CN106842268A - 双gnss接收机载波相位双差整周模糊度浮点解向量估计方法 - Google Patents

双gnss接收机载波相位双差整周模糊度浮点解向量估计方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106842268A
CN106842268A CN201710146145.6A CN201710146145A CN106842268A CN 106842268 A CN106842268 A CN 106842268A CN 201710146145 A CN201710146145 A CN 201710146145A CN 106842268 A CN106842268 A CN 106842268A
Authority
CN
China
Prior art keywords
double
vector
carrier phase
measured value
double difference
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201710146145.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106842268B (zh
Inventor
洪文朗
夏忠辉
张选
杨勇斌
钟诚
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Huizhou Combination Technology Co Ltd
Original Assignee
Huizhou Combination Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Huizhou Combination Technology Co Ltd filed Critical Huizhou Combination Technology Co Ltd
Priority to CN201710146145.6A priority Critical patent/CN106842268B/zh
Publication of CN106842268A publication Critical patent/CN106842268A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106842268B publication Critical patent/CN106842268B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/38—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system
    • G01S19/39—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system the satellite radio beacon positioning system transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G01S19/42—Determining position
    • G01S19/43—Determining position using carrier phase measurements, e.g. kinematic positioning; using long or short baseline interferometry
    • G01S19/44—Carrier phase ambiguity resolution; Floating ambiguity; LAMBDA [Least-squares AMBiguity Decorrelation Adjustment] method
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/01—Satellite radio beacon positioning systems transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G01S19/13—Receivers
    • G01S19/35—Constructional details or hardware or software details of the signal processing chain
    • G01S19/37—Hardware or software details of the signal processing chain

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)
  • Navigation (AREA)

Abstract

本发明提供了一种双GNSS接收机载波相位双差整周模糊度浮点解向量估计方法，首先建立一种包含已知的超短基线在载体坐标系上的投影矢量、俯仰角和方位角或仅是俯仰角信息的基线约束观测量和观测方程，在此基础上，联合已知的双差载波相位值和双差伪距观测量值，构建双差整周模糊度卡尔曼滤波器模型，并利用序贯卡尔曼滤波计算得到最优的载波相位双差整周模糊度浮点解向量。实施本发明提供的一种双GNSS接收机载波相位双差整周模糊度浮点解向量估计方法，大大简化了算法的实现；由于对双差整周模糊度施加了更紧的约束条件，使得计算得到的浮点解向量更接近真值，从而大大提高了浮点解向量的后续整数解向量的求解成功率和收敛速度。

