CN110161547B - 一种自适应电离层估计模型的中长基线模糊度解算方法 - Google Patents

一种自适应电离层估计模型的中长基线模糊度解算方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110161547B
CN110161547B CN201910559871.XA CN201910559871A CN110161547B CN 110161547 B CN110161547 B CN 110161547B CN 201910559871 A CN201910559871 A CN 201910559871A CN 110161547 B CN110161547 B CN 110161547B
Authority
CN
China
Prior art keywords
ambiguity
ionosphere
model
representing
carrier phase
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201910559871.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN110161547A (zh
Inventor
贾春
李亮
蒋家昌
程建华
赵琳
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Harbin Engineering University
Original Assignee
Harbin Engineering University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Harbin Engineering University filed Critical Harbin Engineering University
Priority to CN201910559871.XA priority Critical patent/CN110161547B/zh
Publication of CN110161547A publication Critical patent/CN110161547A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110161547B publication Critical patent/CN110161547B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • 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

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)

Abstract

本发明公开了一种自适应电离层估计模型的中长基线模糊度解算方法，属于卫星精密导航与定位领域。本发明可以利用ROTI信息自适应调整电离层估计模型参数，更为准确的描述电离层变化特性，从而有效的消除电离层延迟误差影响，有助于提升中长基线模糊度解算成功性与缩短模糊度初始固定时间；该类方法相比于传统基于电离层估计的中长基线模糊度解算方法，提升了NRTK网络中参考站间的模糊度解算性能，解决了传统电离层估计模型难以准确刻画实际环境中电离层的变化特性而影响中长基线模糊度解算的问题。

Description

一种自适应电离层估计模型的中长基线模糊度解算方法
技术领域
本发明涉及卫星精密导航与定位领域，具体涉及一种自适应电离层估计模型的中长基线模糊度解算方法。
背景技术
中长基线模糊度解算是网络实时动态定位(Network real-time kinematic,NRTK)技术实现高精度定位的关键。由于电离层延迟、对流层延迟以及卫星轨道等误差的空间相关性会随着站间基线的增加而减弱，使得站间距离超过50km的NRTK网络难以直接通过站间-星间双差组合解算模糊度。电离层延迟误差具有时空不规律特性而难以准确模型化，成为影响中长基线模糊度解算的主要误差源。因此，准确修正电离层延迟误差是NRTK技术解算参考站间模糊度的关键。目前，修正电离层延迟的方法大体可分为三种。第一种为消电离层组合，利用GNSS双频或多频信号线性组合，消除电离层一阶延迟项。由于该组合常伴随观测噪声的放大与电离层约束信息的丢失，使得模糊度解算需要较长的初始化时间。第二种为电离层模型修正，通过借助电离层修正模型或电离层修正产品,如Klobuchar模型、NeQuick模型及GIM模型等，对电离层延迟误差进行改正。同时，结合虚拟电离层观测量模型，可以进一步提升电离层延迟误差的修正效果。然而，上述电离层模型具有较低的电离层时空分辨率，无法针对小尺度、短周期的电离层波动进行精确描述，使得上上述电离层模型修正所残余的电离层延迟误差仍然会对模糊度解算造成不利影响。第三种为电离层在线估计，将电离层延迟与模糊度等分量共同参与状态估计。由于状态量的增加会造成模型强度的弱化，因而需要借助电离层约束信息来强化估计模型。然而，当描述的约束信息较为宽松时，难以强化估计模型，反之，则会造成估计模型有偏，这两种情况均会对模糊度解算造成不利影响。因此，如何准确的描述电离层约束信息，是电离层在线估计方法实现最优模糊度解算性能的关键。
