CN106125113B - 一种利用多系统gnss观测值的高精度基线解算方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种利用多系统GNSS观测值的高精度基线解算方法,首先通过对各GNSS系统各频率的伪距、载波相位观测值在基线两端测站间做差构建站间单差观测值,之后选择某类观测值的伪距硬件延迟作为基准以解决法方程秩亏问题,并根据各GNSS系统的性质对浮点单差模糊度估值处理去除组合UPD影响,恢复单差模糊度的整周特性,进而实现基线高精度解算。本发明突破了现有多系统GNSS基线解算方法存在的缺陷,具有理论严密、模型简单、易于实现、扩展性强、精度高等特点,适用于地质灾害监测、结构物形变监测、精密导航等多个领域。

Description

一种利用多系统GNSS观测值的高精度基线解算方法
技术领域
本发明属于卫星导航技术领域,具体涉及一种利用多个全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)的观测数据进行高精度基线解算方法。
背景技术
鉴于GPS(Global Positioning System)在军事和民用领域所展现的巨大优势,世界多个国家和组织纷纷开始建设自主的全球导航卫星系统。目前已经建成或正在建设的GNSS包括美国的GPS、俄罗斯的GLONASS(GLObalnaya NAvigatsionnaya SputnikovayaSistema)、欧盟的Galileo和中国的BDS(BeiDou Navigation Satellite System)。大量研究表明,综合利用多个GNSS系统的信号,并在观测值层面统一处理不同系统的观测数据,能有效提高GNSS定位的可靠性和稳定性,尤其是在山区、城市峡谷等卫星信号遮挡严重的地区。
高精度基线解算是GNSS的一个重要应用,其在地壳形变监测、地质灾害预警,结构物形变监测、网络RTK等方面均发挥着不可替代的作用。目前,对原始观测值进行站间和星间两次做差解算站间基线向量的双差方法仍是基线解算的主流方法。但双差方法最初主要针对单系统、双频情况提出,并未考虑多系统问题。当使用多系统GNSS数据进行基线解算时,必须顾及系统间偏差、频率间偏差等的影响,这使得基线解算模型更加复杂,而且由于不同系统频率一般不一致,导致不同系统间的双差模糊度并不具有整周特性,不能直接进行模糊度固定。上述问题严重限制了多系统优势的充分发挥。
因此,发展一种精度高、可靠性强、既能充分发挥多系统GNSS优势,又能解决已有算法缺陷的多模GNSS基线解算方法对于进一步拓展GNSS技术应用空间,满足生产生活中对于高精度位置信息的迫切需求具有重要意义。
发明内容
为了解决上述技术问题,本发明提供一种既能充分发挥多系统GNSS的优势,又能进行高精度基线解算的相对定位方法。
本发明所采用的技术方案是:一种利用多系统GNSS观测值的高精度基线解算方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:构建站间单差观测值;
通过对各GNSS系统各频率的伪距、载波相位观测值在基线两端测站间做差构成站间单差观测值;
所述站间单差观测值,其计算公式为:
其中,i、j为测站标号;s为卫星标号;k为频率标号;为站间单差伪距观测值;为单差几何距离;c为真空中光速;dtij为单差接收机钟差;为单差接收机端伪距硬件延迟;λks为载波波长;为单差相位观测值;为具有整周特性的单差模糊度参数;为单差接收机端UPD;分别为单差伪距、载波相位观测值噪声。
步骤2:施加基准条件;
选择GNSS系统的任一频率伪距观测值作为参考值,并假设其单差伪距硬件延迟为0,此时其余所有单差伪距硬件延迟参数均是相对于参考值而言的;做为参考值的单差伪距硬件延迟将被吸收至钟差参数中,称为组合钟差参数;同时,相位观测值中的单差UPD参数也与参考伪距硬件延迟混合在一起,称为组合UPD,二者又一起被吸收至单差模糊度参数中,使模糊度不具备整周特性;此时的单差观测值计算公式为:
