CN110275186B - Leo卫星增强的gnss电离层归一化与融合建模方法 - Google Patents

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CN110275186B CN201910625014.5A CN201910625014A CN110275186B CN 110275186 B CN110275186 B CN 110275186B CN 201910625014 A CN201910625014 A CN 201910625014A CN 110275186 B CN110275186 B CN 110275186B
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    • G01S19/07—Cooperating elements; Interaction or communication between different cooperating elements or between cooperating elements and receivers providing data for correcting measured positioning data, e.g. DGPS [differential GPS] or ionosphere corrections

Abstract

本发明属于GNSS数据处理与电离层建模技术领域，公开了一种LEO卫星增强的GNSS电离层归一化与融合建模方法，基于GNSS卫星和LEO卫星的原始观测数据提取获得包含伪距/相位硬件延迟偏差的电离层总电子含量观测值；确定各项硬件延迟偏差参数，获取“干净”的电离层TEC观测值；对LEO卫星的TEC观测值进行归一化，将只能探测部分路径的LEO卫星TEC观测值转换到全路径；实现与LEO卫星TEC观测值系统间偏差的电离层未知参数估计，以构建高精度、高分辨率电离层模型。本发明解决了GNSS/LEO多源电离层TEC信息归一化及时变系统性偏差估计的问题，实现高精度、高分辨全球电离层模型的构建。

Description

LEO卫星增强的GNSS电离层归一化与融合建模方法
技术领域
本发明属于GNSS数据处理与电离层建模技术领域，尤其涉及一种LEO卫星增强的GNSS电离层归一化与融合建模方法。
背景技术
目前，业内常用的现有技术是这样的：
全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite Systems，GNSS)因具有精度高、覆盖范围广、全天候连续监测等优点，其在电离层模型构建及监测中得到广泛应用。并且随着GPS、GLONASS、BDS、Galileo等全球导航卫星系统快速发展及地面GNSS跟踪站的不断增多，全球电离层模型的精度和可靠性得到了不断提高。但是，受限于GNSS地面跟踪站全球分布不均匀，特别是在自然条件恶劣的部分陆地区域以及占地球表面70％的海洋区域基本没有观测数据，单纯通过数学模型拟合外推并不能弥补这种客观上的数据缺失问题。
近年来，低轨(Low Earth Orbit,LEO)卫星星群的快速发展，为解决上述问题提供重要契机。目前现有技术的系统采用“通信、导航、遥感”一体化的设计方案，该方案不但可以实现导航增强的定位服务功能，而且可以利用其星载GNSS接收机和地面观测LEO的导航增强信号，分别实现LEO卫星上部和下部的电离层探测。
现有技术LEO星群新的电离层观测可为电离层建模提供极为丰富的观测数据。特别地，可以有效填补没有地基GNSS电离层观测资料的空白，但这也带来了一系列的新问题，如：LEO卫星运行速度快导致有效观测弧段短，LEO卫星轨道高度不同导致电离层可探测范围不同，LEO卫星观测手段不同导致提取的电离层TEC观测值精度不同且存在不同的偏差。
综上所述，现有技术存在的问题是：
(1)利用GNSS构建电离层模型，会受限于GNSS地面跟踪站全球分布不均匀，特别是在自然条件恶劣的部分陆地区域以及占地球表面70％的海洋区域基本没有观测数据，单纯通过数学模型拟合外推并不能弥补这种客观上的数据缺失问题。
(2)利用LEO卫星构建电离层模型，LEO卫星运行速度快导致有效观测弧段短，LEO卫星轨道高度不同导致电离层可探测范围不同，LEO卫星观测手段不同导致提取的电离层TEC观测值精度与基于GNSS卫星观测手段提取的电离层TEC观测值精度存在不同的偏差。
解决上述技术问题的难度：
