CN106371119B - 基于云定位的gnss全球高精度增强定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于云定位的GNSS全球高精度增强定位方法，用于在线增强定位和离线增强定位。随着基准站定位资源井喷式的发展、基准站资源分布不均匀以及RTK服务性能对基准站资源密度的依赖，云定位服务平台上，单纯RTK服务难以满足广域高精度用户需求。基于此，本发明基于云定位平台丰富的基准站资源，结合PPP与RTK，提出了一种高效灵活的GNSS增强方法，该方法尤其适用云定位平台区域的增强定位。

Description

基于云定位的GNSS全球高精度增强定位方法

技术领域

本发明涉及高精度卫星导航定位领域，尤其涉及一种基于云定位的GNSS全球高精度增强定位方法。

背景技术

随着卫星导航定位技术的飞速发展，人们对导航定位的精度提出越来越高的要求。卫星导航系统自身定位精度为4～20米，不能满足高精度用户的需求。全球差分精密定位目前主要采用基于星基增强的广域实时精密定位模式，可以大幅度提高卫星导航系统在增强信号覆盖区域的导航服务精度、可用性、连续性和完好性。当前增强系统的实现很大程度上依赖于各国家或地区的地面基准站系统，目前，我国各类连续运行的地面基准站已超过2000个，然而由于现在地基增强系统相互独立，不在一个系统之内，难以实现连接与无缝服务。因此，如何更为充分与有效的发挥局域增强系统资源潜力，将局域增强系统增强信息自由融入、灵活增补到广域增强系统，已成为急需解决的问题，并由此提出一种融合区域增强的全球高精度差分系统。然而该系统仍然是基于行业用户需求而建立的集中式服务模式，其在可靠性、可扩展性以及服务多样性等方面已无法满足大众用户精密定位需求。

针对该问题，本领域技术人员设计了一种面向大规模泛在定位用户的云定位服务平台，并在此云定位平台上，进一步设计了一种在云定位服务平台中实现大规模泛在定位用户RTK(实时动态差分法)服务的算法。

RTK精度依赖于基准站间距离，考虑到云定位服务平台中基准站资源分布不均，在基准站稀疏区域，RTK定位精度有限，而基于PPP(精密单点定位)的广域精密定位具有广域高精度的特点。与RTK法相比，PPP法不依赖于跟踪站距离，但需要数十分钟的收敛时间。

发明内容

本发明的目的是提供一种PPP与RTK相融合的、基于云定位的GNSS全球高精度增强定位方法。

为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

一、基于云定位的GNSS全球高精度增强定位方法，用于在线增强定位，包括步骤：

S1将相同历元下的用户区域增强请求和有效基准站分别划分为N个用户区域增强请求子集和M个基准站子集表示第I个用户区域增强请求子集，表示第J个基准站子集；

S2采用MapReduce匹配用户区域增强请求子集和基准站子集，本步骤进一步包括：

2.1Map阶段，将用户区域增强请求子集和基准站子集均标识为<key value>形式，对令其key＝(I J)、J＝1,2,...M，表示所对应用户的坐标序列；对令其key＝(I J)、I＝1,2,...N，表示中基准站的坐标序列；

2.2Shuffle阶段，key值相同的value被加入同一列表，形成<key list(value)>对并传递给Reduce，key值相同指key所包含的I、J值均相同；

2.3Reduce阶段，多处理器并行处理各<key list(value)>对；

各<key list(value)＞对的处理过程具体为：

解析接收的＜key list(value)>对，确定<key list(value)>对所对应的用户区域增强请求子集和基准站子集分别获取所对应各用户与中各基准站的距离，将最小的K个距离值对应的K_J个基准站构成集合并输出；K_J由用户指定，K≥K_J；

2.4收集Reduce输出集合获取的备选基准站集

S3根据备选基准站集获取匹配的基准站，具体为：

分别获取所对应各用户与中各基准站的距离，获得最小的P个距离值对应的p个基准站，即中距离最近的p个基准站，也即匹配的基准站，p由用户指定，P≥p；

S4根据各用户区域增强请求子集匹配的基准站，采用标准网络区域增强定位法生成区域精密信息产品，结合全球差分精密信息产品，实现增强定位；所述的区域精密信息产品为用户区域增强请求子集匹配的基准站的单站精密信息产品，采用PPP模式生产。

