CN105607090B - 一种rt-ppp星历改正数据优选算法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种RT‑PPP星历改正数据优选算法，包括以下步骤：连续采集IGU精密星历的数据；根据采集的数据对IGU观测星历和其对应此时刻的IGU预报星历进行求差；根据IGU观测星历和其对应此时刻的IGU预报星历的差值进行第一次定权并得到权阵；本发明适用于RT‑PPP定位，能够实时为PPP解算提供经过自动轨道质量控制的星历，提高了实时PPP的定位精度，以及利用短时间内预报星历质量的强相关性进行星历权重判定，为轨道松弛提供权重初始值，并且无需为接收机增加新硬件或者服务器，仅仅需要在软件层面上可以更改现有的RT‑PPP接收机的自动化轨道质量控制。

Description

一种RT-PPP星历改正数据优选算法
技术领域
本发明涉及卫星导航技术领域，具体涉及到一种RT-PPP星历改正数据优选算法。
背景技术
在RT-PPP定位过程中，IGU星历特别是其卫星钟差精度往往成为影响精度和收敛时间的关键性因素。鉴于目前尚不存在比较好的星历质量评估定权方法，提出此解决方案。IGU的预报星历和观测星历时间间隔仅仅为3小时，但是其轨道精度尤其是卫星钟种差精度却相差甚远，不同型号GPS卫星的质量、形状及光压模型都存在差异，导致其预报轨道精度不同，从而造成IGU的预报轨道短时间内的质量具有非常强的相关性。
发明内容
针对现有技术中RT-PPP定位存在上述的不足，本发明提供了一种RT-PPP星历改正数据优选算法，能够实时为PPP解算提供经过自动轨道质量控制的星历，提高了实时PPP的定位精度。
本发明的技术方案为，一种RT-PPP星历改正数据优选算法，包括以下步骤：
连续采集IGU精密星历的数据；
根据采集的数据对IGU观测星历和其对应此时刻的IGU预报星历进行求差；
根据IGU观测星历和其对应此时刻的IGU预报星历的差值进行第一次定权并得到权阵；
根据上述权阵通过轨道松弛法进行参数约束并进行伪距定位解算。
上述的优选算法，其中，所述根据采集的数据对IGU观测星历和其对应此时刻的IGU预报星历进行求差的步骤具体为，将IGU观测轨道与对应的时刻之前储存下来的预报轨道进行比较，并且求差，得到轨道参数差值vi，其中包括归算到单位为米的卫星钟种差。
上述的优选算法，其中，所述根据IGU观测星历和其对应此时刻的IGU预报星历的差值进行第一次定权并得到权阵的步骤具体为，取定标准差σ0，则初始权阵P＝σ0/V；伪距观测方程为：L＝A*X+l，P，其中L为伪距观测值向量，A为设计矩阵，X是坐标位置，l为L-L0。
上述的优选算法，其中，所述根据上述权阵通过轨道松弛法进行参数约束并进行伪距定位解算的步骤包括：
将权阵应用于实时定位的最小二乘定位方程，并最终求得方差阵；
将方差阵通过轨道松弛法进行参数约束并对有约束的轨道进行伪距定位解算。
上述的优选算法，其中，所述根据上述权阵通过轨道松弛法进行参数约束并进行伪距定位解算的步骤中，轨道松弛约束条件：其中σδxi后为验标准差，通过解伪距观测方程得到，轨道参数δxi和k对应t分布，取定k＝2.5达到98.8％的置信度。
上述的优选算法，其中，若所述轨道松弛约束条件满足：取定k＝2.5达到98.8％的置信度，则更新标准差为：
上述的优选算法，其中，将求得的新标准差归算到权阵中重新进行伪距定位最小二乘计算直到轨道参数均满足轨道松弛约束条件为止，其中所述的轨道松弛约束条件为其中σδxi后为验标准差，通过解伪距观测方程得到，轨道参数δxi和k对应t分布，取定k＝2.5达到98.8％的置信度。
本发明提供的一种RT-PPP星历改正数据优选算法，包括以下步骤：连续采集IGU精密星历的数据；根据采集的数据对IGU观测星历和其对应此时刻的IGU预报星历进行求差；根据IGU观测星历和其对应此时刻的IGU预报星历的差值进行第一次定权并得到权阵；本发明适用于RT-PPP定位，能够实时为PPP解算提供经过自动轨道质量控制的星历，提高了实时PPP的定位精度，以及利用短时间内预报星历质量的强相关性进行星历权重判定，为轨道松弛提供权重初始值，并且无需为接收机增加新硬件或者服务器，仅仅需要在软件层面上可以更改现有的RT-PPP接收机的自动化轨道质量控制。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明及其特征、外形和优点将会变得更明显。在全部附图中相同的标记指示相同的部分。并未刻意按照比例绘制附图，重点在于示出本发明的主旨。
图1为本发明提供的一种RT-PPP星历改正数据优选算法的示意图。
具体实施方式
在下文的描述中，给出了大量具体的细节以便提供对本发明更为彻底的理解。然而，对于本领域技术人员而言显而易见的是，本发明可以无需一个或多个这些细节而得以实施。在其他的例子中，为了避免与本发明发生混淆，对于本领域公知的一些技术特征未进行描述。
为了彻底理解本发明，将在下列的描述中提出详细的步骤以及详细的结构，以便阐释本发明的技术方案。本发明的较佳实施例详细描述如下，然而除了这些详细描述外，本发明还可以具有其他实施方式。
参照图1所示，本发明提供了一种RT-PPP星历改正数据优选算法，包括以下步骤：
步骤S1：连续采集IGU精密星历的数据，不断采集IGU超快精密星历，并将数据用于后续的计算。
步骤S2：根据采集的数据对IGU观测星历和其对应此时刻的IGU预报星历进行求差，将IGU观测轨道与对应的时刻之前储存下来的预报轨道进行比较，并且求差，得到轨道参数差值vi，其中包括归算到单位为米的卫星钟种差。
步骤S3：根据IGU观测星历和其对应此时刻的IGU预报星历的差值进行第一次定权并得到权阵，具体为，取定标准差σ0，则初始权阵P＝σ0/V；伪距观测方程为：L＝A*X+l，P，其中L为伪距观测值向量，A为设计矩阵，X是坐标位置，l为L-L0，也就是说对最新的IGU观测星历和其对应此时刻的IGU预报星历进行求差，并根据此差值进行第一次定权，得到权阵P0。
步骤S4：根据上述权阵通过轨道松弛法进行参数约束并进行伪距定位解算，包括以下步骤：S4a:将权阵应用于实时定位的最小二乘定位方程，并最终求得方差阵，具体为将权P0应用于实时定位的最小二乘定位方程，并最终求得方差阵；
S4b:将方差阵通过轨道松弛法进行参数约束并对有约束的轨道进行伪距定位解算，具体为将权P0应用于实时定位的最小二乘定位方程，并最终求得方差阵，将此方差阵通过轨道松弛法进行参数约束，最终将具有约束的轨道进行伪距定位解算；满足轨道松弛约束条件为：其中σδxi后为验标准差，通过解伪距观测方程得到，轨道参数δxi和k对应t分布，在GPS数据处理中由于自由度足够大此分布可以视作正态分布，取定k＝2.5是可以达到98.8％的置信度，若所述轨道松弛约束条件满足：取定k＝2.5达到98.8％的置信度，则更新标准差为：将求得的新标准差归算到权阵中重新进行伪距定位最小二乘计算，如此反复，直到所有轨道参数均满足均满足轨道松弛约束条件为止，也就是说满足取定k＝2.5达到98.8％的置信度，本发明适用于RT-PPP定位，能够实时为PPP解算提供经过自动轨道质量控制的星历，提高了实时PPP的定位精度，以及利用短时间内预报星历质量的强相关性进行星历权重判定，为轨道松弛提供权重初始值，并且无需为接收机增加新硬件或者服务器，仅仅需要在软件层面上可以更改现有的RT-PPP接收机的自动化轨道质量控制。
综上所述，本发明提供的一种RT-PPP星历改正数据优选算法，包括以下步骤：连续采集IGU精密星历的数据；根据采集的数据对IGU观测星历和其对应此时刻的IGU预报星历进行求差；根据IGU观测星历和其对应此时刻的IGU预报星历的差值进行第一次定权并得到权阵；本发明适用于RT-PPP定位，能够实时为PPP解算提供经过自动轨道质量控制的星历，提高了实时PPP的定位精度，以及利用短时间内预报星历质量的强相关性进行星历权重判定，为轨道松弛提供权重初始值，并且无需为接收机增加新硬件或者服务器，仅仅需要在软件层面上可以更改现有的RT-PPP接收机的自动化轨道质量控制。
以上对本发明的较佳实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，其中未尽详细描述的设备和结构应该理解为用本领域中的普通方式予以实施；任何熟悉本领域的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例，这并不影响本发明的实质内容。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围内。

