CN107003386A - 一种卫星导航测姿方法和装置及无人机 - Google Patents

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Abstract

一种卫星导航测姿方法和装置及无人机，以提高得到的姿态数据的精度，并简化测姿方法，降低成本。在本发明一些可行的实施方式中，方法包括：获得卫星信号的原始观测量、星历以及天线的位置，所述原始观测量包括载波观测值和伪距观测值；根据星历和天线的位置得出天线至卫星之间的单位矢量；基于载波观测值得出载波双差，基于星历和天线的位置得出天线到卫星的单位矢量双差；基于载波双差、天线到卫星的单位矢量双差和两个天线之间的基线长度求整周模糊度；基于所述整周模糊度、天线到卫星的单位矢量双差和载波双差得出三个天线之间的基线矢量；基于天线的位置和三个天线之间的基线矢量得出姿态角。

Description

一种卫星导航测姿方法和装置及无人机 技术领域
本发明涉及卫星导航技术领域，具体涉及一种卫星导航测姿方法和装置及无人机。
背景技术
小型无人机等飞行器基于体积、成本和重量等考虑，普遍使用指南针获取航向信息，使用INS(Inertial Navigation System，即惯性导航系统)获取飞行器姿态信息。其中，指南针通过地球磁场的作用，达到指向的效果，但指南针测得的航向包含磁偏角，且在有磁场干扰时无法使用。而INS的精度不高，获取的姿态数据难以直接使用。
发明内容
本发明实施例提供一种卫星导航测姿方法和装置及无人机，以提高得到的姿态数据的精度，并简化测姿方法，降低成本。
本发明第一方面提供一种卫星导航测姿方法，用于测试无人机的姿态，所述无人机上设置有不在同一条直线上的三个天线，所述方法包括：
获得卫星信号的原始观测量、星历以及天线的位置，所述原始观测量包括载波观测值和伪距观测值；
根据星历和天线的位置得出天线至卫星之间的单位矢量；
基于载波观测值得出载波双差，基于星历和天线的位置得出天线到卫星的单位矢量双差；
基于载波双差、天线到卫星的单位矢量双差和两个天线之间的基线长度求整周模糊度；
基于所述整周模糊度、天线到卫星的单位矢量双差和载波双差得出三个天线之间的基线矢量；
基于天线的位置和三个天线之间的基线矢量得出姿态角。
本发明第二方面提供一种卫星导航装置，用于测试无人机的姿态，所述无人机上设置有不在同一条直线上的三个天线，所述装置包括：
获取模块，用于获得卫星信号的原始观测量、星历以及天线的位置，所述原始观测量包括载波观测值和伪距观测值；
计算模块，用于根据星历和天线的位置得出天线至卫星之间的单位矢量；基于载波观测值得出载波双差，基于星历和天线的位置得出天线到卫星的单位矢量双差；基于载波双差、天线到卫星的单位矢量双差和两个天线之间的基线长度求整周模糊度；基于所述整周模糊度、天线到卫星的单位矢量双差和载波双差得出三个天线之间的基线矢量；基于天线的位置和三个天线之间的基线矢量得出姿态角。
本发明第三方面提供一种无人机，包括：机身，设置在所述机身且不在同一条直线上的至少三个天线，所述至少三个天线分别与至少三个接收机连接，所述至少三个接收机与一飞控系统连接，所述飞控系统用于：
通过所述至少三个接收机和至少三个天线，获得卫星信号的原始观测量、星历以及天线的位置，所述原始观测量包括载波观测值和伪距观测值；根据星历和天线的位置得出天线至卫星之间的单位矢量；基于载波观测值得出载波双差，基于星历和天线的位置得出天线到卫星的单位矢量双差；基于载波双差、天线到卫星的单位矢量双差和两个天线之间的基线长度求整周模糊度；基于所述整周模糊度、天线到卫星的单位矢量双差和载波双差得出三个天线之间的基线矢量；基于天线的位置和三个天线之间的基线矢量得出姿态角。
由上可见，本发明实施例卫星导航测姿方法采用基于卫星信号得出的载波双差等数据，求解整周模糊度和天线之间的基线矢量，根据基线矢量计算姿态角的技术方案，取得了以下技术效果：
一、采用卫星信号测试无人机姿态，相对于INS定位提高了姿态数据的精度，并且避免了指南针指向存在的磁偏角和磁场干扰等问题；
二、通过构建载波相位双差方程，采用基线距离约束的最小二乘搜索方法求解整周模糊度，一方面，适用于单频接收机，相对于现有技术中采用的双频接收机，降低了成本；另一方面，简化了计算方法，降低了计算复杂度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例技术方案，下面将对实施例和现有技术描 述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本发明实施例提供的卫星导航测姿方法的流程图；