步骤S1中，根据用户和有效基准站的地理位置或IP地址，按照行政区域划分用户区域增强请求子集和基准站子集；同时，步骤S2中，仅将与用户区域增强请求子集位于相同或相邻行政区域的基准站子集与其进行匹配。

上述备选基准站集按预设频率更新，即按预设频率重复执行步骤1～2。

若有用户区域增强请求子集匹配的基准站无法提供服务时，从当前的备选基准站集中获取距离最近的基准站补充。

二、云定位的GNSS全球高精度增强定位方法，用于离线增强定位，包括步骤：

S1基于跟踪站资源数据库，用户采用关键字组合指令，获取跟踪站相关信息；

S2用户根据自身需求，结合跟踪站可靠性等级、跟踪站数据质量、跟踪站当前连接数等，选择待绑定跟踪站；

S3用户根据待绑定跟踪站IP或端口获取待绑定跟踪站的区域精密信息产品，并采用对应的数据格式解码获取精密改正信息；所述的区域精密信息产品即各跟踪站的单站精密信息产品；

S4检索更新，本步骤具体为：

判断待绑定跟踪站的区域精密信息产品质量是否满足要求，满足要求，则绑定待绑定跟踪站，执行步骤S5；否则，执行步骤S1～S2重新检索更新待绑定跟踪站；

S5根据绑定跟踪站资源进行增强定位。

三、一种融合增强区域的全球高精度云定位服务系统，包括：

全球差分精密信息产品解算模块，用来从海量基准站资源中选取均匀分布的跟踪站网，根据跟踪站网的差分信息生成全球差分精密信息产品，所述的全球差分精密信息产品包括轨道、钟差、伪距偏差和相位偏差；

单站精密信息产品解算模块，用来基于全球差分精密信息产品，利用服务器资源，采用PPP模式处理生成当前用户区域增强请求子集匹配的基准站的单站精密信息产品，所述的单站精密信息产品包括电离层和验前残差；当前用户区域增强请求子集匹配的基准站采用权利要求1的步骤S1～S3获得；

数据库，进一步包括区域精密信息产品数据库和跟踪站资源数据库，其中，区域精密信息产品数据库用来存储基准站的单站精密信息产品，跟踪站资源数据库用来存储跟踪站信息及跟踪站观测信息；

全球差分精密信息产品解算模块和单站精密信息产品解算模块在统一时空基准下进行解算。

和现有技术相比，本发明具有如下特点：

随着基准站定位资源井喷式的发展、基准站资源分布不均匀以及RTK服务性能对基准站资源密度的依赖，云定位服务平台上，单纯RTK服务难以满足广域高精度用户需求。基于此，本发明基于云定位平台丰富的基准站资源，结合PPP与RTK，提出了一种高效灵活的GNSS增强方法，该方法尤其适用云定位平台区域的增强定位。

附图说明

图1为融合增强区域的全球高精度云定位服务系统；

图2为基于MapReduce的区域增强基站匹配方法示意图；

图3为用户区域增强请求和基准站子集划分示意图。

具体实施方式

一、融合增强区域的全球高精度云定位服务系统，见图1。

从云定位平台海量基准站资源中选取均匀分布的跟踪站网，根据跟踪站网的差分信息生成全球差分精密信息产品，所述的全球差分精密信息产品包括轨道、钟差、伪距偏差和相位偏差。

基于全球差分精密信息产品，结合云定位平台基准站和服务器资源，各基准站采用PPP模式处理生成单站精密信息产品，所述的单站精密信息产品包括电离层和验前残差(OMC)。与传统双差大网解算模式相比，采用PPP模式可降低任务耦合性，利于在云定位平台上实现并行处理。单站精密信息产品是在全球差分精密信息产品基础上获得，因此具有统一的框架体系，能保证用户终端一体化处理，保证全球范围内用户无缝高精度定位，在提供单站/多站条件下，实现区域增强定位。

所有产品在统一时空基准下解算获得，从而实现全球高精度差分和区域增强服务的自动无缝切换；这里，时空基准包括轨道和钟差。单站精密信息产品的处理与生成为GNSS高精度数据处理领域的公知技术，因此不作赘述。