Claims (6)

1.一种RT-PPP星历改正数据优选算法，其特征在于，包括以下步骤：
连续采集IGU精密星历的数据；
根据采集的数据对IGU观测星历和其对应此时刻的IGU预报星历进行求差；
根据IGU观测星历和其对应此时刻的IGU预报星历的差值进行第一次定权并得到权阵；
所述根据IGU观测星历和其对应此时刻的IGU预报星历的差值进行第一次定权并得到权阵的步骤具体为，取定标准差σ0，则初始权阵P＝σ0/V；伪距观测方程为：L＝A*X+l，P，其中L为伪距观测值向量，A为设计矩阵，X是坐标位置，l为L-L0；
根据上述权阵通过轨道松弛法进行参数约束并进行伪距定位解算。
2.如权利要求1所述的RT-PPP星历改正数据优选算法，其特征在于，所述根据采集的数据对IGU观测星历和其对应此时刻的IGU预报星历进行求差的步骤具体为，将IGU观测轨道与对应的时刻之前储存下来的预报轨道进行比较，并且求差，得到轨道参数差值vi，其中包括归算到单位为米的卫星钟差。
3.如权利要求1所述的RT-PPP星历改正数据优选算法，其特征在于，所述根据上述权阵通过轨道松弛法进行参数约束并进行伪距定位解算的步骤包括：
将权阵应用于实时定位的最小二乘定位方程，并最终求得方差阵；
将方差阵通过轨道松弛法进行参数约束并对有约束的轨道进行伪距定位解算。
4.如权利要求1-3任一所述的RT-PPP星历改正数据优选算法，其特征在于，所述根据上述权阵通过轨道松弛法进行参数约束并进行伪距定位解算的步骤中，轨道松弛约束条件：其中σδxi为后验标准差，通过解伪距观测方程得到，轨道参数δxi和k对应t分布，取定k＝2.5达到98.8％的置信度。
5.如权利要求4所述的RT-PPP星历改正数据优选算法，其特征在于，若所述轨道松弛约束条件满足：
取定k＝2.5达到98.8％的置信度，则更新标准差为：
6.如权利要求5所述的RT-PPP星历改正数据优选算法，其特征在于，将求得的新标准差归算到权阵中重新进行伪距定位最小二乘计算直到轨道参数均满足轨道松弛约束条件为止。
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