由于LEO卫星轨道高度不同导致电离层可探测范围不同，导致基于LEO卫星观测手段不同导致提取的电离层TEC观测值精度与基于GNSS卫星观测手段提取的电离层TEC观测值精度存在不同的偏差。因此当建立全球电离层模型时，基于LEO卫星提取的电离层TEC值与基于GNSS卫星提取的电离层TEC值的最优融合是现阶段LEO卫星增强GNSS卫星建立全球电离层模型的难点。
解决上述技术问题的意义：
本发明可实现GNSS与LEO观测数据的最优融合，从而提高全球/区域电离层模型精度与可靠性，为高精度电离层空间环境监测、GNSS精密定位用户等提供服务。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种LEO卫星增强的GNSS电离层归一化与融合建模方法。具体为一种低轨(Low Earth Orbit,LEO)增强的卫星导航系统(GlobalNavigation Satellite Systems，GNSS)电离层“归一化”与融合建模方法。
本发明是这样实现的，一种低LEO卫星增强的GNSS电离层归一化与融合建模方法，包括以下步骤：
步骤一，基于GNSS和LEO卫星原始观测数据提取获得包含伪距/相位硬件延迟偏差的电离层总电子含量观测值。
步骤二，利用“三步法”确定LEO卫星、GNSS及LEO卫星星载接收机和GNSS地面接收机的伪距/相位各项硬件延迟偏差参数，并对电离层总电子含量观测值中的硬件延迟进行改正，获取不含硬件延迟偏差的“干净”电离层TEC观测值。
步骤三，利用电离层电子密度场模型对LEO卫星的电离层总电子含量观测值进行“归一化”，将只能探测部分路径的LEO卫星电离层总电子含量观测值转换到全路径，即与GNSS电离层总电子含量观测值一致的全路径。
步骤四，利用半参数最小二乘模型实现顾及GNSS与LEO卫星电离层观测值系统间偏差的电离层未知参数估计，构建高精度、高分辨率电离层模型。
进一步，步骤一提取获得包含伪距/相位硬件延迟偏差的电离层总电子含量观测值的方法包括：
相位平滑伪距法，利用相位和伪距受电离层影响大小相等、符号相反的特性，基于伪距观测值提供的模糊度基准求得电离层TEC观测值。
不考虑相位小数偏差或将相位小数偏差合并到整周模糊度中，记作
Figure GDA0002149352690000031
和
Figure GDA0002149352690000032
则伪距和相位的电离层观测值的基本观测方程简写为下公式：
Figure GDA0002149352690000033
直接将无几何距离伪距值
Figure GDA0002149352690000034
和相位值
Figure GDA0002149352690000035
求和，得到相位模糊度值Na，如下公式所示：
Figure GDA0002149352690000036
上式中，受伪距观测值噪声的影响，单历元求解的模糊度误差大。鉴于模糊度在一个连续观测弧段内，假设不发生周跳，相位模糊度值不发生改变。通过对一个连续弧段取平均求模糊度的方式削弱伪距观测值噪声的影响。若连续弧段长度为n个历元，k表示历元号，则有：
Figure GDA0002149352690000041
联合公式相位观测方程，得：
Figure GDA0002149352690000042
计算基于相位平滑伪距观测值获得的电离层TEC值。
进一步，步骤一提取获得包含伪距/相位硬件延迟偏差的电离层总电子含量观测值的方法进一步包括：
利用基于GNSS非差模糊度整数解法对观测网数据以及IGS提供精度轨道、钟差、天线信息逐站进行标准模式的PPP解算，获得无电离层组合模糊。同时，基于观测网原始观测数据获取MW组合观测值，利用直接平均后取整的方式获取宽巷整数模糊度。
利用获得的无电离层组合模糊和宽巷整数模糊度计算得到窄巷实数模糊度，并利用LAMBDA方法固定窄巷模糊度。
将固定后的宽巷和窄巷模糊度回代到无几何距离组合观测值的观测方程中，得到相应的电离层TEC观测值。
进一步，步骤二中，所述“三步法”确定LEO卫星、GNSS及LEO卫星星载接收机和GNSS地面接收机的伪距/相位硬件延迟偏差具体包括：
(1)基于地基GNSS观测数据构建全路径全球电离层模型，同步估计获得地面接收机硬件延迟BGNSS,r和GNSS卫星端硬件延迟
Figure GDA0002149352690000043
其中，全路径全球电离层模型参数采用球谐函数模型，基准约束选择不同GNSS卫星端硬件延迟偏差
Figure GDA0002149352690000044
(2)构建LEO下部电离层模型，同步估计LEO卫星端硬件延迟
Figure GDA0002149352690000045