其中,k、s分别为参考伪距观测值的频率、卫星标识;l、t分别为非参考伪距观测值的频率、卫星标识;称为组合钟差参数;为组合UPD;与式(1)相比,若式(2)中的观测值系统相同而频率不同,则称为卫星s所属系统的,频率l和k之间的站间差分DCB参数;若式(2)中的观测值系统不同而频率相同,则表示卫星t和s所属两系统在频率k上的站间差分ISB参数;当与式(1)相比式(2)中的观测值系统与频率均不同时,ISB参数表示为:
其中分别称为卫星t所属系统的,频率l和k之间的站间差分DCB参数和卫星t和s所属两系统在频率k上的站间差分ISB参数;
步骤3:单差模糊度整周特性恢复,恢复整周特性后的单差模糊度参数直接进行模糊度固定,进而求得高精度基线结果。
作为优选,步骤3的具体实现包括为:
针对GPS系统、Galileo系统、BDS系统,组合UPD对模糊度固定的影响通过对所有来自于同一类观测值的浮点模糊度的小数部分求平均得到;然后从所有对应浮点模糊度中减去此平均值即可恢复原始单差模糊度的整周特性;其计算公式为:
其中,为原始单差浮点模糊度;为处理后具有整周特性的单差浮点模糊度;△Blt为估计的组合UPD;表示向下取整;n为同类模糊度的数量;
针对GLONASS系统,GLONASS信号接收机端相位IFB与卫星的频率号相关,其计算公式为:
其中,i、t分别为接收机、卫星标识;为以米为单位表示的相位IFB;Kt为卫星t所对应的频率号;ai、bi为两个固定常数,与接收机类型相关;同一型号接收机的ai、bi值通常相似;
因此GLONASS中组合UPD的影响表示为:
将以米为单位表示的单差浮点模糊度的小数部分按式(3)通过最小二乘算法进行拟合,求出cij、bij的值,然后再根据式(3)以及cij、bij的估值从原始单差浮点模糊度中去除组合UPD的影响即可恢复GLONASS单差模糊度的整周特性,其计算公式为:
其中λlt为卫星t在l频率上相位观测值的波长。
本发明的有益效果:本发明的一种利用多系统GNSS观测值的高精度基线解算方法将观测方程建立在站间单差观测值上,并通过对原始单差模糊度估值处理去除组合UPD影响,恢复单差模糊度的整周特性,实现基线高精度解算。本发明解决了现有多系统双差算法浪费系统间双差观测值,或系统间双差模糊度不能固定的问题,具有理论严密、模型简单、易于实现、扩展性强、精度高等特点,能够应用于地质灾害监测、结构物形变监测、精密导航等多个领域。
附图说明
图1是本发明实施例的流程图;
图2是本发明实施例的GPS、BDS、Galileo系统原始单差模糊度参数小数部分分布示意图;
图3是本发明实施例的整周特性恢复后GPS、BDS、Galileo系统单差模糊度小数部分分布示意图;
图4是本发明实施例的GLONASS系统原始单差模糊度参数小数部分分布示意图;
图5是本发明实施例的整周特性恢复后GLONASS系统单差模糊度小数部分分布示意图。
具体实施方式
为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明,下面结合附图及实施例对本发明作进一步的详细描述,应当理解,此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明,并不用于限定本发明。
请见图1,本发明的一种利用多系统GNSS观测值的高精度基线解算方法,包括以下步骤:
(1)构建站间单差观测值;
利用各GNSS系统各频率的伪距、载波相位观测值在基线两端测站间做差构成站间单差观测值。站间单差观测方程可表示为:
其中,i、j为测站标号;s为卫星标号;k为频率标号;为站间单差伪距观测值;为单差几何距离;c为真空中光速;dtij为单差接收机钟差;为单差接收机端伪距硬件延迟;λks为载波波长;为单差相位观测值;为具有整周特性的单差模糊度参数;为单差接收机端UPD(Uncalibrated Phase Delay,未校正相位延迟);分别为单差伪距、载波相位观测值噪声。
(2)施加基准条件;