二、区域精密信息产品数据库的高效快速建立。

区域精密信息产品即单站精密信息产品或单站精密信息产品的集合。用户通过应用单站精密信息产品或多站精密信息产品可进一步提高定位服务质量。考虑到云定位服务系统中，跟踪站资源数量庞大，同时可动态增补、自由融入，因此云定位服务系统中有动态数据库，用于存储海量的区域精密信息产品。该动态数据库的数据结构设计是云定位平台实现高精度区域增强的关键。

跟踪站资源数据库检索关键字说明：

跟踪站位置，满足流动站与参考站测量误差空间相关性强的需求；

跟踪站类型，满足流动站不同导航系统(GPS，BDS,GLONASS，Galileo)卫星同步观测需求；

频率数，满足流动站不同频率数据增强需求。

跟踪站资源数据库检索其他字段说明：跟踪站IP/端口、跟踪站可靠性等级、跟踪站数据质量、跟踪站当前连接数、跟踪站数据格式等级等。

三、基于云定位的在线快速动态区域增强定位方法。

基于广域增强技术，通过检索区域精密信息产品数据库，实现广域、区域融合的GNSS高精度增强定位。

下面将提供具过程：

假设某历元存在m个有效基准站，构成有效基准站集S＝{s_j|j＝1,2,...m}，s_j表示第j个有效基准站。同一时刻有n个用户区域增强请求，构成用户区域增强请求集R＝{r_i|i＝1,2,...n}，r_i表示第i个用户区域增强请求。对于云定位平台单站RTK算法，其关键在云定位平台上，为各用户区域增强请求r_i，寻找一个子集使对任意满足式(1)：

|r_i-s|≤|r_i-s′| (1)

式(1)中，|·|表示距离； 表示子集在有效基准站集S中的补集。

由于基准站接收机故障、网络通讯故障等原因，并非所有基准站在任意时刻都能提供观测信息，即可用基准站资源时刻在发生变化。某历元具有观测信息、并可在预设延迟内将观测信息传输至数据管理与处理中心的基准站，即某历元下的有效基准站。

为此，显然需要逐一求取各用户和各有效基准站的距离，用式(2)矩阵表示用户与有效基准站间距离：

式(2)中，|r_i-s_j|表示用户区域增强请求r_i所对应用户到有效基准站s_j的距离，i＝1,2,...n，j＝1,2,...m。

按数值大小分别对列向量中各元素排序，获得距离用户区域增强请求r_i所对应用户最近的p个有效基准站，p即子集元素数，其值由用户设定。

当有效基准站以及并发用户区域增强请求的数量达到一定规模时，需要巧妙设计的分布式方法，才能高效处理海量的并发RTK用户区域增强请求。这里，本发明设计了一种利用MapReduce的云定位单站区域增强定位方法。MapReduce为本领域公知技术，因此不再赘述。

将n个并行用户区域增强请求划分为N个用户区域增强请求子集表示第I个用户区域增强请求子集，I＝1,2,...N。将m个有效基准站划分为M个基准站子集表示第J个基准站子集，J＝1,2,...M。

式(2)所示矩阵可对应表示为：

式(3)中，表示用户区域增强请求子集和基准站子集的距离，I＝1,2,...N，J＝1,2,...M。

按数值大小对列向量中元素排序，获得距离用户区域增强请求子集最近的基准站子集，记为s_I，即基准站网。

下面将结合MapReduce模式和式(3)，提供解算过程，见图2。

(1)Map阶段，将各用户区域增强请求子集和各基准站子集均标识为<keyvalue>形式，对用户区域增强请求子集令其key＝(I J)、J＝1,2,...M，表示用户区域增强请求子集所对应用户的坐标序列；对基准站子集令其key＝(IJ)、I＝1,2,...N，表示基准站子集中基准站的坐标序列。

例如，代表加入关键字(12)列表下的用户区域增强请求子集所对应用户的坐标序列。

(2)Shuffle阶段，key值相同的value被加入同一列表，形成<key list(value)>对，list(value)即key值相同的value集合的链表，并传递给Reduce，key值相同即指key所包含的I、J值均相同。

