CN107422343A - 网络rtk解算方法 - Google Patents

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Abstract

本发明网络RTK解算方法，包括：步骤1：根据大气(电离层和对流层)尺度因子，对GNSS网络中涉及到的基线和大气(电离层和对流层)模型参数联合解算、步骤2：浮点模糊度闭合环约束、步骤3：搜索整周双差模糊度、步骤4：整周模糊度闭合环检查、步骤5：约束整周模糊度，求解大气(电离层和对流层)模型参数、利用约束的整周模糊度求解新大气(电离层和对流层)尺度因子在下一历元中使用(反馈到步骤1)和步骤6：VRS虚拟站观测数据的生成等。本发明网络RTK解算方法能提高网络RTK中基线双差整周模糊度固定的正确率和可靠性，解决部分地区基线模糊度固定率不高，从而导致网络RTK性能下降的问题。

Description

网络RTK解算方法
技术领域
本发明涉及一种定位技术，尤其涉及一种网络RTK解算方法，用以提高网络RTK中基线整周模糊度固定的正确率和可靠性，解决部分地区基线整周模糊度固定率不高，从而导致网络RTK的性能下降的问题。
背景技术
全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)在卫星定位方面的一个主要误差源就是卫星信号从卫星到接收机传播时候由于大气折射而引起的额外的大气延迟，大气延迟主要包括由于电离层和对流层引起的电离层延迟和对流层延迟。一个卫星发射出来的卫星信号到达两个地理位置相近的接收机所通过的路径基本相似，从而大气折射引起的大气延迟也相差后大部分被消除了。差分相对定位技术，利用两台相近接收机相差后的观测值就可以精确的确定它们之间的相对位置，如果一台接收机的绝对位置准确知道，则可以精确的确定另一台接收机的位置。已知位置的接收机一般被称为参考站，待求位置的接收机一般叫流动站，或者流动用户。
基于载波相位观测值的实时动态定位技术(Real-time kinematic，RTK)技术是一种可以提供实时高精度(厘米级)的相对定位技术，基本原理是载波相位差分相对定位技术，主要利用了高精度的载波相位观测值，来达到厘米级的相对定位。常规RTK技术的主要局限性在于，随着基站和流动用户之间的距离增加，由于传播路径相似而抵消的越来越小，从而导致相对定位精度变差，一般常规RTK的作业半径限制在10公里之内。为了增加常规RTK技术的作业范围，在2000年前后，利用多个基站组成一个基站网络，为该网络覆盖范围内的流动站提供高精度差分改正数据，从而实现流动站的高精度定位，即为网络RTK技术。GNSS网络基准站的坐标在一个坐标框架下已知，通过一定的数据和物理模型可推算出在该GNSS基准站网络中的大气模型改正值，将其播发至该网络覆盖范围中的流动站，利用差分原理就可以确定流动站在同一坐标框架下的高精度坐标。
GNSS基准站，或者GNSS参考站，经常被称为GNSS CORS跟踪站，一般是具有已知坐标(一定的坐标框架下)，具有良好的外围环境，主要是周围没有物理或者电磁干扰(例如树，金属，电磁干扰器等)，并且装备了高性能大地测量型GNSS双频(或者多频)接收机。
多个物理上相邻的GNSS基准站连在一起就构成了一个GNSS基准站网络。一个GNSS基准站网络一般具有最少3个GNSS基准站。GNSS基准站站之间的距离是70公里左右(中纬度地区的典型距离；在低纬度地区，站间距平均应该更近，大致在50-60公里左右；中高纬度站间距可以更大点)，覆盖一定区域(一个或者多个行政区域)，多个区域性的GNSS基准站网络连在一起可以形成更大的GNSS基准站网络，覆盖一个城市，一个或者多个省，可以拓展到全国或者多个国家，甚至形成一个全球覆盖的GNSS基准站网络。
