CN108427132A - 一种多频多系统网络rtk基准站模糊度的快速确定方法 - Google Patents

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邹东
吴诚波
陈良金
王涛
曹成
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    • 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

Abstract

本发明公开了一种多频多系统网络RTK基准站模糊度的快速确定方法，包括以下步骤，删除没有广播星历和不健康的原始观测数据；删除含有伪距粗差的原始观测数据；固定CDMA观测数据的超宽巷模糊度；固定宽巷整数模糊度；固定窄巷整数模糊度；固定超窄巷模糊度。本发明采用提高组合观测值波长，同时降低观测噪声的方法；分利用基准站已知坐标以及高精度误差改正模型，消除站星几何距离误差，提高了基准站模糊度的固定速度。有效地避免了GLONASS伪距频间偏差的处理难题，解决了不同类型接收机长基线GLONASS双差模糊度难以固定的问题。

Description

一种多频多系统网络RTK基准站模糊度的快速确定方法
技术领域
本发明属于卫星定位技术领域，更具体涉及一种多频多系统网络RTK基准站模糊度的快速确定方法，适用于卫星定位。
背景技术
随着车道级导航、自动驾驶等技术的发展，GNSS高精度快速动态定位应用非常广泛，其中网络RTK(Real-Time Kinematic)技术定位精度高，初始化时间短，成为了目前GNSS高精度动态定位技术的一个典型代表。然而，基于单GPS系统的长距离网络RTK定位性能不能完全满足应用需求，目前网络RTK系统基准站的站间距离一般为30～80公里，这导致网络RTK系统的建设与维护成本显著增加。随着GPS的现代化以及北斗和Galileo系统的建设，基于多频多系统的网络RTK可以提高基准站间距离，提高网络RTK定位的性能以及稳定性。目前国内成熟的网络RTK系统所采用的软件，一般仅支持GPS系统或者GPS+北斗系统，尚没有系统能同时支持北斗、GPS、GLONASS与Galileo系统，尤其是GLONASS系统，由于GLONASS系统采用频分多址信号体制，其模糊度固定方法与北斗、GPS等系统不同，其数据处理更为复杂。
发明内容
针对现有技术存在的上述问题，提出了一种多频多系统网络RTK基准站模糊度的快速确定方法。
为了实现上述的目的，本发明采用以下技术措施：
一种多频多系统网络RTK基准站模糊度的快速确定方法，包括以下步骤：
步骤1、输入基准站多频多系统的原始观测数据以及广播星历；
步骤2，利用原始观测数据以及广播星历，计算各系统卫星坐标以及钟差改正数，删除没有广播星历的原始观测数据，并根据广播星历提供的卫星健康标识，删除不健康的原始观测数据；
步骤3、删除含有伪距粗差的原始观测数据，并对有相位周跳的原始观测数据进行标记；
步骤4.1、固定CDMA观测数据的超宽巷模糊度，
步骤4.1.1、首先根据公式(1)组成非差超宽巷观测值Lewl，
其中L，P分别表示CDMA观测数据中的载波相位观测值和伪距观测值，f表示载波相位的频率，f，L，P的下标表示频率号。
步骤4.1.2、然后通过公式(2)的平滑算法对非差超宽巷观测值Lewl进行平滑处理，削弱观测噪声的影响：
其中，＜Lewl(i)＞为第i个历元的非差超宽巷观测值的平滑值，Lewl(i)为第i个历元的非差超宽巷观测值。
