CN108333603B - 基于gnss星基地基播发服务和位置服务的方法 - Google Patents

Abstract

星基播发服务和地基播发服务在实际应用中均有各自的缺陷，本发明立足于提升GNSS终端位置信息的可靠性、可用性、连续性，提供了一种基于GNSS星基地基播发服务定位无缝平滑切换及最优化提供位置服务的策略，同时运行星基增强服务的算法引擎和地基增强服务的算法引擎，两者可对引擎中的位置信息、模糊度信息等进行互检，当结果相容时，根据参数精度择优输出；当两者不相容时，根据预先设定的准则重启其中不合理的引擎。这种处理策略的优势在于：当网络信号不稳，或者星基增强信号不稳定时，位置服务信息可由两个引擎进行平滑切换，而且其中任何一个引擎在重启时，可由其他引擎通过向其提供高精度的参数先验信息的方式加速其初始化时间。

Description

基于GNSS星基地基播发服务和位置服务的方法

技术领域

本发明涉及高精度GNSS卫星定位技术领域，具体涉及一种基于GNSS星基地基播发服务和位置服务的方法。

背景技术

1、GNSS定位原理

全球导航卫星系统GNSS(Global Navigation Satellie System)，包括中国北斗、美国GPS、俄罗斯的GLOANASS和欧洲的GALILEO可为用户提供全天候的三维坐标和速度以及时间信息。终端通过解析由卫星端发射的电磁波信号，可得到卫星位置、终端与卫星的距离等信息，当同时观测到4颗及以上的卫星时，即可通过简单的几何关系，实现单点定位。

GNSS终端解译出的观测值会受到各种误差源的影响，主要包括：卫星钟差、卫星轨道误差、电离层误差、对流层误差、接收机钟差、多路径效应等。

2、地基增强系统

两个距离较近的终端同时收到的观测值受到的大气延迟以及卫星钟差、轨道误差等具有时空相关性，可通过两者相减，来削弱甚至消除上述部分误差，从而提高终端定位精度。

地基增强系统就是基于连续运行的永久参考站网(CORS)，生成用户附近的虚拟观测数据并通过互联网的方式发送给用户进行差分解算，辅助用户终端提升定位精度，亦即实时动态定位(Real-Time Kinematic，RTK)技术。

3、星基增强系统

星基增强系统是通过全球的地面基准站网对GNSS信号进行连续跟踪观测，处理并形成相应的广域及局域差分改正信息以及完好性信息，通过地球同步轨道卫星播发链路向用户广播。其中改正信息包含但不局限于：轨道改正数、钟差改正数、码偏差、相位偏差、电离层等信息。终端在接收到上述改正数的信息后可用于矫正相应误差源对于终端观测值的影响，从而提升终端定位精度，而且可利用完好性信息进行故障排查，亦即精密单点定位(Precise Point Position，PPP)技术。目前星基增强系统主要有：WAAS、EGNOS、TERRASTAR、VERIPOS等。

星基播发服务和地基播发服务在实际应用中均有各自的缺陷。地基增强系统需要依赖于网络进行差分数据的下发，当用户量较大，网络发生阻塞时，定位服务必定受限，当飞机、无人机等位于网络无法到达的高度后，无法使用地基增强系统的差分服务；星基增强系统受制于播发数据的频率的限制，其收敛时间弱于地基增强系统服务。另外，如果单一地使用其中之一的服务，在服务中断进行切换后，位置信息必定会存在不连续的现象，而且也需要一定的收敛时间。

