CN108535749B - 基于cors的定位增强方法及系统、定位系统 - Google Patents

基于cors的定位增强方法及系统、定位系统 Download PDF

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Abstract

本发明适用于定位技术领域，提供了一种基于CORS的定位增强方法及装置、定位系统，所述定位增强方法包括：获取原始观测数据；构造全网观测模型；对所述全网观测模型进行修正处理以固定非差模糊度，得到全网状态误差估值模型；基于所述原始观测数据及所述全网状态误差估值模型获取对应的全网状态误差参数；对所获取的全网状态误差参数进行播发。本发明中，构建全网观测模型，并进行修正处理建立全网状态误差估值模型，固定非差模糊度，使得PPP技术与网络RTK技术在服务端得以融合统一，可提高误差估值效率以及后期定位准确性。

Description

基于CORS的定位增强方法及系统、定位系统
技术领域
本发明属于定位技术领域，尤其涉及一种基于CORS的定位增强方法及系统、定位系统。
背景技术
精密单点定位(PPP)和网络RTK技术(RTK)是精密定位中主要的数据处理技术，网络RTK技术(Real-timekinematic，载波相位差分技术)也称基准站RTK，是通过在某一区域内建立多个(三个以上)的GNSS卫星参考基准站，对该地区构成网络覆盖，各站点观测信息构建站间、星间双差观测模型，消除了包括接收机载波伪距误差，接收机、卫星钟差偏差，并大幅度削弱包括卫星轨道误差、大气误差等对模糊度的影响，服务端固定双差模糊度并建立区域大气误差模型，根据用户位置生成用户所在位置的大气误差信息，联合该区域所在站点的观测信息，共同发送给用户以实现用户端的高精度载波相位差分定位的一种技术。精密单点定位(PPP)技术是指单台GNSS接收机利用全球若干地面跟踪站的GNSS观测数据计算出的精密卫星轨道和卫星钟差，对所采集的相位和伪距观测值进行定位计算，实现高精度定位的技术。
现有技术中，PPP技术包括非差PPP技术，RTK技术包括网络RTK技术，非差PPP技术与网络RTK技术的组合应用是GNSS数据处理的发展趋势，但PPP和网络RTK两种技术处理数据时采用的模型没有得到较好统一，例如，针对同一批观测数据，PPP技术与网络RTK技术分别采用不同的数据处理模式导致不同改正信息所隐含的基准不一致，进而影响后期定位准确度。
发明内容
本发明实施例提供了一种基于CORS的定位增强方法及系统，旨在解决现有技术中由于PPP技术与网络RTK技术组合应用时分别采用不同的模型导致影响定位准确性的问题。
本发明实施例是这样实现的，一种基于CORS的定位增强方法，包括：
获取原始观测数据；
构造全网观测模型；
对所述全网观测模型进行修正处理以固定非差模糊度，得到全网状态误差估值模型；
基于所述原始观测数据及所述全网状态误差估值模型获取对应的全网状态误差参数；
对所获取的全网状态误差参数进行播发。
优选地，所述对所述全网观测模型修正处理以固定非差模糊度，得到全网状态误差估值模型具体为：
基于所述全网状态观测模型及所述原始观测数据进行去相关处理，得到所述全网状态误差估值模型。
优选地，所述基于所述全网状态观测模型及所述原始观测数据进行去相关处理，得到所述全网状态误差估值模型具体包括：
基于所述全网状态观测模型及所述原始观测数据进行第一次去相关处理，获得第一处理模型；
基于所述第一处理模型进行第二次去相关处理，获得第二处理模型；
基于所述第二处理模型进行第三次去相关处理，获得第三处理模型；
基于所述第三处理模型进行第四次去相关处理，获得所述全网状态误差估值模型。
优选地，所述基于所述全网状态观测模型及所述原始观测数据进行第一次去相关处理，获得第一处理模型具体为：
基于所述全网状态观测模型及所述原始观测数据进行伪距偏差与电离层延迟之间的去相关，获得第一处理模型。
优选地，所述基于所述第一处理模型进行第二次去相关处理，获得第二处理模型具体为：
基于所述第一处理模型进行钟差去相关及伪距偏差去相关处理，得到所述第二处理模型。
优选地，所述基于所述第二处理模型进行第三次去相关处理，获得第三处理模型具体为：
基于所述第二处理模型进行载波偏差去相关处理，得到所述第三处理模型。
优选地，所述基于所述第三处理模型进行第四次去相关处理，获得所述全网状态误差估值模型具体为：
基于所述第三处理模型进行模糊度去相关处理，获得所述全网状态误差估值模型。
优选地，所述对所获取的全网状态误差参数进行播发具体为：
根据播发的对象类型对所获取的全网状态误差参数进行相应播发。
本发明还提供一种基于CORS的定位增强装置，所述定位增强装置包括：
第一获取单元，用于获取原始观测数据；
构造单元，用于构造全网观测模型；
处理单元，用于对所述全网观测模型修正处理以固定非差模糊度，得到全网状态误差估值模型；
第二获取单元，用于基于所述原始观测数据及所述全网状态误差估值模型获取对应的全网状态误差参数；
播发单元，用于对所获取的全网状态误差参数进行播发。
本发明还提供一种定位系统，所述定位系统包括基于CORS的定位增强装置，所述定位增强装置包括：
第一获取单元，用于获取原始观测数据；
构造单元，用于构造全网观测模型；
处理单元，用于对所述全网观测模型修正处理以固定非差模糊度，得到全网状态误差估值模型；
第二获取单元，用于基于所述原始观测数据及所述全网状态误差估值模型获取对应的全网状态误差参数；
播发单元，用于对所获取的全网状态误差参数进行播发。
本发明还提供一种存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行如下步骤：
获取原始观测数据；
构造全网观测模型；
对所述全网观测模型进行修正处理以固定非差模糊度，得到全网状态误差估值模型；
基于所述原始观测数据及所述全网状态误差估值模型获取对应的全网状态误差参数；
对所获取的全网状态误差参数进行播发。
本发明还提供一种服务终端，包括存储器、处理器及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
获取原始观测数据；
构造全网观测模型；
对所述全网观测模型进行修正处理以固定非差模糊度，得到全网状态误差估值模型；
基于所述原始观测数据及所述全网状态误差估值模型获取对应的全网状态误差参数；
对所获取的全网状态误差参数进行播发。
在本发明实施例中，构建全网观测模型，并进行修正处理建立全网状态误差估值模型，固定非差模糊度，使得PPP技术与网络RTK技术在服务端算法得以融合统一，可提高误差估值效率，提高后期定位准确性。
附图说明
图1为本发明第一实施例提供的一种基于CORS的定位增强方法的流程图；
图2为本发明第一实施例提供的一种基于CORS的定位增强方法的步骤S3的具体流程图；
图3为本发明第一实施例提供的一种基于CORS的定位增强方法的步骤S5的具体流程图；
图4为本发明第二实施例提供的一种基于CORS的定位增强装置的结构图；
图5为本发明第三实施例提供的一种服务终端的结构图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例中，一种基于CORS的定位增强方法，包括：获取原始观测数据；构造全网观测模型；对所述全网观测模型修正处理以固定非差模糊度，得到全网状态误差估值模型；基于所述原始观测数据及所述全网状态误差估值模型获取对应的全网状态误差参数；对所获取的全网状态误差参数进行播发。
为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
实施例一：
图1示出了本发明第一实施例提供的一种基于CORS的定位增强方法的流程图，该方法包括：
步骤S1，获取原始观测数据；
具体地，首先获取原始的观测数据，优选地，获取区域CORS(ContinuouslyOperating Reference Stations，连续运行卫星定位服务参考站)基准站的原始GNSS观测数据，该观测数据可包括：历元、星历数据、基站数据，还可包括流动站观测数据等，此处对此不作限制。进一步地，从基准站网端(包括多个基准站K1、K2、…Kn，n为大于0的自然数)获取，在某一历元i，各基准站共观测m颗卫星(s＝1、2、3、4、、、m，m为大于0的自然数)，上述m颗卫星分属于GPS、BDS、GALILEO星座系统，每一星座系统可用S表示，其可观测到的观测频率用j(j＝1、2、3、、、f，f为大于0的自然数)表示。
步骤S2，构造全网观测模型；
具体地，该全网观测模型具体为：
Figure BDA0001601586900000061
Figure BDA0001601586900000062
其中，所述
Figure BDA0001601586900000063
表示基准站k接收到卫星s在观测频率j下的伪距观测值，所述
Figure BDA0001601586900000064
表示基准站k接收到卫星s在观测频率j下的载波观测值，
Figure BDA0001601586900000065
表示基准站k到卫星s之间的距离，c表示光速，δtk表示基准站k对应接收机的钟差偏差值，δts表示卫星s的钟差偏差值，
Figure BDA0001601586900000066
表示基准站k在卫星s倾斜方向对流层延迟，
Figure BDA0001601586900000067
表示基准站k在卫星s倾斜方向的电离层延迟，αj表示与观测频率j相关的系数，
Figure BDA0001601586900000068
表示基准站k对应接收机的伪距偏差，
Figure BDA0001601586900000069
表示卫星s在观测频率j下的伪距偏差，
Figure BDA00016015869000000610
表示基准站k对应接收机在观测频率j下的载波偏差，
Figure BDA00016015869000000611