将步骤(1)中获得的BGNSS,r代入下公式中。基准约束选择不同LEO卫星端的硬件延迟偏差
Figure GDA0002149352690000046
Figure GDA0002149352690000047
(3)将步骤(1)中获得的
Figure GDA0002149352690000051
代入下公式，并构建LEO上部电离层模型，同步估计出LEO星载GNSS接收机端硬件延迟偏差BLEO,r。
Figure GDA0002149352690000052
进一步，步骤三中，所述利用电离层电子密度场模型对LEO卫星的电离层总电子含量观测值进行“归一化”包括：
(1)将不同观测的视线方向电离层斜延迟(Slant Total Electron Content,STEC)投影成电离层垂延迟(Vertical Total Electron Content,VTEC)。基于地基GNSS测站观测的全路径电离层总电子含量(Total Electron Content,TEC)表示为STECGNSS，地面观测LEO卫星的下部电离层表示为STECLEO-BTM，LEO卫星观测GNSS的上部电离层表示为STECLEO-UP。那么投影到天顶方向后，分别表示为VTECGNSS、VTECLEO-BTM和VTECLEO-UP。
Figure GDA0002149352690000053
式中，α、β分别表示STECGNSS和STECLEO-BTM对应穿刺点处的天顶距，γ表示STECLEO-UP星载接收机处的天顶距。其中，
Figure GDA0002149352690000054
Figure GDA0002149352690000055
R为地球平均半径6378.137km。H为薄壳的高度，通常选取350-450km中的某一固定值。z1，z2分别表示STECGNSS、STECLEO-BTM对应的接收机处的天顶距。
(2)通过引入IRI模型分别计算LEO卫星轨道上部和下部电离层TEC值，计算值分别为VTECIRI-BTM和VTECIRI-UP。基于IRI模型表征的电离层TEC上下部比值关系，计算得到初步“归一化”的LEO全路径电离层观测值，如下式所示：
Figure GDA0002149352690000056
式中，VTECLEO-BTM-ALL为图3中O-B路径的电离层总电子含量，VTECLEO-UP-ALL为O-C路径的电离层总电子含量，ξLEO-BTM为LEO下部“归一化”后未被模型化的系统性偏差，ξLEO-UP为LEO上部“归一化”后未被模型化的系统性偏差。此时，VTECLEO-BTM-ALL和VTECLEO-UP-ALL均为与VTECGNSS一样完整路径的电离层TEC值。
进一步，步骤四中，所述利用半参数最小二乘模型实现顾及GNSS与LEO卫星电离层观测值系统间偏差的电离层未知参数估计包括：
引入半参数最小二乘模型，将这种偏差值视为非参数参量，从偶然误差中分离出来，其观测方程表示为下式：
L＝BX+S+Δ。
式中，L为观测向量。Δ为误差向量。B为列满秩设计矩阵。P为对称正定方阵，是观测值L的权。S＝(s1,s2,…,sn)T为描述不同类电离层观测值之间未模型化系统偏差，即半参数分量。
获取公式L＝BX+S+Δ中参数分量和非参数分量的唯一解中，在平差准则中引入正规化矩阵和平滑因子，即：
Figure GDA0002149352690000061
式中，R为一个适当的正定矩阵，成为正规化矩阵。α为一个给定的纯量因子，在极小化过程中在V与
Figure GDA0002149352690000062
之间起平衡作用。
由公式L＝BX+S+Δ和
Figure GDA0002149352690000063
得未知参数X的估值为：
Figure GDA0002149352690000064
通过选取合适的平滑因子α和正规化矩阵R，得到非参数分量的估计值
Figure GDA0002149352690000065
和参数分量的估计值
Figure GDA0002149352690000066
当正规化矩阵R正定时，非参数分量S和参数分量X以及偶然误差从观测值中分离出来。
对于未知参数中的电离层模型参数，采用球谐函数模型，表示为：
Figure GDA0002149352690000067
式中，n,m分别为球谐函数的阶数，次数，nmax为球谐函数展开的最大阶数。
Figure GDA0002149352690000068
为规格化的勒让德函数。
Figure GDA0002149352690000069
为电离层穿刺点处的地磁或地理纬度。s＝λ-λ0为穿刺点的日固经度，λ、λ0分别为穿刺点和太阳的经度。
Figure GDA0002149352690000071
为待估的球谐函数系数。
本发明的另一目的在于提供一种实施所述LEO卫星增强的GNSS电离层“归一化”与融合建模方法的LEO卫星增强的GNSS电离层“归一化”与融合构建系统。
本发明的另一目的在于提供一种实现所述LEO卫星增强的GNSS电离层“归一化”与融合建模方法的信息数据处理终端。
本发明的另一目的在于提供一种计算、机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行所述的LEO卫星增强的GNSS电离层“归一化”与融合建模方法。
综上所述，本发明的优点及积极效果为：
本发明可充分利用GNSS和LEO卫星观测数据进行全球/区域电离层建模，实现GNSS/LEO观测数据的最优融合，以获得高精度的电离层模型。
本发明给出了一种LEO卫星增强的GNSS电离层“归一化”与融合建模方法，首先采用“三步法”确定GNSS/LEO电离层TEC观测值中的伪距/相位硬件延迟偏差，并利用电离层电子密度模型IRI模型作为背景场模型，将LEO电离层TEC观测值“归一化”到与GNSS电离层TEC观测值一致的可探测范围内。同时构建了顾及时变系统间偏差的电离层参数估计模型，利用半参数补偿最小二乘模型，将不同观测手段的系统性偏差以及“归一化”后残余的系统性偏差视为非参数化分量，实现电离层模型未知参数的精确估计。
本发明可以很好的解决GNSS/LEO多源电离层TEC信息“归一化”及时变系统性偏差估计的问题，实现高精度、高分辨全球电离层模型的构建。
本发明中，基于IRI模型背景场模型的GNSS/LEO电离层观测值“归一化”方法，可以解决在不同可探测范围电离层TEC信息“归一化”到同一探测范围内中出现的不同类型观测值的权的确定问题。
本发明通过半参数补偿最小二乘模型的参数估计方法，解决了在电离层建模时合理顾及不同观测信息的时变系统性偏差和“归一化”后残余未模型化的系统性偏差的问题。
附图说明
图1是本发明实施例提供的LEO卫星增强的GNSS电离层“归一化”与融合建模方法流程图。
图2是本发明实施例提供的LEO卫星增强的GNSS电离层“归一化”与融合建模方法总体框架图。
图3是本发明实施例提供的LEO电离层观测值“归一化”方法原理示意图。
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。
现有技术中，利用GNSS构建电离层模型，会受限于GNSS地面跟踪站全球分布不均匀，特别是在自然条件恶劣的部分陆地区域以及占地球表面70％的海洋区域基本没有观测数据，单纯通过数学模型拟合外推并不能弥补这种客观上的数据缺失问题。利用LEO卫星构建电离层模型，LEO卫星运行速度快导致有效观测弧段短，LEO卫星轨道高度不同导致电离层可探测范围不同，LEO卫星观测手段不同导致提取的电离层TEC观测值精度不同且存在不同的偏差。
为解决现有技术存在的问题，下面结合附图对本发明作详细说明。
如图1所示，本发明实施例提供的LEO卫星增强的GNSS电离层“归一化”与融合建模方法包括：
S101，基于GNSS和LEO卫星原始观测数据提取获得包含伪距/相位硬件延迟偏差的电离层总电子含量观测值。
S102，利用“三步法”确定LEO卫星、GNSS及LEO卫星星载接收机和GNSS地面接收机的伪距/相位各项硬件延迟偏差参数，并对电离层总电子含量观测值中的硬件延迟进行改正，获取不含硬件延迟偏差的“干净”电离层TEC观测值。
S103，利用电离层电子密度场模型对LEO卫星的电离层总电子含量观测值进行“归一化”，将只能探测部分路径的LEO卫星电离层总电子含量观测值转换到全路径，即与GNSS电离层总电子含量观测值一致的全路径。
S104，利用半参数最小二乘模型实现顾及GNSS与LEO卫星电离层观测值系统间偏差的电离层未知参数估计，构建高精度、高分辨率电离层模型。
步骤S102中，本发明实施例提供的“三步法”确定LEO卫星、GNSS及LEO卫星星载接收机和GNSS地面接收机的伪距/相位硬件延迟偏差具体包括：
(1)基于地基GNSS观测数据构建全路径全球电离层模型，同步估计获得地面接收机硬件延迟BGNSS,r和GNSS卫星端硬件延迟
Figure GDA0002149352690000091
其中，电离层模型参数采用球谐函数模型，基准约束选择不同GNSS卫星端硬件延迟偏差
Figure GDA0002149352690000092
“和为零”，单层模型高度选择450公里。
(2)构建LEO下部电离层模型，同步估计LEO卫星端硬件延迟