在数据处理中按上述公式构成的法方程是秩亏的。这是由于观测方程中接收机钟差dtij与伪距硬件延迟和相位UPD线性相关,导致系数矩阵列不满秩。因此需要选择某类伪距观测值为参考,并假设其单差伪距硬件延迟为0。此处参考伪距观测值的选择是任意的,即任一GNSS系统的任一频率伪距观测值均可做为参考。此时其余所有单差伪距硬件延迟参数均是相对于参考值而言的。做为参考值的单差伪距硬件延迟将被吸收至钟差参数中,称为组合钟差参数。另外,相位观测值中的单差UPD参数也与参考伪距硬件延迟混合在一起,称为组合UPD。二者又一起被吸收至单差模糊度参数中,使模糊度不具备整周特性。此时的单差观测方程可表示为
其中,k、s分别为参考伪距观测值的频率、卫星标识;l、t分别为非参考伪距观测值的频率、卫星标识。称为组合钟差参数。为组合UPD。与式(1)相比,若式(2)中的观测值系统相同而频率不同,则称为卫星s所属系统的,频率l和k之间的站间差分DCB(Differential Code Bias,差分码偏差)参数;若式(2)中的观测值系统不同而频率相同,则表示卫星t和s所属两系统在频率k上的站间差分ISB(Inter-System Bias,系统间偏差)参数;当与式(1)相比式(2)中的观测值系统与频率均不同时,ISB参数可表示为
其中分别称为卫星t所属系统的,频率l和k之间的站间差分DCB参数和卫星t和s所属两系统在频率k上的站间差分ISB参数。
(3)单差模糊度整周特性恢复;
如步骤(2)所述,根据步骤(1)、(2)解算求得的站间单差模糊度参数不具有整周特性。需要根据各GNSS系统组合UPD参数的性质去除组合UPD的影响,恢复单差模糊度的整周特性。恢复整周特性后的单差模糊度参数可直接进行模糊度固定,进而求得高精度基线结果。
其中去除各GNSS系统组合UPD影响的详细步骤如下:
1)对于GPS、Galileo、BDS等GNSS系统而言,同类相位观测值(系统、频率均相同)拥有相同的单差相位UPD,而参考单差伪距硬件延迟对于所有观测值都一样,因此组合UPD对模糊度固定的影响可以简单地通过对所有来自于同一类观测值的浮点模糊度的小数部分求平均得到。之后从所有对应浮点模糊度中减去此平均值即可恢复原始单差模糊度的整周特性。其过程可表示为
其中,为原始单差浮点模糊度;为处理后具有整周特性的单差浮点模糊度;△Blt为估计的组合UPD;表示向下取整;n为同类模糊度的数量。
本例所对应原始和处理后的GPS、BDS、Galileo系统单差模糊度参数小数部分分布见附图2、3。
2)GLONASS系统中卫星所发送载波频率与卫星的频率号相关,具有不同频率号的卫星发射的载波频率不同。而接收机端硬件延迟量与载波频率相关,因此来自于不同频率号卫星的相位观测值具有不同的单差相位UPD。已有研究表明,GLONASS信号接收机端相位IFB(Inter-Frequency Bias,频率间偏差)与卫星的频率号相关,可表示为
其中,i、t分别为接收机、卫星标识;为以米为单位表示的相位IFB;Kt为卫星t所对应的频率号;ai、bi为两个固定常数,与接收机类型相关,较为稳定。同一型号接收机的ai、bi值通常相似。因此GLONASS中组合UPD的影响可表示为
式(3)中的值可能超过一周。但由于不同频率号所对应的GLONASS相位观测值的波长差异较小,原始单差浮点模糊度的小数部分当以米为单位表示时仍近似存在式(3)所示的线性关系。将以米为单位表示的单差浮点模糊度的小数部分按式(3)通过最小二乘算法进行拟合,求出cij、bij的值,然后再根据式(3)以及cij、bij的估值从原始单差浮点模糊度中去除组合UPD的影响即可恢复GLONASS单差模糊度的整周特性,其过程可表示为
其中λlt为卫星t在l频率上相位观测值的波长。
本例所对应原始和处理后的GLONASS系统单差模糊度参数小数部分分布见附图4、5。
应当理解的是,本说明书未详细阐述的部分均属于现有技术。
应当理解的是,上述针对较佳实施例的描述较为详细,并不能因此而认为是对本发明专利保护范围的限制,本领域的普通技术人员在本发明的启示下,在不脱离本发明权利要求所保护的范围情况下,还可以做出替换或变形,均落入本发明的保护范围之内,本发明的请求保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (2)