表示卫星s在观测频率j下的载波偏差，
Figure BDA00016015869000000612
表示基准站k处接收到卫星s的其他误差偏差，可包括：相对论效应，潮汐改正等，
Figure BDA00016015869000000613
为基准站k接收到的卫星s在观测频率j下的伪距观测噪声，
Figure BDA00016015869000000614
为基准站k接收到的卫星s在观测频率j下的载波观测噪声，λj为观测频率j对应的载波波长，
Figure BDA00016015869000000615
为基准站k接收到卫星s在观测频率j下的载波非差模糊度。
进一步地，对于区域增强系统，认为基准站坐标精确已知，同时可利用网络接收到实时精密星历或IGU预测轨道星历，实现卫星轨道坐标的精确修正。对于对流层湿延迟部分，可将基准站k位置处的天顶对流层湿延迟值ZWDk作为未知参数，构建观测方程如下：
Vi＝BiXi-Li；
其中，所述i表示第i个历元(i为大于0的自然数)，Vi为残差矩阵，Bi为观测方程设计矩阵，Li为观测值矩阵，Xi为未知参数矩阵。该未知参数矩阵包括n×1维各观测值k的天顶对流层湿延迟值ZWDk，n×1维接收机的钟差偏差值δtk，m×1维卫星的钟差偏差值δts，(n*f*S)×1维接收机端的每一观测频段对应的伪距偏差(硬件延迟)
Figure BDA0001601586900000071
(m*f)×1维卫星端的每一观测频段对应的伪距偏差(硬件延迟)
Figure BDA0001601586900000072
(n*f*S)×1维接收机端的每一观测频段对应的载波偏差
Figure BDA0001601586900000073
(m*f)×1维卫星端的每一观测频段对应的载波偏差
Figure BDA0001601586900000074
(m*n)×1维各基准站在各卫星倾斜方向的电离层延迟
Figure BDA0001601586900000075
以及(m*n*f)×1维基准站k在观测频率j下的载波非差模糊度
Figure BDA0001601586900000076
进一步地，
Figure BDA0001601586900000077
再进一步地，设计矩阵Bi和观测值矩阵Li可表示为：
Figure BDA0001601586900000078
Figure BDA0001601586900000081
其中：所述
Figure BDA0001601586900000082
Figure BDA0001601586900000083
为各观测站k对应观测卫星s在高度角
Figure BDA0001601586900000084
下的对流层湿延迟投影函数；
Figure BDA0001601586900000085
Figure BDA0001601586900000086
I表示单位矩阵，e表示各元素为1的列向量，
Figure BDA0001601586900000087
为克罗内克积；Λf＝diag(λ1，…，λf)，表示f×f维对角阵；
本实施例中，上述观测模型(全网非差非组合观测模型)中，设计矩阵维数为(2mnf)×(m+2n+2nfS+2mf+mn+mnf)，由于引入了各频率信号的时延偏差(载波、伪距偏差)及频率相关电离层参数，消除模型估计秩亏。
步骤S3，对全网观测模型进行修正处理以固定非差模糊度，得到全网状态误差估值模型；
具体地，对上述全网观测模型进行修正处理，以固定非差模糊度，并得到全网状态误差估计值模型。
优选地，基于全网状态观测模型及原始观测数据进行去相关处理，得到全网状态误差估值模型。
步骤S4，基于原始观测数据及全网状态误差估值模型获取对应的全网状态误差参数；
具体地，基于原始观测数据及全网状态误差估值模型进行待估参数求解，得到对应的全网状态误差参数，该误差参数可包括：卫星轨道、卫星钟差、卫星各频段载波偏差、卫星多频伪距偏差、大气误差参数等，其中，所述大气误差参数可通过建立区域格网模型并通过内插方式获得。
步骤S5，对所获取的全网状态误差参数进行播发；
具体地，根据播发的对象类型对所获取的全网状态误差参数进行相应处理后播发。
在本实施例的一个优选方案中，上述步骤S1之后、步骤S2之前还可包括：
对获取的GNSS观测数据进行预处理；
具体地，可对获取的原始的GNSS观测数据进行预处理，例如对数据进行筛选、清洗，剔除无用或者无效数据等，此处对此不作限制。
在本实施例中，构建全网观测模型，并进行修正处理建立全网状态误差估值模型，固定非差模糊度，使得PPP技术与网络RTK技术在服务端得以融合统一，可提高误差估值效率以及后期定位准确性。。
在本实施例的一个优选方案中，如图2所示，为本发明第一实施例提供的一种基于CORS的定位增强方法的步骤S3的具体流程图，该步骤S3具体包括：
步骤S31，基于全网状态观测模型及原始观测数据进行第一次去相关处理，获得第一处理模型；
具体地，基于全网状态观测模型及原始观测数据进行伪距偏差与电离层延迟之间的去相关，获得第一处理模型；即进行伪距偏差与电离层延迟去相关处理，获得第一处理模型的过程如下：
在本实施例中，首先对各频段的伪距偏差重参化，以将伪距偏差定义为频率无关项及频率相关项，卫星与接收机伪距偏差可变化为：
Figure BDA0001601586900000091
Figure BDA0001601586900000092
定义
Figure BDA0001601586900000093
分别为接收机及卫星对应的频段2的伪距P2与频段1的伪距P1之间的硬件延迟偏差DCB，f1和f2表示卫星在观测频率j时对应的载波频率，
Figure BDA0001601586900000094
和
Figure BDA0001601586900000095
分别为基准站k端和卫星s端的无电离层(IF)的伪距偏差。
本实施例中，为消除伪距偏差和电离层延迟之间的相关性特征，通过附加接收机端及卫星端无电离层伪距偏差“基准”和硬件延迟DCB“基准”，伪距偏差的频率无关项(无电离层伪距偏差)被钟差吸收，定义为cδtk′及cδts′，频率相关项(DCB)被电离层延迟
Figure BDA00016015869000001010
吸收，定义为包含DCB项的卫星倾斜电离层延迟值
Figure BDA0001601586900000101
由于载波伪距使用相同接收机卫星钟差及电离层延迟参数，载波偏差部分吸收电离层及接收机钟差中的硬件延迟部分，定义为
Figure BDA0001601586900000102
各参数的实际物理意义可表示如下：
Figure BDA0001601586900000103
Figure BDA0001601586900000104
Figure BDA0001601586900000105
Figure BDA0001601586900000106
Figure BDA0001601586900000107
上述参数中，接收机钟可采用白噪声，倾斜电离层延迟吸收卫星及接收机DCB延迟项则可采用随机游走或白噪声描述。使用上述重新还原定义的参数，重新参数化的伪距载波可修正为：
Figure BDA0001601586900000108
Figure BDA0001601586900000109
对于多频观测值(j＝1，……，f；f≥3)，由于采用L1和L2频段的无电离层组合硬件延迟，造成其他频段的接收机及卫星端硬件延迟不能被吸收消除，例如：
Figure BDA0001601586900000111
于是需要转到步骤S32继续进行去相关处理，以实现网络RTK与PPP的融合；
步骤S32，基于第一处理模型进行第二次去相关处理，获得第二处理模型；
具体地，基于第一处理模型进行钟差去相关及伪距偏差去相关处理，得到第二处理模型；即进行接收机钟差与卫星钟差去相关处理，以及接收机伪距偏差与卫星伪距偏差去相关处理，具体的获取第二处理模型的过程如下：
在本实施例中，优选地，定义核心站点k1(即基准站k1)的接收机钟差值为零，卫星钟差吸收接收机钟差值，定义为吸收了核心站点接收机钟差k1的卫星钟差偏差
Figure BDA0001601586900000112
对于非核心站点，其接收机钟差部分吸收核心站点的接收机钟差值，定义为吸收了核心站点k1接收机钟差的非核心站点kn的接收机钟差
Figure BDA0001601586900000113
重定义的参数具体如下：
Figure BDA0001601586900000114
Figure BDA0001601586900000115
同理，规定核心站点k1接收机端多频硬件延迟偏差(j≥3)为“基准”，并将其定义为
Figure BDA0001601586900000116
具体表达式如下：
Figure BDA0001601586900000117
另外，将吸收了核心站点k1的硬件延迟偏差项的各卫星端硬件延迟偏差定义为
Figure BDA0001601586900000118
而将吸收了核心站点k1硬件延迟偏差项的非核心站点接收机kn的硬件延迟偏差重定义
Figure BDA0001601586900000121
重定义的参数具体如下：
Figure BDA0001601586900000122
Figure BDA0001601586900000123
使用上述重新定义的参数，核心站点的观测值可表示为如下公式：
Figure BDA0001601586900000124
Figure BDA0001601586900000125
同理，非核心站点伪距、载波观测方程可表示为如下公式：
Figure BDA0001601586900000126
Figure BDA0001601586900000127
步骤S33，基于第二处理模型进行第三次去相关处理，获得第三处理模型；
具体地，基于第二处理模型进行载波偏差去相关处理，得到第三处理模型；即进行接收机载波偏差与卫星载波偏差、模糊度去相关处理，获取第三处理模型的过程如下：