(3)Reduce阶段，多处理器并行处理各<key list(value)>对。

各<key list(value)>对的处理过程具体为：

对接收的<key list(value)＞对，解析value值，确定＜key list(value)＞对所对应的用户区域增强请求子集和基准站子集，分别记为用户区域增强请求子集和基准站子集

分别获取用户区域增强请求子集所对应各用户与基准站子集中各基准站的距离，通过距离排序，获得最小的K个距离值对应的K_J个基准站，即基准站子集中距离用户区域增强请求子集最近的K_J个基准站，这K_J个基准站构成集合输出集合K_J由用户指定，K≥K_J，K值由K_J值确定。

(4)所有Map和Reduce作业完成后，收集Reduce输出的集合并获取各用户区域增强请求子集的备选基准站集

(5)根据备选基准站集分别获取各用户区域增强请求子集匹配的基准站。

本步骤具体为：

分别获取所对应各用户与中各基准站的距离，通过距离排序，获得最小的P个距离值对应的p个基准站，即备选基准站集中距离最近的p个基准站，也即匹配的p个基准站，这p个基准站构成集合即基准站网。p由用户指定，P≥p，P值由p值确定

(6)根据各用户区域增强请求子集的基准站网，采用标准网络区域增强定位法，即采用非差处理法生成区域精密信息产品，结合全球差分精密信息产品，实现融合区域增强信息的非差精密定位，从而为各用户提供区域增强服务。

需要说明的是，各子集内部的基准站匹配方法可进一步采用MapReduce对任务进行划分，也可采用逐站的处理方式实现。

实际服务过程中，云定位平台中管理的海量基准站难免增加或减少，如何动态更新基准站(网)是提供连续、稳定、优质、可靠服务的前提。为此，本发明设计了一种弹性的基准站(网)定制方法。一方面，结合Reduce输出集合为各用户区域增强请求子集提供备选基准站集其由K_J·M个集合构成，K_J·M＞p。另一方面，备选基准站集可按一定频率，例如10分钟/半小时，在后台进行更新。频率根据用户运动状态确定。

当实际为用户提供服务的p个匹配基准站中有部分基准站因硬件或网络等原因无法提供服务时，则从备选基准站集中检索距离当前用户区域增强请求子集最近的备选基准站补充。

若增加基准站，由于备选基准站集按频率更新，因此新增基准站会自动纳入备选基准站集

备选基准站在后台按较低频率更新时，用户只需与备选基准站集交互，无需在海量的基准站中寻找最为匹配的基准站，因此在保证服务质量的同时，显著减少了系统运行压力。

为提高检索的并行化，需要将用户区域增强请求、海量基准站资源以一定的单位进行划分，传统云计算领域(云计算、云存储)，任务的划分主要依赖于云定位平台服务器数量及性能。然而在云定位平台中，用户区域增强请求、海量基准站资源的划分还强烈依赖于测站的分布。因此在RTK服务中，可根据测站位置/IP地址等信息，以省、市为单位进行子网划分。

为各用户提取最为匹配的基准站子集时，只需考虑与用户所在的省、市以及邻近省、市的基准站子集进行匹配，即可保证服务的可靠性以及服务的连续性。见图2，对于位于湖北省的车载导航定位用户区域增强请求，云定位服务平台只需将其与灰色填充区域省、市的基准站子集进行匹配即可。

因此，式(3)所示矩阵可采用式(4)所示稀疏矩阵简化描述：

这样，不仅可极大提高基准站匹配效率，同时也显著降低备选基准站集的数据量。

在线增强模式中，用户把自己的观测数据上传至云定位平台服务器，在云端进行增强定位解算。

四、基于云定位的离线快速动态区域增强定位方法。

一方面，在线增强模式下，云平台数据处理压力过大；另一方面，考虑用户对自己位置数据保密要求，本发明还提出了一种离线区域增强定位方法。

(1)基于跟踪站资源数据库，用户采用关键字组合指令，获取跟踪站相关信息。

(2)用户根据自身需求，结合跟踪站可靠性等级、跟踪站数据质量、跟踪站当前连接数等，选择待绑定跟踪站。

(3)用户根据待绑定跟踪站IP或端口获取待绑定跟踪站的区域精密信息产品，并采用对应的数据格式解码获取精密改正信息；所述的区域精密信息产品即各跟踪站的单站精密信息产品。