针对电离层在线估计，如果增加的电离层约束信息能够真实反映电离层的时空变化特性，就可以获取最优的估计性能。传统的电离层约束信息是将电离层变化特性表征为随机游走模型，其过程噪声依据与基线距离相关的经验模型而设定。但是，由于电离层具有时空不规律特性，这种传统的经验约束模型难以准确刻画实际环境中电离层的变化特性。针对该问题，有必要提出一种能够根据实际电离层变化特性，而自适应调整的电离层估计方法。我们从研究文献中发现，电离层TEC变化率指数(Rate of TEC index,ROTI)可以准确表征电离层变化特性并且能够在线实时获取。本发明将充分利用ROTI信息，提出一种自适应的电离层估计方法，从而获取最优的中长基线模糊度解算性能。
发明内容
本发明的目的在于提供一种自适应电离层估计模型的中长基线模糊度解算方法。采用了电离层在线估计方式消除电离层延迟误差。针对传统电离层约束信息难以准确描述实际电离层时空变化特性的问题，本发明充分利用了在线实时获取的ROTI信息，构建了自适应电离层估计模型，并通过卡尔曼滤波估计器，求解电离层与模糊度的浮点解，然后利用LAMBDA算法实现了中长基线模糊度解算.本发明的具体执行步骤如下：
一种自适应电离层估计模型的中长基线模糊度解算方法，包括以下步骤：
步骤一：借助精密钟轨产品与已知参考站坐标，消除原始GNSS观测量中的站星几何距离量，同时修正地球潮汐误差与对流层干分量误差；
步骤二：考虑电离层活跃情况下，几何无关组合周跳探测方法有效性降低问题，采用M-W组合与GF组合联合周跳探测方法判定是否发生周跳；
步骤三：利用双频载波相位GF组合的时间差分观测量，实时求解电离层TEC变化率,通过求解指定时间弧度内ROT的RMS值，作为ROTI值；
步骤四：利用双频伪距与载波相位双差观测量构建M-W组合观测量，通过历元平滑模型，求解宽巷模糊度，为窄巷模糊度解算模型，提供宽巷模糊度约束信息；
步骤五：利用宽巷模糊度约束修正观测量后，将对流层湿分量、倾斜电离层与模糊度共同作为状态量参与估计，构建窄巷模糊度解算观测模型，采用高度角加权模型描述其观测模型的随机特性；
步骤六：构建窄巷模糊度解算的动态模型；同时，增加有效的对流层湿分量与模糊度约束信息，将其表征为随机游走模型，其中过程噪声依据经验模型设定；
步骤七：增加倾斜电离层约束信息，将其表征为随机游走模型，其中过程噪声设置不采用传统基于基线距离的经验模型设定，而是利用描述实时电离层变化特性的ROTI信息来自适应的调整参数，使得可以准确刻画实际电离层的变化特性；
步骤八：执行卡尔曼滤波状态估计程序，当周跳发生时，对相应的模糊度状态量执行初始化设置；当新的可见卫星参与定位时，对相应的电离层及模糊度状态量执行初始化设置；
步骤九：通过卡尔曼滤波估计求解得到模糊度的浮点解，利用LAMBDA方法求解模糊度固定解，采用比率检验方法评估模糊度固定解的正确性。
所述步骤一中修正地球潮汐误差与对流层干分量误差后：
Figure GDA0003698241820000021
Figure GDA0003698241820000022
其中
Figure GDA0003698241820000023
与
Figure GDA0003698241820000024
分别表示伪距与载波相位的观测量；r表示不同接收机；s表示不同卫星号；j对应北斗的不同频点fj，其中j＝1,2；
Figure GDA0003698241820000031
表示利用已知参考站坐标求解的站星几何距离量；dset表示求解的地球固体潮修正；
Figure GDA0003698241820000032
与
Figure GDA0003698241820000033
表示对流层的干分量与湿分量延迟；tr与ts分别表示接收机与卫星端钟差；
Figure GDA0003698241820000034
对应频点B1的一阶电离层延迟误差，
Figure GDA0003698241820000035
表示电离层比例系数；dr,j与
Figure GDA0003698241820000036
分别表示与频点相关的接收机与卫星端的伪距偏差；λj表示载波相位波长；
Figure GDA0003698241820000037
表示整周模糊度；δr,j与
Figure GDA0003698241820000038
分别表示与频点相关的接收机与卫星端载波相位偏差，包含载波相位硬件偏差与初始相位等；
Figure GDA0003698241820000039
与
Figure GDA00036982418200000310
分别表示伪距与载波相位观测噪声。
所述步骤二中的M-W组合与GF组合使用的检测观测量可以表示为
TGF＝Δ(φ1-φ2)＝(ki-kj)ΔI+λ1ΔN1-λ2ΔN2+εGF
Figure GDA00036982418200000311
其中，“Δ”时间差分操作，“WL”表示为宽巷组合模型；对于M-W组合法的周跳检测门限设定范围为1～2周，GF组合法的周跳检测设定范围为0.05～0.15m。
所述步骤三中的电离层TEC变化率根据定义，可以得到公式：