Description

双GNSS接收机载波相位双差整周模糊度浮点解向量估计方法
技术领域
本发明涉及定位导航技术领域，尤其涉及一种双GNSS接收机载波相位双差整周模糊度浮点解向量估计方法。
背景技术
GNSS(Global Navigation Satellite System，全球导航卫星系统)是能够实现全球、全天候、高精度的定位导航，它的出现和快速发展，对人们的日常生活和生产方式都起着至关重要的作用。目前，精度最高的卫星导航定位方式为RTK(Real Time Kinematic，载波相位差分技术)技术，其相对定位精度可达到毫米级，甚至更高。随着定位导航产业的发展，特别是车载应用对亚米级和厘米级定位精度的迫切需求，采用RTK或者地基、星基增强信号实现高精度定位均需要使用卫星信号的载波相位信息。采用载波相位实现精确定位的代价是复杂的整周模糊度解算技术和周跳检测及修复技术。其中，整周模糊度解算技术目前研究成果丰富，已有较为成熟的技术方案。
多GNSS定姿定向技术：采用多个GNSS接收机构成一个或者多个安装关系固定的超短基线，来确定基线的姿态和方位，已经应用于很多领域。多GNSS定姿定向的核心即是载波相位双差整周模糊度的求解，目前已经发展了很多双差整周模糊度求解的方法和技术，比如应用最为广泛的LAMBDA以及各种改进的LAMBDA算法。但目前的大多数整周模糊度的求解方法，均需要首先确定一个双差模糊度浮点向量以及该向量对应的不确定性矩阵，然后利用LAMBDA以及各种改进的LAMBDA算法来计算双差模糊度整数向量。而双差模糊度浮点向量与正确的模糊度整数向量越接近，不确定性越小，则后续模糊度整数向量求解的成功率越高，计算效率也越高。
在传统的基于双差载波相位和双差伪距测量并通过最小二乘或者卡尔曼滤波进行浮点解向量求解的基础上，已经发展了各种整周模糊度求解的优化计算策略和方法，例如：将基线长度这一事先可知的信息作为对浮点解的进一步约束；将已知的俯仰角和姿态角作为进一步的约束；将一定时间间隔内旋转的角度变化作为进一步的约束。现有专利研究了将基线长度作为计算模糊度浮点向量的约束方法，即将其作为估计模糊度浮点向量的一个观测，但也仅限于基线长度。专利[CN201410568818.3]利用了惯性导航输出的姿态以及已知的基线在体坐标系上矢量，但仅利用这些信息，采用最小二乘法计算一个双差模糊度浮点向量，而没有利用传统已知的双差载波相位和双差伪距测量。专利[CN201510958214.4]也利用了MEMS传感器计算的姿态信息，但该方法主要利用该信息来进一步压缩搜索空间。专利[CN201410000540.X]则是将惯性导航输出的姿态以及已知的基线在体坐标系上矢量，计算出来的ECEF坐标系下的基线矢量作为滤波器状态向量的初始解来提高滤波效率，并在整周模糊度搜索时作为检验的约束来使用。专利[CN201610125152.3]则仅仅在约束最小二乘中利用基线长度约束来优化求解双差模糊度浮点向量。
综上所述，在已知概略的俯仰角和方位角或仅已知俯仰角以及基线向量在体坐标系上投影向量的情况下，对于超短基线双GNSS接收机载波相位双差整周模糊度，已有的方法还没有给出一个统一的计算框架，来综合利用包括双差伪距、双差载波相位以及上述约束在内的所有可用测量信息，获得一个最优的双差模糊度浮点向量及其误差分布，并进一步提供给LAMBDA以及各种改进的LAMBDA算法。
发明内容
本发明提供一种双GNSS接收机载波相位双差整周模糊度浮点解向量估计方法，解决了通过引入已知的基线向量在载体坐标系上的投影向量、俯仰角和方位角或仅是俯仰角，建立新的约束观测量与观测方程，并在此基础上，联合传统的双差载波相位值和双差伪距测量值，构建新的卡尔曼滤波模型，并采用序贯滤波的方法对其进行滤波处理，得到更接近真值的整周模糊度浮点解向量的技术问题。