(4)检索更新，具体为：

判断待绑定跟踪站的区域精密信息产品质量是否满足要求，满足要求，则绑定待绑定跟踪站，执行步骤(5)；否则，执行步骤(1)～(2)重新检索更新待绑定跟踪站。

检索更新频率由用户根据载体实时运动状态设定。对运动较快载体，需频繁检索更新，即可设定较大的检索更新频率；对运动较慢载体，为提高效率，降低服务器压力，可设定较低的检索更新频率。

(5)根据绑定跟踪站资源进行增强定位。

Claims (5)

1.云定位的GNSS全球高精度增强定位方法，用于在线增强定位，其特征是，包括步骤：

S1将相同历元下的用户区域增强请求和有效基准站分别划分为N个用户区域增强请求子集和M个基准站子集表示第I个用户区域增强请求子集，表示第J个基准站子集；

S2采用MapReduce匹配用户区域增强请求子集和基准站子集，本步骤进一步包括：

2.1 Map阶段，将用户区域增强请求子集和基准站子集均标识为<key value>形式，对令其key＝(I J)、J＝1,2,...M，表示所对应用户的坐标序列；对令其key＝(I J)、I＝1,2,...N，表示中基准站的坐标序列；

2.2 Shuffle阶段，key值相同的value被加入同一列表，形成<key list(value)>对并传递给Reduce，key值相同指key所包含的I、J值均相同,list(value)即key值相同的value集合的链表；

2.3 Reduce阶段，多处理器并行处理各<key list(value)>对；

各<key list(value)>对的处理过程具体为：

解析接收的<key list(value)>对，确定<key list(value)>对所对应的用户区域增强请求子集和基准站子集分别获取所对应各用户与中各基准站的距离，将最小的K个距离值对应的K_J个基准站构成集合并输出；K_J由用户指定，K≥K_J；

2.4收集Reduce输出集合获取的备选基准站集

S3根据备选基准站集获取匹配的基准站，具体为：

分别获取所对应各用户与中各基准站的距离，获得最小的P个距离值对应的p个基准站，即中距离最近的p个基准站，也即匹配的基准站，p由用户指定，P≥p；

S4根据各用户区域增强请求子集匹配的基准站，采用标准网络区域增强定位法生成区域精密信息产品，结合全球差分精密信息产品，实现增强定位；所述的区域精密信息产品为用户区域增强请求子集匹配的基准站的单站精密信息产品，采用PPP模式生产。

2.如权利要求1所述的云定位的GNSS全球高精度增强定位方法，其特征是：

步骤S1中，根据用户和有效基准站的地理位置或IP地址，按照行政区域划分用户区域增强请求子集和基准站子集；同时，步骤S2中，仅将与用户区域增强请求子集位于相同或相邻行政区域的基准站子集与其进行匹配。

3.如权利要求1所述的云定位的GNSS全球高精度增强定位方法，其特征是：

所述的备选基准站集按预设频率更新，即按预设频率重复执行步骤S 1～S 2。

4.如权利要求1所述的云定位的GNSS全球高精度增强定位方法，其特征是：

若有用户区域增强请求子集匹配的基准站无法提供服务时，从当前的备选基准站集中获取距离最近的基准站补充。

5.一种融合增强区域的全球高精度云定位服务系统，其特征是，包括：

全球差分精密信息产品解算模块，用来从海量基准站资源中选取均匀分布的跟踪站网，根据跟踪站网的差分信息生成全球差分精密信息产品，所述的全球差分精密信息产品包括轨道、钟差、伪距偏差和相位偏差；

单站精密信息产品解算模块，用来基于全球差分精密信息产品，利用服务器资源，采用PPP模式处理生成当前用户区域增强请求子集匹配的基准站的单站精密信息产品，所述的单站精密信息产品包括电离层和验前残差；当前用户区域增强请求子集匹配的基准站采用权利要求1的步骤S1～S3获得；

数据库，进一步包括区域精密信息产品数据库和跟踪站资源数据库，其中，区域精密信息产品数据库用来存储基准站的单站精密信息产品，跟踪站资源数据库用来存储跟踪站信息及跟踪站观测信息；

全球差分精密信息产品解算模块和单站精密信息产品解算模块在统一时空基准下进行解算。