图2是基线矢量与卫星距离的关系示意图；
图3是无人机及天线的示意图；
图4是无人机姿态解算处理过程的示意图；
图5是本发明第二实施例提供一种卫星导航装置的示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
本发明实施例技术方案适用于各种无人机，例如无人飞行器，无人汽车等，尤其是各种小型无人机的导航测姿。所述无人飞行器可以是直升机无人机或固定翼无人机等。下面通过具体实施例，进行详细的说明。
本发明第一实施例提供一种卫星导航测姿方法，用于测试无人机的姿态。本发明实施例中，使用GPS(Global Positioning System，全球定位系统)定位获取飞行器例如无人机的姿态信息。所述无人机上可设置有不在同一条直线上的至少三个天线，且每个天线与一个接收机相连。以无人机上设置有三个天线为例，三个天线分别与三个接收机相连，三个接收机则与一个卫星导航装置连接，卫星导航装置与一飞控系统连接。其中，接收机通过天线接收卫星信号，获得原始观测量、星历以及天线的位置，并传送给卫星导航装置。卫星导航装置可包括一姿态解算处理器，用于根据获取的卫星信号的原始观测量、星历以及天线的位置，解算出无人机的姿态数据，并传送给飞控系统。飞控系统可根据得到的姿态数据控制无人机飞行。其中，卫星导航装置也可以视为飞控系统的一部分。本发明实施例方法可由所述卫星导航装置执行，或者说，由所述姿 态解算处理器执行。
请参考图1，本发明实施例提供的卫星导航测姿方法的具体过程可包括：
101、获得卫星信号的原始观测量、星历以及天线的位置，所述原始观测量包括载波观测值和伪距观测值。
卫星导航测姿是基于载波相对定位技术上发展起来的，载波相对定位是用两个天线同时接收GPS信号，再通过相对定位算法计算两个天线的基线矢量(位置矢量)。安装3个GPS天线在特定位置可以计算出两个基线矢量，从而计算出载体的姿态。载波误差为毫米级别，因此基线矢量的精度也在毫米级，在保证一定基线长度(即天线距离)的前提下，GPS测姿可以达到很高的精度。
GPS接收机可以获取卫星的伪距观测值，载波观测值，以及卫星星历。卫星位置可以通过接收到的星历计算得出，只要有4颗以上卫星的伪距，就可以计算出接收机的时间、位置和速度。因此，卫星导航装置可以从GPS接收机获取卫星信号的载波观测值和伪距观测值，星历和天线的位置，以及接收机的时间和速度等。
102、根据星历和天线的位置得出天线至卫星之间的单位矢量；基于载波观测值得出载波双差，基于星历和天线的位置得出天线到卫星的单位矢量双差。
载波观测值具有较高的测量精度，接收机稳定跟踪卫星信号后，可以得到载波周期的小数部分以及后续的载波变化值，但存在一个固定不变的载波整周数无法确定，无法直接用于单点定位。该无法确定的载波整周数称为整周模糊度。由于伪距和载波测量值包含有误差，要想达到高精度的基线矢量测量，必须用载波差分定位。载波差分定位的关键是确定整周模糊度。
伪距和载波观测值包含三类的误差，列举如下：
一、与卫星相关的误差，包括卫星星历误差、卫星钟差误差、卫星天线相位中心偏差以及相对论效应误差；
二、与信号传播有关的误差，包括电离层延迟误差、对流层延迟误差以及信号多路径误差；
三、与接收设备有关的误差，包括接收机钟差、天线相位中心偏差以及接 收机测量噪声。
单点定位时，上述第一类误差只能修正相对论效应误差，第二类误差能修复部分电离层延迟误差和部分对流层延迟误差，第三类误差靠接收机的硬件和软件设计来降低。单点定位的误差只能保证在10m以内的精度，无人机安装两个天线的距离不会超过10m，无法通过单点定位的方式确定两个天线坐标，再计算方向。
对于相距不远的两个天线而言，第一类和第二类误差有较强的空间相关性，同一时间的误差影响基本一致。测量值差分是通过测量值之间作差的方式来获取新的观测值，达到消除误差的目的。差分相对定位是利用差分观测值来计算天线之间的矢量，包括伪距差分定位和载波差分定位两种。由于伪距的测量精度不高，为米级，因此伪距差分定位的误差也是米级。要想达到高精度的基线矢量测量，必须用载波差分定位。
载波差分观测值是将相同频率的载波相位观测值依据某种方式求差所获得的新的组合观测值。一般使用的是载波相位双差观测值，即天线之间做一次差，可以消除卫星相关误差和信号传播误差，卫星之间再做一次差，可以消除接收机钟差。
103、基于载波双差、天线到卫星的单位矢量双差和两个天线之间的基线长度求整周模糊度。
本发明实施例中，可基于载波双差、天线到卫星的单位矢量双差和两个天线之间的基线长度求整周模糊度。优选的，采用基线距离约束的最小二乘搜索方法求解所述整周模糊度。该方法适用于短距离固定长度基线测姿，且可使用单频接收机。相对于使用双频接收机，使用单频接收机可有效降低成本。