根据GNSS基准站数据及GNSS基准站网络解算的大气模型，可以生成VRS虚拟参考站的观测数据。一般情况下选取流动站的初始坐标作为虚拟参考站的坐标，以确保虚拟参考站与流动站形成的基线距离较短。当流动站距离当前VRS站超过一定范围时，则重新生成一个更靠近流动站的VRS站供用户使用。流动站接收到GNSS基准站网络播发的VRS观测数据后，通过差分可消除绝大部分的GNSS误差，如大气延迟，卫星轨道和钟差误差，卫星硬件延迟等，从而获取流动站的实时高精度坐标。
常规的网络RTK技术方案基线解算模块和大气模型模块分两步进行。首先对每一条基线单独进行浮点解解算，用解算出的模糊度浮点解进行搜索并分别固定每条基线的模糊度。固定整周模糊度后，再综合GNSS基准站网中所有基线解算结果建模区域大气改正。解算的详细步骤如下：
1)基线解算(单基线)
分别对GNSS基准站网中的每一条基线，用双差载波相位观测值解算出双差浮点模糊度及双差大气(电离层和对流层)延迟。
2)整周模糊度搜索和固定(单基线)
根据上一步估计出的双差整周模糊度浮点解，对每条基线分别在模糊度候选范围内进行搜索，并固定整周模糊度。由于双差整周模糊度具有较强的相关性，一般采用去相关性方法(例如：LAMBDA)算法进行降相关处理，以缩小搜索范围。
3)用固定的整周模糊度作约束(单基线)
以固定后的整周模糊度为约束条件，重新解算出更加精确的单基线双差大气(电离层和对流层)延迟改正。
4)大气(电离层和对流层)模型解算
综合考虑GNSS基准站网络中所有基线双差大气(电离层和对流层)延迟解算结果，对该区域范围的大气(电离层和对流层)延迟用区域梯度模型进行建模。解算后的大气(电离层和对流层)模型用于流动站大气(电离层和对流层)延迟改正，提高定位精度。
5)VRS虚拟观测站数据的生成
选取一个GNSS基准站为参考基站，根据VRS虚拟站坐标以及解算出的大气(电离层和对流层)模型对参考基站观测数据进行修正，生成VRS站的观测数据，实时播发给用户。
现有技术的缺点和局限性主要在于，在整周模糊度的固定和大气(电离层和对流层)模型解算过程中，没有充分利用多基线闭合条件来优化整周模糊度的固定。单基线整周模糊度错误固定的情况难以被发现。使用错误固定的整周模糊度进行大气(电离层和对流层)模型的解算，会直接降低流动站的定位精度。
发明内容
本发明的一个目的在于提供了一种网络RTK解算方法，提高网络RTK中基线双差整周模糊度固定的正确率和可靠性，解决部分地区基线双差整周模糊度固定率不高的问题。
本发明的另一个目的在于提供了一种网络RTK解算方法，在于改善双差大气(电离层和对流层)延迟的模型精度，从而更好更稳定的确保流动站的定位精度。
一种网络RTK解算方法，利用基准站网络双差整周模糊度浮点模糊度闭合环条件来约束整周模糊度浮点模糊度解，可提高整周模糊度浮点模糊度的精度。
在整周模糊度固定的过程中，加强整周模糊度闭合环约束条件来选取整周模糊度固定解。
还同时提升所有基线的整周模糊度固定的正确率，进而改进大气(电离层和对流层)模型解算的精度，提供更可靠的网络RTK大气(电离层和对流层)改正值。
在基线联合解算阶段加入大气(电离层和对流层)延迟的随机模型约束，有助于提高整周模糊度浮点解和大气(电离层和对流层)模型的精度。
另一种网络RTK解算方法，包括：
步骤1：根据大气(电离层和对流层)尺度因子，对GNSS网络中涉及到的基线和大气(电离层和对流层)延迟模型参数进行联合解算，
对网络RTK中的基站之间所形成的各种基线的参数(如：接收机钟差和载波模糊度)，双差大气(电离层和对流层)延迟模型参数进行联合解算，即用同一滤波器对所有基线的参数和大气延迟模型参数进行同时估算。大气(电离层和对流层)的模型参数的初始值是根据历史经验设置。此外，用电离层尺度因子和对流层尺度因子分别对电离层延迟和对流层延迟进行随机模型约束；
步骤2：浮点模糊度闭合环约束
加入双差浮点模糊度闭合环约束条件，即基准站网络中各个基线的双差浮点模糊度的闭合差理论值设为零，以提高多基线浮点模糊度解的估计精度，为整周模糊度搜索以及固定提供更好的初始条件；
步骤3：搜索整周双差模糊度
将基准站网络中各个基线的浮点模糊度一起进行整周模糊度搜索，由于模糊度存在强相关性，为了缩小搜索范围，减少计算量，利用使用最广泛的LAMBDA算法通过模糊度降相关变化降低模糊度之间的相关性，再根据其搜索范围，生成整周模糊度候选子集；
步骤4：整周模糊度闭合环检查
对整周模糊度候选子集中的所有候选，进行模糊度闭合环检查，模糊度残差最小，且所有卫星都符合闭合环检查的整周模糊度候选组则选为最终的模糊度固定解；
步骤5：约束整周模糊度，求解大气(电离层和对流层)延迟模型参数
以模糊度固定解为约束条件求解每条基线每个卫星对的双差大气(对流层和电离层)延迟，并且利用求解的双差大气(电离层和对流层)延迟建立大气(电离层和对流层)延迟模型；
还以逐历元实时求解大气尺度因子，并反馈到步骤1进行更新，用于下一个历元的基线联合解算中作为大气延迟随机模型约束；如；将所求解到的每条基线的每个卫星对的双差大气延迟，计算并更新大气尺度因子，以此作为步骤1继续在下一历元的基线联合解算中作为大气延迟随机模型约束；
步骤6：虚拟参考站VRS(Virtual Reference Stations，VRS)站观测数据生成
选取一个GNSS基准站为参考基站，根据VRS虚拟站坐标以及解算出的大气(电离层和对流层)延迟模型对参考基站观测数据进行修正，生成VRS站的观测数据，实时播发给用户。
本发明技术方案，将常规网络RTK技术中的基线解算模块和大气模型模块结合在一起联合解算，即用同一滤波器对所有基线参数和大气模型参数进行同时估算；同时在联合解算的时候就直接强加双差整周模糊度闭合环的约束；并增加双差大气延迟模型的随机模型约束；且采用逐历元实时求解大气尺度因子，并反馈到下一个历元。这样双差整周模糊度的解算更加可靠，计算出来的大气延迟模型，以及根据该大气延迟模型能够提供更可靠的网络RTK差分改正数据，让流动用户将有更好的用户体验(精度和可靠性)。
附图说明
图1为本发明网络RTK解算方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明网络RTK解算方法作进一步详细说明。
图1为本发明网络RTK解算方法流程图，如图1所示，本实例网络RTK解算方法包括：
步骤1：根据大气(电离层和对流层)尺度因子，对GNSS网络中涉及的基线和大气(电离层和对流层)延迟模型参数联合解算，
对网络RTK中的基站之间所形成的各种基线的参数(如：接收机钟差和载波相位模糊度)，双差大气(电流层和对流层)延迟模型参数进行联合解算，即用同一滤波器对所有基线参数和大气参数进行同时估算。根据当前的历元，用电离层和对流层尺度因子分别对电流层和对流层延迟进行随机模型约束，第一个历元的电离层尺度因子和对流层尺度因子是根据历史经验设置；
步骤2：浮点模糊度闭合环约束，
加入双差浮点模糊度闭合环约束条件，即基准站网络中各个基线的双差浮点模糊度的闭合差理论值设为零，用以提高多基线浮点模糊度解的估计精度，为整周模糊度搜索以及固定提供更好的初始条件；
步骤3：搜索整周双差模糊度，
将基准站网络中各个基线的浮点模糊度一起进行整周模糊度搜索，利用使用最广泛的LAMBDA算法对浮点模糊度进行去相关化理，根据搜索范围，生成整周模糊度候选子集；
步骤4：整周模糊度闭合环检查，
对整周模糊度候选子集中的所有候选，进行模糊度闭合环检查，模糊度残差最小，且所有卫星都符合闭合环检查的整周模糊度候选组则选为最终的模糊度固定解；
步骤5：约束整周模糊度，求解大气模型
以模糊度固定解为约束条件求解每条基线每个卫星对的双差大气(对流层和电离层)延迟，并且利用求解的双差大气(电离层和对流层)延迟建立大气(电离层和对流层)模型；
还将求解的每条基线的每个卫星对的双差大气(对流层和电离层)延迟，计算并更新大气(电离层和对流层)尺度因子，用于更新步骤1的大气尺度因子，在下一历元的基线联合解算中作为大气(电离层和对流层)延迟随机模型约束；
步骤6：虚拟参考站VRS站观测数据生成
选取一个GNSS基准站为参考基站，根据VRS虚拟站坐标以及解算出的大气(电离层和对流层)延迟模型对参考基站观测数据进行修正，生成VRS站的观测数据，实时播发给用户。
以上已对本发明创造的较佳实施例进行了具体说明，但本发明创造并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明创造精神的前提下还可作出种种的等同的变型或替换，这些等同的变型或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。

Claims (9)

1.一种网络RTK解算方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：根据大气尺度因子，对GNSS网络中涉及到的基线和大气延迟模型参数进行联合解算，
对网络RTK中的基站之间所形成的各种基线的参数，双差大气延迟模型参数进行联合解算；
所述的基线参数为接收机钟差和载波模糊度；
步骤2：浮点模糊度闭合环约束，
加入双差浮点模糊度闭合环约束条件，即基准站网络中各个基线的双差浮点模糊度的闭合差理论值设为零；
步骤3：搜索整周双差模糊度，
将基准站网络中各个基线的浮点模糊度一起进行整周模糊度搜索，采用LAMBDA算法对浮点模糊度进行去相关化处理，根据搜索范围，生成整周模糊度候选子集；
步骤4：整周模糊度闭合环检查，
对整周模糊度候选子集中的所有候选，进行模糊度闭合环检查，模糊度残差最小，且所有卫星都符合闭合环检查的整周模糊度候选组则选为最终的模糊度固定解；
步骤5：约束整周模糊度，求解大气延迟模型参数，
以模糊度固定解为约束条件求解每条基线每个卫星对的双差大气延迟，并且利用求解的双差大气延迟建立大气延迟模型；
以逐历元实时求解大气尺度因子，并反馈到步骤1进行更新，用于下一个历元的基线联合解算中作为大气延迟随机模型约束；
步骤6：VRS虚拟站观测数据生成
选取一个GNSS基准站为参考基站，根据VRS虚拟站坐标以及解算出的大气延迟模型对参考基站观测数据进行修正，生成VRS站的观测数据，实时播发给用户。
2.根据权利要求1所述的网络RTK解算方法，其特征在于，步骤1，在基线联合解算阶段，还用大气尺度因子对大气延迟的随机模型进行约束。
3.根据权利要求1所述的网络RTK解算方法，其特征在于，对网络中的各种基线参数，双差大气模型参数进行联合解算，即用同一滤波器对所有基线参数和大气模型参数进行同时估算；
参数主要包括各基线的接收机钟差，参考卫星的L1和L2单差模糊度，L1和L2双差整周模糊度。
4.根据权利要求1所述的网络RTK解算方法，其特征在于，步骤2，加入双差浮点模糊度闭合环约束条件。
5.根据权利要求1所述的网络RTK解算方法，其特征在于，步骤3，对网络中所有基线模糊度一起进行搜索。
6.根据权利要求1所述的网络RTK解算方法，其特征在于，步骤5还将所求解到的每条基线的每个卫星对的双差大气延迟，计算并更新大气尺度因子，以此作为步骤1继续在下一历元的基线联合解算中作为大气延迟随机模型约束。
7.根据权利要求1所述的网络RTK解算方法，其特征在于，所述的大气为电离层和对流层。
8.根据权利要求1所述的网络RTK解算方法，其特征在于，所述的大气为电离层和对流层，用电离层尺度因子和对流层尺度因子分别对电流层延迟和对流层延迟进行随机模型约束。
9.根据权利要求1所述的网络RTK解算方法，其特征在于，大气延迟随机模型参数的初始值是根据历史经验设置。
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