从上述第二处理模型中看出，各频段模糊度
Figure BDA0001601586900000128
接收机载波偏差
Figure BDA0001601586900000129
及卫星载波偏差
Figure BDA00016015869000001210
线性相关，为消除上述参数间相关性，本步骤中增加核心站点的各频段的接收机载波偏差及模糊度“基准”，并设计零矩阵，规定各频段卫星载波偏差吸收核心站点的接收机载波偏差及模糊度，并将其定义为
Figure BDA00016015869000001211
规定非核心站点接收机相位偏差吸收核心站点载波偏差，并将其定义为
Figure BDA0001601586900000131
规定非核心站点模糊度吸收核心站点非差模糊度，并将其定义为
Figure BDA0001601586900000132
可表示：
Figure BDA0001601586900000133
Figure BDA0001601586900000134
Figure BDA0001601586900000135
其中，k1为核心站点，kn为非核心站点(n＞1)，由于此时卫星载波偏差产品吸收了包括核心站接收机、卫星端的载波偏差、无电离层硬件延迟及初始模糊度参数，受伪距噪声影响而表现为一定波动变化。
重新参数化的核心站点及非核心站点的载波观测值可表示为如下公式：
Figure BDA0001601586900000136
Figure BDA0001601586900000137
需要说明的是，由于上述第三处理模型中的接收机端载波偏差与模糊度仍存在线性相关，于是转到步骤S34，继续进行去相关处理，提供融合度；
步骤S34，基于第三处理模型进行第四次去相关处理，获得全网状态误差估值模型；
具体地，基于第三处理模型进行模糊度去相关处理，获得全网状态误差估值模型，即对接收机间“载波偏差”和模糊度进行去相关处理，获取上述全网状态误差估值模型过程如下：
为消除接收机间“载波偏差”和模糊度的相关性，设计初始历元首颗卫星r的模糊度“基准”，设计零矩阵使得非基准星基础模糊度吸收基准星(s＝r)基础模糊度参数，于是重定义的接收机间“载波偏差”
Figure BDA0001601586900000141
和模糊度
Figure BDA0001601586900000142
可表示为：
Figure BDA0001601586900000143
Figure BDA0001601586900000144
当基准卫星在第i+1历元消失时，剩余模糊度仍吸收基准卫星的单差模糊度
Figure BDA0001601586900000145
不需要再添加新的参考卫星来维持滤波器的稳定性和模糊度的整数特性，仅当相同星座的所有卫星全部消失时，才需重新考虑加入基准卫星。最终，非核心站点的载波观测值
Figure BDA0001601586900000146
可表示为：
Figure BDA0001601586900000147
从上述公式可以看出，通过附加各级基准，重新获得了具有整数特性的双差模糊度参数。本实施例中，采用表1的附加基准参数来进行去相关处理，得到如表2所述的待估参数表；
表1
Figure BDA0001601586900000148
表2
Figure BDA0001601586900000149
Figure BDA0001601586900000151
上述表1及2中，待估参数个数为(nf+mf+mn+mnf-m-f+1)，基准个数为(nf+mf+2m+2n+f-1)，由于待估参数中包含天顶对流层湿延迟，因此模型本身仍依赖一段连续观测时间以实现模糊度与对流层延迟的分离。
在本实施例中，针对全频段的观测数据，以附加核心站点的伪距及载波偏差、核心站点的各个卫星的非差模糊度及其他站点的参考星的模糊度作参考基准，解决了全网待估参数的秩亏问题，实现非差模糊度的固定，恢复了非差模糊度的整体特性。
在本实施例的一个优选方案中，如图3所示，为本发明第一实施例提供的一种基于CORS的定位增强方法的步骤S5的具体流程图，该步骤S5具体包括：
步骤S51，分析播发的对象类型；
具体地，分析播发的对象(用户)类型，对象类型可为PPP用户、网络RTK用户、RTD用户，还可以是其他类型用户，此处对此不作限制，本实施例以对象类型为PPP用户、网络RTK用户、RTD用户来进行举例说明。
步骤S52，根据对象类型进行相应播发；
具体地，当是PPP用户时，由于受到区域的通讯链路带宽或通讯方法的限制，在用户端难以实现非差模糊度的固定解，此时可通过降低宽巷载波偏差、或减小卫星频间(超宽巷载波偏差)的播发频率来减少数据播发量，例如可每小时播发一组宽巷载波偏差，或每天播发频间偏差。
当是网络RTK用户时，该步骤S52具体包括：
接收网络RTK用户端上传的位置信息；
对接收的位置信息进行解析，得到用户的位置数据，用户记为u，其中，该位置数据包括位置所在三维坐标(Xu，Yu，Zu)及GNSS定位状态，利用上述获取的全网状态误差参数等价转换为用户所在位置的虚拟观测值信息(即获取VRS改正值)，转换规则如下：
Figure BDA0001601586900000161
Figure BDA0001601586900000162
Figure BDA0001601586900000163
其中，所述
Figure BDA0001601586900000164
及
Figure BDA0001601586900000165
分别为VRS(Virtual Refference Station，虚拟参考站)位置的伪距、载波观测值，当估计卫星钟差时，卫星钟差产品中包含核心站点接收机端钟差，生成的VRS改正值中包含核心站点钟差改正值，相应的，对于载波观测值，卫星载波偏差中包含模糊度参数，当生成的VRS观测值和实际用户站点组成双差观测值时，可作为整参数模糊度进行估计固定。其中，
Figure BDA0001601586900000166
为用户所在位置的各卫星站星距，可利用公式
Figure BDA0001601586900000167
计算得到，(Xs，Ys，Zs)为卫星s的坐标，
Figure BDA0001601586900000168
和
Figure BDA0001601586900000169
分别为用户所在位置处的内插的倾斜方向对流层、电离层延迟改正值。对于对流层延迟，湿延迟采用区域站点天顶对流层延迟内插得到，干延迟部分采用经验模型计算得到，然后将所得数据进行播发；
当是RTD用户时，上述步骤该步骤S52具体包括：
首先计算各站点的伪距改正值，并根据区域进行各卫星的伪距改正值求均值，然后播发给RTD用户，该播发参数包括：伪距改正值PRC(Pseudorange correction)以及伪距改正值变化率RRC(Range rate correction)，具体采用下述计算公式来计算上述伪距改正值：
Figure BDA0001601586900000171
Figure BDA0001601586900000172
其中，所述t1，t0为前后历元的观测时间，所述PRC(t0)，PRC(t1)分别表示相邻的前后历元的观测时间对应的伪距改正值，Bs为卫星s的TGD延迟值，
Figure BDA0001601586900000173
与前述相同，表示基准站k处接收到卫星s的其他误差偏差，可包括：相对论效应，潮汐改正等。
本实施例中，构建全网观测模型，并进行修正处理建立全网状态误差估值模型，固定非差模糊度，使得PPP技术与网络RTK技术在服务端得以融合统一，可提高误差估值效率以及后期定位准确性。
其次，针对全频段的观测数据，以附加核心站点的伪距及载波偏差、核心站点的各个卫星的非差模糊度及其他站点的参考星的模糊度作参考基准，解决了全网待估参数的秩亏问题，实现非差模糊度的固定，恢复了非差模糊度的整体特性。
再者，根据不同的用户类型进行相应的数据播发，提高播发效率。
实施例二：
图4示出了本发明第二实施例提供的一种基于CORS的定位增强装置的结构图，该装置包括：第一获取单元1、与第一获取单元1连接的构造单元2、与构造单元2连接的处理单元3、与处理单元3连接的第二获取单元4、与第二获取单元4连接的播发单元5，其中：
第一获取单元1，用于获取原始观测数据；
具体地，首先获取原始的观测数据，优选地，获取区域CORS(ContinuouslyOperating Reference Stations，连续运行卫星定位服务参考站)基准站的原始GNSS观测数据，该观测数据可包括：历元、星历数据、基站数据，还可包括流动站观测数据等，此处对此不作限制。进一步地，从基准站网端(包括多个基准站K1、K2、…Kn，n为大于0的自然数)获取，在某一历元i，各基准站共观测m颗卫星(s＝1、2、3、4、、、m，m为大于0的自然数)，上述m颗卫星分属于GPS、BDS、GALILEO星座系统，每一星座系统可用S表示，其可观测到的观测频率用j(j＝1、2、3、、、f，f为大于0的自然数)表示。
构造单元2，用于构造全网观测模型；
具体地，该全网观测模型具体为：
Figure BDA0001601586900000181
Figure BDA0001601586900000182
其中，所述
Figure BDA0001601586900000183
表示基准站k接收到卫星s在观测频率j下的伪距观测值，所述
Figure BDA0001601586900000184
表示基准站k接收到卫星s在观测频率j下的载波观测值，ρ表示观测站到卫星s之间的距离，c表示光速，δtk表示基准站k对应接收机的钟差偏差值，δts表示卫星s的钟差偏差值，
Figure BDA0001601586900000185
表示基准站k在卫星s倾斜方向的对流层延迟，
Figure BDA0001601586900000186
表示基准站k在卫星s倾斜方向的电离层延迟，αj表示与观测频率j相关的系数，
