0003219668800000034
为L2载波相位观测量，单位为周；
f1为L1载波频率；
f2为L2载波频率；
τij为载波信号在卫星和接收机之间的几何传播延迟时间；
Figure BDA0003219668800000035
为卫星和接收机钟差引起的相位变化；
Figure BDA0003219668800000036
为载波信号传播路径上的对流层折射延迟；
kij为电离层折射影响；
vij为测量误差以及残余误差；
Figure BDA0003219668800000037
其中nij为整周模糊度，
Figure BDA0003219668800000038
为接收机的初始相位偏差，
Figure BDA0003219668800000039
为卫星的初始相位偏差；
几何传播延迟写为：
Figure BDA00032196688000000310
这里
Figure BDA00032196688000000311
分别为卫星和测站的三维地心位置矢量，c为光速；需求解的参数即测站和卫星的地心位置矢量；
将双差组合中消除的相位变化略去，则相位观测方程简单写成：
Figure BDA00032196688000000312
Figure BDA00032196688000000313
式中，n1ij为L1的整周数，n2ij为L2的整周数；
若对电离层折射影响施加一定的约束，则还列出一个方程：
lij(tj)＝kij(tj)/f1+vkij(tj) (6)
式中，lij(tj)为tj时刻电离层折射影响量；vkij(tj)为v1ij(tj)或v2ij(tj)；
在每一观测历元，将上述观测量的观测方程写成矩阵形式的平差方程：
Figure BDA0003219668800000041
式中，
Figure BDA0003219668800000042
为观测量真值，
Figure BDA0003219668800000043
为系数矩阵，
Figure BDA0003219668800000044
为待估参数，
Figure BDA0003219668800000045
为观测量误差改正数；
上式中有：
Ak＝Ak1＝1/f1；Ak2＝1/f2；Ak1＝gAk2＝Ak
双差观测量残差向量满足：
Figure BDA0003219668800000046
Figure BDA0003219668800000047
式中D为双差算子，将同一历元所有的相位单程观测值映射成独立的双差观测量，A为线性化后的系数矩阵，C为协因数阵，σ2为先验单位权方差，xa为待求解的未知参数，包括观测站坐标差、卫星轨道参数、极移参数、模糊度参数以及对流层天顶延迟参数，xk为电离层延迟参数。
可选地，所述得到每个分区单日基线解之后，还包括：
对每个分区的基线解进行质量检核，得到合格的基线结果；
若存在不合格情况，检查原始观测数据的质量，如果是由于测站数据质量差造成的，在解算时将该站剔除。
可选地，所述质量检核的具体过程为：
计算基线结果质量的评价指标，评价指标用标准化均方根误差NRMS表示，计算公式如下：
Figure BDA0003219668800000051
式中，Yi为每个基线向量历元解算值，Y为基线向量真值，N为历元总数，n为基线个数，
Figure BDA0003219668800000052
为各历元解算值的方差；
若NRMS值小于设定阈值，则判断基线解合格，否则不合格。
可选地，所述对各个分区单日基线解算进行平差处理，得到各观测站的最终定位成果，包括：
设观测站t0时刻的位置和速度向量为X0、
Figure BDA0003219668800000053
tk时刻测站的位置和速度向量为Xk、
Figure BDA0003219668800000054
则有：
Figure BDA0003219668800000055
上式右边的第三项为测站在t0和tk时刻之间的随机漂移部分，r为随机漂移系数，δρk为每个时刻的观测误差，忽略掉这些影响，并假设测站速度不随时间变化，式(11)写成矩阵形式有：
Figure BDA0003219668800000056
上式中I为单位矩阵，(12)式认为是测站位置和速度参数的状态转移方程，则状态转移矩阵为：
Figure BDA0003219668800000061
设该时刻坐标和速度的先验值为X′0和
Figure BDA0003219668800000062
则有：
Figure BDA0003219668800000063
Figure BDA0003219668800000064
yk为tk时刻的参数解，Ak为tk时刻的系数矩阵；
误差方程式写为：
Figure BDA0003219668800000065
δx0、
Figure BDA0003219668800000066
为测站位置和速度的改正量，Vk由输出结果文件得到；