1.一种利用多系统GNSS观测值的高精度基线解算方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:构建站间单差观测值;
通过对各GNSS系统各频率的伪距、载波相位观测值在基线两端测站间做差构成站间单差观测值;
所述站间单差观测值,其计算公式为:
P i j k s = ρ i j s + cdt i j + u i j k s + ξ i j k s
其中,i、j为测站标号;s为卫星标号;k为频率标号;为站间单差伪距观测值;为单差几何距离;c为真空中光速;dtij为单差接收机钟差;为单差接收机端伪距硬件延迟;λks为载波波长;为单差相位观测值;为具有整周特性的单差模糊度参数;为单差接收机端UPD;分别为单差伪距、载波相位观测值噪声;
步骤2:施加基准条件;
选择GNSS系统的任一频率伪距观测值作为参考值,并假设其单差伪距硬件延迟为0,此时其余所有单差伪距硬件延迟参数均是相对于参考值而言的;做为参考值的单差伪距硬件延迟将被吸收至钟差参数中,称为组合钟差参数;同时,相位观测值中的单差UPD参数也与参考伪距硬件延迟混合在一起,称为组合UPD,二者又一起被吸收至单差模糊度参数中,使模糊度不具备整周特性;此时的单差观测值计算公式为:
其中,k、s分别为参考伪距观测值的频率、卫星标识;l、t分别为非参考伪距观测值的频率、卫星标识;称为组合钟差参数;为组合UPD;与式(1)相比,若式(2)中的观测值系统相同而频率不同,则称为卫星s所属系统的,频率l和k之间的站间差分DCB参数;若式(2)中的观测值系统不同而频率相同,则表示卫星t和s所属两系统在频率k上的站间差分ISB参数;当与式(1)相比式(2)中的观测值系统与频率均不同时,ISB参数表示为:
( u i j l t - u i j k s ) = ( u i j l t - u i j k t ) + ( u i j k t - u i j k s )
其中分别称为卫星t所属系统的,频率l和k之间的站间差分DCB参数和卫星t和s所属两系统在频率k上的站间差分ISB参数;
步骤3:单差模糊度整周特性恢复,恢复整周特性后的单差模糊度参数直接进行模糊度固定,进而求得高精度基线结果。
2.根据权利要求1所述的利用多系统GNSS观测值的高精度基线解算方法,其特征在于,步骤3的具体实现包括为:
针对GPS系统、Galileo系统、BDS系统,组合UPD对模糊度固定的影响通过对所有来自于同一类观测值的浮点模糊度的小数部分求平均得到;然后从所有对应浮点模糊度中减去此平均值即可恢复原始单差模糊度的整周特性;其计算公式为:
B int l t = B o r i g l t - ΔB l t
其中,为原始单差浮点模糊度;为处理后具有整周特性的单差浮点模糊度;△Blt为估计的组合UPD;表示向下取整;n为同类模糊度的数量;
针对GLONASS系统,GLONASS信号接收机端相位IFB与卫星的频率号相关,其计算公式为:
γ i t = a i + b i · K t
其中,i、t分别为接收机、卫星标识;为以米为单位表示的相位IFB;Kt为卫星t所对应的频率号;ai、bi为两个固定常数,与接收机类型相关;同一型号接收机的ai、bi值相似;
因此GLONASS中组合UPD的影响表示为:
γ i j t - u i j k s = c i j + b i j · K t c i j = a i - a j - u i j k s b i j = b i - b j - - - ( 3 )
将以米为单位表示的单差浮点模糊度的小数部分按式(3)通过最小二乘算法进行拟合,求出cij、bij的值,然后再根据式(3)以及cij、bij的估值从原始单差浮点模糊度中去除组合UPD的影响即可恢复GLONASS单差模糊度的整周特性,其计算公式为:
B int l t = B o r i g l t - ΔB l t
ΔB l t = c i j + b i j · K t λ l t
其中λlt为卫星t在l频率上相位观测值的波长。
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