Figure GDA00036982418200000312
其中，Δt是历元时间差；在指定时间弧段求解ROTI值，有：
Figure GDA00036982418200000313
其中，N为指定时间弧段内的历元数；
Figure GDA00036982418200000314
为指定时间弧段内ROT的均值；在本发明中将指定时间弧段设定为5min。
所述步骤四中的历元平滑模型表示为：
Figure GDA00036982418200000315
其中“[·]round”为就近取整操作；
Figure GDA00036982418200000316
为浮点的宽巷模糊度，由TWL组合观测量来确定；
Figure GDA00036982418200000317
为固定的宽巷模糊度；n为平滑历元数，通常n选定为10min，即可获取接近100％的宽巷模糊度固定率。
所述步骤五中窄巷模糊度解算观测模型，可表示为:
Figure GDA0003698241820000041
其中，“E”表示期望操作；
Figure GDA0003698241820000042
与φ＝[φ1 T,φ2 T]表示双频的伪距与载波相位双差观测量，其中φ2修正了宽巷模糊度；τ表示对流层湿分量；g为对应的Niell倾斜映射系数；ι表示电离层向量；k＝[ki,kj]T表示电离层比例系数向量；Λ＝[λi,λj]T表示不同频率的波长向量；Is为(s×s)的单位阵；ei表示全1的(i×1)列向量；
Figure GDA0003698241820000043
表示Kronecker积；
对应窄巷模糊度解算观测模型的随机模型，假设各频点的伪距与载波相位观测量相互独立，根据高度角加权模型可以表示为:
Figure GDA0003698241820000044
其中，“D”表示方差操作；单差伪距观测量的标准差表示为Cp，对应载波相位观测量的标准差表示为Cφ；Ds＝[-es Is]表示星间差分的转换矩阵；Rs+1根据高度角加权函数给定。
所述步骤六中的窄巷模糊度解算的动态模型表示为:
Figure GDA0003698241820000045
对流层湿分量与模糊度的约束信息的过程噪声依据经验模型给定，其中，对流层湿分量的过程噪声为
Figure GDA0003698241820000046
模糊度的过程噪声为σa＝e-16。
本发明的有益效果在于：
相比于传统基于电离层估计的中长基线模糊度解算方法，本发明提出的一种自适应电离层估计模型的中长基线模糊度解算方法，可以利用ROTI信息自适应调整电离层估计模型参数，从而更为准确的描述电离层变化特性，从而有效的消除电离层延迟误差影响，有助于提升中长基线模糊度解算成功性与缩短模糊度初始固定时间。因此，这种新的方法对于提升NRTK网络中参考站间的模糊度解算性能是十分有意义的。
附图说明
图1为本发明自适应电离层估计模型的中长基线模糊度解算方法的流程图。
具体实施方式
本发明目的在于提供一种自适应电离层估计模型的中长基线模糊度解算方法,该类方法主要解决了传统电离层估计模型难以准确刻画实际环境中电离层的变化特性而影响中长基线模糊度解算的问题。本文充分利用了能够实时获取且准确表征电离层变化特性的电离层TEC变化率指数(Rate of TEC index,ROTI)信息，提出了一种自适应电离层估计模型，结合卡尔曼最优滤波估计，有助于提升中长基线模糊度解算成功率与缩短模糊度初始固定时间。相比于传统基于电离层估计的中长基线模糊度解算方法，这种新的方法对于提升NRTK网络中参考站间的模糊度解算性能是十分有意义的。下面结合附图对本发明做进一步描述。
实施例1：
步骤1，借助精密钟轨产品与已知参考站坐标，消除原始GNSS观测量中的站星几何距离量，同时修正地球潮汐误差与对流层干分量误差。
北斗双频的伪距与载波相位观测量修正了站星几何距离量，地球固定潮与对流层干分量后可表示为：
Figure GDA0003698241820000051
其中
Figure GDA0003698241820000052
与
Figure GDA0003698241820000053
分别表示伪距与载波相位的观测量；r表示不同接收机；s表示不同卫星号；j对应北斗的不同频点fj(j＝1,2)；
Figure GDA0003698241820000054
表示利用已知参考站坐标求解的站星几何距离量。dset表示求解的地球固体潮修正；
Figure GDA0003698241820000055
与
Figure GDA0003698241820000056
表示对流层的干分量与湿分量延迟；tr与ts分别表示接收机与卫星端钟差；
Figure GDA0003698241820000057
对应频点B1的一阶电离层延迟误差，
Figure GDA0003698241820000058
表示电离层比例系数；dr,j与
Figure GDA0003698241820000059
分别表示与频点相关的接收机与卫星端的伪距偏差；λj表示载波相位波长；
Figure GDA00036982418200000510
表示整周模糊度；δr,j与
Figure GDA00036982418200000511