为解决以上技术问题，本发明提供一种双GNSS接收机载波相位双差整周模糊度浮点解向量估计方法，所述双GNSS接收机设有第一GNSS接收机和第二GNSS接收机，所述第一GNSS接收机和第二GNSS接收机分别设有第一天线和第二天线，已知所述第一天线与第二天线构成的基线向量在载体坐标系上的投影向量、基线相对于参考坐标系在第一时刻的俯仰角、方位角，则构成第一基线约束观测量和第一观测方程；或仅已知所述基线向量在载体坐标系上的投影向量、基线相对于参考坐标系在所述第一时刻的俯仰角，并定义载体坐标系x轴与基线平行，则构成第二基线约束观测量和第二观测方程；
在所述第一基线约束观测量和第一观测方程或第二基线约束观测量和第二观测方程的基础上，已知所述第一GNSS接收机和第二GNSS接收机在所述第一时刻接收到的可见卫星和可见参考卫星的载波相位双差测量值及伪距双差测量值，则构建成第一双差整周模糊度卡尔曼滤波器模型或第二双差整周模糊度卡尔曼滤波器模型，计算得到双差整周模糊度浮点解向量。
进一步地，定义所述第一天线和第二天线分别用r和b来表示，所述基线向量在载体坐标系上的投影向量用lB来表示，所述俯仰角和方位角分别用θk和ψk来表示，所述第一时刻用k(下一时刻即为k+1)来表示，所述可见卫星和可见参考卫星分别用j和m来表示，所述载波相位双差测量值用来表示，所述伪距双差测量值用来表示，所述第一天线r到第二天线b之间的基线长度用l来表示，则，
所述第一基线约束观测量为：
所述第一观测方程为：
所述第二基线约束观测量为：
zc1,k＝sin(θk)*l (4)
所述第二观测方程为：
cov(zc1,k)＝sin2(θk)*var(δl)+sin2(θk)l2*var(δθk) (6)
其中，表示k时刻载体坐标系B到参考坐标系N之间的方向余弦矩阵(所述俯仰角θk和方位角ψk的函数，因俯仰角θk和方位角ψk已知，则该矩阵已知)，表示k时刻地心地固地球坐标系E到参考坐标系N的转换矩阵，[xk yk zk]T表示k时刻所述第一天线r和第二天线b构成的天线矢量在地心地固地球坐标系上的投影向量，δlB为lB的测量误差，cov(δlB)为δlB的误差协方差矩阵，为所述俯仰角θk和方位角ψk的测量误差，为的误差协方差矩阵，δl表示基线长度l的误差，var(δl)表示δl的方差，表示中实现天向投影的行分量，δθk表示所述俯仰角θk的误差，var(δθk)表示δθk的方差，T表示矩阵转置。
进一步地，所述第一双差整周模糊度卡尔曼滤波器模型为：
pk＝[xk yk zk]T (12)
其中，xk表示卡尔曼滤波模型的状态向量，表示状态转移矩阵，表示k时刻可见卫星j与可见参考卫星m之间、以及所述第一天线r和第二天线b之间的双差载波相位整周模糊度，J表示k时刻除可见参考卫星m外还有J个可见卫星j，I(J+3)*(J+3)为J+3维的单位矩阵，表示k时刻天线r到可见卫星j的单位矢量地心地固地球坐标系上的投影，表示k时刻天线r到可见参考卫星m的单位矢量地心地固地球坐标系上的投影，cov(zΦ,k)表示双差载波相位测量向量的协方差矩阵，cov(zρ,k)表示双差伪距测量向量的协方差矩阵，01*J表示1行J列的0矩阵，λ表示载波波长，03*J表示3行J列的0矩阵，01*J表示1行J列的0矩阵。
更进一步地，将所述第一双差整周模糊度卡尔曼滤波器模型中的公式：
替换为：
所述公式(7)～(20)保持不变，即为所述第二双差整周模糊度卡尔曼滤波器模型。
进一步地，根据所述第一双差整周模糊度卡尔曼滤波器模型或第二双差整周模糊度卡尔曼滤波器模型，采用序贯滤波的方法来计算所述双差整周模糊度浮点解向量，包括以下步骤：
S1.确定基线向量在载体坐标系上的投影向量；
S2.若接收到新的所述载波相位双差测量值和伪距双差测量值，则转到步骤S4，若未接收到所述载波相位双差测量值和伪距双差测量值或者接收到的所述载波相位双差测量值和伪距双差测量值无变化，则进行下一步；
S3.若接收到新的俯仰角和方位角或仅是新的俯仰角，则转到步骤S7，若未接收到新的俯仰角和方位角或仅是新的俯仰角，或者接收到的俯仰角和方位角或仅是俯仰角无变化，则进行下一步；
S4.根据所述公式(7)进行卡尔曼滤波的时刻更新(k、k+1、k+2、……)；
S5.根据所述公式(8)进行卡尔曼滤波的测量更新(用新的所述载波相位双差测量值和伪距双差测量值代入公式)；