随机扰动量的协方差矩阵Wk为对角线矩阵，由于测站坐标的漂移是服从马尔科夫过程的，所以只需给出它的功率谱密度PSD值即可；相应的值为：
σi2＝PSD×(tk+1-tk) (17)
Figure BDA0003219668800000068
为第i个参数在Wk中的值，PSD为经验值；
基于构造的Ak、yk、Sk以及Wk，利用卡尔曼滤波估计算法进行平差处理，得到各观测站的最终定位成果。
可选地，所述得到各观测站的最终定位成果之后，还包括：
对各观测站的最终定位成果进行质量检核，以得到GNSS测站的最终合格的坐标成果。
第二方面，本发明还提供了一种基于动态分区的大规模GNSS网并行解算系统，包括：
数据采集模块，用于收集观测数据；
分区处理模块，用于对观测数据对应的观测站进行子网分区，得到测站分区列表；
并行解算模块，用于基于测站分区列表和观测数据，对各个分区进行并行基线解算，得到每个分区单日基线解；
以及，综合平差模块，用于对各个分区单日基线解算进行平差处理，得到各观测站的最终定位成果。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明无需进行用户交互，能够自动完成数据下载、子网分区、基线解算、子网融合、综合平差等一系列工作，从而减少了计算压力，提高了计算效率，且算法不受GNSS测站数量限制。
附图说明
为了使本发明的内容更容易被清楚地理解，下面根据具体实施例并结合附图，对本发明作进一步详细的说明，其中：
图1为本发明方法的整体技术流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
在本发明专利的描述中，需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，除了包含所列的那些要素，而且还可包含没有明确列出的其他要素。
实施例1
本发明的一种基于动态分区的大规模GNSS网并行解算方法，流程参见图1所示，包括以下过程：
第一步，对GNSS观测数据、广播星历产品、精密星历数据文件(IGS中心发布的产品)、解算表文件等数据进行收集、下载和整理，然后对数据进行预处理(主要指数据的连续性检查、完整性检查、数据编辑与数据质量检核)，得到完整合格的数据产品。
基于卫星观测数据、卫星星历和解算表文件，进行基线解算，以得到高精度基线结果。由于测站数量过多，需要进行分区解算以提高解算效率，即对每个子分区内的测站数据进行分别的基线解算处理过程。
第二步，从观测数据文件中提取观测站近似坐标转化为经纬度，基于测站名称和经纬度，对测站进行子网分区(分区方法包括地理区域分区法、中心扩散分区法与中心均匀分区法三种分区方案)，得到测站名称分区列表(每个分区内有多个站点)。
本文主要介绍三种方便常用的分区方法：
地理区域分区法：根据站点地理位置所处的方位进行划分(常用模式，简单快速)；
中心扩散分区法：根据站点至测网中心(全部站点坐标的平均值)的距离进行平均划分(备用模式)；
中心均匀分区法：根据站点至测网中心的距离进行均匀划分(推荐模式，可避免各区基线长度极差过大的情况)。
第三步，基于GNSS数据相关产品和测站分区列表，进行各个分区并行自动化GNSS基线解算，得到每个分区单日基线解。
每天的单日任务是彼此独立的，单日数据需要分区并行解算。
分区+并行技术优势在于：保证精度的前提下，大大提高解算效率，同时满足超大规模站网的一次性融合解算。
对每个子分区内的测站数据进行分别的基线解算处理过程。
对每个分区内，GNSS基线解算原理如下：
假设历元tj时刻在测站j对卫星i进行了观测，则线性化后的双频载波相位观测方程可写为：
Figure BDA0003219668800000091
Figure BDA0003219668800000092
其中，下标1、2分别表示L1和L2载波相位；
Figure BDA0003219668800000093
为L1载波相位观测量，单位为周；
Figure BDA0003219668800000094
为L2载波相位观测量，单位为周；
f1为L1载波频率；
f2为L2载波频率；
τij为载波信号在卫星和接收机之间的几何传播延迟时间；
Figure BDA0003219668800000095
为卫星和接收机钟差引起的相位变化；
Figure BDA0003219668800000096
为载波信号传播路径上的对流层折射延迟；
kij为电离层折射影响；
vij为测量误差以及没有模型化的残余误差(如多路径影响)；
Figure BDA0003219668800000097
其中nij为整周模糊度，
Figure BDA0003219668800000098
为接收机的初始相位偏差，
Figure BDA0003219668800000099
为卫星的初始相位偏差。
几何传播延迟写为：
Figure BDA00032196688000000910