分别表示与频点相关的接收机与卫星端载波相位偏差，包含载波相位硬件偏差与初始相位等；
Figure GDA00036982418200000512
与
Figure GDA00036982418200000513
分别表示伪距与载波相位观测噪声。
在该步骤中，精密钟轨产品来源于国际GNSS服务(IGS)提供的实时快速钟轨产品。在地球固体潮改正模型中只考虑二阶引潮位，由于三阶项影响小于2mm，在本发明中忽略不计。对流层干分量采用Saastamoinen模型进行修正。
步骤2，考虑电离层活跃情况下，几何无关(Geometric-free,GF)组合周跳探测方法有效性降低问题，采用M-W(Melbourne-Wübbena,M-W)组合与GF组合联合周跳探测方法判定是否发生周跳。
M-W组合与GF组合是两种基础的周跳探测方法，M-W法主要敏感于多径噪声影响，而GF组合主要敏感于电离层活跃干扰，所以本发明将两者联合使用，可以更为有效的探测周跳问题。两种方法使用的检测观测量可以表示为
Figure GDA0003698241820000061
其中，“Δ”时间差分操作，“WL”表示为宽巷组合模型。对于M-W组合法的周跳检测门限通常设定范围为1～2周，GF组合法的周跳检测设定范围为0.05～0.15m。
步骤3，利用双频载波相位GF组合的时间差分观测量，实时求解电离层TEC变化率(Rate of TEC,ROT),通过求解指定时间弧度内ROT的RMS值，作为ROTI值。
根据ROT的定义，可以得到
Figure GDA0003698241820000062
其中，Δt是历元时间差。在指定时间弧段求解ROTI值，有
Figure GDA0003698241820000063
其中，N为指定时间弧段内的历元数；
Figure GDA0003698241820000064
为指定时间弧段内ROT的均值。在本发明中将指定时间弧段设定为5min。从上式发现，ROTI表征了在该时间弧段内电离层的变化特性。
步骤4，利用双频伪距与载波相位双差观测量构建M-W组合观测量，通过历元平滑模型，求解宽巷模糊度，为窄巷模糊度解算模型，提供宽巷模糊度约束信息。
尽管构建的M-W组合可以消除几何、电离层项，不受基线长度约束，但是组合放大了观测量噪声，需要通过历元平滑模型压制噪声，其历元平滑模型可以表示为
Figure GDA0003698241820000065
其中“[·]round”为就近取整操作；
Figure GDA0003698241820000066
为浮点的宽巷模糊度，由公式(2)中的TWL组合观测量来确定；
Figure GDA0003698241820000067
为固定的宽巷模糊度；n为平滑历元数，通常n选定为10min，即可获取接近100％的宽巷模糊度固定率。当宽巷模糊度固定后，将作为后续窄巷模糊度解算的模糊度约束信息。
步骤5，利用宽巷模糊度约束修正观测量后，构建窄巷模糊度解算观测模型，将对流层湿分量、倾斜电离层与模糊度共同作为状态量参与估计，采用高度角加权模型描述其观测模型的随机特性。
根据步骤1中的观测量方程，得到窄巷模糊度解算观测模型，可表示为
Figure GDA0003698241820000071
其中，“E”表示期望操作；
Figure GDA0003698241820000072
与φ＝[φ1 T,φ2 T]表示双频的伪距与载波相位双差观测量，其中φ2修正了宽巷模糊度；τ表示对流层湿分量；g为对应的Niell倾斜映射系数；ι表示电离层向量；k＝[ki,kj]T表示电离层比例系数向量；Λ＝[λi,λj]T表示不同频率的波长向量。Is为(s×s)的单位阵；ei表示全1的(i×1)列向量；
Figure GDA0003698241820000073
表示Kronecker积。
对应式(6)的随机模型，假设各频点的伪距与载波相位观测量相互独立，根据高度角加权模型可以表示为
Figure GDA0003698241820000074
其中，“D”表示方差操作。单差伪距观测量的标准差表示为Cp，对应载波相位观测量的标准差表示为Cφ。Ds＝[-es Is]表示星间差分的转换矩阵。Rs+1根据高度角加权函数给定。
步骤6，构建窄巷模糊度解算的动态模型。同时，增加有效的对流层湿分量与模糊度的约束信息，将其表征为随机游走模型，其中过程噪声依据经验模型设定。
窄巷模糊度解算的动态模型表示为
Figure GDA0003698241820000075
对流层湿分量与模糊度的约束信息的过程噪声依据经验模型给定，其中，对流层湿分量的过程噪声为
Figure GDA0003698241820000076
模糊度的过程噪声为σa＝e-16。
步骤7，增加倾斜电离层约束信息，将其表征为随机游走模型，其中过程噪声设置不采用传统基于基线距离的经验模型设定，而是利用描述实时电离层变化特性的ROTI信息来自适应的调整参数，使得可以准确刻画实际电离层的变化特性。
结合步骤6中，对于倾斜电离层约束信息的过程噪声根据ROTI信息给定，则有
Figure GDA0003698241820000081
由于ROTI是在数据流中实时估计的，能够实时反映电离层的变化特性，能够自适应调整电离层约束信息的过程噪声参数，有助于更为准确的描述电离层变化特性。