S6.输出双差整周模糊度浮点解向量及其协方差矩阵，并返回到步骤S2；
S7.根据所述公式(9)，进行卡尔曼滤波的测量更新(用新的所述载波相位双差测量值和伪距双差测量值代入公式)，并返回到步骤S2。
进一步地，所述第一天线和第二天线固定安装在载体上，所述基线向量在载体坐标系上的投影向量通过测量获得。
进一步地，所述俯仰角的更新频率及更新时刻与所述方位角的更新频率及更新时刻一致；所述载波相位双差测量值的输出频率及输出时刻和所述伪距双差测量值的输出频率及输出时刻一致；所述俯仰角和方位角或仅是俯仰角的更新频率与所述载波相位双差测量值和伪距双差测量值的输出频率不一致；所述俯仰角和方位角或仅是俯仰角的更新时刻与所述载波相位双差测量值和伪距双差测量值的输出时刻不一致。
本发明提供的一种双GNSS接收机载波相位双差整周模糊度浮点解向量估计方法，首先建立一种包含已知的超短基线在载体坐标系上的投影矢量、俯仰角和方位角或仅是俯仰角信息的基线约束观测量和观测方程，在此基础上，联合传统的已知的双差载波相位值和双差伪距观测量值，构建双差整周模糊度卡尔曼滤波器模型，并利用序贯卡尔曼滤波计算得到最优的载波相位双差整周模糊度浮点解向量。实施本发明提供的一种双GNSS接收机载波相位双差整周模糊度浮点解向量估计方法，对约束观测量、观测方程、双差载波相位和双差伪距观测量进行统一处理，大大简化了算法的实现；由于对双差整周模糊度施加了更紧的约束条件(约束观测量、观测方程)，使得利用该卡尔曼滤波器模型计算得到的浮点解向量更接近真值，从而大大提高了浮点解向量的后续整数解向量的求解成功率和收敛速度；包含约束的统一模型采用序贯滤波算法来实现，使得接收机的输出频率和输出时间与约束条件(约束观测量、载波相位双差测量值和伪距双差测量值)的采样频率和采样时间能够异步进行，从而大大提高了本方法的适用范围，具有更高的应用价值。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种双GNSS接收机载波相位双差整周模糊度浮点解向量估计方法中的序贯滤波的步骤流程图；
图2是本发明实施例提供的一种双GNSS接收机载波相位双差整周模糊度浮点解向量估计方法中的序贯滤波的工作流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。以下仅为较佳实施例，不构成对本发明保护范围的限制。
在本实施例中，所述的双GNSS接收机设有第一GNSS接收机和第二GNSS接收机，所述第一GNSS接收机和第二GNSS接收机分别设有第一天线r和第二天线b，已知所述第一天线r与第二天线b构成的基线向量在载体坐标系上的投影向量lB、基线相对于参考坐标系在第一时刻k(下一时刻即为k+1)的俯仰角θk、方位角ψk，则构成第一基线约束观测量：
和第一观测方程：
或仅已知所述基线向量在载体坐标系上的投影向量lB、基线相对于参考坐标系在k时刻的俯仰角θk，并定义载体坐标系x轴与基线平行，则构成第二基线约束观测量：
zc1,k＝sin(θk)*l (4)
和第二观测方程：
其中，表示k时刻载体坐标系B到参考坐标系N之间的方向余弦矩阵(所述俯仰角θk和方位角ψk的函数，因俯仰角θk和方位角ψk已知，则该矩阵已知)，表示k时刻地心地固地球坐标系E到参考坐标系N的转换矩阵，[xk yk zk]T表示k时刻所述第一天线r和第二天线b的天线矢量在地心地固地球坐标系上的投影向量；δlB为lB的测量误差，cov(δlB)为δlB的误差协方差矩阵，为所述俯仰角θk和方位角ψk的测量误差，为的误差协方差矩阵，δl表示基线长度l的误差，var(δl)表示δl的方差，表示中实现天向投影的行分量，δθk表示所述俯仰角θk的误差，var(δθk)表示δθk的方差，T表示矩阵转置。
所述第一天线r和第二天线b固定安装在载体上，所述基线向量在载体坐标系上的投影向量lB通过测量获得。