这里
Figure BDA00032196688000000911
分别为卫星和测站的三维地心位置矢量，c为光速。我们需求解的参数即测站和卫星的地心位置矢量。
对流层折射延迟时间
Figure BDA0003219668800000101
通常由地面气象观测数据(或者水汽辐射计WVR数据)经过模型计算出来，作为相位观测的修正加在方程(1)和(2)的右边，对于残余的对流层折射延迟部分，通常由一些天顶延迟参数(zenith delay parameters)来模型化，并在计算时连同这些参数一并求解。
我们知道，相位的双差组合(双频相位作差组合形成新的组合)消除了卫星和接收机钟差引起的相位变化，并且消除了卫星和接收机的初始相位偏差，使得模糊度具有整数特性。将这些在双差组合中消除的部分略去，则相位观测方程简单写成：
Figure BDA0003219668800000102
Figure BDA0003219668800000103
式中，n1ij为L1的整周数，n2ij为L2的整周数。
若对电离层折射影响施加一定的约束，则还可以列出一个方程：
lij(tj)＝kij(tj)/f1+vkij(tj) (6)
式中，lij(tj)为tj时刻电离层折射影响量。vkij(tj)为v1ij(tj)或v2ij(tj)。
这样，在每一观测历元，将上述观测量的观测方程写成矩阵形式的平差方程，矩阵形式便于后期推导计算和书写；平差方程为：
Figure BDA0003219668800000104
式中，
Figure BDA0003219668800000105
为观测量真值，
Figure BDA0003219668800000106
为系数矩阵，
Figure BDA0003219668800000107
为待估参数，
Figure BDA0003219668800000108
为观测量误差改正数。
上式中有：
Ak＝Ak1＝1/f1；Ak2＝1/f2；Ak1＝gAk2＝Ak
双差观测量残差向量满足：
Figure BDA0003219668800000111
Figure BDA0003219668800000112
以上各式中D为双差算子，它将同一历元所有的相位单程观测值映射成独立的双差观测量，A为线性化后的系数矩阵，C为协因数阵，σ2为先验单位权方差，这里设L1和L2的观测权相等。xa为待求解的未知参数，它包括观测站坐标差、卫星轨道参数、极移参数、模糊度参数以及对流层天顶延迟参数等，xk为电离层延迟参数。
第四步，对每个子分区的基线解进行质量检核，得到合格的基线结果，若存在不合格情况，通常需要检查原始观测数据的质量，如果是由于测站数据质量差造成的，在解算时将该站剔除，后期的结果将不会有该站的结果。
基线结果质量的评价指标通常用标准化均方根误差(Normalized Root MeanSquare，NRMS)表示。基线结果中的标准化均方根误差用来表示单时段解算出的基线值偏离其加权平均值的程度，是从历元的模糊度解算中得出的残差。NRMS是衡量GAMIT解算结果的一个重要指标，计算公式如下：
Figure BDA0003219668800000113
式中，Yi为每个基线向量历元解算值(两测站之间的坐标差)，Y为基线向量真值，N为历元总数(即一共解算多少天的数据，每天为一个历元，每个历元均有一个解)，n为基线个数，
Figure BDA0003219668800000121
为各历元解算值的方差。
NRMS值一般应小于0.3，NRMS值越小，基线的估算精度越高；反之，精度越低。若NRMS值太大(例如大于0.5)，则说明在解算过程中周跳可能未得到完全修复，或出现其他问题，需进一步排查，一般情况下是由于观测数据的观测时长较短造成的，建议增加GNSS数据的观测时长(一般不应小于10个小时)。
第五步，对解算得到的每个分区单日基线解算成果，进行平差处理，完成子网基线解文件的综合平差，以得到GNSS测站的最终定位成果(观测站的坐标)。
基线解综合平差的原理如下：
输出基线结果文件提供了参加计算的测站的坐标和卫星轨道参数以及极移参数(基线解的其他输出值)的先验值X′0、这些参数的先验约束Pac，解向量δXc以及这些参数的协方差矩阵Cx，这为利用卡尔曼滤波合并单天解提供了有利条件。一般情况下这些先验约束都很松(卫星100米、测站10米)，不至于影响解的结果。如果约束太紧而使χ2检验的增加值过大，则需考虑消除这些约束。从卡尔曼滤波估计公式中可以看出，利用卡尔曼滤波估计的关键问题是如何构造Ak、yk、Sk以及Wk。我们只关心测站的位置和速度参数，因此，在构造以上量时，我们忽略掉卫星轨道参数和极移参数的影响，这有利于简化公式。
设观测站t0时刻的位置和速度向量为X0、
Figure BDA0003219668800000122
tk时刻测站的位置和速度向量为Xk、
Figure BDA0003219668800000123
有：
Figure BDA0003219668800000124
上式右边的第三项为测站在t0和tk时刻之间的随机漂移部分，r为随机漂移系数，δρk为每个时刻的观测误差，忽略掉这些影响，并假设测站速度不随时间变化，式(11)写成矩阵形式有：
Figure BDA0003219668800000131
上式中I为单位矩阵，显然(12)式认为是测站位置和速度参数的状态转移方程，则状态转移矩阵为：
Figure BDA0003219668800000132
如果我们要对t0时刻的站坐标和速度向量进行精确求解，设该时刻坐标和速度的先验值为X′0和
Figure BDA0003219668800000133
则有：
Figure BDA0003219668800000134
Figure BDA0003219668800000135
yk为tk时刻的参数解，Ak为tk时刻的系数矩阵。
误差方程式写为：
Figure BDA0003219668800000136
δx0、
Figure BDA0003219668800000137
为测站位置和速度的改正量，Vk可由输出结果文件得到。下一步需要构造的是随机扰动量的协方差矩阵Wk。
矩阵Wk为对角线矩阵，我们只需给出对未知参数对应的值即可。对于非随机参数，它相应位置的值为零，对于随机参数，与它相应位置上的值不为零。因为可以认为部分测站坐标的漂移是服从马尔科夫过程的，是随机漫步的，所以，我们只需给出它的功率谱密度PSD值即可。相应的值为：
σi 2＝PSD×(tk+1-tk) (17)
Figure BDA0003219668800000141
为第i个参数在Wk中的值。对于测站坐标，我们定义功率谱密度的单位为m2/year，PSD值为365相当于测站坐标每天最多漂移1米。确定功率谱密度的大小是非常困难的事，这只能依靠经验。同时，确定某一测站漂移是否服从马尔科夫过程也需仔细斟酌，只有通过重复性检验发现有较大跳变的点才能当随机参数对待。
第六步，对解算得到的平差结果，进行质量检核，以得到GNSS测站的最终合格的坐标成果。
检核内容主要对平差结果的坐标中误差进行判断，一般三维方向坐标中误差为mm级，认为平差结果精度合格。若中误差超过2cm，判定平差结果精度不合格。如果出现不合格的情况下，通常需要检查原始观测数据的数据质量。
在本发明提供的实例中，所述基于动态分区的大规模GNSS网自动化并行解算方法，其自动下载GNSS网周边的IGS站和国际分析中心产品，并将GNSS网所覆盖的测站通过某一分区方法(地理区域分区法、中心扩散分区法、中心均匀分区法)自动分为若干子分区，然后基于多核并行技术，对各个分区进行并行基线解算，接着基于各分区的基线解法方程文件进行子网合并平差，经综合平差可得到GNSS定位结果。最后，可对基线解、平差解进行精度评估与检核。其无需进行用户交互，能够自动完成数据下载、子网分区、基线解算、子网融合、综合平差等一系列工作，从而减少了服务器压力，且算法不受GNSS测站数量限制，利用多核并行解算技术大大提高了GNSS数据解算的效率，为大规模GNSS网综合定位服务提供算法依据。
实施例2
基于与实施例1同样的发明构思，本发明的一种基于动态分区的大规模GNSS网并行解算系统，包括：
数据采集模块，用于收集观测数据；
分区处理模块，用于对观测数据对应的观测站进行子网分区，得到测站分区列表；
并行解算模块，用于基于测站分区列表和观测数据，对各个分区进行并行基线解算，得到每个分区单日基线解；
以及，综合平差模块，用于对各个分区单日基线解算进行平差处理，得到各观测站的最终定位成果。
本发明系统中各个模块的具体实现方案参见方法中各步骤的具体实现过程。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
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型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于动态分区的大规模GNSS网并行解算方法，其特征在于，包括：
收集观测数据；
对观测数据对应的观测站进行子网分区，得到测站分区列表；
基于测站分区列表和观测数据，对各个分区进行并行基线解算，得到每个分区单日基线解；
对各个分区单日基线解算进行平差处理，得到各观测站的最终定位成果。
2.根据权利要求1所述的一种基于动态分区的大规模GNSS网并行解算方法，其特征在于，所述收集观测数据之后，还包括
对观测数据进行预处理，得到完整合格的观测数据产品，所述预处理包括数据的连续性检查、完整性检查、数据编辑与数据质量检核处理。
3.根据权利要求1所述的一种基于动态分区的大规模GNSS网并行解算方法，其特征在于，所述子网分区方法包括地理区域分区法、中心扩散分区法与中心均匀分区法中任一种。
4.根据权利要求1所述的一种基于动态分区的大规模GNSS网并行解算方法，其特征在于，所述对各个分区进行基线解算，得到每个分区单日基线解，包括：
假设历元tj时刻在测站j对卫星i进行了观测，则线性化后的双频载波相位观测方程写为：
Figure FDA0003219668790000011
Figure FDA0003219668790000012
其中，下标1、2分别表示L1和L2载波相位；
Figure FDA0003219668790000021
为L1载波相位观测量，单位为周；
Figure FDA0003219668790000022
为L2载波相位观测量，单位为周；
f1为L1载波频率；
f2为L2载波频率；
τij为载波信号在卫星和接收机之间的几何传播延迟时间；
Figure FDA0003219668790000023
为卫星和接收机钟差引起的相位变化；
Figure FDA0003219668790000024
为载波信号传播路径上的对流层折射延迟；
kij为电离层折射影响；
vij为测量误差以及残余误差；
Figure FDA0003219668790000025
其中nij为整周模糊度，
Figure FDA0003219668790000026
为接收机的初始相位偏差，
Figure FDA0003219668790000027
为卫星的初始相位偏差；
几何传播延迟写为：
Figure FDA0003219668790000028
这里
Figure FDA0003219668790000029
分别为卫星和测站的三维地心位置矢量，c为光速；需求解的参数即测站和卫星的地心位置矢量；
将双差组合中消除的相位变化略去，则相位观测方程简单写成：
Figure FDA00032196687900000210
Figure FDA00032196687900000211
式中，n1ij为L1的整周数，n2ij为L2的整周数；
若对电离层折射影响施加一定的约束，则还列出一个方程：
lij(tj)＝kij(tj)/f1+vkij(tj) (6)
式中，lij(tj)为tj时刻电离层折射影响量；vkij(tj)为v1ij(tj)或v2ij(tj)；
在每一观测历元，将上述观测量的观测方程写成矩阵形式的平差方程：
Figure FDA0003219668790000031
式中，
Figure FDA0003219668790000032
为观测量真值，
Figure FDA0003219668790000037
为系数矩阵，
Figure FDA0003219668790000033
为待估参数，
Figure FDA0003219668790000034
为观测量误差改正数；
上式中有：
Ak＝Ak1＝1/f1；Ak2＝1/f2；Ak1＝gAk2＝Ak
双差观测量残差向量满足：
Figure FDA0003219668790000035
Figure FDA0003219668790000036
式中D为双差算子，将同一历元所有的相位单程观测值映射成独立的双差观测量，A为线性化后的系数矩阵，C为协因数阵，σ2为先验单位权方差，xa为待求解的未知参数，包括观测站坐标差、卫星轨道参数、极移参数、模糊度参数以及对流层天顶延迟参数，xk为电离层延迟参数。
5.根据权利要求1所述的一种基于动态分区的大规模GNSS网并行解算方法，其特征在于，所述得到每个分区单日基线解之后，还包括：
对每个分区的基线解进行质量检核，得到合格的基线结果；
若存在不合格情况，检查原始观测数据的质量，如果是由于测站数据质量差造成的，在解算时将该站剔除。
6.根据权利要求5所述的一种基于动态分区的大规模GNSS网并行解算方法，其特征在于，所述质量检核的具体过程为：
计算基线结果的评价指标，评价指标用标准化均方根误差NRMS表示，计算公式如下：
Figure FDA0003219668790000041
式中，Yi为每个基线向量历元解算值，Y为基线向量真值，N为历元总数，n为基线个数，
Figure FDA0003219668790000047
为各历元解算值的方差；
若NRMS值小于设定阈值，则判断基线解合格，否则不合格。
7.根据权利要求1所述的一种基于动态分区的大规模GNSS网并行解算方法，其特征在于，所述对各个分区单日基线解算进行平差处理，得到各观测站的最终定位成果，包括：
设观测站t0时刻的位置和速度向量为X0、
Figure FDA0003219668790000042
时刻测站的位置和速度向量为Xk、
Figure FDA0003219668790000043
则有：
Figure FDA0003219668790000044
上式右边的第三项为测站在t0和tk时刻之间的随机漂移部分，r为随机漂移系数，δρk为每个时刻的观测误差，忽略掉这些影响，并假设测站速度不随时间变化，式(11)写成矩阵形式有：
Figure FDA0003219668790000045
上式中I为单位矩阵，(12)式认为是测站位置和速度参数的状态转移方程，则状态转移矩阵为：
Figure FDA0003219668790000046
设该时刻坐标和速度的先验值为X′0和
Figure FDA0003219668790000056
则有：
Figure FDA0003219668790000051
Figure FDA0003219668790000052
yk为tk时刻的参数解，Ak为tk时刻的系数矩阵；
误差方程式写为：
Figure FDA0003219668790000053
δx0、
Figure FDA0003219668790000054
为测站位置和速度的改正量，Vk由输出结果文件得到；
随机扰动量的协方差矩阵Wk为对角线矩阵，由于测站坐标的漂移是服从马尔科夫过程的，所以只需给出它的功率谱密度PSD值即可；相应的值为：
σi 2＝PSD×(tk+1-tk) (17)
Figure FDA0003219668790000055
为第i个参数在Wk中的值，PSD为经验值；
基于构造的Ak、yk、Sk以及Wk，利用卡尔曼滤波估计算法进行平差处理，得到各观测站的最终定位成果。
8.根据权利要求1所述的一种基于动态分区的大规模GNSS网并行解算方法，其特征在于，所述得到各观测站的最终定位成果之后，还包括：
对各观测站的最终定位成果进行质量检核，以得到GNSS测站的最终合格的坐标成果。
9.一种基于动态分区的大规模GNSS网并行解算系统，其特征在于，包括：
数据采集模块，用于收集观测数据；
分区处理模块，用于对观测数据对应的观测站进行子网分区，得到测站分区列表；
并行解算模块，用于基于测站分区列表和观测数据，对各个分区进行并行基线解算，得到每个分区单日基线解；
以及，综合平差模块，用于对各个分区单日基线解算进行平差处理，得到各观测站的最终定位成果。
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Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116204756B (zh) * 2023-04-28 2023-07-07 武汉大学 一种多分析中心精密站坐标产品综合方法及系统
CN117202342B (zh) * 2023-08-04 2024-03-08 北京讯腾智慧科技股份有限公司 基于ppk的区域基准站网网络rtk定位服务评估方法及装置
CN116719073B (zh) * 2023-08-09 2023-10-20 深圳华大北斗科技股份有限公司 面向gnss解算域的粗差探测与剔除方法
CN116859423B (zh) * 2023-09-01 2023-11-17 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) Gnss观测网解算中独立基线的确定方法、装置及设备
CN117335899B (zh) * 2023-10-09 2024-04-19 中国人民解放军32021部队 一种北斗星基增强服务降效程度评估方法
CN117725348B (zh) * 2024-02-07 2024-05-10 蓝象智联(杭州)科技有限公司 一种gpu计算大规模数组求和过程中的线程管理方法及系统

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103175516B (zh) * 2013-02-26 2014-11-05 中国人民解放军信息工程大学 规模化大地控制网平差的分布式计算方法
WO2019057302A1 (en) * 2017-09-24 2019-03-28 Fundació Centre Tecnologic De Telecomunicacions De Catalunya (Cttc) METHOD AND SYSTEM FOR RECEIVING VIRTUALIZED WORLDWIDE NAVIGATION SATELLITE SYSTEM (GNSS)
CN112462396B (zh) * 2020-11-20 2023-06-16 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 一种高采样率导航卫星钟差的实时并行确定方法
CN112394376B (zh) * 2020-11-20 2023-07-04 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 一种大规模gnss网观测数据非差整网并行处理方法

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