步骤8，执行卡尔曼滤波状态估计程序，当周跳发生时，对相应的模糊度状态量执行初始化设置。当新的可见卫星参与定位时，对相应的电离层及模糊度状态量执行初始化设置。
结合步骤5与步骤6中窄巷模糊度的观测模型与动态模型，执行卡尔曼滤波估计程序。
步骤9，通过卡尔曼滤波估计求解得到模糊度的浮点解，利用LAMBDA方法求解模糊度固定解，采用比率检验方法评估模糊度固定解的正确性。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种自适应电离层估计模型的中长基线模糊度解算方法，其特征在于,包括以下步骤：
步骤一：借助精密钟轨产品与已知参考站坐标，消除原始GNSS观测量中的站星几何距离量，同时修正地球潮汐误差与对流层干分量误差；
步骤二：考虑电离层活跃情况下，几何无关组合周跳探测方法有效性降低问题，采用M-W(Melbourne-Wübbena,M-W)组合与几何无关(Geometric-free,GF)组合联合周跳探测方法判定是否发生周跳；
步骤三：利用双频载波相位GF组合的时间差分观测量，实时求解电离层变化率(Rateof TEC,ROT),通过求解指定时间弧度内ROT的RMS值，作为电离层变化率指数(Rate of TECindex,ROTI)值；
步骤四：利用双频伪距与载波相位双差观测量构建M-W组合观测量，通过历元平滑模型，求解宽巷模糊度，为窄巷模糊度解算模型，提供宽巷模糊度约束信息；
步骤五：利用宽巷模糊度约束修正观测量后，将对流层湿分量、倾斜电离层与模糊度共同作为状态量参与估计，构建窄巷模糊度解算观测模型，采用高度角加权模型描述其观测模型的随机特性；
步骤六：构建窄巷模糊度解算的动态模型；同时，增加有效的对流层湿分量与模糊度约束信息，将其表征为随机游走模型，其中过程噪声依据经验模型设定；
步骤七：增加倾斜电离层约束信息，将其表征为随机游走模型，其中过程噪声设置不采用传统基于基线距离的经验模型设定，而是利用描述实时电离层变化特性的ROTI信息来自适应的调整参数，使得可以准确刻画实际电离层的变化特性；
步骤八：执行卡尔曼滤波状态估计程序，当周跳发生时，对相应的模糊度状态量执行初始化设置；当新的可见卫星参与定位时，对相应的电离层及模糊度状态量执行初始化设置；
步骤九：通过卡尔曼滤波估计求解得到模糊度的浮点解，利用LAMBDA方法求解模糊度固定解，采用比率检验方法评估模糊度固定解的正确性。
2.根据权利要求1所述的一种自适应电离层估计模型的中长基线模糊度解算方法，其特征在于，所述步骤一中修正地球潮汐误差与对流层干分量误差后：
Figure FDA0003708050270000011
Figure FDA0003708050270000012
其中
Figure FDA0003708050270000013
与
Figure FDA0003708050270000014
分别表示伪距与载波相位的观测量；r表示不同接收机；s表示不同卫星号；j对应北斗的不同频点fj，其中j＝1,2；
Figure FDA0003708050270000015
表示利用已知参考站坐标求解的站星几何距离量；dset表示求解的地球固体潮修正；
Figure FDA0003708050270000021
与
Figure FDA0003708050270000022
表示对流层的干分量与湿分量延迟；tr与ts分别表示接收机与卫星端钟差；
Figure FDA0003708050270000023
对应频点f1的一阶电离层延迟误差，
Figure FDA0003708050270000024
表示电离层比例系数；dr,j与
Figure FDA0003708050270000025
分别表示与频点相关的接收机与卫星端的伪距偏差；λj表示载波相位波长；
Figure FDA0003708050270000026
表示整周模糊度；δr,j与
Figure FDA0003708050270000027
分别表示与频点相关的接收机与卫星端载波相位偏差，包含载波相位硬件偏差与初始相位等；
Figure FDA0003708050270000028
与
Figure FDA0003708050270000029
分别表示伪距与载波相位观测噪声。
3.根据权利要求1所述的一种自适应电离层估计模型的中长基线模糊度解算方法，其特征在于，所述步骤二中的M-W组合与GF组合使用的检测观测量可以表示为
TGF＝Δ(φ1-φ2)＝(ki-kj)ΔI+λ1ΔN1-λ2ΔN2+εGF
Figure FDA00037080502700000210
其中，“Δ”时间差分操作，其中p与φ分别表示伪距与载波相位的观测量，下标1，2对应北斗的不同频点；
Figure FDA00037080502700000211
表示电离层比例系数，f表示北斗不同频点；I表示一阶电离层延迟误差；λ表示载波相位波长；N表示整周模糊度；ε表示载波相位观测噪声；“WL”表示为宽巷组合模型；对于M-W组合法的周跳检测门限设定范围为1～2周，GF组合法的周跳检测设定范围为0.05～0.15m。
4.根据权利要求1所述的一种自适应电离层估计模型的中长基线模糊度解算方法，其特征在于，所述步骤三中的电离层变化率ROT根据定义，可以得到公式：