步骤4.1.3、将平滑后的非差超宽巷观测值进行不同测站k，测站m间以及不同卫星s，卫星j间求差，得到双差超宽巷观测值如公式(3)所示：
其中，为平滑后的测站k的卫星s的非差超宽巷观测值；为平滑后的测站k的卫星j的非差超宽巷观测值；为平滑后的测站m的卫星s的非差超宽巷观测值；为平滑后的测站m的卫星j的非差超宽巷观测值；
步骤4.1.4、得到双差超宽巷观测值后，按照公式(4)将双差超宽巷观测值进行取整操作，得到CDMA观测数据的双差超宽巷整数模糊度
步骤5，组成公式(5)或公式(6)所示观测值▽ΔLx，
其中，▽ΔL1,▽ΔL2,▽ΔL5为双差载波相位观测值，
其中，▽Δρ为双差站星几何距离，λwl为宽巷观测值波长，▽ΔNwl表示双差宽巷模糊度，▽Δdorb和▽Δdtrop分别表示双差轨道以及对流层残余误差，▽Δεx为观测值噪声。
根据基准站精确坐标以及IGS精密星历，对观测值▽ΔLx采用kalman滤波可估计得到以周为单位的实数宽巷模糊度▽ΔNwl，然后采用LAMBDA方法搜索固定宽巷整数模糊度
步骤6，根据公式(7)或公式(8)组成无电离层组合观测值▽ΔL3，
▽ΔL3＝▽Δρ+λ3▽ΔN3+▽Δdorb+▽Δdtrop+▽Δε3 公式(8)
其中，λ3为无电离层组合观测值波长，▽ΔN3表示双差无电离层组合模糊度，▽Δε3为观测值噪声。输入基准站精确坐标以及IGS精密星历，对无电离层组合观测值▽ΔL3采用kalman滤波可估计得到无电离层组合模糊度▽ΔN3，利用步骤5固定得到的宽巷整数模糊度通过公式(9)可转换得到窄巷实数模糊度，得到以周为单位的实数模糊度▽ΔNnl，
然后采用LAMBDA方法搜索固定▽ΔNnl为作为窄巷整数模糊度
步骤7，将GLONASS观测数据根据公式(7)组成无电离层组合观测值▽ΔL3，输入基准站精确坐标以及IGS精密星历，对无电离层组合观测值▽ΔL3采用kalman滤波，即可估计得到无电离层组合模糊度▽ΔN3，利用公式(10)转换得到实数超窄巷模糊度▽ΔNenl，
采用LAMBDA方法搜索固定实数超窄巷模糊度▽ΔNenl得到超窄巷模糊度整数解
本发明与现有技术相比，具有以下优点和有益效果：
本发明提出了一种多频多系统基准站模糊度快速固定方法，与现有技术相比其有益效果是：本发明利用多频多系统不同观测值间线性组合特性，一方面，采用提高组合观测值波长，同时降低观测噪声的方法；另一方面，充分利用基准站已知坐标以及高精度误差改正模型，消除站星几何距离误差，提高了基准站模糊度的固定速度。另外，本发明巧妙地利用了GLONASS无电离层组合模糊度与超窄巷整数模糊度之间的约束关系，构造了超窄巷观测值，有效地避免了GLONASS伪距频间偏差的处理难题，解决了不同类型接收机长基线GLONASS双差模糊度难以固定的问题。
附图说明
图1为本发明的流程示意图。
具体实施方式：
下面结合实施例对本发明方法做进一步的详细说明，目的在于使本领域技术人员对本发明方法有更详尽的理解和认识，以下实施例不应在任何程度上被理解为对本发明请求保护范围的限制。
实施例1：
步骤1，输入基准站多频多系统的原始观测数据以及广播星历；
步骤2，利用原始观测数据以及广播星历，通过卫星位置计算算法分别计算各系统卫星坐标以及钟差改正数，删除没有广播星历的原始观测数据，并根据广播星历提供的卫星健康标识，删除不健康的原始观测数据；
步骤3，分别采用MW、GF组合观测值对步骤2处理后的原始观测数据进行预处理确定存在伪距粗差以及相位周跳的原始观测数据，具体预处理方法可以采用叶世榕博士论文《GPS非差相位精密单点定位理论与实现》中5.3节中涉及的方法，删除含有伪距粗差的原始观测数据，并对有相位周跳的原始观测数据进行标记；