104、基于所述整周模糊度、天线到卫星的单位矢量双差和载波双差得出三个天线之间的基线矢量。
将所述整周模糊度、天线到卫星的单位矢量双差和载波双差代入构建的载波相位双差方程进行求解，即可得出三个天线之间的基线矢量。
105、基于天线的位置和三个天线之间的基线矢量得出姿态角。
结合天线的位置和三个天线之间的基线矢量即可得出无人机的姿态角，所 说的姿态角包括航向角和俯仰角以及滚转角。
进一步的，本发明一些实施例中，所述的采用基线距离约束的最小二乘搜索方法求解所述整周模糊度可以包括：将跟踪到的卫星分为主星和冗余星，所述主星包括四颗，且四颗主星中的一颗作为参考星，所述参考星的仰角最高；构造所述参考星与其他主星的载波双差方程，确定主星载波双差方程的双差模糊度搜索范围，计算基线矢量可能解；构造所述参考星与冗余星的载波双差方程，将所述基线矢量可能解代入冗余星载波双差方程，确定冗余星的双差模糊度；根据所有卫星的双差模糊度，确定整周模糊度。
本发明一些实施例中，所述根据所有卫星的双差模糊度，确定整周模糊度可以包括：将所有卫星的双差模糊度代入中载波双差方程中，计算方程的残差平方和，在所有可能解中将最小残差平方和对应的整周模糊度取为待定解，当多个历元取得相同的待定解，确认此待定解即为固定解。
本发明一些实施例中，所述基线矢量包括：从所述三个天线中的第一天线至第二天线的第一基线矢量，以及第一天线至第三天线的第二基线矢量；所述基于天线的位置和三个天线之间的基线矢量得出姿态角包括：基于所述第一天线和第二天线的位置以及所述第一基线矢量计算得到所述无人机的航向角和俯仰角；基于所述第一天线和第三天线的位置以及所述第二基线矢量计算得到所述无人机的滚转角。
本发明一些实施例中，所述获得接收卫星信号的原始观测量之前，还包括：利用单频接收机通过所述天线接收卫星信号。
本发明一些实施例中，上述方法还包括：将得出的姿态角和惯导数据融合，得到姿态角的优化估值，用于进行无人机姿态控制。
在本发明的一些实施例中，所述无人机还包括一惯性测量装置，所述惯导数据是通过所述惯性测量装置测量。
由上可见，本发明实施例公开一种卫星导航测姿方法，采用基于卫星信号得出的载波双差等数据，求解整周模糊度和天线之间的基线矢量，根据基线矢量计算姿态角的技术方案，取得了以下技术效果：
一、采用卫星信号测试无人机姿态，相对于INS定位提高了姿态数据的精 度，并且避免了指南针指向存在的磁偏角和磁场干扰等问题；
二、通过构建载波相位双差方程，采用基线距离约束的最小二乘搜索方法求解整周模糊度，一方面，适用于单频接收机，相对于现有技术中采用的双频接收机，降低了成本；另一方面，简化了计算方法，降低了计算复杂度。
下面，对本发明实施例技术方案做进一步详细说明。
一、阐述载波相位差分方程的列取。
1、载波相位单差方程
如图2所示，设天线1至卫星k之间的单位矢量为天线2至卫星k之间的单位矢量为为天线1到卫星k的距离减去天线2到卫星k的距离，b为两天线之间的矢量，当两天线之间的距离小于40Km时，远小于天线到卫星的距离(20000Km左右)，可以认为则
设天线1和天线2之间的钟差为Δt，则单差观测量模型可以表示为
     (式1)
其中λk为卫星k的载波波长，fk为载波频率，λk·fk＝c，c为光速。为单差模糊度。考虑b＝(Δx12,Δy12,,Δz12,)，式1可以改写为
      (式2)
2、载波相位双差方程
基准星设为j，对于GPS系统，相同频点的频率一致，由多普勒影响造成的频率变化可以忽略，则双差观测模型可以表示为
    (式3)
其中为双差模糊度。
若有多颗星则可组成矩阵形式的载波相位双差方程
y＝Bb+Aa+e      式(4)
其中y为双差观测值，可基于原始观测量得到，a为整周模糊度，e为噪声，A和B可理解为系数矩阵，具体的，A为模糊度权阵。
噪声e的主要部分为观测误差，跟踪环路稳定的情况下可认为小于1mm，且为无偏白噪声，在计算时可取0。接收机对卫星载波保持连续观测时，矢量a中的各元素为整数，且不随时间变化，保持不变。解算式(4)的关键是求解整周模糊度a，a求解后即可计算基线矢量b，误差为毫米级。
二、求解所述整周模糊度。
求解载波相位双差方程的关键是确定整周模糊度。本发明根据无人机天线安装位置固定，且基线长度较短的特点，采用基线距离约束的最小二乘搜索方法求解整周模糊度，适用于短距离固定长度基线测姿，且可使用单频接收机。
载波相位双差观测方程中，仅有三个双差模糊度参数独立。求解出这三个双差模糊度即可以确定基线矢量，再反求其他未知模糊度。最小二乘搜索方法将观测卫星分为四个主星和冗余星，四个主星包括一颗参考星，其他卫星跟参考星构造双差方程。确定主星载波相位双差方程的模糊度搜索范围后，计算基 线可能解，再代入冗余星观测方程，确定冗余卫星的双差模糊度。
四颗主星的选取非常关键，参考星一般选择仰角最高的卫星，其余三颗选择符合一定仰角和载噪比要求，且GDOP(Geometric Dilution Precision，几何精度因子)值较小的卫星。
假设基线矢量从天线1指向天线2，基线长度范围为[dmin,dmax]，天线2被约束在一个空心球上，球的内壳半径为dmin，外壳半径为dmax。下面分析主星双差模糊度搜索范围。四颗主星构造的载波相位双差观测方程如下：
      式(5)
式中，λ为载波波长，基线矢量b＝(Δx,Δy,Δz)T ，(xi,yi,zi)T为天线到卫星的单位矢量双差，Ni为双差模糊度，为以周期为单位的载波相位双差观测值，其中i＝1,2,3。基线矢量和双差模糊度为未知量，其余为已知量。
式(5)的矩阵方式表示如下：
Bb+W＝0         式(6)
其中，W＝(w1,w2,w3)T，i＝1,2,3。
由式(6)可得
b＝-B-1W           式(7)
假设基线长度为d，据式(7)则有
d2＝bTb＝WT(BBT)-1W＝WTQW        式(8)
其中，Q为3阶对称正定矩阵。对矩阵Q做乔里斯基分解，即Q＝LTL，代入式(8)可得
d2＝WTLTLW＝(LW)T(LW)         式(9)
L是下三角矩阵，可以表示为
        式(10)
定义
l1＝l11w1,l2＝l21w1+l22w2,l3＝l31w1+l32w2+l33w3    式(11)
代入式(9)有
     式(12)
由基线长度约束可得
        式(13)
由上式可以推得
-dmax<l1<dmax         式(14)
         式(15)
由式(14)可得
          式(16)
式(16)为双差模糊度N1的搜索范围。N1选择一个具体的值后，w1和l1就确定，根据式(12)就得到N2的搜索范围为
       式(17)
N1和N2都确定后，w1和w2也就确定，从而计算得到l1和l2的值。根据式(13)可推得
     式(18)
若则N3的搜索范围包括两个区间
                                                   式(19)
若则N3的搜索范围为
                                                   式(20)
于是得到整周模糊度N3。
该方法在短基线时较为有效，将整周模糊度约束在基线限制的范围，适用于无人机测姿。
进一步的，得到整周模糊度N3后，计算出基线矢量b，剔除不符合基线长度要求的解，将符合长度要求的可能基线向量解代入冗余星的观测方程，代入冗余星的载波相位双差方程，即刻计算冗余星的整周模糊度；然后，根据所有卫星的整周模糊度，计算载波相位双差方程的残差平方和，在所有可能解中将最小残差平方和对应的整周模糊度取为待定解，当多个历元取得相同的待定解，可以认为此待定解即为固定解。
进一步的，所述基线矢量包括：从所述三个天线中的第一天线至第二天线的第一基线矢量，以及第一天线至第三天线的第二基线矢量；所述根据得到的基线矢量计算所述无人机的姿态数据包括：根据所述第一基线矢量计算得到所述无人机的航向角和俯仰角；根据所述第二基线矢量计算得到所述无人机的滚转角。下面举例说明：
如图3和图4所示，本方案使用3个GPS天线，安装在机头、机尾和机翼(或称为机臂)，其中无人机中心在天线1和天线2的中点。天线1和天线2的方位角即无人机的偏航角，倾斜角即俯仰角。天线3至中心的倾斜角即滚转角。若两点坐标已知，可以根据公式求解方位角和倾斜角。因此，只需有天线1的位置，同时计算出天线2、天线3以及中心相对天线1的精确矢量，即可计算出精确的 姿态信息。
如图4所示，接收机接收天线信号，计算天线位置并将位置信息和原始观测量发送至姿态解算处理器。姿态解算处理器以天线1坐标为基准，计算天线1至天线2矢量，天线1至天线3矢量，最终通过公式计算出无人机的航向角、俯仰角和滚转角。该姿态信息可作为卡尔曼(Kalman)滤波等最优估计算法的量测信息，与惯导等其他姿态数据作融合，以得到姿态的最优估计值，进一步提高姿态估计精度。计算得到的飞控数据被传送至飞控系统。
需要说明的是，目前全球卫星导航系统除GPS外，还有俄罗斯的GLONASS，中国的北斗，以及欧洲的GALILEO等。除了使用GPS实施本方案外，还可以用其他卫星导航系统，或者用多个卫星导航系统实施本方案。
由上可见，本发明实施例提供了一种无人机上卫星导航测姿的实施方案，该方法提高了飞行姿态估计的准确性，解决了指南针的磁场干扰问题，可为无人机的飞行控制提供更可靠的姿态数据；本发明实施例采用基线距离约束的最小二乘搜索方法求解整周模糊度和载波相位双差方程，适用于单频和双频接收机，在使用单频接收机时，可有效降低产品成本，同时简化了计算方法，降低了计算复杂度。
为了更好的实施本发明实施例的上述方案，下面还提供用于配合实施上述方案的相关装置。
请参考图5，本发明第二实施例提供一种卫星导航装置，用于测试无人机的姿态，所述无人机上设置有不在同一条直线上的三个天线。需要说明的是，无人机上设置的天线个数也可以多于三个，超过三个的天线可作为冗余，也可以参与测姿计算处理。所述装置可包括：
获取模块510，用于获得卫星信号的原始观测量、星历以及天线的位置，所述原始观测量包括载波观测值和伪距观测值；
计算模块520，用于根据星历和天线的位置得出天线至卫星之间的单位矢量；基于载波观测值得出载波双差，基于星历和天线的位置得出天线到卫星的单位矢量双差；基于载波双差、天线到卫星的单位矢量双差和两个天线之间的基线长度求整周模糊度；基于所述整周模糊度、天线到卫星的单位矢量双差和 载波双差得出三个天线之间的基线矢量；基于天线的位置和三个天线之间的基线矢量得出姿态角。
在本发明的一些实施例中，所述计算模块520包括：
模糊度计算单元，用于采用基线距离约束的最小二乘搜索方法求解所述整周模糊度。
在本发明的一些实施例中，所述模糊度计算单元具体用于：
将跟踪到的卫星分为主星和冗余星，所述主星包括四颗，且四颗主星中的一颗作为参考星，所述参考星的仰角最高；
构造所述参考星与其他主星的载波双差方程，确定主星载波双差方程的双差模糊度搜索范围，计算基线矢量可能解；
构造所述参考星与冗余星的载波双差方程，将所述基线矢量可能解代入冗余星载波双差方程，确定冗余星的双差模糊度；
根据所有卫星的双差模糊度，确定整周模糊度。
在本发明的一些实施例中，所述模糊度计算单元还用于：
将所有卫星的双差模糊度代入中载波双差方程中，计算方程的残差平方和，在所有可能解中将最小残差平方和对应的整周模糊度取为待定解，当多个历元取得相同的待定解，确认此待定解即为固定解。
在本发明的一些实施例中，所述基线矢量包括：从所述三个天线中的第一天线至第二天线的第一基线矢量，以及第一天线至第三天线的第二基线矢量；所述计算模块520包括：姿态数据计算单元，用于基于所述第一天线和第二天线的位置以及所述第一基线矢量计算得到所述无人机的航向角和俯仰角；基于所述第一天线和第三天线的位置以及所述第二基线矢量计算得到所述无人机的滚转角。
在本发明的一些实施例中，所述装置还包括：
融合模块530，用于将得出的姿态角和惯导数据融合，得到姿态角的优化估值，用于进行无人机姿态控制。
在本发明的一些实施例中，所述获取模块510，用于利用单频接收机通过所述天线接收卫星信号。
可以理解，本发明实施例的卫星导航装置的各个功能模块的功能可根据上述方法实施例中的方法具体实现，其具体实现过程可参照上述方法实施例中的相关描述，此处不再赘述。
由上可见，在本发明实施例的一些可行的实施方式中，提供了一种卫星导航装置，该装置基于卫星信号得出的载波双差等数据，求解整周模糊度和天线之间的基线矢量，根据基线矢量计算姿态角的技术方案，取得了以下技术效果：
一、采用卫星信号测试无人机姿态，相对于INS定位提高了姿态数据的精度，并且避免了指南针指向存在的磁偏角和磁场干扰等问题；
二、通过构建载波相位双差方程定位，采用基线距离约束的最小二乘搜索方法求解整周模糊度，一方面，适用于单频接收机，相对于现有技术中采用的双频接收机，降低了成本；另一方面，简化了计算方法，降低了计算复杂度。
本发明第四实施例还提供一种无人机，该无人机包括：
机身，设置在所述机身且不在同一条直线上的至少三个天线，所述至少三个天线分别与至少三个接收机连接，所述至少三个接收机与一飞控系统连接，所述飞控系统用于：
通过所述至少三个接收机和至少三个天线，获得卫星信号的原始观测量、星历以及天线的位置，所述原始观测量包括载波观测值和伪距观测值；根据星历和天线的位置得出天线至卫星之间的单位矢量；基于载波观测值得出载波双差，基于星历和天线的位置得出天线到卫星的单位矢量双差；基于载波双差、天线到卫星的单位矢量双差和两个天线之间的基线长度求整周模糊度；基于所述整周模糊度、天线到卫星的单位矢量双差和载波双差得出三个天线之间的基线矢量；基于天线的位置和三个天线之间的基线矢量得出姿态角。
容易理解的是，该无人机还可以包括动力系统和电气系统等。