在所述第一基线约束观测量和第一观测方程的基础上，已知所述第一GNSS接收机和第二GNSS接收机在所述第一时刻k(下一时刻即为k+1)接收到的可见卫星j和可见参考卫星m的载波相位双差测量值及伪距双差测量值则构建第一成双差整周模糊度卡尔曼滤波器模型：
pk＝[xk yk zk]T (12)
其中，xk表示卡尔曼滤波模型的状态向量，表示状态转移矩阵，表示k时刻可见卫星j与可见参考卫星m之间、以及第一天线r和第二天线b之间的双差载波相位整周模糊度，J表示k时刻除可见参考卫星m外还有J个可见卫星j，I(J+3)*(J+3)为J+3维的单位矩阵，l表示所述第一天线r到第二天线b之间的基线长度，表示k时刻天线r到可见卫星j的单位矢量地心地固地球坐标系上的投影，表示k时刻天线r到可见参考卫星m的单位矢量地心地固地球坐标系上的投影，cov(zΦ,k)表示双差载波相位测量向量的协方差矩阵，cov(zρ,k)表示双差伪距测量向量的协方差矩阵，01*J表示1行J列的0矩阵，λ表示载波波长，03*J表示3行J列的0矩阵，01*J表示1行J列的0矩阵。
如果将所述第一双差整周模糊度卡尔曼滤波器模型中的公式：
替换为：
所述公式(7)～(20)保持不变，即为所述第二双差整周模糊度卡尔曼滤波器模型。
因为所述俯仰角θk的更新频率及更新时刻与所述方位角ψk的更新频率及更新时刻一致；所述载波相位双差测量值的输出频率及输出时刻和所述伪距双差测量值的输出频率及输出时刻一致；所述俯仰角θk和方位角ψk或仅是俯仰角θk的更新频率与所述载波相位双差测量值和伪距双差测量值的输出频率不一致；所述俯仰角θk和方位角ψk或仅是俯仰角θk的更新时刻与所述载波相位双差测量值和伪距双差测量值的输出时刻不一致。所以根据所述双差整周模糊度卡尔曼滤波器模型，采用序贯滤波的方法来计算所述双差整周模糊度浮点解向量，参考图1，是本发明实施例提供的一种双GNSS接收机载波相位双差整周模糊度浮点解向量估计方法中的序贯滤波的步骤流程图，包括以下步骤：
S1.确定基线向量在载体坐标系上的投影向量lB；
S2.若接收到新的所述载波相位双差测量值和伪距双差测量值则转到步骤S4，若未接收到所述载波相位双差测量值和伪距双差测量值或者接收到的所述载波相位双差测量值和伪距双差测量值无变化，则进行下一步；
S3.若接收到新的俯仰角θk和方位角ψk或仅是新的俯仰角θk，则转到步骤S7，若未接收到新的俯仰角θk和方位角ψk或仅是新的俯仰角θk，或者接收到俯仰角θk和方位角ψk或仅是俯仰角θk无变化，则进行下一步；
S4.根据公式(7)进行卡尔曼滤波的时刻更新(k、k+1、k+2、……)；
S5.根据公式(8)进行卡尔曼滤波的测量更新(用新的所述载波相位双差测量值和伪距双差测量值代入公式)；
S6.输出双差整周模糊度浮点解向量及其协方差矩阵，并返回到步骤S2；
S7.根据公式(9)，进行卡尔曼滤波的测量更新(用新的所述载波相位双差测量值和伪距双差测量值代入公式)，并返回到步骤S2。
为了更便于理解，对应于图1的步骤流程图，参考图2，是本发明实施例提供的一种双GNSS接收机载波相位双差整周模糊度浮点解向量估计方法中的序贯滤波的工作流程图。
在本实施例中，需要补充的是，对于所述第一基线约束观测量和第一观测方程以及第一成双差整周模糊度卡尔曼滤波器模型，假设参考坐标系为当地水平地理坐标系，其坐标系定义为坐标原点位于载体上，其XYZ坐标轴的方向定义为北东地，载体坐标系的定义为坐标原点位于载体上，其XYZ坐标轴的方向定义为前右下。不考虑滚动角，则k时刻的俯仰角θk和方位角ψk到方向余弦矩阵的转换关系为：
定义所述第一天线r和第二天线b构成的基线矢量平行于体坐标系的X轴，长度为l，则基线向量在载体坐标系上的投影向量lB为
lB＝[l 0 0]T (28)
已知k时刻载体的位置为经度λk，纬度Lk，则地心地固地球坐标系到参考坐标系的转换矩阵为：
以上所述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，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (7)