步骤4，将步骤3处理后的原始观测数据进行分组，北斗、GPS以及Galileo的CDMA观测数据一组，GLONASS观测数据一组，
步骤4.1、固定CDMA观测数据的超宽巷模糊度，
步骤4.1.1、首先根据公式(1)组成非差超宽巷观测值Lewl，
多频多系统的原始观测数据处理时，非差超宽巷模糊度一般利用频率相近的原始观测数据组成非差超宽巷观测值Lewl进行固定，非差超宽巷观测值Lewl可表示为
其中L，P分别表示CDMA观测数据中的载波相位观测值和伪距观测值，f表示载波相位的频率，f，L，P的下标表示频率号。
步骤4.1.2、然后通过公式(2)的平滑算法对非差超宽巷观测值Lewl进行平滑处理，削弱观测噪声的影响：
其中，＜Lewl(i)＞为第i个历元的非差超宽巷观测值的平滑值，Lewl(i)为第i个历元的非差超宽巷观测值。
若在步骤3中，探测到某颗卫星发生相位周跳，则在步骤4.1.2中，将式(2)中i值赋值为1，对非差超宽巷观测值的平滑过程进行重新初始化；
步骤4.1.3、将平滑后的非差超宽巷观测值进行不同测站k，测站m间以及不同卫星s，卫星j间求差，得到双差超宽巷观测值表示如下：
其中，为平滑后的测站k的卫星s的非差超宽巷观测值；为平滑后的测站k的卫星j的非差超宽巷观测值；为平滑后的测站m的卫星s的非差超宽巷观测值；为平滑后的测站m的卫星j的非差超宽巷观测值；
步骤4.1.4、得到双差超宽巷观测值后，将接近整数(小于0.25周)的双差超宽巷观测值进行取整操作，得到CDMA观测数据的双差超宽巷整数模糊度
超宽巷观测值噪声水平与传统双频宽巷观测值噪声相似，但波长是宽巷观测值波长的约7倍，因此，与传统双频宽巷模糊度固定效率比，超宽巷模糊度固定速度和成功率高很多，一般可以实现单历元固定。
步骤5，与步骤4同时，组成公式(5)所示观测值▽ΔLx，
其中，▽ΔL1,▽ΔL2,▽ΔL5为双差载波相位观测值，观测值▽ΔLx消除了电离层延迟的影响，主要受轨道、对流层双差残余误差的影响，则观测值▽ΔLx也可以表示为：
其中，▽Δρ为双差站星几何距离，λwl为宽巷观测值波长，▽ΔNwl表示双差宽巷模糊度，▽Δdorb和▽Δdtrop分别表示双差轨道以及对流层残余误差，▽Δεx为观测值噪声。
根据基准站精确坐标以及IGS精密星历，对观测值▽ΔLx采用kalman滤波可估计得到以周为单位的实数宽巷模糊度▽ΔNwl，然后采用LAMBDA方法搜索固定宽巷整数模糊度
步骤6，与步骤4同时，根据公式(7)组成无电离层组合观测值▽ΔL3，
同样，无电离层组合观测值▽ΔL3主要受轨道、对流层双差残余误差的影响，无电离层组合观测值▽ΔL3也可以通过公式(8)表示：
▽ΔL3＝▽Δρ+λ3▽ΔN3+▽Δdorb+▽Δdtrop+▽Δε3 公式(8)
其中，λ3为无电离层组合观测值波长，▽ΔN3表示双差无电离层组合模糊度，▽Δε3为观测值噪声。同样输入基准站精确坐标以及IGS精密星历，对无电离层组合观测值▽ΔL3采用kalman滤波可估计得到无电离层组合模糊度▽ΔN3，利用步骤5固定得到的宽巷整数模糊度通过公式(9)可转换得到窄巷实数模糊度，得到以周为单位的实数模糊度▽ΔNnl，
然后采用LAMBDA方法搜索固定▽ΔNnl为作为窄巷整数模糊度
经过步骤4、5、6，可以固定CDMA观测数据“北斗、GPS以及Galileo”的超宽巷整数模糊度宽巷整数模糊度以及窄巷整数模糊度
步骤7，将GLONASS观测数据根据公式(7)组成无电离层组合观测值▽ΔL3，同样输入基准站精确坐标以及IGS精密星历，对无电离层组合观测值▽ΔL3采用kalman滤波，即可估计得到无电离层组合模糊度▽ΔN3，利用公式(10)转换得到实数超窄巷模糊度▽ΔNenl，
同样采用LAMBDA方法搜索固定实数超窄巷模糊度▽ΔNenl得到超窄巷模糊度整数解
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (1)

1.一种多频多系统网络RTK基准站模糊度的快速确定方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、输入基准站多频多系统的原始观测数据以及广播星历；
步骤2，利用原始观测数据以及广播星历，计算各系统卫星坐标以及钟差改正数，删除没有广播星历的原始观测数据，并根据广播星历提供的卫星健康标识，删除不健康的原始观测数据；
步骤3、删除含有伪距粗差的原始观测数据，并对有相位周跳的原始观测数据进行标记；
步骤4.1、固定CDMA观测数据的超宽巷模糊度，
步骤4.1.1、首先根据公式(1)组成非差超宽巷观测值Lewl，
其中L，P分别表示CDMA观测数据中的载波相位观测值和伪距观测值，f表示载波相位的频率，f，L，P的下标表示频率号，
步骤4.1.2、然后通过公式(2)的平滑算法对非差超宽巷观测值Lewl进行平滑处理，削弱观测噪声的影响：
其中，＜Lewl(i)＞为第i个历元的非差超宽巷观测值的平滑值，Lewl(i)为第i个历元的非差超宽巷观测值，
步骤4.1.3、将平滑后的非差超宽巷观测值进行不同测站k，测站m间以及不同卫星s，卫星j间求差，得到双差超宽巷观测值如公式(3)所示：
其中，为平滑后的测站k的卫星s的非差超宽巷观测值；为平滑后的测站k的卫星j的非差超宽巷观测值；为平滑后的测站m的卫星s的非差超宽巷观测值；为平滑后的测站m的卫星j的非差超宽巷观测值；
步骤4.1.4、得到双差超宽巷观测值后，按照公式(4)将双差超宽巷观测值进行取整操作，得到CDMA观测数据的双差超宽巷整数模糊度
步骤5，组成公式(5)或公式(6)所示观测值▽ΔLx，
其中，▽ΔL1,▽ΔL2,▽ΔL5为双差载波相位观测值，
其中，▽Δρ为双差站星几何距离，λwl为宽巷观测值波长，▽ΔNwl表示双差宽巷模糊度，▽Δdorb和▽Δdtrop分别表示双差轨道以及对流层残余误差，▽Δεx为观测值噪声，
根据基准站精确坐标以及IGS精密星历，对观测值▽ΔLx采用kalman滤波可估计得到以周为单位的实数宽巷模糊度▽ΔNwl，然后采用LAMBDA方法搜索固定宽巷整数模糊度
步骤6，根据公式(7)或公式(8)组成无电离层组合观测值▽ΔL3，
▽ΔL3＝▽Δρ+λ3▽ΔN3+▽Δdorb+▽Δdtrop+▽Δε3 公式(8)
其中，λ3为无电离层组合观测值波长，▽ΔN3表示双差无电离层组合模糊度，▽Δε3为观测值噪声，输入基准站精确坐标以及IGS精密星历，对无电离层组合观测值▽ΔL3采用kalman滤波可估计得到无电离层组合模糊度▽ΔN3，利用步骤5固定得到的宽巷整数模糊度通过公式(9)可转换得到窄巷实数模糊度，得到以周为单位的实数模糊度▽ΔNnl，
然后采用LAMBDA方法搜索固定▽ΔNnl为作为窄巷整数模糊度
步骤7，将GLONASS观测数据根据公式(7)组成无电离层组合观测值▽ΔL3，输入基准站精确坐标以及IGS精密星历，对无电离层组合观测值▽ΔL3采用kalman滤波，即可估计得到无电离层组合模糊度▽ΔN3，利用公式(10)转换得到实数超窄巷模糊度▽ΔNenl，
采用LAMBDA方法搜索固定实数超窄巷模糊度▽ΔNenl得到超窄巷模糊度整数解
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