在本发明的一些实施例中，所述无人机为固定翼无人机，直升机无人机，或无人汽车。
在本发明的一些实施例中，如图3所示，所述机身包括中心部、在中心部两侧的机臂、机头和机尾；三个天线分别设置在所述机头和机尾及一侧机臂。
在本发明的一些实施例中，所述飞控系统还用于采用基线距离约束的最小 二乘搜索方法求解所述整周模糊度。
在本发明的一些实施例中，所述飞控系统还具体用于：
将跟踪到的卫星分为主星和冗余星，所述主星包括四颗，且四颗主星中的一颗作为参考星，所述参考星的仰角最高；
构造所述参考星与其他主星的载波双差方程，确定主星载波双差方程的双差模糊度搜索范围，计算基线矢量可能解；
构造所述参考星与冗余星的载波双差方程，将所述基线矢量可能解代入冗余星载波双差方程，确定冗余星的双差模糊度；
根据所有卫星的双差模糊度，确定整周模糊度。
在本发明的一些实施例中，所述飞控系统还用于：将所有卫星的双差模糊度代入中载波双差方程中，计算方程的残差平方和，在所有可能解中将最小残差平方和对应的整周模糊度取为待定解，当多个历元取得相同的待定解，确认此待定解即为固定解。
在本发明的一些实施例中，所述基线矢量包括：从所述三个天线中的第一天线至第二天线的第一基线矢量，以及第一天线至第三天线的第二基线矢量；所述飞控系统还用于基于所述第一天线和第二天线的位置以及所述第一基线矢量计算得到所述无人机的航向角和俯仰角；基于所述第一天线和第三天线的位置以及所述第二基线矢量计算得到所述无人机的滚转角。
在本发明的一些实施例中，所述飞控系统还用于利用单频接收机通过所述天线接收卫星信号。
在本发明的一些实施例中，所述飞控系统用于将得出的姿态角和惯导数据融合，得到姿态角的优化估值，用于进行无人机姿态控制。
在本发明的一些实施例中，所述无人机还包括一惯性测量装置，所述惯导数据是通过所述惯性测量装置测量。
由上可见，在本发明实施例的一些可行的实施方式中，提供了一种无人机，该无人机取得了以下技术效果：
一、采用卫星信号测试无人机姿态，相对于INS定位提高了姿态数据的精度，并且避免了指南针指向存在的磁偏角和磁场干扰等问题；
二、通过构建载波相位双差方程定位，采用基线距离约束的最小二乘搜索方法求解整周模糊度，一方面，适用于单频接收机，相对于现有技术中采用的双频接收机，降低了成本；另一方面，简化了计算方法，降低了计算复杂度。
本发明第五实施例还提供一种处理器，用于测试无人机的姿态，所述无人机上设置有不在同一条直线上的三个天线，该处理器可执行以下操作步骤：
获得卫星信号的原始观测量、星历以及天线的位置，所述原始观测量包括载波观测值和伪距观测值；
根据星历和天线的位置得出天线至卫星之间的单位矢量；
基于载波观测值得出载波双差，基于星历和天线的位置得出天线到卫星的单位矢量双差；
基于载波双差、天线到卫星的单位矢量双差和两个天线之间的基线长度求整周模糊度；
基于所述整周模糊度、天线到卫星的单位矢量双差和载波双差得出三个天线之间的基线矢量；
基于天线的位置和三个天线之间的基线矢量得出姿态角。
在本发明的一些实施例中，所述处理器还用于：采用基线距离约束的最小二乘搜索方法求解所述整周模糊度。
在本发明的一些实施例中，所述处理器还用于：
将跟踪到的卫星分为主星和冗余星，所述主星包括四颗，且四颗主星中的一颗作为参考星，所述参考星的仰角最高；
构造所述参考星与其他主星的载波双差方程，确定主星载波双差方程的双差模糊度搜索范围，计算基线矢量可能解；
构造所述参考星与冗余星的载波双差方程，将所述基线矢量可能解代入冗余星载波双差方程，确定冗余星的双差模糊度；
根据所有卫星的双差模糊度，确定整周模糊度。
在本发明的一些实施例中，所述处理器还用于：
将所有卫星的双差模糊度代入中载波双差方程中，计算方程的残差平方和，在所有可能解中将最小残差平方和对应的整周模糊度取为待定解，当多个 历元取得相同的待定解，确认此待定解即为固定解。
在本发明的一些实施例中，所述基线矢量包括：从所述三个天线中的第一天线至第二天线的第一基线矢量，以及第一天线至第三天线的第二基线矢量；所述处理器还用于：基于所述第一天线和第二天线的位置以及所述第一基线矢量计算得到所述无人机的航向角和俯仰角；基于所述第一天线和第三天线的位置以及所述第二基线矢量计算得到所述无人机的滚转角。
所述处理器还用于：利用单频接收机通过所述天线接收卫星信号。
所述处理器还用于：将得出的姿态角和惯导数据融合，得到姿态角的优化估值，用于进行无人机姿态控制。
本发明第六实施例还提供一种计算机存储介质，该计算机存储介质可存储有程序，该程序执行时包括上述方法实施例中记载的卫星导航测姿方法的部分或全部步骤。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：ROM、RAM、磁盘或光盘等。
以上对本发明实施例所提供的卫星导航测姿方法和装置及无人机进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (24)

  1. 一种卫星导航测姿方法，其特征在于，用于测试无人机的姿态，所述无人机上设置有不在同一条直线上的三个天线，所述方法包括：
    获得卫星信号的原始观测量、星历以及天线的位置，所述原始观测量包括载波观测值和伪距观测值；
    根据星历和天线的位置得出天线至卫星之间的单位矢量；
    基于载波观测值得出载波双差，基于星历和天线的位置得出天线到卫星的单位矢量双差；
    基于载波双差、天线到卫星的单位矢量双差和两个天线之间的基线长度求整周模糊度；
    基于所述整周模糊度、天线到卫星的单位矢量双差和载波双差得出三个天线之间的基线矢量；
    基于天线的位置和三个天线之间的基线矢量得出姿态角。
  2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于载波双差、天线到卫星的单位矢量双差和两个天线之间的基线长度求整周模糊度包括：
    采用基线距离约束的最小二乘搜索方法求解所述整周模糊度。
  3. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用基线距离约束的最小二乘搜索方法求解所述整周模糊度包括：
    将跟踪到的卫星分为主星和冗余星，所述主星包括四颗，且四颗主星中的一颗作为参考星，所述参考星的仰角最高；
    构造所述参考星与其他主星的载波双差方程，确定主星载波双差方程的双差模糊度搜索范围，计算基线矢量可能解；
    构造所述参考星与冗余星的载波双差方程，将所述基线矢量可能解代入冗余星载波双差方程，确定冗余星的双差模糊度；
    根据所有卫星的双差模糊度，确定整周模糊度。
  4. 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所有卫星的双差模糊度，确定整周模糊度包括：
    将所有卫星的双差模糊度代入中载波双差方程中，计算方程的残差平方 和，在所有可能解中将最小残差平方和对应的整周模糊度取为待定解，当多个历元取得相同的待定解，确认此待定解即为固定解。
  5. 根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，所述基线矢量包括：从所述三个天线中的第一天线至第二天线的第一基线矢量，以及第一天线至第三天线的第二基线矢量；
    所述基于天线的位置和三个天线之间的基线矢量得出姿态角包括：
    基于所述第一天线和第二天线的位置以及所述第一基线矢量计算得到所述无人机的航向角和俯仰角；基于所述第一天线和第三天线的位置以及所述第二基线矢量计算得到所述无人机的滚转角。
  6. 根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，所述获得接收卫星信号的原始观测量之前，还包括：
    利用单频接收机通过所述天线接收卫星信号。
  7. 根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，还包括：
    将得出的姿态角和惯导数据融合，得到姿态角的优化估值，用于进行无人机姿态控制。
  8. 一种卫星导航装置，其特征在于，用于测试无人机的姿态，所述无人机上设置有不在同一条直线上的三个天线，所述装置包括：
    获取模块，用于获得卫星信号的原始观测量、星历以及天线的位置，所述原始观测量包括载波观测值和伪距观测值；
    计算模块，用于根据星历和天线的位置得出天线至卫星之间的单位矢量；基于载波观测值得出载波双差，基于星历和天线的位置得出天线到卫星的单位矢量双差；基于载波双差、天线到卫星的单位矢量双差和两个天线之间的基线长度求整周模糊度；基于所述整周模糊度、天线到卫星的单位矢量双差和载波双差得出三个天线之间的基线矢量；基于天线的位置和三个天线之间的基线矢量得出姿态角。
  9. 根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述计算模块包括：
    模糊度计算单元，用于采用基线距离约束的最小二乘搜索方法求解所述整周模糊度。
  10. 根据权利要求9所述的装置，其特征在于，
    所述模糊度计算单元具体用于：
    将跟踪到的卫星分为主星和冗余星，所述主星包括四颗，且四颗主星中的一颗作为参考星，所述参考星的仰角最高；
    构造所述参考星与其他主星的载波双差方程，确定主星载波双差方程的双差模糊度搜索范围，计算基线矢量可能解；
    构造所述参考星与冗余星的载波双差方程，将所述基线矢量可能解代入冗余星载波双差方程，确定冗余星的双差模糊度；
    根据所有卫星的双差模糊度，确定整周模糊度。
  11. 根据权利要求10所述的装置，其特征在于，
    所述模糊度计算单元还用于：将所有卫星的双差模糊度代入中载波双差方程中，计算方程的残差平方和，在所有可能解中将最小残差平方和对应的整周模糊度取为待定解，当多个历元取得相同的待定解，确认此待定解即为固定解。
  12. 根据权利要求8至11任一所述的装置，其特征在于，所述基线矢量包括：从所述三个天线中的第一天线至第二天线的第一基线矢量，以及第一天线至第三天线的第二基线矢量；所述计算模块包括：
    姿态数据计算单元，用于基于所述第一天线和第二天线的位置以及所述第一基线矢量计算得到所述无人机的航向角和俯仰角；基于所述第一天线和第三天线的位置以及所述第二基线矢量计算得到所述无人机的滚转角。
  13. 根据权利要求8至11任一所述的装置，其特征在于，
    所述获取模块，用于利用单频接收机通过所述天线接收卫星信号。
  14. 根据权利要求8至11任一所述的装置，其特征在于，还包括：
    融合模块，用于将得出的姿态角和惯导数据融合，得到姿态角的优化估值，用于进行无人机姿态控制。
  15. 一种无人机，其特征在于，包括：
    机身，设置在所述机身且不在同一条直线上的至少三个天线，所述至少三个天线分别与至少三个接收机连接，所述至少三个接收机与一飞控系统连接，所述飞控系统用于：
    通过所述至少三个接收机和至少三个天线，获得卫星信号的原始观测量、星历以及天线的位置，所述原始观测量包括载波观测值和伪距观测值；根据星历和天线的位置得出天线至卫星之间的单位矢量；基于载波观测值得出载波双差，基于星历和天线的位置得出天线到卫星的单位矢量双差；基于载波双差、天线到卫星的单位矢量双差和两个天线之间的基线长度求整周模糊度；基于所述整周模糊度、天线到卫星的单位矢量双差和载波双差得出三个天线之间的基线矢量；基于天线的位置和三个天线之间的基线矢量得出姿态角。
  16. 根据权利要求15所述的无人机，其特征在于，
    所述机身包括中心部、在中心部两侧的机臂、机头和机尾；
    三个天线分别设置在所述机头和机尾及一侧机臂。
  17. 根据权利要求15所述的无人机，其特征在于，
    所述无人机为固定翼无人机，直升机无人机，或无人汽车。
  18. 根据权利要求15所述的无人机，其特征在于，所述飞控系统还用于采用基线距离约束的最小二乘搜索方法求解所述整周模糊度。
  19. 根据权利要求18所述的无人机，其特征在于，
    所述飞控系统还具体用于：
    将跟踪到的卫星分为主星和冗余星，所述主星包括四颗，且四颗主星中的一颗作为参考星，所述参考星的仰角最高；
    构造所述参考星与其他主星的载波双差方程，确定主星载波双差方程的双差模糊度搜索范围，计算基线矢量可能解；
    构造所述参考星与冗余星的载波双差方程，将所述基线矢量可能解代入冗余星载波双差方程，确定冗余星的双差模糊度；
    根据所有卫星的双差模糊度，确定整周模糊度。
  20. 根据权利要求19所述的无人机，其特征在于，
    所述飞控系统还用于：将所有卫星的双差模糊度代入中载波双差方程中，计算方程的残差平方和，在所有可能解中将最小残差平方和对应的整周模糊度取为待定解，当多个历元取得相同的待定解，确认此待定解即为固定解。
  21. 根据权利要求15至20任一所述的无人机，其特征在于，所述基线矢量 包括：从所述三个天线中的第一天线至第二天线的第一基线矢量，以及第一天线至第三天线的第二基线矢量；所述飞控系统还用于基于所述第一天线和第二天线的位置以及所述第一基线矢量计算得到所述无人机的航向角和俯仰角；基于所述第一天线和第三天线的位置以及所述第二基线矢量计算得到所述无人机的滚转角。
  22. 根据权利要求15至20任一所述的无人机，其特征在于，
    所述飞控系统还用于利用单频接收机通过所述天线接收卫星信号。
  23. 根据权利要求15至20任一所述的无人机，其特征在于，所述飞控系统用于将得出的姿态角和惯导数据融合，得到姿态角的优化估值，用于进行无人机姿态控制。
  24. 根据权利要求23所述的无人机，其特征在于，所述无人机还包括一惯性测量装置，所述惯导数据是通过所述惯性测量装置测量。
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