1.双GNSS接收机载波相位双差整周模糊度浮点解向量估计方法，所述双GNSS接收机设有第一GNSS接收机和第二GNSS接收机，所述第一GNSS接收机和第二GNSS接收机分别设有第一天线和第二天线，其特征在于，已知所述第一天线与第二天线构成的基线向量在载体坐标系上的投影向量、基线相对于参考坐标系在第一时刻的俯仰角、方位角，则构成第一基线约束观测量和第一观测方程；或仅已知所述基线向量在载体坐标系上的投影向量、基线相对于参考坐标系在所述第一时刻的俯仰角，并定义载体坐标系x轴与基线平行，则构成第二基线约束观测量和第二观测方程；
在所述第一基线约束观测量和第一观测方程或第二基线约束观测量和第二观测方程的基础上，已知所述第一GNSS接收机和第二GNSS接收机在所述第一时刻接收到的可见卫星和可见参考卫星的载波相位双差测量值及伪距双差测量值，则构建成第一双差整周模糊度卡尔曼滤波器模型或第二双差整周模糊度卡尔曼滤波器模型，计算得到双差整周模糊度浮点解向量。
2.如权利要求1所述的双GNSS接收机载波相位双差整周模糊度浮点解向量估计方法，其特征在于，定义所述第一天线和第二天线分别用r和b来表示，所述基线向量在载体坐标系上的投影向量用lB来表示，所述俯仰角和方位角分别用θk和ψk来表示，所述第一时刻用k(下一时刻即为k+1)来表示，所述可见卫星和可见参考卫星分别用j和m来表示，所述载波相位双差测量值用来表示，所述伪距双差测量值用来表示，所述第一天线r到第二天线b之间的基线长度用l来表示，则，
所述第一基线约束观测量为：
所述第一观测方程为：
所述第二基线约束观测量为：
zc1,k＝sin(θk)*l (4)
所述第二观测方程为：
cov(zc1,k)＝sin2(θk)*var(δl)+sin2(θk)l2*var(δθk) (6)
其中，表示k时刻载体坐标系B到参考坐标系N之间的方向余弦矩阵(所述俯仰角θk和方位角ψk的函数，因俯仰角θk和方位角ψk已知，则该矩阵已知)，表示k时刻地心地固地球坐标系E到参考坐标系N的转换矩阵，[xk yk zk]T表示k时刻所述第一天线r和第二天线b构成的天线矢量在地心地固地球坐标系上的投影向量，δlB为lB的测量误差，cov(δlB)为δlB的误差协方差矩阵，为所述俯仰角θk和方位角ψk的测量误差，为的误差协方差矩阵，δl表示基线长度l的误差，var(δl)表示δl的方差，表示中实现天向投影的行分量，δθk表示所述俯仰角θk的误差，var(δθk)表示δθk的方差，T表示矩阵转置。
3.如权利要求1或2所述的双GNSS接收机载波相位双差整周模糊度浮点解向量估计方法，其特征在于，所述第一双差整周模糊度卡尔曼滤波器模型为：
pk＝[xk yk zk]T (12)
其中，xk表示卡尔曼滤波模型的状态向量，表示状态转移矩阵，表示k时刻可见卫星j与可见参考卫星m之间、以及所述第一天线r和第二天线b之间的双差载波相位整周模糊度，J表示k时刻除可见参考卫星m外还有J个可见卫星j，I(J+3)*(J+3)为J+3维的单位矩阵，表示k时刻天线r到可见卫星j的单位矢量地心地固地球坐标系上的投影，表示k时刻天线r到可见参考卫星m的单位矢量地心地固地球坐标系上的投影，cov(zΦ,k)表示双差载波相位测量向量的协方差矩阵，cov(zρ,k)表示双差伪距测量向量的协方差矩阵，01*J表示1行J列的0矩阵，λ表示载波波长，03*J表示3行J列的0矩阵，01*J表示1行J列的0矩阵。
4.如权利要求3所述的双GNSS接收机载波相位双差整周模糊度浮点解向量估计方法，其特征在于，将所述第一双差整周模糊度卡尔曼滤波器模型中的公式：
替换为：
所述公式(7)～(20)保持不变，即为所述第二双差整周模糊度卡尔曼滤波器模型。
5.如权利要求1或3或4所述的双GNSS接收机载波相位双差整周模糊度浮点解向量估计方法，其特征在于，根据所述第一双差整周模糊度卡尔曼滤波器模型或第二双差整周模糊度卡尔曼滤波器模型，采用序贯滤波的方法来计算所述双差整周模糊度浮点解向量，包括以下步骤：
S1.确定基线向量在载体坐标系上的投影向量；
S2.若接收到新的所述载波相位双差测量值和伪距双差测量值，则转到步骤S4，若未接收到所述载波相位双差测量值和伪距双差测量值或者接收到的所述载波相位双差测量值和伪距双差测量值无变化，则进行下一步；
S3.若接收到新的俯仰角和方位角或仅是新的俯仰角，则转到步骤S7，若未接收到新的俯仰角和方位角或仅是新的俯仰角，或者接收到的俯仰角和方位角或仅是俯仰角无变化，则进行下一步；
S4.根据所述公式(7)进行卡尔曼滤波的时刻更新(k、k+1、k+2、……)；
S5.根据所述公式(8)进行卡尔曼滤波的测量更新(用新的所述载波相位双差测量值和伪距双差测量值代入公式)；
S6.输出双差整周模糊度浮点解向量及其协方差矩阵，并返回到步骤S2；
S7.根据所述公式(9)，进行卡尔曼滤波的测量更新(用新的所述载波相位双差测量值和伪距双差测量值代入公式)，并返回到步骤S2。
6.如权利要求1或5所述的双GNSS接收机载波相位双差整周模糊度浮点解向量估计方法，其特征在于：所述第一天线和第二天线固定安装在载体上，所述基线向量在载体坐标系上的投影向量通过测量获得。
7.如权利要求5所述的双GNSS接收机载波相位双差整周模糊度浮点解向量估计方法，其特征在于：所述俯仰角的更新频率及更新时刻与所述方位角的更新频率及更新时刻一致；所述载波相位双差测量值的输出频率及输出时刻和所述伪距双差测量值的输出频率及输出时刻一致；所述俯仰角和方位角或仅是俯仰角的更新频率与所述载波相位双差测量值和伪距双差测量值的输出频率不一致；所述俯仰角和方位角或仅是俯仰角的更新时刻与所述载波相位双差测量值和伪距双差测量值的输出时刻不一致。
CN201710146145.6A 2017-03-13 2017-03-13 双gnss接收机载波相位双差整周模糊度浮点解向量估计方法 Active CN106842268B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710146145.6A CN106842268B (zh) 2017-03-13 2017-03-13 双gnss接收机载波相位双差整周模糊度浮点解向量估计方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710146145.6A CN106842268B (zh) 2017-03-13 2017-03-13 双gnss接收机载波相位双差整周模糊度浮点解向量估计方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106842268A true CN106842268A (zh) 2017-06-13
CN106842268B CN106842268B (zh) 2020-04-14

Family

ID=59144191

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710146145.6A Active CN106842268B (zh) 2017-03-13 2017-03-13 双gnss接收机载波相位双差整周模糊度浮点解向量估计方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106842268B (zh)

Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108680942A (zh) * 2018-09-07 2018-10-19 湖南天羿领航科技有限公司 一种惯性/多天线gnss组合导航方法及装置
CN109613579A (zh) * 2018-11-23 2019-04-12 桂林电子科技大学 一种基于最小二乘算法计算整周模糊度的方法和系统
CN110568467A (zh) * 2019-08-19 2019-12-13 北京自动化控制设备研究所 载波相位差分定位信息输出频率切换的设计方法
JPWO2019003623A1 (ja) * 2017-06-29 2020-04-30 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 測位方法および測位端末
CN111221016A (zh) * 2020-02-15 2020-06-02 江苏大学 一种六天线短基线gnss快速定向装置及方法
CN111399020A (zh) * 2020-04-09 2020-07-10 桂林电子科技大学 一种定向测姿系统及方法
CN111522042A (zh) * 2020-05-08 2020-08-11 广东电网有限责任公司电力科学研究院 一种基于双卫星定位模块的定向装置及定向方法
CN111694037A (zh) * 2020-07-17 2020-09-22 重庆电子技术研究所 一种终端定位方法及终端设备
CN111751855A (zh) * 2020-06-28 2020-10-09 北京建筑大学 Gnss单历元双差整周模糊度快速确定方法
CN111965676A (zh) * 2020-07-16 2020-11-20 北京航空航天大学 一种加快卡尔曼滤波rtk浮点解收敛速度的方法
CN112946565A (zh) * 2021-01-28 2021-06-11 上海微波设备研究所（中国电子科技集团公司第五十一研究所） 一种卡尔曼滤波的干涉仪测向模糊纠错方法、系统及介质
CN113534210A (zh) * 2021-06-07 2021-10-22 湖南北斗微芯数据科技有限公司 一种基于混合卡尔曼滤波的模糊度固定方法
CN117289319A (zh) * 2023-11-27 2023-12-26 北京李龚导航科技有限公司 基于阵列天线的载波相位定向方法、装置及电子设备

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5451964A (en) * 1994-07-29 1995-09-19 Del Norte Technology, Inc. Method and system for resolving double difference GPS carrier phase integer ambiguity utilizing decentralized Kalman filters
CN103454664A (zh) * 2013-08-20 2013-12-18 中国人民解放军国防科学技术大学 一种基于陀螺测量信息约束的gnss载波相位模糊度求解方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5451964A (en) * 1994-07-29 1995-09-19 Del Norte Technology, Inc. Method and system for resolving double difference GPS carrier phase integer ambiguity utilizing decentralized Kalman filters
CN103454664A (zh) * 2013-08-20 2013-12-18 中国人民解放军国防科学技术大学 一种基于陀螺测量信息约束的gnss载波相位模糊度求解方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
HANS-JUERGEN EUELER ET AL.: "On optimal filtering of GPS dual frequency observations without using orbit information", 《BULLETIN GEODESIQUE》 *
周非 等: "基线约束辅助整周模糊度求解研究", 《电子学报》 *
翟建勇 等: "载波相位差分相对定位解算及性能提升研究", 《全球定位系统》 *
闻燕豪 等: "附有基线约束的LAMBDA算法整周模糊度确定", 《测绘地理信息》 *

Cited By (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPWO2019003623A1 (ja) * 2017-06-29 2020-04-30 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 測位方法および測位端末
JP7153842B2 (ja) 2017-06-29 2022-10-17 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 測位方法および測位端末
CN108680942B (zh) * 2018-09-07 2018-12-07 湖南天羿领航科技有限公司 一种惯性/多天线gnss组合导航方法及装置
CN108680942A (zh) * 2018-09-07 2018-10-19 湖南天羿领航科技有限公司 一种惯性/多天线gnss组合导航方法及装置
CN109613579A (zh) * 2018-11-23 2019-04-12 桂林电子科技大学 一种基于最小二乘算法计算整周模糊度的方法和系统
CN110568467B (zh) * 2019-08-19 2021-07-13 北京自动化控制设备研究所 载波相位差分定位信息输出频率切换的设计方法
CN110568467A (zh) * 2019-08-19 2019-12-13 北京自动化控制设备研究所 载波相位差分定位信息输出频率切换的设计方法
CN111221016A (zh) * 2020-02-15 2020-06-02 江苏大学 一种六天线短基线gnss快速定向装置及方法
CN111221016B (zh) * 2020-02-15 2022-09-16 江苏大学 一种六天线短基线gnss快速定向装置及方法
CN111399020A (zh) * 2020-04-09 2020-07-10 桂林电子科技大学 一种定向测姿系统及方法
CN111522042A (zh) * 2020-05-08 2020-08-11 广东电网有限责任公司电力科学研究院 一种基于双卫星定位模块的定向装置及定向方法
CN111751855A (zh) * 2020-06-28 2020-10-09 北京建筑大学 Gnss单历元双差整周模糊度快速确定方法
CN111751855B (zh) * 2020-06-28 2023-03-14 北京建筑大学 Gnss单历元双差整周模糊度快速确定方法
CN111965676A (zh) * 2020-07-16 2020-11-20 北京航空航天大学 一种加快卡尔曼滤波rtk浮点解收敛速度的方法
CN111965676B (zh) * 2020-07-16 2024-05-28 北京航空航天大学 一种加快卡尔曼滤波rtk浮点解收敛速度的方法
CN111694037B (zh) * 2020-07-17 2023-06-09 重庆电子技术研究所 一种终端定位方法及终端设备
CN111694037A (zh) * 2020-07-17 2020-09-22 重庆电子技术研究所 一种终端定位方法及终端设备
CN112946565A (zh) * 2021-01-28 2021-06-11 上海微波设备研究所（中国电子科技集团公司第五十一研究所） 一种卡尔曼滤波的干涉仪测向模糊纠错方法、系统及介质
CN113534210A (zh) * 2021-06-07 2021-10-22 湖南北斗微芯数据科技有限公司 一种基于混合卡尔曼滤波的模糊度固定方法
CN117289319A (zh) * 2023-11-27 2023-12-26 北京李龚导航科技有限公司 基于阵列天线的载波相位定向方法、装置及电子设备
CN117289319B (zh) * 2023-11-27 2024-04-05 北京李龚导航科技有限公司 基于阵列天线的载波相位定向方法、装置及电子设备

Also Published As

Publication number Publication date
CN106842268B (zh) 2020-04-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106842268A (zh) 双gnss接收机载波相位双差整周模糊度浮点解向量估计方法
CN104597471B (zh) 面向时钟同步多天线gnss接收机的定向测姿方法
CN101403790B (zh) 单频gps接收机的精密单点定位方法
CN110412638B (zh) 一种低成本三天线gnss rtk定位及测姿方法
CN102230971B (zh) Gps多天线测姿方法
CN103675861B (zh) 一种基于星载gnss多天线的卫星自主定轨方法
CN101750066B (zh) 基于卫星定位的sins动基座传递对准方法
CN109459027B (zh) 一种基于偏振-地磁矢量紧组合的导航方法
CN110531392A (zh) 一种基于ppp算法的高精度定位方法和系统
CN112066979B (zh) 一种基于偏振位姿信息耦合迭代自主导航定位方法
Chen et al. Low-cost GNSS/INS integration for enhanced land vehicle performance
CN105928518A (zh) 采用伪距和位置信息的室内行人uwb/ins紧组合导航系统及方法
CN108680942A (zh) 一种惯性/多天线gnss组合导航方法及装置
CN104122566A (zh) 消除导航卫星系统多路径误差的方法及多路径半天球模型
CN113267796A (zh) 一种双天线gnss、rtk定位及测向方法
CN102998685A (zh) 一种惯性/卫星导航系统伪距/伪距率紧组合方法
WO2020124624A1 (zh) 一种紧耦合的自动驾驶感知方法及系统
CN110850461A (zh) 一种基于三天线的gnss姿态实时测量装置及测量方法
WO2024007365A1 (zh) 一种基于北斗/gnss的实时高精度海表测量方法及浮标
CN110887476B (zh) 基于偏振-天文夹角信息观测的自主航向与姿态确定方法
CN103454665A (zh) 一种双差gps/sins组合导航姿态测量方法
WO2023197714A1 (zh) 一种适用于动态载体平台的gnss多路径误差削弱方法
CN103017787A (zh) 适用于摇摆晃动基座的初始对准方法
Medina et al. On the Kalman filtering formulation for RTK joint positioning and attitude quaternion determination
WO2019144480A1 (zh) 基于速度约束的低成本接收机平滑rtd算法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant