CN108181633A - 一种gnss时间频率传递接收机及接收方法 - Google Patents

一种gnss时间频率传递接收机及接收方法 Download PDF

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CN108181633A CN201711392705.2A CN201711392705A CN108181633A CN 108181633 A CN108181633 A CN 108181633A CN 201711392705 A CN201711392705 A CN 201711392705A CN 108181633 A CN108181633 A CN 108181633A
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韩华
田光远
谢亚恩
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路胜卓
陈卫东
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Harbin Engineering University
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Abstract

本发明公开了一种GNSS时间频率传递接收机及接收方法，属于卫星导航系统接收机时间比对研究领域。其特征在于：时频单元产生射频单元和信号处理单元所需要的时频信号，同时输出PPS信号；射频单元为信号处理单元提供中频信号；信号接收处理单元完成导航信号的采样、捕获、跟踪、导航电文解调、伪距测量并上报各种观测量；监控单元对观测数据进行传输和对各单元下发控制指令。多系统融合共视时间比对方法统一了现有的几种定位系统的时间和空间坐标；计算GNSS卫星的位置参数；进而计算出时间差值，最后对时间比对结果进行卡尔曼滤波和RTS事后处理。

Description

一种GNSS时间频率传递接收机及接收方法
技术领域
本发明涉及一种GNSS接收机及多系统融合共视时间比对方法，属于卫星导航系统接收机时间比对研究领域。
背景技术
在定位导航精度不断提高的背景下，高精度的时间同步已经成为各个GNSS卫星定位导航系统中的关键技术，是定位导航精度的重要保证。时间比对算法是实现时间同步技术的关键，是确定不同地面接收机时间差的重要方法。目前现有的时间比对算法包括共视法时间比对，全视法时间比对，载波相位法时间比对等算法。Allan和Weiss等人提出共视时间比对算法；Jung与Petit提出了全视时间比对算法。全视法时间比对需要多个接收机同时观测多颗卫星，这同样对接收机和比对算法有较高要求；载波相位法虽然精度较高，但观测器材的成本也相对较高，且算法复杂，不易实现。
发明内容
本发明的目的是这样实现的：
一种GNSS时间频率传递接收机，包括天线单元、时频单元、射频单元、信号处理单元和监控单元，其特征在于：时频单元产生射频单元和信号处理单元所需要的时频信号，同时输出PPS信号；射频单元把经过天线单元处理的射频信号进行分离，经下变频及低噪声放大、AGC控制后，为信号处理单元提供中频信号；信号接收处理单元完成导航信号的采样、捕获、跟踪、导航电文解调、伪距测量并上报各种观测量；监控单元对观测数据进行传输和对各单元下发控制指令。
信号处理单元包括信号捕获模块、通道跟踪模块和信息处理模块；信号捕获模块接收用户配置参数；跟踪通道组包含伪码发生器、载波NCO、码NCO和累加器；信息处理模块的工作过程包含以下步骤：
步骤一分别通过GPS定位系统、COMPASS定位系统、Galileo定位系统和GLONASS定位系统观测各自系统内的卫星，各获得一组时间比对数据；
步骤二统一时间系统，包括GPS定位系统与COMPASS定位系统时间转换、GPS定位系统与Galileo定位系统时间转换、GPS定位系统与GLONASS定位系统时间转换；
步骤三对步骤二得到的统一后的时间数据进行解码和预处理获得GNSS卫星轨道位置，并对获得的GNSS卫星位置坐标进行地球自转效应修正；
步骤四统一空间系统；
步骤五根据统一的空间系统，计算GNSS卫星与两个GNSS接收机的几何距离；计算卫星与接收机然后计算信号传播过程中的对流层时延；将这些参数代入到由伪距观测方程推导出的地面接收机时间差观测方程中，进而计算出时间差值；
步骤六对时间比对结果进行Kalman滤波和RTS事后处理。
步骤二中所述的GPS定位系统与COMPASS定位系统时间转换过程为：
COMPASS定位系统和GPS定位系统时间的换算公式为：
tGPS＝tCOM-ΔtCOM,GPS
ΔtCOM,GPS＝A0GPS+A1GPS×tCOM
式中，tCOM为指定用户计算的COMPASS时间，A0GPS是COMPASS相对于GPS定位系统时间的钟差，A1GPS是COMPASS定位系统相对于GPS定位系统时间的钟速，取周内秒计数部分；
步骤二中所述的GPS定位系统与Galileo定位系统时间转换过程为：
Galileo导航电文给出Galileo系统时间与GPS时间之间实现转换所需的A0G、A1G、toG、WNoG四个参数，其中，toG、WNoG指出这套参数的参考时间，A0G、A1G为关于GGTO的一线性模型中的两个系数；给定一个GPS时间tGPS及其所属的星期数WNGPS，得此时的Galileo/GPS系统时间偏差ΔtGAL,GPS为：
ΔtGAL,GPS＝A0G+A1G(tGPS-toG+604800|WNGPS-WN0G|64)[s]
式中，偏差ΔtGAL,GPS定义为相同时刻的Galileo系统时间tGAL减去GPS时间tGPS，即
tGPS＝tGAL-ΔtGAL,GPS
|i|64代表i对64的模；GGTO的准确度2σ预计为5ns，ΔtGAL,GPS作为一个未知量在Galileo/GPS联合定位、定时计算中；
步骤二中所述的GPS定位系统与GLONASS定位系统时间转换过程为：
GLONASS-M型卫星在其播发的每一帧导航电文的第5串中提供GLONASS时间tGLO相对于GPS时间tGPS的秒内偏差值τGPS；GPS NAV电文提供tGPS与UTC之间由跳秒引入的整数秒差异值ΔtLS；再加上考虑tGLO相对于UTC的3小时差异，得如下tGLO和tGPS之间的转换关系式：
tGLO＝(tGPS-ΔtLS)-τGPS+3×3600[s]
GPS和GLONASS两系统时间之间的秒内偏差值τGPS从GLONASS导航电文中解调获得。
步骤四中所述的统一空间系统为：
GPS定位系统与GLONASS定位系统坐标系转换：
设空间一点P在一个直角坐标系S中的位置坐标为(x,y,z)，则该点在另一个不同却几乎平行的直角坐标系S′中的位置坐标(x′,y′,z′)为：
式中，坐标平移量(Δx,Δy,Δz)为坐标系S的原点在坐标系S′中的坐标，δε、δψ和δω为坐标系S分别绕X、Y和Z坐标轴旋转而能得到S′相应坐标轴的所需旋转角度，δs体现为坐标尺度因子；式中等号右边(x,y,z)为一个PZ-90坐标值，等号左边(x′,y′,z′)为相应的WGS-84坐标值。
步骤六包含以下步骤：
步骤一状态变量Xk与其Kalman估计之间的均方误差矩阵称为估计误差的协方差矩阵，用Ck表示；给定C0一个初值，根据下式
计算出P1；其中，Pk为状态变量Xk与其在无观测噪声与模型噪声条件下的估计之间的均方误差阵，Qk为1×1阶模型噪声叭的协方差阵；
步骤二得到P1后，根据Kalman增益矩阵Gk的表示式
求得G1，其中Rk为1×1阶观测噪声Vk的协方差阵；
步骤三根据下式
得k＝1时刻的状态变量估计值即k＝1时刻钟差Kalman估计值；
步骤四将P1带入下式
Ck＝(I-GkHk)Pk
求得k＝1时刻的1×1阶估计误差的协方差阵C1；然后，进入下次循环；
在近实时共视中，对异地钟差X0有初步的估计，用这个值对滤波器进行初始化，使滤波器的收敛速度加快；此时，估计误差的协方差矩阵初值取为：
步骤五在卡尔曼滤波的基础上，利用整个时间间隔内所有量测数据得到状态的最小方差估计，对结果进行RTS固定区间最优平滑，平滑解算需要在滤波过程中实时存储数据，所存储的数据为4个矩阵，分别为估计值一步转移阵估计的均方差阵以及一步预测均方差阵
平滑公式为：
K＝N-1，N-2，……2，1，0；
其中
式中，为RTS平滑值；Ks,k为滤波增益；Ps,k为协方差阵。
一种嵌入多系统融合共视时间比对算法的GNSS时间频率传递接收方法，包含以下步骤：
步骤一分别通过GPS定位系统、COMPASS定位系统、Galileo定位系统和GLONASS定位系统观测各自系统内的卫星，各获得一组时间比对数据；
步骤二统一时间系统，包括GPS定位系统与COMPASS定位系统时间转换、GPS定位系统与Galileo定位系统时间转换、GPS定位系统与GLONASS定位系统时间转换；
步骤三对步骤二得到的统一后的时间数据进行解码和预处理获得GNSS卫星轨道位置，并对获得的GNSS卫星位置坐标进行地球自转效应修正；
步骤四统一空间系统；
步骤五根据统一的空间系统，计算GNSS卫星与两个GNSS接收机的几何距离；计算卫星与接收机然后计算信号传播过程中的对流层时延；将这些参数代入到由伪距观测方程推导出的地面接收机时间差观测方程中，进而计算出时间差值；
步骤六对时间比对结果进行Kalman滤波和RTS事后处理。
步骤二中所述的GPS定位系统与COMPASS定位系统时间转换过程为：
COMPASS定位系统和GPS定位系统时间的换算公式为：
tGPS＝tCOM-ΔtCOM,GPS
ΔtCOM,GPS＝A0GPS+A1GPS×tCOM
式中，tCOM为指定用户计算的COMPASS时间，A0GPS是COMPASS相对于GPS定位系统时间的钟差，A1GPS是COMPASS定位系统相对于GPS定位系统时间的钟速，取周内秒计数部分；
步骤二中所述的GPS定位系统与Galileo定位系统时间转换过程为：
Galileo导航电文给出Galileo系统时间与GPS时间之间实现转换所需的A0G、A1G、toG、WNoG四个参数，其中，toG、WNoG指出这套参数的参考时间，A0G、A1G为关于GGTO的一线性模型中的两个系数；给定一个GPS时间tGPS及其所属的星期数WNGPS，得此时的Galileo/GPS系统时间偏差ΔtGAL,GPS为：
ΔtGAL,GPS＝A0G+A1G(tGPS-toG+604800|WNGPS-WN0G|64)[s]
式中，偏差ΔtGAL,GPS定义为相同时刻的Galileo系统时间tGAL减去GPS时间tGPS，即
tGPS＝tGAL-ΔtGAL,GPS
|i|64代表i对64的模；GGTO的准确度2σ预计为5ns，ΔtGAL,GPS作为一个未知量在Galileo/GPS联合定位、定时计算中；
步骤二中所述的GPS定位系统与GLONASS定位系统时间转换过程为：
GLONASS-M型卫星在其播发的每一帧导航电文的第5串中提供GLONASS时间tGLO相对于GPS时间tGPS的秒内偏差值τGPS；GPS NAV电文提供tGPS与UTC之间由跳秒引入的整数秒差异值ΔtLS；再加上考虑tGLO相对于UTC的3小时差异，得如下tGLO和tGPS之间的转换关系式：
tGLO＝(tGPS-ΔtLS)-τGPS+3×3600[s]
GPS和GLONASS两系统时间之间的秒内偏差值τGPS从GLONASS导航电文中解调获得。
步骤四中所述的统一空间系统为：
GPS定位系统与GLONASS定位系统坐标系转换：
设空间一点P在一个直角坐标系S中的位置坐标为(x,y,z)，则该点在另一个不同却几乎平行的直角坐标系S′中的位置坐标(x′,y′,z′)为：
式中，坐标平移量(Δx,Δy,Δz)为坐标系S的原点在坐标系S′中的坐标，δε、δψ和δω为坐标系S分别绕X、Y和Z坐标轴旋转而能得到S′相应坐标轴的所需旋转角度，δs体现为坐标尺度因子；式中等号右边(x,y,z)为一个PZ-90坐标值，等号左边(x′,y′,z′)为相应的WGS-84坐标值。
步骤六包含以下步骤：
步骤一状态变量Xk与其Kalman估计之间的均方误差矩阵称为估计误差的协方差矩阵，用Ck表示；给定C0一个初值，根据下式
计算出P1；其中，Pk为状态变量Xk与其在无观测噪声与模型噪声条件下的估计之间的均方误差阵，Qk为1×1阶模型噪声叭的协方差阵；
步骤二得到P1后，根据Kalman增益矩阵Gk的表示式
求得G1，其中Rk为1×1阶观测噪声Vk的协方差阵；
步骤三根据下式
得k＝1时刻的状态变量估计值即k＝1时刻钟差Kalman估计值；
步骤四将P1带入下式
Ck＝(I-GkHk)Pk
求得k＝1时刻的1×1阶估计误差的协方差阵C1；然后，进入下次循环；
在近实时共视中，对异地钟差X0有初步的估计，用这个值对滤波器进行初始化，使滤波器的收敛速度加快；此时，估计误差的协方差矩阵初值取为：
步骤五在卡尔曼滤波的基础上，利用整个时间间隔内所有量测数据得到状态的最小方差估计，对结果进行RTS固定区间最优平滑，平滑解算需要在滤波过程中实时存储数据，所存储的数据为4个矩阵，分别为估计值一步转移阵估计的均方差阵以及一步预测均方差阵
平滑公式为：
K＝N-1，N-2，……2，1，0；
其中
式中，为RTS平滑值；Ks,k为滤波增益；Ps,k为协方差阵。
本发明的有益效果：第一，接收机无需连接计算机便可以独立进行时间比对工作。第二，采用多系统融合共视时间比对算法，在易于实现的前提下，保证了单系统观测卫星数目较少时的时间比对精度。第三，加入Kalman滤波和RTS事后处理的时间比对相比于单纯的共视时间比对算法精度更高。
附图说明
附图1GNSS接收机原理图。
附图2是多系统融合时间比对方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做详细地描述：
本发明属于卫星导航系统接收机时间比对研究领域，具体涉及到接收机硬件设计：时频单元，射频单元，信号处理单元，监控单元；时间空间系统转换算法和数据的后期处理。多系统融合共视时间比对算法的关键是时间和空间系统转换算法，获得实时时间差后对结果进行滤波和事后处理。
本发明包括GNSS接收机硬件设计，图1为共视接收机原理图。
在GNSS共视接收机中嵌入多系统融合共视时间比对算法模块。融合了GPS，GLONASS，Galileo和COMPASS四个卫星导航系统的相关接收数据，融合解算出接收机间的时间差。
GNSS共视接收机主要包括时频单元，射频单元，信号处理单元和监控单元等部分。
时频单元
产生射频单元和基带信号处理单元所需要的时频信号，同时输出PPS信号。
射频单元
射频单元把经过天线模块处理的射频信号进行分离，经下变频及低噪声放大、AGC控制后，为信号处理模块提供满足一定信噪比(S/N)和幅度要求的中频信号。
由于入口信号电平低(比白噪声电平低很多)，为了给后端处理部分提供足够幅度的中频信号，变频器单元与天线单元通道净增益应大于110dB，其中天线部分增益大约40dB，如果不考虑传输电缆的影响，两路信号的增益都应该大于70dB。故要求射频芯片配置成低中频及零中频输出接口方式。
信号处理单元
信号接收处理单元主要是完成导航信号的采样、捕获、跟踪、导航电文解调、伪距测量并上报各种观测量等任务。
接收机信号处理单元包括信号捕获模块、通道跟踪模块(含跟踪通道组和流程控制单元)和信息处理模块。
捕获模块接收用户配置参数，根据不同的配置组合，可以完成所有频点的伪码捕获工作，为了扩展方便，该模块把所有频点的码速率和载波频率都设置成可配置的，这样该模块更容易实现各频点互操作功能，而且也容易适应不同的射频信道。
跟踪通道组包含伪码发生器、载波NCO、码NCO和累加器功能。
信息处理模块的主要工作是接收信号处理单元提供的卫星观测量和导航电文，进行自主完好性检测，并对多系统不同的电文参数、时间系统、坐标系统进行统一，然后完成定位解算并输出结果等。
监控单元
监控单元主要对观测数据进行传输和对各单元下发控制指令。
本发明包括伪距方程的建立，延迟修正值的算法建模以及滤波和事后处理。图2为时间比对算法流程图。
多系统融合共视时间比对算法，包括时间和空间系统统一算法，并对实时时间比对就结果进行滤波和事后处理。多系统共视时间比对算法是基于单系统双频接收机时间比对算法设计的，首先，各系统先通过观测系统内卫星，各获得一组时间比对数据，并根据数据精度分配权重，加权得出时间比对的最终结果。各系统的时间比对算法依然是以导航电文、广播星历和接收机位置为输入，通过对星历电文的解码和预处理获得卫星轨道位置。对获得的卫星位置坐标进行地球自转效应修正并计算GNSS卫星与两个接收机的几何距离。计算卫星与接收机然后计算信号传播过程中的对流层时延，最终将这些参数代入到由伪距观测方程推导出的地面接收机时间差观测方程中，进而计算出时间差值最后，对时间比对结果进行卡尔曼滤波和RTS事后处理。
首先，统一时间和空间系统。
GPS系统与COMPASS系统时间转换算法
COMPASS系统采用的时间系统，与GPS时间类似，COMPASS电文提供了其系统时间同GPS系统时间的同步参数，如表1所示。
表1 COMPASS与GPS的时间同步参数
表1中，A0GPS是COMPASS相对于GPS系统时间的钟差，A1GPS是COMPASS相对于GPS系统时间的钟速，COMPASS和GPS系统时间的换算公式为：
(1)tGPS＝tCOM-ΔtCOM,GPS (1-1)
(2)ΔtCOM,GPS＝A0GPS+A1GPS×tCOM (1-2)
式中，tCOM为指定用户计算的COMPASS时间，取周内秒计数部分。
GPS系统与Galileo系统时间转换
Galileo系统时间(GST)基于一个连续运行的原子时，它通过对一系列原子频率标准的整合来维持，其中氢原子钟被作为主钟。Galileo系统时间与国际原子时(TAI)之间存在一个整数秒的恒定差异，两者之间的秒内偏差(2σ)被控制在28ns以内。因为Galileo系统时间不跳秒，所以它与UTC之间整数秒的差异随着UTC的跳秒而变化。可见，Galileo系统时间与GPS时间在运行上极为相似。
Galileo系统时间的原点定义为UT时间的1999年8月22日(星期日)零时零点，即从8月21日星期六午夜转变到8月22日星期日凌晨的零时零点，在这一原点起始时刻，Galileo系统时间比UTC超前13s，而这整数秒差异值会逐渐随着UTC的跳秒变大。GPS时间在这Galileo系统时间原点处刚好也比UTC超前13s，因而Galileo系统时间与GPS时间之间的整数秒差异等于0。
Galileo系统时间在导航电文中由32位数据比特给出，它由以下两部分组成：
1)高12比特的星期数(WN)是从Galileo系统时间原点开始算起的星期计数值对4096的模，这相当于每约78年重新置零一次；
2)低20比特的周内时(TOW)是从每个星期交界处开始算起的、以秒为单位的计数值，其值范围0～604799s，在每星期结束(亦即开始)时重返至零。
Galileo导航电文给出了Galileo系统时间与GPS时间之间实现转换所需的A0G、A1G、toG、WNoG四个参数，它们一起称为Galileo/GPS时间差异参数(GGTO)，其中，toG、WNoG指出这套参数的参考时间，A0G、A1G为关于GGTO的一线性模型中的两个系数。给定一个GPS时间tGPS及其所属的星期数WNGPS，可得此时的Galileo/GPS系统时间偏差ΔtGAL,GPS为
ΔtGAL,GPS＝A0G+A1G(tGPS-toG+604800|WNGPS-WN0G|64)[s](1-3)
式中，偏差ΔtGAL,GPS定义为相同时刻的Galileo系统时间tGAL减去GPS时间tGPS，即
tGPS＝tGAL-ΔtGAL,GPS (1-4)
而|i|64代表i对64的模。GGTO的准确度(2σ)预计为5ns，而ΔtGAL,GPS也可以作为一个未知量在Galileo/GPS联合定位、定时计算中。
GPS系统与GLONASS系统时间转换
我们可从GPS和GLONASS两方面导航电文中解调出这两个系统时间的关系参数：一方面，GLONASS-M型卫星在其播发的每一帧导航电文的第5串中提供GLONASS时间tGLO相对于GPS时间tGPS的秒内偏差值τGPS；另一方面，GPS NAV电文提供tGPS与UTC之间由跳秒引入的整数秒差异值ΔtLS。这样，再加上考虑tGLO相对于UTC的3小时差异，可得如下tGLO和tGPS之间的转换关系式
tGLO＝(tGPS-ΔtLS)-τGPS+3×3600[s] (1-5)
GPS和GLONASS两系统时间之间的秒内偏差值τGPS可以从GLONASS导航电文中解调获得。在较短的一个时间段内和对非精密定位而言，值τGPS可以被认为是保持不变或者说是可以预测的。
GPS系统与GLONASS系统坐标系转换
WGS-84和PZ-90两坐标系有着相同的定义，可是因为这两个坐标系是各自通过一些不同的观测基准站点加以实现的，而这些站点的位置坐标事实上决定着坐标系，所以这两个如此得以实现的坐标系最后也不可能完全一致。WGS-84与起先的PZ-90在地球表面的坐标差异可达20m。对GPS、GLONASS、Galileo和COMPASS四大GNSS而言，GNSS联合定位通常将不同GNSS的卫星位置坐标值转换到同一个坐标系中去，而WGS-84通常被选择作为此共同的坐标转换目标，因此只需要考虑WGS-84与PZ-90坐标系之间的差异及其变换。
假设空间一点P在一个直角坐标系S中的位置坐标为(x,y,z)，那么该点在另一个不同却几乎平行的直角坐标系S′中的位置坐标(x′,y′,z′)为
式中，坐标平移量(Δx,Δy,Δz)为坐标系S的原点在坐标系S′中的坐标，δε、δψ和δω为坐标系S分别绕X、Y和Z坐标轴旋转而能得到S′相应坐标轴的所需旋转角度，δs体现为坐标尺度因子。如式5-20所示的这一坐标变换模型称为赫尔模特(Helmert)变换。它一共包含着7个参数，其中绕Z轴旋转的角度参量δω对整个变换而言显得最为敏感与重要。因为δε、δψ和δω这三个坐标轴旋转角度值都很小，即都很接近于0，所以如式5-20所显示的那样，这些值都分别约等于他们相应的正弦值，而它们的余弦值都约等于1。我们一般总是将PZ-90坐标值通过这种赫尔模特变换成WGS-84坐标值，即式5-20中的等号右边(x,y,z)为一个PZ-90坐标值，而等号左边(x′,y′,z′)为相应的WGS-84坐标值。
虽然GLONASS接口控制文件和俄罗斯政府方面均没有给出一套官方式的从PZ-90到WGS-84的赫尔模特变换参数，但是多个不用的民间组织都曾奋力解决这一技术问题。很多文献讨论了关于从PZ-90到WGS-84的赫尔模特变换及其参数，表5-2给出了其中的四套不同的变换参数值，表中每一行对应于一套独立的变换参数值。顺便提提下，表中各个角度的单位“″”代表秒，而60″为1′，60′为1°。例如，第3套参数中的δω值为-0.4″，这相当于可直接用来代入式5.15中的δω值为-1.94×10-6rad。
表5-1几套不同的从PZ-90到WGS-84的赫尔模特变换参数值
从测量数据的时间跨度和空间跨度方面讲，表5-2中的第3套和第4套赫尔模特变换参数值相对可靠，他们所对应的坐标系的原点之间相差2.5m，在绕Z轴的旋转角度δω上相差0.07″。如果对地球表面赤道上的一点进行坐标变换，那么利用这两套变换参数所得到的WGS-84坐标值结果之间最多相差4.6m，而该差异量一般来说甚至小于GNSS单点定位的误差量；如果对处在2万千米高空的卫星进行坐标变换，那么根据这两套变换参数所得的WGS-84坐标值结果之间最多相差11m，大致相当于将GNSS卫星的星历误差量加倍，而这通常仍能满足一般性导航应用对GNSS单点定位的精度要求。我们可以这么说，对精度要求为米级的导航定位应用系统来讲，表5-2中的任意一套变换参数均能胜任。
本算法采用第三套赫尔模特变换参数值。
总而言之，PZ-90与WGS-84两坐标系之间的差异很小，所以一些不严格、非精密的民用导航应用系统可以对此不做任何坐标变换，相应的坐标系统差异和坐标变换误差均可视为只是卫星星历误差的一部分，我们还需要特别指出的是，俄罗斯在2007年9月更新了GLONASS的地球参考框架，这使得更新后的PZ-90.02与ITRF基本一致，他们两者之间已被建议不做任何坐标变换。
将GLONASS卫星位置从PZ-90转换到WGS-84之后的坐标值一般指的是卫星在信号发射时刻的位置，因而在定位计算时，我们还需要再进行地球自转校正对流层，将GLONASS卫星位置坐标值最终转换到信号接收时刻的WGS-84坐标值。
采用多系统融合共视时间比对算法最终可以的到不同接收机时间差数据，但由于观测噪声的影响，这组数据的精度很难达到要求。卡尔曼滤波是一个对信号或数据进行处理和变换的过程，其最主要目的是去掉或削弱不想要的成分对估计值的影响，并增强想要的成分的权重。并且卡尔曼滤波采用递推处理，用上个采样时刻的异地钟差估计值和当前时刻的异地钟差观测值，来估计当前时刻的异地钟差估计值，当前时刻以后的观测值不会对当前时刻的估计值产生任何影响，因而适合于实时的共视观测资料处理。因此对时间差数据进行卡尔曼滤波是提高时间比对精度的常用方法。对含噪声的钟差数据(观测量)进行Kalman滤波，可估计出准确的钟差。假设在k时刻钟差真值用xk表示，它构成了状态变量Xk，这里
Xk＝(xk)
Kalman滤波的状态方程为
Xk＝Φk,k-1Xk-1+Wk-1
Φk,k-1为状态转移矩阵，Wk-1为模型噪声。
Kalman滤波器的动态系统维数n、观测系统维数m均为1。
考虑接收机未能按照共视表规定时刻及时锁定卫星，甚至在共视表所规定的整个跟踪时间段内，一直未能锁定卫星，致使共视数据中缺少该记录。我们采用等间隔的Kalman滤波器，对于共视间歇和未能锁星成功的时间段，我们用前3个时刻点上钟差估计值进行二阶多项式外插，作为当前时刻的观测值x(k)，使Kalman滤波继续进行。二阶多项式外插考虑到了两站原子钟的频差和相对漂移的影响，可以对间歇时间段内两站钟差变化量进行较为准确的估计，从而保证了Kalman滤波器性能。
在共视资料预处理后，对含噪声的异地钟差数据序列进行Kalman滤波，其算法过程为：
第一步，状态变量Xk(只含钟差真值一个分量)与其Kalman估计之间的均方误差矩阵称为估计误差的协方差矩阵，用Ck表示。给定C0一个初值，根据下式
可以计算出P1。其中，Pk为状态变量Xk与其在无观测噪声与模型噪声条件下的估计之间的均方误差阵，Qk为1×1阶模型噪声叭的协方差阵。
第二步，得到P1后，根据Kalman增益矩阵Gk的表示式
求得G1，其中Rk为1×1阶观测噪声Vk的协方差阵。
第三步，根据下式
可得k＝1时刻的状态变量估计值(即k＝1时刻钟差Kalman估计值)。
第四步，将P1带入下式
Ck＝(I-GkHk)Pk
可求得k＝1时刻的1×1阶估计误差的协方差阵C1。然后，进入下次循环。
在近实时共视中，应该对异地钟差X0有初步的估计，用这个值对滤波器进行初始化，会使滤波器的收敛速度加快。此时，估计误差的协方差矩阵初值取为
RTS固定区间最优平滑算法是在卡尔曼滤波的基础上，利用整个时间间隔内所有量测数据得到状态的最小方差估计，可以获得比卡尔曼滤波精度更高的融合结果。平滑解算过程相对于滤波过程是逆向的。因此，RTS固定区间平滑算法在传递对准精度评估等侧重于初始状态获取的应用中，最终平滑值的读取方式与普通前向滤波器估计值的读取方式相反。平滑过程首先是进行前向卡尔曼滤波，获得滤波估计值，然后经过一个反向平滑过程，进而的到平滑估计值。因此，平滑解算需要在滤波过程中实时存储数据，所存储的数据为4个矩阵，分别为估计值一步转移阵估计的均方差阵以及一步预测均方差阵
平滑公式为：
其中
式中，为RTS平滑值；Ks,k为滤波增益；Ps,k为协方差阵。
经过RTS处理后的时间差数据即为最终数据。

Claims (9)

1.一种GNSS时间频率传递接收机，包括天线单元、时频单元、射频单元、信号处理单元和监控单元，其特征在于：时频单元产生射频单元和信号处理单元所需要的时频信号，同时输出PPS信号；射频单元把经过天线单元处理的射频信号进行分离，经下变频及低噪声放大、AGC控制后，为信号处理单元提供中频信号；信号接收处理单元完成导航信号的采样、捕获、跟踪、导航电文解调、伪距测量并上报各种观测量；监控单元对观测数据进行传输和对各单元下发控制指令。
2.根据权利要求1所述的一种GNSS时间频率传递接收机，其特征在于，信号处理单元包括信号捕获模块、通道跟踪模块和信息处理模块；信号捕获模块接收用户配置参数；跟踪通道组包含伪码发生器、载波NCO、码NCO和累加器；信息处理模块的工作过程包含以下步骤：
步骤一 分别通过GPS定位系统、COMPASS定位系统、Galileo定位系统和GLONASS定位系统观测各自系统内的卫星，各获得一组时间比对数据；
步骤二 统一时间系统，包括GPS定位系统与COMPASS定位系统时间转换、GPS定位系统与Galileo定位系统时间转换、GPS定位系统与GLONASS定位系统时间转换；
步骤三 对步骤二得到的统一后的时间数据进行解码和预处理获得GNSS卫星轨道位置，并对获得的GNSS卫星位置坐标进行地球自转效应修正；
步骤四 统一空间系统；
步骤五 根据统一的空间系统，计算GNSS卫星与两个GNSS接收机的几何距离；计算卫星与接收机然后计算信号传播过程中的对流层时延；将这些参数代入到由伪距观测方程推导出的地面接收机时间差观测方程中，进而计算出时间差值；
步骤六 对时间比对结果进行Kalman滤波和RTS事后处理。
3.根据权利要求2所述的一种GNSS时间频率传递接收机，其特征在于，步骤二中所述的GPS定位系统与COMPASS定位系统时间转换过程为：
COMPASS定位系统和GPS定位系统时间的换算公式为：
tGPS＝tCOM-ΔtCOM,GPS
ΔtCOM,GPS＝A0GPS+A1GPS×tCOM
式中，tCOM为指定用户计算的COMPASS时间，A0GPS是COMPASS相对于GPS定位系统时间的钟差，A1GPS是COMPASS定位系统相对于GPS定位系统时间的钟速，取周内秒计数部分；
步骤二中所述的GPS定位系统与Galileo定位系统时间转换过程为：
Galileo导航电文给出Galileo系统时间与GPS时间之间实现转换所需的A0G、A1G、toG、WNoG四个参数，其中，toG、WNoG指出这套参数的参考时间，A0G、A1G为关于GGTO的一线性模型中的两个系数；给定一个GPS时间tGPS及其所属的星期数WNGPS，得此时的Galileo/GPS系统时间偏差ΔtGAL,GPS为：
ΔtGAL,GPS＝A0G+A1G(tGPS-toG+604800|WNGPS-WN0G|64)[s]
式中，偏差ΔtGAL,GPS定义为相同时刻的Galileo系统时间tGAL减去GPS时间tGPS，即
tGPS＝tGAL-ΔtGAL,GPS
|i|64代表i对64的模；GGTO的准确度2σ预计为5ns，ΔtGAL,GPS作为一个未知量在Galileo/GPS联合定位、定时计算中；
步骤二中所述的GPS定位系统与GLONASS定位系统时间转换过程为：
GLONASS-M型卫星在其播发的每一帧导航电文的第5串中提供GLONASS时间tGLO相对于GPS时间tGPS的秒内偏差值τGPS；GPS NAV电文提供tGPS与UTC之间由跳秒引入的整数秒差异值ΔtLS；再加上考虑tGLO相对于UTC的3小时差异，得如下tGLO和tGPS之间的转换关系式：
tGLO＝(tGPS-ΔtLS)-τGPS+3×3600[s]
GPS和GLONASS两系统时间之间的秒内偏差值τGPS从GLONASS导航电文中解调获得。
4.根据权利要求2所述的一种GNSS时间频率传递接收机，其特征在于，步骤四中所述的统一空间系统为：
GPS定位系统与GLONASS定位系统坐标系转换：
设空间一点P在一个直角坐标系S中的位置坐标为(x,y,z)，则该点在另一个不同却几乎平行的直角坐标系S′中的位置坐标(x′,y′,z′)为：
式中，坐标平移量(Δx,Δy,Δz)为坐标系S的原点在坐标系S′中的坐标，δε、δψ和δω为坐标系S分别绕X、Y和Z坐标轴旋转而能得到S′相应坐标轴的所需旋转角度，δs体现为坐标尺度因子；式中等号右边(x,y,z)为一个PZ-90坐标值，等号左边(x′,y′,z′)为相应的WGS-84坐标值。
5.根据权利要求2所述的一种GNSS时间频率传递接收机，其特征在于，步骤六包含以下步骤：
步骤一状态变量Xk与其Kalman估计之间的均方误差矩阵称为估计误差的协方差矩阵，用Ck表示；给定C0一个初值，根据下式
计算出P1；其中，Pk为状态变量Xk与其在无观测噪声与模型噪声条件下的估计之间的均方误差阵，Qk为1×1阶模型噪声叭的协方差阵；
步骤二得到P1后，根据Kalman增益矩阵Gk的表示式
求得G1，其中Rk为1×1阶观测噪声Vk的协方差阵；
步骤三根据下式
得k＝1时刻的状态变量估计值即k＝1时刻钟差Kalman估计值；
步骤四将P1带入下式
Ck＝(I-GkHk)Pk
求得k＝1时刻的1×1阶估计误差的协方差阵C1；然后，进入下次循环；
在近实时共视中，对异地钟差X0有初步的估计，用这个值对滤波器进行初始化，使滤波器的收敛速度加快；此时，估计误差的协方差矩阵初值取为：
步骤五在卡尔曼滤波的基础上，利用整个时间间隔内所有量测数据得到状态的最小方差估计，对结果进行RTS固定区间最优平滑，平滑解算需要在滤波过程中实时存储数据，所存储的数据为4个矩阵，分别为估计值一步转移阵估计的均方差阵以及一步预测均方差阵
平滑公式为：
K＝N-1，N-2，……2，1，0；
其中
式中，为RTS平滑值；Ks,k为滤波增益；Ps,k为协方差阵。
6.一种GNSS时间频率传递接收方法，其特征在于，包含以下步骤：
步骤一 分别通过GPS定位系统、COMPASS定位系统、Galileo定位系统和GLONASS定位系统观测各自系统内的卫星，各获得一组时间比对数据；
步骤二 统一时间系统，包括GPS定位系统与COMPASS定位系统时间转换、GPS定位系统与Galileo定位系统时间转换、GPS定位系统与GLONASS定位系统时间转换；
步骤三 对步骤二得到的统一后的时间数据进行解码和预处理获得GNSS卫星轨道位置，并对获得的GNSS卫星位置坐标进行地球自转效应修正；
步骤四 统一空间系统；
步骤五 根据统一的空间系统，计算GNSS卫星与两个GNSS接收机的几何距离；计算卫星与接收机然后计算信号传播过程中的对流层时延；将这些参数代入到由伪距观测方程推导出的地面接收机时间差观测方程中，进而计算出时间差值；
步骤六 对时间比对结果进行Kalman滤波和RTS事后处理。
7.根据权利要求6所述的一种GNSS时间频率传递接收方法，其特征在于，步骤二中所述的GPS定位系统与COMPASS定位系统时间转换过程为：
COMPASS定位系统和GPS定位系统时间的换算公式为：
tGPS＝tCOM-ΔtCOM,GPS
ΔtCOM,GPS＝A0GPS+A1GPS×tCOM
式中，tCOM为指定用户计算的COMPASS时间，A0GPS是COMPASS相对于GPS定位系统时间的钟差，A1GPS是COMPASS定位系统相对于GPS定位系统时间的钟速，取周内秒计数部分；
步骤二中所述的GPS定位系统与Galileo定位系统时间转换过程为：
Galileo导航电文给出Galileo系统时间与GPS时间之间实现转换所需的A0G、A1G、toG、WNoG四个参数，其中，toG、WNoG指出这套参数的参考时间，A0G、A1G为关于GGTO的一线性模型中的两个系数；给定一个GPS时间tGPS及其所属的星期数WNGPS，得此时的Galileo/GPS系统时间偏差ΔtGAL,GPS为：
ΔtGAL,GPS＝A0G+A1G(tGPS-toG+604800|WNGPS-WN0G|64)[s]
式中，偏差ΔtGAL,GPS定义为相同时刻的Galileo系统时间tGAL减去GPS时间tGPS，即
tGPS＝tGAL-ΔtGAL,GPS
|i|64代表i对64的模；GGTO的准确度2σ预计为5ns，ΔtGAL,GPS作为一个未知量在Galileo/GPS联合定位、定时计算中；
步骤二中所述的GPS定位系统与GLONASS定位系统时间转换过程为：
GLONASS-M型卫星在其播发的每一帧导航电文的第5串中提供GLONASS时间tGLO相对于GPS时间tGPS的秒内偏差值τGPS；GPS NAV电文提供tGPS与UTC之间由跳秒引入的整数秒差异值ΔtLS；再加上考虑tGLO相对于UTC的3小时差异，得如下tGLO和tGPS之间的转换关系式：
tGLO＝(tGPS-ΔtLS)-τGPS+3×3600[s]
GPS和GLONASS两系统时间之间的秒内偏差值τGPS从GLONASS导航电文中解调获得。
8.根据权利要求6所述的一种GNSS时间频率传递接收方法，其特征在于，步骤四中所述的统一空间系统为：
GPS定位系统与GLONASS定位系统坐标系转换：
设空间一点P在一个直角坐标系S中的位置坐标为(x,y,z)，则该点在另一个不同却几乎平行的直角坐标系S′中的位置坐标(x′,y′,z′)为：
式中，坐标平移量(Δx,Δy,Δz)为坐标系S的原点在坐标系S′中的坐标，δε、δψ和δω为坐标系S分别绕X、Y和Z坐标轴旋转而能得到S′相应坐标轴的所需旋转角度，δs体现为坐标尺度因子；式中等号右边(x,y,z)为一个PZ-90坐标值，等号左边(x′,y′,z′)为相应的WGS-84坐标值。
9.根据权利要求6所述的一种GNSS时间频率传递接收方法，其特征在于，步骤六包含以下步骤：
步骤一 状态变量Xk与其Kalman估计之间的均方误差矩阵称为估计误差的协方差矩阵，用Ck表示；给定C0一个初值，根据下式
计算出P1；其中，Pk为状态变量Xk与其在无观测噪声与模型噪声条件下的估计之间的均方误差阵，Qk为1×1阶模型噪声叭的协方差阵；
步骤二 得到P1后，根据Kalman增益矩阵Gk的表示式
求得G1，其中Rk为1×1阶观测噪声Vk的协方差阵；
步骤三 根据下式
得k＝1时刻的状态变量估计值即k＝1时刻钟差Kalman估计值；
步骤四 将P1带入下式
Ck＝(I-GkHk)Pk
求得k＝1时刻的1×1阶估计误差的协方差阵C1；然后，进入下次循环；
在近实时共视中，对异地钟差X0有初步的估计，用这个值对滤波器进行初始化，使滤波器的收敛速度加快；此时，估计误差的协方差矩阵初值取为：
步骤五 在卡尔曼滤波的基础上，利用整个时间间隔内所有量测数据得到状态的最小方差估计，对结果进行RTS固定区间最优平滑，平滑解算需要在滤波过程中实时存储数据，所存储的数据为4个矩阵，分别为估计值一步转移阵估计的均方差阵以及一步预测均方差阵
平滑公式为：
K＝N-1，N-2，……2，1，0；
其中
式中，为RTS平滑值；Ks,k为滤波增益；Ps,k为协方差阵。
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