Figure BDA0001601586900000187
表示基准站k对应接收机的伪距偏差，
Figure BDA0001601586900000188
表示卫星s在观测频率j下的伪距偏差，
Figure BDA0001601586900000189
表示基准站k对应接收机在观测频率j下的载波偏差，
Figure BDA00016015869000001810
表示卫星s在观测频率j下的载波偏差，
Figure BDA00016015869000001811
表示基准站k处接收到卫星s的其他误差偏差，可包括：相对论效应，潮汐改正等，
Figure BDA00016015869000001812
为基准站k接收到的卫星s在观测频率j下的伪距观测噪声，
Figure BDA00016015869000001813
为基准站k接收到的卫星s在观测频率j下的载波观测噪声，λj为观测频率j对应的载波波长，
Figure BDA0001601586900000191
为基准站k接收到卫星s在观测频率j下的载波非差模糊度。进一步地，对于区域增强系统，认为基准站坐标精确已知，同时可利用网络接收到实时精密星历或IGU预测轨道星历，实现卫星轨道坐标的精确修正。对于对流层湿延迟部分，可将基准站k位置处的天顶对流层湿延迟值ZWDk作为未知参数，构建观测方程如下：
Vi＝BiXi-Li；
其中，所述i表示第i个历元(i为大于0的自然数)，所述Vi为残差矩阵，Bi为观测方程设计矩阵，Li为观测值矩阵，Xi为未知参数矩阵。该未知参数矩阵包括n×1维各站点天顶对流层湿延迟值ZWDk，n×1维接收机的钟差偏差值δtk，m×1维卫星的钟差偏差值δts，(n*f*S)×1维接收机端的每一观测频段对应的伪距偏差(硬件延迟)
Figure BDA0001601586900000192
(m*f)×1维卫星端的每一观测频段对应的伪距偏差(硬件延迟)
Figure BDA0001601586900000193
(n*f*S)×1维接收机端的每一观测频段对应的载波偏差
Figure BDA0001601586900000194
(m*f)×1维卫星端的每一观测频段对应的载波偏差
Figure BDA0001601586900000195
(m*n)×1维各基准站在各卫星倾斜方向的电离层延迟
Figure BDA0001601586900000196
以及(m*n*f)×1维基准站k在观测频率j下的载波非差模糊度
Figure BDA0001601586900000197
进一步地，
Figure BDA0001601586900000198
再进一步地，设计矩阵Bi和观测值矩阵Li可表示为：
Figure BDA0001601586900000199
Figure BDA0001601586900000201
其中：所述
Figure BDA0001601586900000202
Figure BDA0001601586900000203
为各测站对应观测卫星在高度角
Figure BDA0001601586900000204
下的对流层湿延迟投影函数；
Figure BDA0001601586900000205
I表示单位矩阵，e表示各元素为1的列向量，
Figure BDA0001601586900000206
为克罗内克积；Λf＝diag(λ1，…，λf)，表示f×f维对角阵；
本实施例中，上述观测模型中，设计矩阵维数为(2mnf)×(m+2n+2nfS+2mf+mn+mnf)，统一的非差非组合由于引入了各频率信号的时延偏差(载波、伪距偏差)及频率相关电离层参数，模型估计秩亏。
处理单元3，用于对全网观测模型进行修正处理以固定非差模糊度，得到全网状态误差估值模型；
具体地，对上述全网观测模型进行修正处理，以固定非差模糊度，并得到全网状态误差估计值模型。
优选地，基于全网状态观测模型及原始观测数据进行去相关处理，得到全网状态误差估值模型。
第二获取单元4，用于基于原始观测数据及全网状态误差估值模型获取对应的全网状态误差参数；
具体地，基于原始观测数据及全网状态误差估值模型进行待估参数求解，得到对应的全网状态误差参数，该误差参数可包括：卫星轨道、卫星钟差、卫星各频段载波偏差、卫星多频伪距偏差、大气误差参数等，其中，所述大气误差参数可通过建立区域格网模型并通过内插方式获得。
播发单元5，用于对所获取的全网状态误差参数进行播发；
具体地，根据播发的对象类型对所获取的全网状态误差参数进行相应处理后播发。
在本实施例的一个优选方案中，该装置还可包括：与获取单元1连接的预处理单元，其中：
预处理单元，用于对获取的GNSS观测数据进行预处理；
具体地，可对获取的原始的GNSS观测数据进行预处理，例如对数据进行筛选、清洗，剔除无用或者无效数据等，此处对此不作限制。
在本实施例中，构建全网观测模型，并进行修正处理建立全网状态误差估值模型，固定非差模糊度，使得PPP技术与网络RTK技术在服务端得以融合统一，可提高误差估值效率以及后期定位准确性。
在本实施例的一个优选方案中，该处理单元3具体包括：第一处理子单元、与第一处理子单元连接的第二处理子单元、与第二处理子单元连接的第三处理子单元、与第三处理子单元连接的第四处理子单元，其中：
第一处理子单元，用于基于全网状态观测模型及原始观测数据进行第一次去相关处理，获得第一处理模型；
具体地，基于全网状态观测模型及原始观测数据进行伪距偏差与电离层延迟之间的去相关，获得第一处理模型；即进行伪距偏差与电离层延迟去相关处理，获得第一处理模型的过程如下：
在本实施例中，首先对各频段的伪距偏差重参化，以将伪距偏差定义为频率无关项及频率相关项，卫星与接收机伪距偏差可变化为：
Figure BDA0001601586900000211
Figure BDA0001601586900000212
定义
Figure BDA0001601586900000213
分别为接收机及卫星对应的频段2的伪距P2与频段1的伪距P1之间的硬件延迟偏差DCB，f1和f2表示卫星在观测频率j时对应的载波频率，
Figure BDA0001601586900000214
和
Figure BDA0001601586900000215
分别为基准站k端和卫星s端的无电离层(IF)的伪距偏差。
本实施例中，为消除伪距偏差和电离层延迟之间的相关性特征，通过附加接收机端及卫星端无电离层伪距偏差“基准”和硬件延迟DCB“基准”，伪距偏差的频率无关项(无电离层伪距偏差)被钟差吸收，定义为cδtk′及cδts′，频率相关项(DCB)被电离层延迟吸收，定义为
Figure BDA0001601586900000221
由于载波伪距使用相同接收机卫星钟差及电离层延迟参数，载波偏差部分吸收了电离层及接收机钟差中的硬件延迟部分，定义为
Figure BDA0001601586900000222
各参数的实际物理意义可表示为：
Figure BDA0001601586900000223
Figure BDA0001601586900000224
Figure BDA0001601586900000225
Figure BDA0001601586900000226
Figure BDA0001601586900000227
上述参数中，接收机钟采用白噪声，倾斜电离层延迟吸收卫星及接收机DCB延迟项，可以采用随机游走或白噪声描述。使用上述重新还原定义的参数，重新参数化的伪距载波可修正为：
Figure BDA0001601586900000228
Figure BDA0001601586900000229
对于多频观测值(j＝1，……，f；f≥3)，由于采用L1和L2频段的无电离层组合硬件延迟，造成其他频段的接收机及卫星端硬件延迟不能被吸收消除，例如：
Figure BDA0001601586900000231
第二处理子单元，用于基于第一处理模型进行第二次去相关处理，获得第二处理模型；
具体地，基于第一处理模型进行钟差去相关及伪距偏差去相关处理，得到第二处理模型；即进行接收机钟差与卫星钟差去相关处理，以及接收机伪距偏差与卫星伪距偏差去相关处理，具体的获取第二处理模型的过程如下：
在本实施例中，优选地，定义核心站点k1(即基准站k1)的接收机钟差值为零，卫星钟差吸收接收机钟差值，定义为吸收了核心站点接收机钟差k1的卫星钟差偏差
Figure BDA0001601586900000232
对于非核心站点，其接收机钟差部分吸收核心站点的接收机钟差值，定义为吸收了核心站点k1接收机钟差的非核心站点kn的接收机钟差
Figure BDA0001601586900000233
重定义的参数具体如下：
Figure BDA0001601586900000234
Figure BDA0001601586900000235
同理，定义核心站点k1接收机端多频硬件延迟偏差(j≥3)为“基准”，定义为
Figure BDA0001601586900000236
Figure BDA0001601586900000237
另外，将吸收了核心站点k1的硬件延迟偏差项的各卫星端硬件延迟偏差定义为
Figure BDA0001601586900000238
而将吸收了核心站点k1硬件延迟偏差项的非核心站点接收机kn的硬件延迟偏差重定义
Figure BDA0001601586900000241
重定义的参数具体如下：
Figure BDA0001601586900000242
Figure BDA0001601586900000243
使用重新定义的参数，核心站点的观测值可表示为如下公式：
Figure BDA0001601586900000244
Figure BDA0001601586900000245
同理，非核心站点伪距、载波观测方程可表示为如下公式：
Figure BDA0001601586900000246
Figure BDA0001601586900000247