Figure FDA00037080502700000212
其中，Δt是历元时间差；fj表示北斗不同频点，其中j＝1,2；TGF表示GF组合的检测观测量；在指定时间弧段求解ROT均方差为ROTI值，有：
Figure FDA00037080502700000213
其中，N为指定时间弧段内的历元数；
Figure FDA00037080502700000214
为指定时间弧段内ROT的均值；指定时间弧段设定为5min。
5.根据权利要求1所述的一种自适应电离层估计模型的中长基线模糊度解算方法，其特征在于，所述步骤四中的历元平滑模型表示为：
Figure FDA0003708050270000031
其中“[·]round”为就近取整操作；
Figure FDA0003708050270000032
为浮点的宽巷模糊度，由M-W组合的检测观测量TMW来确定；
Figure FDA0003708050270000033
为固定的宽巷模糊度；n为平滑历元数，通常n选定为10min，即可获取接近100％的宽巷模糊度固定率。
6.根据权利要求1所述的一种自适应电离层估计模型的中长基线模糊度解算方法，其特征在于，所述步骤五中窄巷模糊度解算观测模型，可表示为:
Figure FDA0003708050270000034
其中，“E”表示期望操作；
Figure FDA0003708050270000035
与
Figure FDA0003708050270000036
表示双频的伪距与载波相位双差观测量，其中φ2修正了宽巷模糊度；τ表示对流层湿分量；g为对应的Niell倾斜映射系数；ι表示电离层向量；k＝[ki,kj]T表示电离层比例系数向量；Λ＝[λi,λj]T表示不同频率的波长向量；Is为(s×s)的单位阵；
Figure FDA0003708050270000037
表示Kronecker积；N表示整周模糊度向量；
对应窄巷模糊度解算观测模型的随机模型，假设各频点的伪距与载波相位观测量相互独立，根据高度角加权模型可以表示为:
Figure FDA0003708050270000038
其中，“D”表示方差操作；单差伪距观测量的标准差表示为Cp，对应载波相位观测量的标准差表示为Cφ；Ds＝[-es Is]表示星间差分的转换矩阵，其中Is为(s×s)的单位阵；Rs+1根据高度角加权函数给定。
7.根据权利要求1所述的一种自适应电离层估计模型的中长基线模糊度解算方法，其特征在于，所述步骤六中的窄巷模糊度解算的动态模型表示为:
Figure FDA0003708050270000039
其中，“E”表示期望操作；“D”表示方差操作；τ表示对流层湿分量；ι表示电离层向量；N表示整周模糊度向量；Is为(s×s)的单位阵；对流层湿分量与模糊度的约束信息的过程噪声依据经验模型给定，其中，对流层湿分量的过程噪声为
Figure FDA0003708050270000041
Δt是历元时间差；电离层的过程噪声为
Figure FDA0003708050270000042
其中ROTI表示为电离层变化率的均方差，能够实时反映电离层的变化特性，能够自适应调整电离层约束信息的过程噪声参数，有助于更为准确的描述电离层变化特性；模糊度的过程噪声为
Figure FDA0003708050270000043
CN201910559871.XA 2019-06-26 2019-06-26 一种自适应电离层估计模型的中长基线模糊度解算方法 Active CN110161547B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910559871.XA CN110161547B (zh) 2019-06-26 2019-06-26 一种自适应电离层估计模型的中长基线模糊度解算方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910559871.XA CN110161547B (zh) 2019-06-26 2019-06-26 一种自适应电离层估计模型的中长基线模糊度解算方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110161547A CN110161547A (zh) 2019-08-23
CN110161547B true CN110161547B (zh) 2022-09-16

Family

ID=67626837

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910559871.XA Active CN110161547B (zh) 2019-06-26 2019-06-26 一种自适应电离层估计模型的中长基线模糊度解算方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110161547B (zh)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110687559B (zh) * 2019-11-04 2021-07-13 中国电子科技集团公司第五十四研究所 适用于机载的gnss无缝高精度定位和完好性评估方法
CN111025354A (zh) * 2019-12-20 2020-04-17 东南大学 基于单差分电离层加权模型的中长基线rtk定位方法
CN111323792B (zh) * 2020-03-21 2023-11-17 哈尔滨工程大学 一种基于双频gbas电离层异常完好性监测方法
CN111638535B (zh) * 2020-05-15 2022-02-25 山东科技大学 一种用于gnss实时精密单点定位的混合模糊度固定方法
CN111856512B (zh) * 2020-07-06 2022-03-11 上海交通大学 基于便携式终端的双频电离层误差估计方法及系统

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2007032947A1 (en) * 2005-09-09 2007-03-22 Trimble Navigation Limited Ionosphere modeling apparatus and methods
CN101770033A (zh) * 2010-02-08 2010-07-07 东南大学 连续运行参考站系统站间整周模糊度网络固定方法
CN102183743A (zh) * 2011-03-04 2011-09-14 北京航空航天大学 一种长波长星载ctlr模式简缩极化sar的定标方法
CN107193029A (zh) * 2017-05-17 2017-09-22 武汉大学 北斗三频信号的网络rtk基准站间模糊度快速确定方法
CN107356947A (zh) * 2017-05-31 2017-11-17 中国科学院测量与地球物理研究所 基于单频导航卫星数据确定卫星差分伪距偏差的方法
CN108931761A (zh) * 2018-06-05 2018-12-04 中国科学院电子学研究所 基于星载合成孔径雷达的电离层定标方法及系统

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2012128979A2 (en) * 2011-03-22 2012-09-27 Trimble Navigation Limited Gnss signal processing with ionospheric bridging for reconvergence
ES2426865T3 (es) * 2009-10-08 2013-10-25 Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. Resolución parcial de la ambigüedad para la estimación del retardo ionosférico multifrecuencia
CN103792535B (zh) * 2014-01-17 2016-02-10 西安空间无线电技术研究所 一种利用sar卫星测量电离层tec值的方法
AU2015222944A1 (en) * 2014-02-27 2016-09-08 Massachusetts Institute Of Technology T cell balance gene expression, compositions of matters and methods of use thereof
CN104570013A (zh) * 2014-12-30 2015-04-29 北京无线电计量测试研究所 一种用于频率驯服的实时gps载波相位周跳的探测方法
BR112017024587B1 (pt) * 2015-05-19 2024-01-30 Spacearth Technology S.R.L Método para previsão do conteúdo total de elétrons na ionosfera e/ou dos parâmetros de cintilação, método e sistema de posicionamento
CN105223598B (zh) * 2015-09-28 2017-07-11 厦门理工学院 一种gnss载波相位整周模糊度单历元解算方法
CN105842720B (zh) * 2016-03-23 2018-04-27 哈尔滨工程大学 一种基于载波相位的广域精密实时定位方法
CN106093967A (zh) * 2016-08-22 2016-11-09 中国科学院上海天文台 一种伪距相位综合的电离层延迟求解方法
CN107942346B (zh) * 2017-11-21 2019-08-02 武汉大学 一种高精度gnss电离层tec观测值提取方法
CN108415049B (zh) * 2018-04-19 2022-05-06 千寻位置网络有限公司 提高网络rtk双差宽巷模糊度固定正确率的方法