发明内容

本发明立足于星基/地基增强服务的优缺点，提出了多种融合方案，从服务的精度、连续性、可用性、可靠性等维度提供了最优化的位置服务。基于此，本发明采用的技术方案如下：

一种基于GNSS星基地基播发服务和位置服务的方法，包括：

用户终端同时运行带有星基增强服务的算法引擎和带有地基增强服务的算法引擎；

对两种算法引擎的估计参数进行互检；

当互检结果相容时，选择精度最高的定位信息进行输出；当互检结果不相容时，根据预先设定的准则重启其中不合理的算法引擎。

进一步地，当任何一个算法引擎重启时，由其他引擎通过向其提供高精度的参数先验信息的方式加速其初始化时间。

进一步地，所述方法还包括对星基播发基准的坐标和地基播发基准的坐标进行基准转换，具体包括以下步骤：

根据两种坐标的参数信息按照同一基准进行实时转换；

对转换后的两种坐标之间的差异进行模型化并实时估计。

进一步地，所述方法还包括对星基播发基准的坐标和地基播发基准的坐标进行基准转换，即对两种坐标之间的差异进行模型化并实时估计。

进一步地，当星基增强服务或者地基增强服务中断时，位置服务由两种算法引擎进行平滑切换。

进一步地，所述地基增强服务的算法引擎包括RTK算法引擎一和RTK算法引擎二，RTK算法引擎一估计位置参数、模糊度参数，RTK算法引擎二估计所有误差项参数，包括对流层参数、钟差参数、模糊度参数。

进一步地，先由RTK算法引擎一提供位置服务，其位置信息作为约束初始化RTK算法引擎二，当RTK算法引擎二的位置信息的方差小于RTK算法引擎一的位置信息的方差后，位置信息择优输出。

进一步地，所述星基增强服务的算法引擎包括PPP算法引擎一和PPP算法引擎二，PPP算法引擎一以消电离层模型作为基本解算模型，PPP算法引擎二参估计所有误差项参数。

进一步地，先由PPP算法引擎一提供位置服务，其位置信息作为约束初始化PPP算法引擎二，当两者的方差相近时，位置信息择优输出。

进一步地，RTK算法引擎二和PPP算法引擎二基于参数非差非组合的方式进行处理，RTK算法引擎二中的估计参数与PPP算法引擎二中估计的参数进行互检。

本发明立足于融合星基、地基增强服务对于终端的增益，提出了多种终端处理策略，最小化应用场景对于星基/地基增强服务的影响。有益效果包括：

1、同时运行带有星基增强服务的算法引擎和带有地基增强服务的多个算法引擎，对位置信息进行结果互检；依据定位精度择优输出；任何一个服务中断后，位置服务可快速无缝切换；

2、多个算法引擎，通过提供高精度的滤波参数的先验信息，可互相加速初始化；

3、星基、地基增强服务坐标框架在终端的统一策略。

附图说明

图1是本发明星基/地基增强服务终端算法引擎交互关系原理图。

具体实施方式

本发明立足于提升GNSS终端位置信息的可靠性、可用性、连续性，下文中，结合附图和实施例对本发明作进一步阐述。

如图1所示，本发明同时运行星基增强服务的算法引擎和地基增强服务的算法引擎，两者可对引擎中的位置信息、模糊度信息等进行互检，当结果相容时，根据参数精度择优输出；当两者不相容时，根据预先设定的准则重启其中不合理的引擎。这种处理策略的优势在于：当网络信号不稳，或者星基增强信号不稳定时，位置服务信息可由两个引擎进行平滑切换，而且其中任何一个引擎在重启时，可由其他引擎通过向其提供高精度的参数先验信息的方式加速其初始化时间。

1、多种算法引擎设计

随着最小二乘、卡尔曼滤波、均方根卡尔曼滤波、抗差卡尔曼滤波、自适应卡尔曼滤波等在GNSS定位中的应用越来越成熟，终端定位解算模型以及滤波器的选择可以采用多种方案，而且根据不同的应用场景和精度需求、模型化的参数个数也略有差异。例如，为了避免滤波发散和快速收敛，可适当牺牲部分精度，前期减少滤波参数，加强模型强度，快速得到可靠的定位结果；随着滤波时间的加长，为了得到更高精度的位置信息，可将所有对定位结果有影响的量均进行参数化，但这样就损失了模型强度，延长了收敛时长。所以有必要采用多种各有侧重考量点的算法引擎，共同对位置信息的可靠性、精度进行负责。本发明的具体实施方案如下：

1.1 RTK算法引擎：

(1)RTK算法引擎一：为确保结果的可靠性，减少解算参数，增强模型的强度，以双差的方式进行处理，只估计位置参数、模糊度参数。

(2)RTK算法引擎二：为提供高精度位置信息，参数化所有误差项(包括对流层、钟差、模糊度等)，以非差非组合的方式进行处理，便于和星基算法引擎中相应的误差项进行互检，此外，由于这一引擎的参数过多，模型强度不高，位置信息存在发散的风险，所以其定位结果要在RTK算法引擎一的位置信息的置信区间内，否则进行先验信息的校正。

在定位初期，RTK算法引擎一可瞬间收敛，先由其提供位置服务，而且其位置信息亦可作为约束初始化RTK算法引擎二，当RTK算法引擎二的位置信息的方差小于RTK算法引擎一的位置信息的方差后，位置信息择优输出。

1.2 PPP算法引擎：

(1)PPP算法引擎一：为确保定位结果的可靠性，以消电离层(Ionosphere-Free，IF)模型为基本解算模型，模型强度较高，可靠性较高。

(2)PPP算法引擎二：为提供高精度位置信息，以非差非组合的方式进行解算，参数化所有误差项。同RTK算法引擎二类似，其定位结果要在PPP算法引擎一的置信区间内，否则进行先验信息的校正，而且可与RTK算法引擎二中的估计参数(状态信息)进行互检。

同RTK两个算法引擎的设计理念一致，前期可先由PPP算法引擎一提供位置服务，而且其位置信息亦可作为约束初始化PPP算法引擎二，当两者的方差相近时，择优输出。

另外，同时运行RTK算法引擎和PPP算法引擎的其中很重要的一个优势在于：在发生星基、地基播发服务切换时，可省去收敛时间，提高终端位置服务的可用性和连续性。

2、基准转换

基于星基播发服务得到的位置信息基准依赖于卫星轨道改正数、钟差改正数计算所采用的坐标框架；而基于地基播发服务得到的位置信息基准取决于差分数据生成虚拟点的坐标基准，两者在实际应用中会存在系统偏差(尤其当星基、地基服务提供商不属同一家的情况下)，可通过下述方式进行解决：

(1)根据预先得到的星基、地基播发基准坐标系的参数信息，对两者按照同一基准进行实时转化；

(2)在高精度位置服务中，受制于转换参数和转换方法的精度，经上述转换后的两者坐标通常情况下，依然存在细小偏差，本发明对两者间的差异进行模型化并实时估计，这样可以保证星基、地基增强服务在切换时，终端的位置服务可无缝平滑切换。当然如果没有(1)中的转换信息，亦可按照上述方式直接对两者的差异进行模型化并实时估计。

3、地基增强服务算法引擎加速星基增强服务算法引擎初始化

星基播发服务受制于改正数播发频率、内容、延时，终端需要一定的时间用于滤波收敛；但是地基播发服务，在定位场景较为理想的状态下，几秒内即可得到固定解，亦即定位精度可达厘米级。高精度的位置初值对于基于星基播发服务的解算引擎可起到快速收敛的效果，所以可用基于地基服务得到的位置信息初始化基于星基播发服务进行解算的定位引擎。

4、多个算法引擎状态信息的互检

除了上述提到的对于位置信息的相容性检查外，亦可对其它参数，比如对流层、钟差、模糊度等进行相容性检查，而且本方案提到的RTK算法引擎二和PPP算法引擎二都是基于参数非差非组合进行处理也是基于此目的进行设计的。相容性检验的具体实现方案如下：

对于任一待估物理量在第一个算法引擎中的估值和方差为E₁，

在第二个算法引擎中的估值和方差为

构造标准正太分布

预定置信度为1-α，根据标准正太分布表，可得到相应的分位值μα/2，如果|μ|＜μα/2，两个算法引擎中的估值相容，否则不相容，两两对比，重启与大多数不相容的算法引擎。

5、位置信息择优输出

根据误差传播定律，终端算法引擎在给出定位结果的同时，也可以提供位置参数的精度估值，在对不同算法引擎得到的定位结果进行一致性的检验后，选择精度最高的定位信息(位置信息)进行输出。

本发明虽然已以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本发明，任何本领域技术人员在不脱离本发明的精神和范围内，都可以利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出可能的变动和修改，因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化及修饰，均属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于GNSS星基地基播发服务和位置服务的方法，其特征在于，所述方法包括：

用户终端同时运行带有星基增强服务的算法引擎和带有地基增强服务的算法引擎；

对两种算法引擎的估计参数进行互检；

当互检结果相容时，选择精度最高的定位信息进行输出；当互检结果不相容时，根据预先设定的准则重启其中不合理的算法引擎；

相容性检验具体如下：

对于任一待估物理量在第一个算法引擎中的估值和方差和在第二个算法引擎中的估值和方差构造标准正态分布，如果标准正态分布绝对值小于标准正态分布表中相应的分位值，两个算法引擎中的估值相容，否则不相容。

2.如权利要求1所述的一种基于GNSS星基地基播发服务和位置服务的方法，其特征在于，当任何一个算法引擎重启时，由其他引擎通过向其提供高精度的参数先验信息的方式加速其初始化时间。

3.如权利要求1所述的一种基于GNSS星基地基播发服务和位置服务的方法，其特征在于，所述方法还包括对星基播发基准的坐标和地基播发基准的坐标进行基准转换，具体包括以下步骤：

根据两种坐标的参数信息按照同一基准进行实时转换；

对转换后的两种坐标之间的差异进行模型化并实时估计。

4.如权利要求1所述的一种基于GNSS星基地基播发服务和位置服务的方法，其特征在于，所述方法还包括对星基播发基准的坐标和地基播发基准的坐标进行基准转换，即对两种坐标之间的差异进行模型化并实时估计。

5.如权利要求3或4所述的一种基于GNSS星基地基播发服务和位置服务的方法，其特征在于，当星基增强服务或者地基增强服务中断时，位置服务由两种算法引擎进行平滑切换。

6.如权利要求1所述的一种基于GNSS星基地基播发服务和位置服务的方法，其特征在于，所述地基增强服务的算法引擎包括RTK算法引擎一和RTK算法引擎二，RTK算法引擎一估计位置参数、模糊度参数，RTK算法引擎二估计所有误差项参数，包括位置信息、对流层参数、钟差参数、模糊度参数。

7.如权利要求6所述的一种基于GNSS星基地基播发服务和位置服务的方法，其特征在于，先由RTK算法引擎一提供位置服务，其位置信息作为约束初始化RTK算法引擎二，当RTK算法引擎二的位置信息的方差小于RTK算法引擎一的位置信息的方差后，位置信息择优输出。

8.如权利要求6所述的一种基于GNSS星基地基播发服务和位置服务的方法，其特征在于，所述星基增强服务的算法引擎包括PPP算法引擎一和PPP算法引擎二，PPP算法引擎一以消电离层模型作为基本解算模型，PPP算法引擎二估计所有误差项参数。

9.如权利要求8所述的一种基于GNSS星基地基播发服务和位置服务的方法，其特征在于，先由PPP算法引擎一提供位置服务，其位置信息作为约束初始化PPP算法引擎二，当两者位置信息的方差相近时，位置信息择优输出。

10.如权利要求8所述的一种基于GNSS星基地基播发服务和位置服务的方法，其特征在于，RTK算法引擎二和PPP算法引擎二基于参数非差非组合的方式进行处理，RTK算法引擎二中的估计参数与PPP算法引擎二中估计的参数进行互检。

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