第三处理子单元，用于基于第二处理模型进行第三次去相关处理，获得第三处理模型；
具体地，基于第二处理模型进行载波偏差去相关处理，得到第三处理模型；即进行接收机载波偏差与卫星载波偏差、模糊度去相关处理，获取第三处理模型的过程如下：
从上述第二处理模型中看出，各频段模糊度
Figure BDA0001601586900000248
接收机载波偏差
Figure BDA0001601586900000249
及卫星载波偏差
Figure BDA00016015869000002410
线性相关，为消除上述参数间相关性，本步骤中增加核心站点的各频段的接收机载波偏差及模糊度“基准”，并设计零矩阵，规定各频段卫星载波偏差吸收核心站点的接收机载波偏差及模糊度，并将其定义为
Figure BDA00016015869000002411
规定非核心站点接收机相位偏差吸收核心站点载波偏差，并将其定义为
Figure BDA0001601586900000251
规定非核心站点模糊度吸收核心站点非差模糊度，并将其定义为
Figure BDA0001601586900000252
可表示：
Figure BDA0001601586900000253
Figure BDA0001601586900000254
Figure BDA0001601586900000255
其中，k1为核心站点，kn为非核心站点(n＞1)，由于此时卫星载波偏差产品吸收了包括核心站接收机、卫星端的载波偏差、无电离层硬件延迟及初始模糊度参数，受伪距噪声影响而表现为一定波动变化。
重新参数化的核心站点及非核心站点的载波观测值可表示为如下公式：
Figure BDA0001601586900000256
Figure BDA0001601586900000257
需要说明的是，上述第三处理模型中，接收机端载波偏差与模糊度仍存在线性相关；
第四处理子单元，用于基于第三处理模型进行第四次去相关处理，获得全网状态误差估值模型；
具体地，基于第三处理模型进行模糊度去相关处理，获得全网状态误差估值模型，即对接收机间“载波偏差”和模糊度进行去相关处理，获取上述全网状态误差估值模型过程如下：
为消除接收机间“载波偏差”和模糊度的相关性，设计初始历元首颗卫星r的模糊度“基准”，设计零矩阵使得非基准星基础模糊度吸收基准星(s＝r)基础模糊度参数，于是重定义的接收机间“载波偏差”
Figure BDA0001601586900000261
和模糊度
Figure BDA0001601586900000262
可表示为：
Figure BDA0001601586900000263
Figure BDA0001601586900000264
当基准卫星在第i+1历元消失时，剩余模糊度仍吸收基准卫星的单差模糊度
Figure BDA0001601586900000265
不需要再添加新的参考卫星来维持滤波器的稳定性和模糊度的整数特性，仅当相同星座的所有卫星全部消失时，才需重新考虑加入基准卫星。最终，非核心站点的载波观测值
Figure BDA0001601586900000266
可表示为：
Figure BDA0001601586900000267
从上述公式可以看出，通过附加各级基准，重新获得了具有整数特性的双差模糊度参数。本实施例中，采用表1的附加基准参数来进行去相关处理，得到如表2所述的待估参数表；
表1
Figure BDA0001601586900000268
表2
Figure BDA0001601586900000269
Figure BDA0001601586900000271
上述表1及2中，待估参数个数为(nf+mf+mn+mnf-m-f+1)，基准个数为(nf+mf+2m+2n+f-1)，由于待估参数中包含天顶对流层湿延迟，因此模型本身仍依赖一段连续观测时间以实现模糊度与对流层延迟的分离。
在本实施例中，针对全频段的观测数据，以附加核心站点的伪距及载波偏差、核心站点的各个卫星的非差模糊度及其他站点的参考星的模糊度作参考基准，解决了全网待估参数的秩亏问题，实现非差模糊度的固定，恢复了非差模糊度的整体特性。
在本实施例的一个优选方案中，该播发单元5具体包括：分析子单元及与其连接的播发子单元，其中：
分析子单元，用于分析播发的对象类型；
具体地，分析播发的对象(用户)类型，对象类型可为PPP用户、网络RTK用户、RTD用户，还可以是其他类型用户，此处对此不作限制，本实施例以对象类型为PPP用户、网络RTK用户、RTD用户来进行举例说明。
播发子单元，用于根据对象类型进行相应播发；
具体地，当是PPP用户时，由于受到区域的通讯链路带宽或通讯方法的限制，在用户端难以实现非差模糊度的固定解，此时可通过降低宽巷载波偏差、或减小卫星频间(超宽巷载波偏差)的播发频率来减少数据播发量，例如可每小时播发一组宽巷载波偏差，或每天播发频间偏差。
当是网络RTK用户时，该播发子单元具体用于：
接收网络RTK用户端上传的位置信息；
对接收的位置信息进行解析，得到用户的位置数据，用户记为u，其中，该位置数据包括位置所在三维坐标(Xu，Yu，Zu)及GNSS定位状态，利用上述获取的全网状态误差参数等价转换为用户所在位置的虚拟观测值信息(即获取VRS改正值)，转换规则如下：
Figure BDA0001601586900000281
Figure BDA0001601586900000282
Figure BDA0001601586900000283
其中，所述
Figure BDA0001601586900000284
及
Figure BDA0001601586900000285
分别为VRS(Virtual Reference Station，虚拟参考站)位置的伪距、载波观测值，当估计卫星钟差时，卫星钟差产品中包含核心站点接收机端钟差，生成的VRS改正值中包含核心站点钟差改正值，相应的，对于载波观测值，卫星载波偏差中包含模糊度参数，当生成的VRS观测值和实际用户站点组成双差观测值时，可作为整参数模糊度进行估计固定。其中，
Figure BDA0001601586900000286
为用户所在位置的各卫星站星距，可利用公式
Figure BDA0001601586900000287
计算得到，(Xs，Ys，Zs)为卫星s的坐标，
Figure BDA0001601586900000288
和
Figure BDA0001601586900000289
分别为用户所在位置处的内插的倾斜方向对流层、电离层延迟改正值。对于对流层延迟，湿延迟采用区域站点天顶对流层延迟内插得到，干延迟部分采用经验模型计算得到，然后将所得数据进行播发；
当是RTD用户时，该播发子单元具体用于：
首先计算各站点的伪距改正值，并根据区域进行各卫星的伪距改正值求均值，然后播发给RTD用户，播发参数包括伪距改正值PRC(Pseudorange correction)以及伪距改正值变化率RRC(Range rate correetion)，具体采用下述计算公式来计算上述伪距改正值：
Figure BDA0001601586900000291
Figure BDA0001601586900000292
其中，所述t1，t0为相邻的前后历元的观测时间，所述PRC(t0)，PRC(t1)分别表示相邻的前后历元的观测时间对应的伪距改正值，Bs为卫星s的TGD延迟值，
Figure BDA0001601586900000293
与上述相同，表示基准站k处接收到卫星s的其他误差偏差，可包括：相对论效应，潮汐改正等。
本实施例中，构建全网观测模型，并进行修正处理建立全网状态误差估值模型，固定非差模糊度，使得PPP技术与网络RTK技术在服务端得以融合统一，可提高误差估值效率以及后期定位准确性。
其次，针对全频段的观测数据，以附加核心站点的伪距及载波偏差、核心站点的各个卫星的非差模糊度及其他站点的参考星的模糊度作参考基准，解决了全网待估参数的秩亏问题，实现非差模糊度的固定，恢复了非差模糊度的整体特性。
再者，根据不同的用户类型进行相应的数据播发，提高播发效率。
在本发明中，还提出一种定位系统，该定位系统除了具有定位功能结构之外，还包括上述实施例二所述的基于CORS的定位增强装置，该基于CORS的定位增强装置的具体结构、工作原理及所带来的技术效果与上述实施例二的描述基本一致，具体可参考上述实施例二，此处不再赘述。
实施例三：
图5示出了本发明第三实施例提供的一种服务终端的结构图，该服务终端包括：存储器(memory)51、处理器(processor)52、通信接口(Communications Interface)53和总线54，该处理器52、存储器51、通信接口53通过总线54完成相互之间的交互通信。
存储器51，用于存储各种数据；
具体地，存储器51用于存储各种数据，例如通信过程中的数据、接收的数据等，此处对此不作限制，该存储器还包括有多个计算机程序。
通信接口53，用于该服务终端的通信设备之间的信息传输；
处理器52，用于调用存储器51中的各种计算机程序，以执行上述实施例一所提供的一种基于CORS的定位增强方法，例如：
获取原始观测数据；
构造全网观测模型；
对所述全网观测模型进行修正处理以固定非差模糊度，得到全网状态误差估值模型；
基于所述原始观测数据及所述全网状态误差估值模型获取对应的全网状态误差参数；
对所获取的全网状态误差参数进行播发。
本实施例中，构建全网观测模型，并进行修正处理建立全网状态误差估值模型，固定非差模糊度，使得PPP技术与网络RTK技术在服务端得以融合统一，可提高误差估值效率以及后期定位准确性。
其次，针对全频段的观测数据，以附加核心站点的伪距及载波偏差、核心站点的各个卫星的非差模糊度及其他站点的参考星的模糊度作参考基准，解决了全网待估参数的秩亏问题，实现非差模糊度的固定，恢复了非差模糊度的整体特性。
再者，根据不同的用户类型进行相应的数据播发，提高播发效率，增强定位效果。
本发明还提供一种存储器，该存储器存储有多个计算机程序，该多个计算机程序被处理器调用执行上述实施例一所述的一种基于CORS的定位增强方法。
本发明中，构建全网观测模型，并进行修正处理建立全网状态误差估值模型，固定非差模糊度，使得PPP技术与网络RTK技术在服务端得以融合统一，可提高误差估值效率以及后期定位准确性。
其次，针对全频段的观测数据，以附加核心站点的伪距及载波偏差、核心站点的各个卫星的非差模糊度及其他站点的参考星的模糊度作参考基准，解决了全网待估参数的秩亏问题，实现非差模糊度的固定，恢复了非差模糊度的整体特性。
再者，根据不同的用户类型进行相应的数据播发，提高播发效率，增强定位效果。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。
专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (6)

1.一种基于CORS的定位增强方法，其特征在于，包括：
获取原始观测数据；
构造全网观测模型，所述全网观测模型为：
Figure FDA0003514998470000011
Figure FDA0003514998470000012
Figure FDA0003514998470000013
和
Figure FDA0003514998470000014
分别为基准站k接收到卫星s在观测频率j下的伪距观测值和载波观测值，
Figure FDA0003514998470000015
为基准站k到卫星s的距离，c为光速，δtk为基准站k对应接收机的钟差偏差值，δts为卫星s的钟差偏差值，
Figure FDA0003514998470000016
为基准站k在卫星s倾斜方向对流层延迟，αj为与观测频率j相关的系数，
Figure FDA0003514998470000017
为基准站k在卫星s倾斜方向的电离层延迟，
Figure FDA0003514998470000018
和
Figure FDA0003514998470000019
分别为基准站k对应接收机在观测频率j下的伪距偏差和载波偏差，
Figure FDA00035149984700000110
和
Figure FDA00035149984700000111
分别为卫星s在观测频率j下的伪距偏差和载波偏差，
Figure FDA00035149984700000112
为基准站k处接收到卫星s的其他误差偏差，λj为观测频率j对应的载波波长，
Figure FDA00035149984700000113
为基准站k接收到卫星s在观测频率j下的载波非差模糊度，
Figure FDA00035149984700000114
和
Figure FDA00035149984700000115
分别为基准站k处接收到的卫星s在观测频率j下的伪距观测噪声和载波观测噪声；
对所述全网观测模型进行修正处理以固定非差模糊度，得到全网状态误差估值模型；
基于所述原始观测数据及所述全网状态误差估值模型获取对应的全网状态误差参数；
对所获取的全网状态误差参数进行播发；
所述对所述全网观测模型进行修正处理以固定非差模糊度包括：对全网观测模型顺序执行四次去相关处理，并在每次去相关处理获得处理模型时，将其作为下一次去相关处理的主体，直至四次去相关处理后得到全网状态误差估值模型；其中，四次去相关处理依次为伪距偏差与电离层延迟之间的去相关处理，钟差及伪距偏差去相关处理，载波偏差去相关处理，以及模糊度去相关处理；
所述伪距偏差与电离层延迟之间的去相关处理包括：对各频段的伪距偏差重新参数化，以定义卫星s的伪距偏差和基准站k对应的接收机的伪距偏差中各自对应的频率无关项以及频率相关项；以频率无关项以及频率相关项为基准，将全网观测模型转换为如下处理模型：
Figure FDA0003514998470000021
Figure FDA0003514998470000022
Figure FDA0003514998470000023
其中，
Figure FDA0003514998470000024
cδtk'为基准站k的真实接收机钟差偏差吸收了频率无关项
Figure FDA0003514998470000025
得到的基准站钟差偏差值，
Figure FDA0003514998470000026
为基准站k对应的接收机的无电离层伪距偏差，
Figure FDA0003514998470000027
cδts'为卫星s的真实卫星端钟差偏差吸收了频率无关项
Figure FDA0003514998470000028
时得到的卫星钟差偏差值，频率无关项
Figure FDA0003514998470000029
为卫星s的无电离层伪距偏差，
Figure FDA00035149984700000210
Figure FDA00035149984700000211
为频率相关项Bk和Bs被电离层延迟吸收时，基准站k在卫星s倾斜方向的电离层延迟，
Figure FDA00035149984700000212
Figure FDA00035149984700000213
Bk和Bs分别为接收机和卫星s在频段2的伪距P2与频段1的伪距P1之间的硬件延迟偏差，
Figure FDA00035149984700000214
Figure FDA00035149984700000215
f1和f2对应为卫星载波观测值的频段1频率和频段2频率，
Figure FDA00035149984700000216
和
Figure FDA00035149984700000217
分别为基准站k对应接收机在频段1和频段2下的伪距偏差，
Figure FDA00035149984700000218
和
Figure FDA00035149984700000219
分别为卫星s在频段1和频段2下的伪距偏差，
Figure FDA0003514998470000031
Figure FDA0003514998470000032
为在观测频率j下，吸收了卫星无电离层伪距偏差
Figure FDA0003514998470000033
和卫星s的硬件延迟偏差Bs得到的卫星端载波偏差，
Figure FDA0003514998470000034
Figure FDA0003514998470000035
为基准站k对应的接收机在观测频率j下，吸收了接收机的无电离层伪距偏差
Figure FDA0003514998470000036
和接收机的硬件延迟偏差Bk得到的接收机端载波偏差；
所述钟差及伪距偏差的去相关处理包括：以核心站点k1对应的接收机端多频硬件延迟偏差
Figure FDA0003514998470000037
为基准，
Figure FDA0003514998470000038
核心站点k1的接收机钟差值为零，将钟差和硬件延迟偏差重新参数化，以将核心站点k1的处理模型表示为：
Figure FDA0003514998470000039
Figure FDA00035149984700000310
Figure FDA00035149984700000311
将非核心站点kn，n≠1的处理模型表示为：
Figure FDA00035149984700000312
Figure FDA00035149984700000313
Figure FDA00035149984700000314
基准站k包括核心站点k1，
Figure FDA00035149984700000315
为在卫星钟差吸收核心站点k1对应接收机钟差的情况下卫星s的卫星钟差偏差，
Figure FDA00035149984700000316
Figure FDA00035149984700000317
为在非核心站点kn对应的接收机钟差吸收了核心站点k1对应接收机钟差的情况下，非核心站点kn对应的接收机的钟差偏差值，
Figure FDA00035149984700000318
Figure FDA0003514998470000041
Figure FDA0003514998470000042
和
Figure FDA0003514998470000043
分别为吸收了核心站点k1硬件延迟偏差后卫星端的硬件延迟偏差和非核心站点kn的硬件延迟偏差，
Figure FDA0003514998470000044
所述载波偏差去相关处理包括：以核心站点的各频段的接收机载波偏差及模糊度为基准，将载波偏差和非差模糊度重新参数化，以将核心站点的处理模型中的载波观测值表示为如下公式：
Figure FDA0003514998470000045
将非核心站点的处理模型中的载波观测值表示为如下公式：
Figure FDA0003514998470000046
Figure FDA0003514998470000047
为在观测频率j下，吸收了核心站点各频段的接收机载波偏差及载波模糊度得到的卫星端载波偏差值，
Figure FDA0003514998470000048
Figure FDA0003514998470000049
为在观测频率j下，吸收了核心站点载波偏差及硬件延迟偏差得到非核心站点的接收机载波偏差，
Figure FDA00035149984700000410
Figure FDA00035149984700000411
为吸收核心站点非差模糊度的非核心站点模糊度，
Figure FDA00035149984700000412
所述模糊度去相关处理包括：以初始历元首颗卫星r的模糊度为基准，对接收机间的载波偏差和模糊度重新参数化，以将非核心站点的处理模型中的载波观测值
Figure FDA00035149984700000413
表示为如下公式：
Figure FDA00035149984700000414
所述首颗卫星为基准星，
Figure FDA0003514998470000051
和
Figure FDA0003514998470000052
分别为相对于所述基准星的非基准星基础模糊度吸收了基准星基础单差模糊度后，各接收机间的载波偏差和模糊度，
Figure FDA0003514998470000053
Figure FDA0003514998470000054
为基准星在第i+1历元消失时基准星的基础单差模糊度。
2.根据权利要求1所述的定位增强方法，其特征在于，所述对所获取的全网状态误差参数进行播发具体为：
根据播发的对象类型对所获取的全网状态误差参数进行相应播发。
3.一种基于CORS的定位增强装置，其特征在于，所述定位增强装置包括：
第一获取单元，用于获取原始观测数据；
构造单元，用于构造全网观测模型，所述全网观测模型为：
Figure FDA0003514998470000055
Figure FDA0003514998470000056
Figure FDA0003514998470000057
和
Figure FDA0003514998470000058
分别为基准站k接收到卫星s在观测频率j下的伪距观测值和载波观测值，
Figure FDA0003514998470000059
为基准站k到卫星s的距离，c为光速，δtk为基准站k对应接收机的钟差偏差值，δts为卫星s的钟差偏差值，
Figure FDA00035149984700000510
为基准站k在卫星s倾斜方向对流层延迟，αj为与观测频率j相关的系数，
Figure FDA00035149984700000511
为基准站k在卫星s倾斜方向的电离层延迟，
Figure FDA00035149984700000512
和
Figure FDA00035149984700000513
分别为基准站k对应接收机在观测频率j下的伪距偏差和载波偏差，
Figure FDA00035149984700000514
和
Figure FDA00035149984700000515
分别为卫星s在观测频率j下的伪距偏差和载波偏差，
Figure FDA00035149984700000516
为基准站k处接收到卫星s的其他误差偏差，λj为观测频率j对应的载波波长，
Figure FDA00035149984700000517
为基准站k接收到卫星s在观测频率j下的载波非差模糊度，
Figure FDA00035149984700000518
和
Figure FDA00035149984700000519
分别为基准站k处接收到的卫星s在观测频率j下的伪距观测噪声和载波观测噪声；
处理单元，用于对所述全网观测模型修正处理以固定非差模糊度，得到全网状态误差估值模型；
第二获取单元，用于基于所述原始观测数据及所述全网状态误差估值模型获取对应的全网状态误差参数；
播发单元，用于对所获取的全网状态误差参数进行播发；
所述处理单元，具体用于对全网观测模型顺序执行四次去相关处理，并在每次去相关处理获得处理模型时，将其作为下一次去相关处理的主体，直至四次去相关处理后得到全网状态误差估值模型；其中，四次去相关处理依次为伪距偏差与电离层延迟之间的去相关处理，钟差及伪距偏差去相关处理，载波偏差去相关处理，以及模糊度去相关处理；
所述伪距偏差与电离层延迟之间的去相关处理包括：对各频段的伪距偏差重新参数化，以定义卫星s的伪距偏差和基准站k对应的接收机的伪距偏差中各自对应的频率无关项以及频率相关项；以频率无关项以及频率相关项为基准，将全网观测模型转换为如下处理模型：
Figure FDA0003514998470000061
Figure FDA0003514998470000062
Figure FDA0003514998470000063
其中，
Figure FDA0003514998470000064
cδtk'为基准站k的真实接收机钟差偏差吸收了频率无关项
Figure FDA0003514998470000065
得到的基准站钟差偏差值，
Figure FDA0003514998470000066
为基准站k对应的接收机的无电离层伪距偏差，
Figure FDA0003514998470000067
cδts'为卫星s的真实卫星端钟差偏差吸收了频率无关项
Figure FDA0003514998470000068
时得到的卫星钟差偏差值，频率无关项
Figure FDA0003514998470000069
为卫星s的无电离层伪距偏差，
Figure FDA00035149984700000610
Figure FDA00035149984700000611
为频率相关项Bk和Bs被电离层延迟吸收时，基准站k在卫星s倾斜方向的电离层延迟，
Figure FDA00035149984700000612
Figure FDA00035149984700000613
Bk和Bs分别为接收机和卫星s在频段2的伪距P2与频段1的伪距P1之间的硬件延迟偏差，
Figure FDA0003514998470000071
Figure FDA0003514998470000072
f1和f2对应为卫星载波观测值的频段1频率和频段2频率，
Figure FDA0003514998470000073
和
Figure FDA0003514998470000074
分别为基准站k对应接收机在频段1和频段2下的伪距偏差，
Figure FDA0003514998470000075
和
Figure FDA0003514998470000076
分别为卫星s在频段1和频段2下的伪距偏差，
Figure FDA0003514998470000077
Figure FDA0003514998470000078
为在观测频率j下，吸收了卫星无电离层伪距偏差
Figure FDA0003514998470000079
和卫星s的硬件延迟偏差Bs得到的卫星端载波偏差，
Figure FDA00035149984700000710
Figure FDA00035149984700000711
为基准站k对应的接收机在观测频率j下，吸收了接收机的无电离层伪距偏差
Figure FDA00035149984700000712
和接收机的硬件延迟偏差Bk得到的接收机端载波偏差；
所述钟差及伪距偏差的去相关处理包括：以核心站点k1对应的接收机端多频硬件延迟偏差
Figure FDA00035149984700000713
为基准，
Figure FDA00035149984700000714
核心站点k1的接收机钟差值为零，将钟差和硬件延迟偏差重新参数化，以将核心站点k1的处理模型表示为：
Figure FDA00035149984700000715
Figure FDA00035149984700000716
Figure FDA00035149984700000717
将非核心站点kn，n≠1的处理模型表示为：
Figure FDA00035149984700000718
Figure FDA00035149984700000719
Figure FDA00035149984700000720
基准站k包括核心站点k1，
Figure FDA0003514998470000081
为在卫星钟差吸收核心站点k1对应接收机钟差的情况下卫星s的卫星钟差偏差，
Figure FDA0003514998470000082
Figure FDA0003514998470000083
为在非核心站点kn对应的接收机钟差吸收了核心站点k1对应接收机钟差的情况下，非核心站点kn对应的接收机的钟差偏差值，
Figure FDA0003514998470000084
Figure FDA0003514998470000085
Figure FDA0003514998470000086
和
Figure FDA0003514998470000087
分别为吸收了核心站点k1硬件延迟偏差后卫星端的硬件延迟偏差和非核心站点kn的硬件延迟偏差，
Figure FDA0003514998470000088
所述载波偏差去相关处理包括：以核心站点的各频段的接收机载波偏差及模糊度为基准，将载波偏差和非差模糊度重新参数化，以将核心站点的处理模型中的载波观测值表示为如下公式：
Figure FDA0003514998470000089
将非核心站点的处理模型中的载波观测值表示为如下公式：
Figure FDA00035149984700000810
Figure FDA00035149984700000811
为在观测频率j下，吸收了核心站点各频段的接收机载波偏差及载波模糊度得到的卫星端载波偏差值，
Figure FDA00035149984700000812
Figure FDA00035149984700000813
为在观测频率j下，吸收了核心站点载波偏差及硬件延迟偏差得到非核心站点的接收机载波偏差，
Figure FDA00035149984700000814
Figure FDA00035149984700000815
为吸收核心站点非差模糊度的非核心站点模糊度，
Figure FDA0003514998470000091
所述模糊度去相关处理包括：以初始历元首颗卫星r的模糊度为基准，对接收机间的载波偏差和模糊度重新参数化，以将非核心站点的处理模型中的载波观测值
Figure FDA0003514998470000092
表示为如下公式：
Figure FDA0003514998470000093
所述首颗卫星为基准星，
Figure FDA0003514998470000094
和
Figure FDA0003514998470000095
分别为相对于所述基准星的非基准星基础模糊度吸收了基准星基础单差模糊度后，各接收机间的载波偏差和模糊度，
Figure FDA0003514998470000096
Figure FDA0003514998470000097
为基准星在第i+1历元消失时基准星的基础单差模糊度。
4.一种定位系统，其特征在于，包括如权利要求3所述的基于CORS的定位增强装置。
5.一种存储器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行如下步骤：
获取原始观测数据；构造全网观测模型，所述全网观测模型为：
Figure FDA0003514998470000098
Figure FDA0003514998470000099
Figure FDA00035149984700000910
和
Figure FDA00035149984700000911
分别为基准站k接收到卫星s在观测频率j下的伪距观测值和载波观测值，
Figure FDA00035149984700000912
为基准站k到卫星s的距离，c为光速，δtk为基准站k对应接收机的钟差偏差值，δts为卫星s的钟差偏差值，
Figure FDA00035149984700000913
为基准站k在卫星s倾斜方向对流层延迟，αj为与观测频率j相关的系数，
Figure FDA00035149984700000914
为基准站k在卫星s倾斜方向的电离层延迟，
Figure FDA00035149984700000915
和
Figure FDA00035149984700000916
分别为基准站k对应接收机在观测频率j下的伪距偏差和载波偏差，
Figure FDA00035149984700000917
和
Figure FDA00035149984700000918
分别为卫星s在观测频率j下的伪距偏差和载波偏差，
Figure FDA00035149984700000919
为基准站k处接收到卫星s的其他误差偏差，λj为观测频率j对应的载波波长，
Figure FDA00035149984700000920
为基准站k接收到卫星s在观测频率j下的载波非差模糊度，
Figure FDA00035149984700000921
和
Figure FDA00035149984700000922
分别为基准站k处接收到的卫星s在观测频率j下的伪距观测噪声和载波观测噪声；
对所述全网观测模型修正处理以固定非差模糊度，得到全网状态误差估值模型；
基于所述原始观测数据及所述全网状态误差估值模型获取对应的全网状态误差参数；
对所获取的全网状态误差参数进行播发；
所述对所述全网观测模型修正处理以固定非差模糊度，得到全网状态误差估值模型包括：对全网观测模型顺序执行四次去相关处理，并在每次去相关处理获得处理模型时，将其作为下一次去相关处理的主体，直至四次去相关处理后得到全网状态误差估值模型；其中，四次去相关处理依次为伪距偏差与电离层延迟之间的去相关处理，钟差及伪距偏差去相关处理，载波偏差去相关处理，以及模糊度去相关处理；
所述伪距偏差与电离层延迟之间的去相关处理包括：对各频段的伪距偏差重新参数化，以定义卫星s的伪距偏差和基准站k对应的接收机的伪距偏差中各自对应的频率无关项以及频率相关项；以频率无关项以及频率相关项为基准，将全网观测模型转换为如下处理模型：
Figure FDA0003514998470000101
Figure FDA0003514998470000102
Figure FDA0003514998470000103
其中，
Figure FDA0003514998470000104
Figure FDA0003514998470000105
为基准站k的真实接收机钟差偏差吸收了频率无关项
Figure FDA0003514998470000106
得到的基准站钟差偏差值，
Figure FDA0003514998470000107
为基准站k对应的接收机的无电离层伪距偏差，
Figure FDA0003514998470000108
Figure FDA0003514998470000109
为卫星s的真实卫星端钟差偏差吸收了频率无关项
Figure FDA00035149984700001010
时得到的卫星钟差偏差值，频率无关项
Figure FDA00035149984700001011
为卫星s的无电离层伪距偏差，
Figure FDA00035149984700001012
Figure FDA00035149984700001013
为频率相关项Bk和Bs被电离层延迟吸收时，基准站k在卫星s倾斜方向的电离层延迟，
Figure FDA0003514998470000111
Figure FDA0003514998470000112
Bk和Bs分别为接收机和卫星s在频段2的伪距P2与频段1的伪距P1之间的硬件延迟偏差，
Figure FDA0003514998470000113
Figure FDA0003514998470000114
f1和f2对应为卫星载波观测值的频段1频率和频段2频率，
Figure FDA0003514998470000115
和
Figure FDA0003514998470000116
分别为基准站k对应接收机在频段1和频段2下的伪距偏差，
Figure FDA0003514998470000117
和
Figure FDA0003514998470000118
分别为卫星s在频段1和频段2下的伪距偏差，
Figure FDA0003514998470000119
Figure FDA00035149984700001110
为在观测频率j下，吸收了卫星无电离层伪距偏差
Figure FDA00035149984700001111
和卫星s的硬件延迟偏差Bs得到的卫星端载波偏差，
Figure FDA00035149984700001112
Figure FDA00035149984700001113
为基准站k对应的接收机在观测频率j下，吸收了接收机的无电离层伪距偏差
Figure FDA00035149984700001114
和接收机的硬件延迟偏差Bk得到的接收机端载波偏差；
所述钟差及伪距偏差的去相关处理包括：以核心站点k1对应的接收机端多频硬件延迟偏差
Figure FDA00035149984700001115
为基准，
Figure FDA00035149984700001116
核心站点k1的接收机钟差值为零，将钟差和硬件延迟偏差重新参数化，以将核心站点k1的处理模型表示为：
Figure FDA00035149984700001117
Figure FDA00035149984700001118
Figure FDA00035149984700001119
将非核心站点kn，n≠1的处理模型表示为：
Figure FDA0003514998470000121
Figure FDA0003514998470000122
Figure FDA0003514998470000123
基准站k包括核心站点k1，
Figure FDA0003514998470000124
为在卫星钟差吸收核心站点k1对应接收机钟差的情况下卫星s的卫星钟差偏差，
Figure FDA0003514998470000125
Figure FDA0003514998470000126
为在非核心站点kn对应的接收机钟差吸收了核心站点k1对应接收机钟差的情况下，非核心站点kn对应的接收机的钟差偏差值，
Figure FDA0003514998470000127
Figure FDA0003514998470000128
Figure FDA0003514998470000129
和
Figure FDA00035149984700001210
分别为吸收了核心站点k1硬件延迟偏差后卫星端的硬件延迟偏差和非核心站点kn的硬件延迟偏差，
Figure FDA00035149984700001211
所述载波偏差去相关处理包括：以核心站点的各频段的接收机载波偏差及模糊度为基准，将载波偏差和非差模糊度重新参数化，以将核心站点的处理模型中的载波观测值表示为如下公式：
Figure FDA00035149984700001212
将非核心站点的处理模型中的载波观测值表示为如下公式：
Figure FDA00035149984700001213
Figure FDA00035149984700001214
为在观测频率j下，吸收了核心站点各频段的接收机载波偏差及载波模糊度得到的卫星端载波偏差值，
Figure FDA00035149984700001215
Figure FDA00035149984700001216
为在观测频率j下，吸收了核心站点载波偏差及硬件延迟偏差得到非核心站点的接收机载波偏差，
Figure FDA0003514998470000131
Figure FDA0003514998470000132
为吸收核心站点非差模糊度的非核心站点模糊度，
Figure FDA0003514998470000133
所述模糊度去相关处理包括：以初始历元首颗卫星r的模糊度为基准，对接收机间的载波偏差和模糊度重新参数化，以将非核心站点的处理模型中的载波观测值
Figure FDA0003514998470000134
表示为如下公式：
Figure FDA0003514998470000135
所述首颗卫星为基准星，
Figure FDA0003514998470000136
和
Figure FDA0003514998470000137
分别为相对于所述基准星的非基准星基础模糊度吸收了基准星基础单差模糊度后，各接收机间的载波偏差和模糊度，
Figure FDA0003514998470000138
Figure FDA0003514998470000139
为基准星在第i+1历元消失时基准星的基础单差模糊度。
6.一种服务终端，包括存储器、处理器及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至2任意一项所述的基于CORS的定位增强方法的步骤。
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