CN109799520B (zh) * 2019-02-21 2022-07-15 哈尔滨工程大学 一种基于gnss三频的纯载波相位rtk定位方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2007032947A1 (en) * 2005-09-09 2007-03-22 Trimble Navigation Limited Ionosphere modeling apparatus and methods
CN101770033A (zh) * 2010-02-08 2010-07-07 东南大学 连续运行参考站系统站间整周模糊度网络固定方法
CN102183743A (zh) * 2011-03-04 2011-09-14 北京航空航天大学 一种长波长星载ctlr模式简缩极化sar的定标方法
CN107193029A (zh) * 2017-05-17 2017-09-22 武汉大学 北斗三频信号的网络rtk基准站间模糊度快速确定方法
CN107356947A (zh) * 2017-05-31 2017-11-17 中国科学院测量与地球物理研究所 基于单频导航卫星数据确定卫星差分伪距偏差的方法
CN108931761A (zh) * 2018-06-05 2018-12-04 中国科学院电子学研究所 基于星载合成孔径雷达的电离层定标方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN110161547A (zh) 2019-08-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110161547B (zh) 一种自适应电离层估计模型的中长基线模糊度解算方法
Paziewski et al. Assessment of GPS+ Galileo and multi-frequency Galileo single-epoch precise positioning with network corrections
Gu et al. BeiDou phase bias estimation and its application in precise point positioning with triple-frequency observable
CN111308528B (zh) 一种北斗/gps紧组合虚拟参考站定位方法
KR20210006954A (ko) 정밀 단독 측위 및 실시간 키네마틱 조합(ppp-rtk)의 측위 방법 및 설비
KR20210008384A (ko) 쾌속 정밀 측위 방법 및 시스템
CA2681918A1 (en) Distance dependant error mitigation in real-time kinematic (rtk) positioning
JP2007500845A (ja) 広域またはグローバルディファレンシャルｇｐｓシステムのためのクロック補正値を生成するための方法
CN107966722B (zh) 一种gnss钟差解算方法
CN110346823B (zh) 可用于北斗精密单点定位的三频模糊度解算方法
CN114966760B (zh) 一种电离层加权的非差非组合ppp-rtk技术实现方法
CN108549095A (zh) 一种区域cors网非差并行增强方法及系统
CN112285745B (zh) 基于北斗三号卫星导航系统的三频模糊度固定方法及系统
CN113568020A (zh) 一种顾及硬件频间差的卫星导航定位误差修正方法和装置
CN111381264A (zh) 网络rtk中长基线模糊度固定方法和平台
CN111290005A (zh) 载波相位的差分定位方法、装置、电子设备及存储介质
CN115373005A (zh) 卫星导航信号间高精度产品转化方法
Liu et al. An efficient undifferenced method for estimating multi-GNSS high-rate clock corrections with data streams in real time
CN114384573A (zh) 基于精密产品的单站位移计算方法、电子设备、存储介质和程序产品
CN112526564A (zh) 一种精密单点定位重新收敛方法
Bahadur et al. Integration of variance component estimation with robust Kalman filter for single-frequency multi-GNSS positioning
CN116953741B (zh) 一种应用于全球导航卫星系统gnss的周跳探测与修复方法
CN114966773A (zh) 一种ppp快速定位收敛方法、装置以及存储介质
CN115327593A (zh) 基于无人机的定位方法、系统及存储介质
Li et al. A grid-based ionospheric weighted method for PPP-RTK with diverse network scales and ionospheric activity levels

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant