CN105093251B - Gnss接收机静态模式下的高精度相对定位方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开的一种GNSS接收机静态模式下的高精度相对定位方法,旨在提供一种滤波精度高,且无需计算雅克比矩阵的基于容积卡尔曼滤波状态估计的高精度相对定位方法,本发明通过下述技术方案予以实现:将主、副两测站GNSS接收机的观测数据通过高度截止角约束、载波相位周跳探测及两测站共视星筛选比对数据进行预处理,提取出同一时刻可用的观测数据;利用同一观测时刻的观测数据进行参考星搜索,求取主、副两测站GNSS接收机各频点伪距与载波相位的双差测量值;建立相对定位系统滤波模型;设计容积卡尔曼滤波器进行相关参数估计;将所获得的双差载波相位整周模糊数浮点解及其协方差矩阵送入载波相位整周模糊数求解模块实现载波相位整周模糊数整数解的求取,实现主、副两站站间基线向量的高精度测量。
Description
技术领域
本发明涉及一种主要用于大地精确测量,GNSS接收机静态模式下的高精度相对定位方法。
背景技术
基于卫星导航系统的相对定位方法已在诸多工程领域获得了广泛的应用。尽管基于伪码测量值或载波相位测量值都可以实现相对定位,但是由于GNSS接收机载波相位的测量精度远高于伪码相位的测量精度,因此目前采取的主要方法是基于载波相位的双差测量值来实现高精度的相对定位。
现有的基于载波相位的高精度相对定位方法其大致分为以下几个步骤:首先,对两站接收机测量的载波相位测量数据进行预处理,然后将可用卫星的载波相位测量值进行双差处理,并利用最小二乘法或卡尔曼滤波算法直接求取双差载波相位的整周模糊数的实数解;其次,将其实数解送入各种整周模糊数求取模块实现模糊数的取整,其中最小二乘模糊度去相关平差法LAMBDA整周模糊数求取方法由于其具有较为完善的理论基础且求解精度较高获得了业内的一致认可;然后利用获得的载波相位双差整周模糊数来求取两站站间基线向量的高精度测量。
现有的基于载波相位的高精度相对定位方法由于其直接将载波相位双差模糊数作为待求解量来求解,因此其无法应用于基于频分的格洛纳斯卫星导航系统。为此一些学者提出了将单差模糊数作为待估量进行相关处理,并将副站的绝对位置、速度等也作为待估量来进行滤波估计。由于该滤波模型具有非线性特性,因此扩展卡尔曼滤波作为一种较为简单且成熟的滤波算法被采用。但是在处理非线性系统的滤波估计时,扩展卡尔曼滤波存在一阶线性化截断误差且需计算复杂的雅克比矩阵等不足,因此其滤波精度较低,从而导致载波相位整周模糊数浮点解的求取不够精确,进而无法快速、准确地求解出载波相位整周模糊数的整数解,最终导致无法实现主、副站站间基线向量的高精度测量。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术存在的不足之处,提供一种主、副测站静态工作模式下,滤波精度高,且无需计算雅克比矩阵的基于容积卡尔曼滤波状态估计的高精度相对定位方法,该方法可以有效的解决GNSS接收机在实现高精度相对定位过程中,采用扩展卡尔曼滤波算法求解载波相位整周模糊数浮点解时滤波精度较低的问题。
本发明解决现有技术问题所采用的方案是:一种GNSS接收机静态模式下的高精度相对定位方法,其特征在于包括如下步骤:首先,将主、副两测站GNSS接收机的观测数据通过高度截止角约束、载波相位周跳探测及两测站共视星筛选比对数据进行预处理,提取出同一时刻主、副两测站可用的观测数据;利用主、副两测站同一观测时刻的观测数据进行参考星搜索,再基于该参考星搜索数据求取主、副两测站GNSS接收机各频点伪距与载波相位的双差测量值;其次,根据静态模式下相对定位工作原理,建立相对定位系统滤波模型;基于所建立的滤波模型设计容积卡尔曼滤波器,并将上述双差测量值送入该滤波器中进行相关参数估计;然后,将上述相关参数估计值中的单差载波相位整周模糊数与参考星所对应的单差载波相位整周模糊数进行作差处理,求取双差载波相位整周模糊数的浮点解及其所对应的协方差矩阵;将所获得的双差载波相位整周模糊数浮点解及其协方差矩阵送入载波相位整周模糊数求解模块,求取载波相位整周模糊数的整数解,从而实现主、副两站站间基线向量的高精度测量。
本发明相比于现有技术具有如下有益效果:
具有更高精度。本发明基于静态模式下相对定位系统的滤波模型,通过高度截止角约束、载波相位周跳探测及两测站共视星筛选数据进行预处理,提取出同一时刻主、副两测站可用的观测数据,并采用容积卡尔曼滤波器来实现对载波相位整周模糊数浮点解的滤波估计,相比于传统的扩展卡尔曼滤波器,该滤波器不存在一阶线性化误差,且无需计算雅克比矩阵,因此其滤波精度相对较高。高精度的载波相位整周模糊数浮点解为其整数解的最终确定提供了有力的保证,进而实现主、副两测站站间基线向量的高精度测量。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
图1为本发明GNSS接收机静态模式下高精度相对定位方法原理流程框图。
具体实施方式
参阅图1。在以下描述的实施例中,根据本发明,基于容积卡尔曼滤波的静态相对定位原理:首先,将主、副两测站GNSS接收机的观测数据通过高度截止角约束、载波相位周跳探测及两测站共视星筛选数据进行预处理,提取出同一时刻主、副两测站可用的观测数据;利用主、副两测站同一观测时刻的观测数据进行参考星搜索,再基于该参考星搜索数据求取主、副两测站GNSS接收机各频点伪距与载波相位的双差测量值;其次,根据静态模式下相对定位工作原理,建立相对定位系统滤波模型;基于所建立的滤波模型设计容积卡尔曼滤波器,并将上述双差测量值送入该滤波器中进行相关参数估计;然后,将上述相关参数估计值中的单差载波相位整周模糊数与参考星所对应的单差载波相位整周模糊数进行作差处理,求取双差载波相位整周模糊数的浮点解及其所对应的协方差矩阵;将所获得的双差载波相位整周模糊数浮点解及其协方差矩阵送入载波相位整周模糊数求解模块实现载波相位整周模糊数整数解的求取,从而实现主、副两站站间基线向量的高精度测量。
具体步骤包括:
(1)主、副两测站GNSS接收机的观测数据通过高度截止角约束、载波相位周跳探测及两测站共视星比对等数据,采用预处理手段提取出同一时刻主、副两测站可用的观测数据,其中高度截止角选取10°~12°,载波相位周跳探测采用双频TurboEdit方法;
(2)基于GNSS接收机相对于卫星仰角最大原则,对同一观测时刻的观测数据进行参考星搜索,并基于所选参考星求取各频点伪距与载波相位的双差量测值;
(3)基于静态模式下GNSS接收机相对定位工作原理,建立相对定位系统的滤波模型,其中包括系统状态方程与量测方程的建立,具体步骤如下:
1)建立相对定位系统滤波模型的状态方程
设静态模式下相对定位系统的状态向量为式中r=(rx,ry,rz)T表示副站在地心地固坐标系中的位置坐标向量,x、y及z分别表示地心地固坐标系的x轴、y轴及z轴,T表示向量的转置;表示L1频点单差电离层延迟向量,式中:Ion代表L1频点单差电离层延迟,上标m代表可用卫星数,下标r代表副站,下标b代表主站;表示L1频点可用卫星单差载波相位整周模糊数向量;表示L2频点可用卫星单差载波相位整周模糊数向量。
则静态模式下相对定位系统滤波模型状态方程的具体表达式为:
其中:xk表示k时刻的系统状态向量;xk-1表示k时刻的系统状态向量;f(·)表示系统状态转移函数;为k-1到k时刻的状态转移矩阵,其具体表达式为:
式中I3×3表示3维单位矩阵;Im×m表示m维单位矩阵;I(3m-3)×(3m-3)表示3m-3维单位矩阵。wk-1为系统过程噪声,其协方差矩阵为:
其中03×3表示3维零值矩阵;QIon表示m维单差电离层延迟过程噪声矩阵;0(3m-3)×(3m-3)表示维3m-3维零值矩阵。
2)建立相对定位系统滤波模型的量测方程
设相对定位系统的量测量为z,其表达式为:
式中:h(·)表示系统量测函数;hφ,1表示L1频点的载波相位双差测量向量;hφ,2表示L2频点的载波相位双差测量向量;hp,1表示L1频点的伪距双差测量向量;hp,2表示L2频点的伪距双差测量向量,vk表示系统量测噪声。则相对定位系统滤波模型量测方程的具体表达式为:
式中:hφ,i表示Li频点的载波相位双差测量向量;hp,i表示Li频点的伪距双差测量值;表示两测站对参考星与第m颗可用卫星的双差几何距离;i=1,2;γi=λi/λ1,λi表示Li频点载波波长,λ1表示L1频点载波波长;表示两测站相对于参考星在L1频点的单差电离层延迟因子;表示两测站相对于第m颗可用星在L1频点的单差电离层延迟因子;表示两测站相对于参考星在L1频点的单差天顶电离层延迟;表示两测站相对于第m颗可用卫星在L1频点的单差天顶电离层延迟;表示L1频点载波相位双差误差量。
其系统量测噪声协方差矩阵R的具体表达式为:
其中表示GNSS接收机相对于参考星在Li频点上的载波相位测量误差标准差;表示GNSS接收机相对于第m颗可用卫星在Li频点上的载波相位测量误差标准差;表示GNSS接收机相对于参考星在Li频点上的伪距测量误差标准差;表示GNSS接收机相对于第m颗可用卫星在Li频点上的伪距测量误差标准差;D表示单差矩阵,其具体表达式为:
(4)根据步骤(3)所建立的相对定位系统滤波模型,设计所对应的容积卡尔曼滤波器。
容积卡尔曼滤波器的具体工作流程如下:
①对相对定位系统状态及状态协方差矩阵进行初始化。
②假设k-1时刻的状态估计值及状态协方差矩阵分别为和Pk-1|k-1,对状态协方差矩阵Pk-1|k-1进行因式分解,即:
③计算容积点
④传播容积点
⑤计算系统状态一步预测及一步预测协方差矩阵
⑥对状态一步预测协方差矩阵Pk|k-1进行因式分解,即:
⑦计算容积点
⑧传播容积点
Zi,k|k-1=h(Xi,k|k-1)
⑨量测值预测
⑩新息协方差矩阵估计
互协方差矩阵估计
滤波增益计算
状态协方差矩阵更新
计算k时刻的状态估计值
(5)将步骤(4)滤波估计值中的单差载波相位整周模糊数与参考星所对应的单差载波相位整周模糊数进行作差处理,求取双差载波相位整周模糊数的浮点解及其所对应的协方差矩阵。
(6)将步骤(5)获得的双差载波相位整周模糊数浮点解及其协方差矩阵送入载波相位整周模糊数求解模块实现载波相位整周模糊数整数解的求取。
(7)利用所求得的载波相位整周模糊数实现主、副两测站站间基线向量的高精度测量。
Claims (9)
1.一种GNSS接收机静态模式下的高精度相对定位方法,其特征在于包括如下步骤:首先,将主、副两测站GNSS接收机的观测数据通过高度截止角约束、载波相位周跳探测及两测站共视星筛选比对数据进行预处理,提取出同一时刻主、副两测站可用的观测数据;利用主、副两测站同一观测时刻的观测数据进行参考星搜索,再基于该参考星搜索数据求取主、副两测站GNSS接收机各频点伪距与载波相位的双差测量值;其次,根据静态模式下相对定位工作原理,建立相对定位系统滤波模型;基于所建立的滤波模型设计容积卡尔曼滤波器,并将上述双差测量值送入该滤波器中进行相关参数估计;然后,将上述相关参数估计值中的单差载波相位整周模糊数与参考星所对应的单差载波相位整周模糊数进行作差处理,求取双差载波相位整周模糊数的浮点解及其所对应的协方差矩阵;将所获得的双差载波相位整周模糊数浮点解及其协方差矩阵送入载波相位整周模糊数求解模块,求取载波相位整周模糊数的整数解,从而实现主、副两站站间基线向量的高精度测量。
2.如权利要求1所述的GNSS接收机静态模式下的高精度相对定位方法,其特征在于:高度截止角取10°~12°。
3.如权利要求1所述的GNSS接收机静态模式下的高精度相对定位方法,其特征在于:基于静态模式下GNSS接收机相对定位工作原理,建立相对定位系统的滤波模型,其中,包括状态方程与量测方程的建立。
4.如权利要求3所述的GNSS接收机静态模式下的高精度相对定位方法,其特征在于:在建立相对定位系统滤波模型的状态方程中,设静态模式下相对定位系统的状态向量式中r=(rx,ry,rz)T表示副站在地心地固坐标系中的位置坐标向量,x、y及z分别表示地心地固坐标系的x轴、y轴及z轴,T表示向量的转置;表示L1频点单差电离层延迟向量,m为可用卫星数,r表示副站,b表示主站;表示L1频点可用卫星单差载波相位整周模糊数向量;表示L2频点可用卫星单差载波相位整周模糊数向量。
5.如权利要求4所述的GNSS接收机静态模式下的高精度相对定位方法,其特征在于:静态模式下相对定位系统滤波模型状态方程的具体表达式为:
其中:xk表示k时刻的状态向量;xk-1表示k时刻的状态向量;f(·)表示状态转移函数;为k-1到k时刻的状态转移矩阵,其具体表达式为:
式中I3×3表示3维单位矩阵;Im×m表示m维单位矩阵;I(3m-3)×(3m-3)表示3m-3维单位矩阵,wk-1为系统过程噪声,其协方差矩阵为:
其中03×3表示3维零值矩阵;QIon表示m维单差电离层延迟过程噪声矩阵;0(3m-3)×(3m-3)表示3m-3维零值矩阵。
6.如权利要求3所述的GNSS接收机静态模式下的高精度相对定位方法,其特征在于:在建立相对定位系统滤波模型的量测方程中,设相对定位系统的量测量为z,
式中:h(·)表示量测函数;hφ,1表示L1频点的载波相位双差测量向量;hφ,2表示L2频点的载波相位双差测量向量;hp,1表示L1频点的伪距双差测量向量;hp,2表示L2频点的伪距双差测量向量,vk表示系统量测噪声。
7.如权利要求6所述的GNSS接收机静态模式下的高精度相对定位方法,其特征在于:相对定位系统滤波模型量测方程的具体表达式为:
式中:hφ,i表示Li频点的载波相位双差测量向量;hp,i表示Li频点的伪距双差测量向值;表示两测站对参考星与第m颗可用卫星的双差几何距离;i=1,2;γi=λi/λ1,λi表示Li频点载波波长,λ1表示L1频点载波波长;表示两测站相对于参考星在L1频点的单差电离层延迟因子;表示两测站相对于第m颗可用星在L1频点的单差电离层延迟因子;表示两测站相对于参考星在L1频点的单差天顶电离层延迟;表示两测站相对于第m颗可用卫星在L1频点的单差天顶电离层延迟;表示L1频点载波相位双差误差量。
8.如权利要求1所述的GNSS接收机静态模式下的高精度相对定位方法,其特征在于:协方差矩阵R的具体表达式为:
其中 表示GNSS接收机相对于参考星在Li频点上的载波相位测量误差标准差;表示GNSS接收机相对于第m颗可用卫星在Li频点上的载波相位测量误差标准差; 表示GNSS接收机相对于参考星在Li频点上的伪距测量误差标准差;表示GNSS接收机相对于第m颗可用卫星在Li频点上的伪距测量误差标准差;D表示单差矩阵,其具体表达式为:
9.如权利要求1所述的GNSS接收机静态模式下的高精度相对定位方法,其特征在于:根据所建立的相对定位系统滤波模型,设计所对应的容积卡尔曼滤波器。
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