Figure GDA0002149352690000093
将步骤(1)中获得的BGNSS,r代入下公式中，保持自洽性。
一般LEO卫星位于450公里上方，可选择与第一步相同的单层模型高度，基准约束选择不同LEO卫星端的硬件延迟偏差
Figure GDA0002149352690000094
“和为零”。
Figure GDA0002149352690000095
(3)为保持自洽性，将步骤(1)中获得的
Figure GDA0002149352690000096
代入下公式，并构建LEO上部电离层模型，同步估计出LEO星载GNSS接收机端硬件延迟偏差BLEO,r。
Figure GDA0002149352690000097
图2是本发明实施例提供的LEO卫星增强的GNSS电离层“归一化”与融合建模方法总体框架图。
如图3所示，步骤S104中，本发明实施例提供的利用电离层电子密度场模型对LEO卫星的电离层总电子含量观测值进行“归一化”包括：
1)将不同观测的视线方向STEC投影成VTEC。
假设基于地基GNSS测站观测的全路径电离层TEC表示为STECGNSS，地面观测LEO卫星的下部电离层表示为STECLEO-BTM，LEO卫星观测GNSS的上部电离层表示为STECLEO-UP。则投影到天顶方向后，分别表示为VTECGNSS、VTECLEO-BTM和VTECLEO-UP。通常LEO卫星位于电离层峰值高度之上，故尽可能选取较高的卫星截止高度角，避免投影误差大。
Figure GDA0002149352690000101
式中，α、β分别表示STECGNSS和STECLEO-BTM对应穿刺点处的天顶距，γ表示STECLEO-UP星载接收机处的天顶距。其中，
Figure GDA0002149352690000102
Figure GDA0002149352690000103
R为地球平均半径6378.137km。H为薄壳的高度，通常选取350-450km中的某一固定值。z1，z2分别表示STECGNSS、STECLEO-BTM对应的接收机处的天顶距。
2)通过引入IRI模型分别计算LEO卫星轨道上部和下部电离层总电子含量值，其计算值分别为VTECIRI-BTM和VTECIRI-UP。基于IRI模型表征的电离层TEC上下部比值关系，初步得到“归一化”的LEO全路径上电离层观测值，如下式所示：
Figure GDA0002149352690000104
式中，VTECLEO-BTM-ALL为O-B路径的电离层总电子含量，VTECLEO-UP-ALL为O-C路径的电离层总电子含量，ξLEO-BTM为LEO下部“归一化”后未被模型化的系统性偏差，ξLEO-UP为LEO上部“归一化”后未被模型化的系统性偏差。此时，VTECLEO-BTM-ALL和VTECLEO-UP-ALL均为与VTECGNSS一样完整路径的电离层TEC值。
步骤S104中，本发明实施例提供的利用半参数最小二乘模型实现顾及GNSS与LEO卫星电离层观测值系统间偏差的电离层未知参数估计包括：
引入半参数最小二乘模型，将“归一化”后残差以及GNSS与电离层总电子含量电离层间系统偏差视为非参数参量，准确估计非参数化时变系统性偏差以及电离层模型参数。
下面结合具体实施例对本发明的技术方案和技术效果做进一步说明。
实施例1：
步骤1，基于地基GNSS观测数据构建全路径全球电离层模型，同步估计获得地面接收机硬件延迟和GNSS卫星端硬件延迟。在估计不同GNSS卫星端硬件延迟时，采用不同GNSS卫星端硬件延迟偏差和为零的基准。
步骤2，构建LEO下部全球电离层模型，同步估计获得LEO卫星端硬件延迟。为了保持自洽性，可选择与步骤1中相同的单层模型高度，并选择所有可观测LEO卫星的卫星端硬件延迟偏差“和为零”作为基准约束。
步骤3，构建LEO上部全球电离层模型，并同步估计获得LEO星载GNSS接收机端硬件延迟偏差。
步骤4，将不同观测视线方向的电离层信息(STEC)投影到天顶方向(VTEC)，同时在做投影时，应当尽可能的选取较高的卫星截止高度角，以保证投影的精度。
步骤5，采用15阶球谐函数模型建立步骤1-3中的全球电离层模型。
步骤6，通过引入IRI模型，分别计算LEO卫星轨道上部和下部的电离层TEC值，基于IRI模型的电离层上下部比值的关系，可以计算得到和GNSS卫星相同的全路径的电离层观测值。
步骤7，对于步骤5中的“归一化”方法，采用模拟和实验的方法来确定该方法在不同LEO轨道高度、不同观测高度角情况下的适用范围。
步骤8，对于步骤5中的无法削弱的残余未模型化误差，采用半参数补偿最小二乘模型估计包含全球电离层模型参数的参数估计方法，将该误差分离估计，实现全球电离层模型的精确估计。
步骤9，对于步骤7中的全球电离层模型采用20阶球谐函数模型，以提高电离层模型的精度与空间分辨率。
实施例2：
步骤1，基于GNSS/LEO观测值的电离层TEC观测值提取。
步骤2，GNSS/LEO接收机和卫星端硬件延迟偏差精确确定。
步骤3，基于IRI模型背景场模型的GNSS/LEO电离层观测值“归一化”。
步骤4，半参数补偿最小二乘模型的GNSS/LEO电离层参数估计。
在本发明实施例中，步骤1的GNSS/LEO信号主要包括测码伪距和载波相位两种常用观测量。针对本发明，观测方程包含三个部分：GNSS卫星接收机到卫星的观测方程(公式1)，LEO卫星GNSS接收机到卫星的观测方程(公式2)及GNSS卫星接收机到LEO卫星的观测方程(公式3)，具体表达式为
Figure GDA0002149352690000121
Figure GDA0002149352690000122
Figure GDA0002149352690000123
其中：
Figure GDA0002149352690000124
和
Figure GDA0002149352690000125
分别表示GNSS接收机r观测卫星s、LEO卫星观测卫星s及GNSS接收机r观测LEO卫星在第i个频率上的伪距和相位观测值。
Figure GDA0002149352690000126
及
Figure GDA0002149352690000127
分别表示包含GNSS接收机钟差、LEO卫星钟差、LEO卫星接收机钟差、卫星s钟差、对流层延迟及相对论效应等的GNSS接收机r到卫星s、LEO卫星接收机到卫星s及GNSS接收机到LEO卫星接收机的几何距离。c表示光在真空中的传播速度。
Figure GDA0002149352690000128
及
Figure GDA0002149352690000129
分别表示GNSS接收机r到卫星s、LEO卫星到卫星s及GNSS接收机r到LEO观测路径上的在第i个频率上的电离层延迟。BGNSS,r,i、
Figure GDA00021493526900001210
BLEO,r,i及
Figure GDA00021493526900001211
分别表示GNSS接收机、卫星s、LEO卫星接收机及LEO卫星在第i个频率上的伪距硬件延迟偏差。bGNSS,r,i、
Figure GDA0002149352690000131
bLEO,r,i及
Figure GDA0002149352690000132
分别分别表示GNSS接收机、卫星s、LEO卫星接收机及LEO卫星在第i个频率上的相位硬件延迟偏差。λi表示第i个频率信号的波长。
Figure GDA0002149352690000133
及
Figure GDA0002149352690000134
分别表示GNSS接收机到卫星s、LEO卫星接收机到卫星s及GNSS接收机到LEO卫星载波观测量对应的整周模糊度。
Figure GDA0002149352690000135
及
Figure GDA0002149352690000136
分别表示GNSS接收机到LEO卫星伪距和相位观测值的观测值噪声以及未模型化的误差、LEO卫星接收机到卫星s伪距和相位观测值的观测值噪声以及未模型化的误差、GNSS接收机到LEO卫星伪距和相位观测值的观测值噪声以及未模型化的误差，如：多路径效应等。
由以上三个基本观测方程可知，可以通过两个或两个以上频率的无几何距离组合，消除与频率无关项的误差。同时，由于电离层延迟跟信号频率成反比，假设选择某一频率作为基准频率，则不同频率的电离层延迟的比值为γi＝fi/f0。因此，三个基本观测方程可化简为：
Figure GDA0002149352690000137
Figure GDA0002149352690000138
Figure GDA0002149352690000141
称公式(4)、公式(5)及公式(6)为电离层观测值的基本观测方程。
对电离层TEC观测值的提取，主要包括相位平滑伪距法及基于GNSS非差模糊度整数解法两种方法。
本发明以提取GNSS接收机到卫星s观测方向的电离层延迟为例，进行说明。
方法1：相位平滑伪距法。该方法利用相位和伪距受电离层影响大小相等、符号相反的特性，基于伪距观测值提供的模糊度基准即可求得电离层TEC观测值。
在不考虑相位小数偏差或将相位小数偏差合并到整周模糊度中，记作
Figure GDA0002149352690000142
和
Figure GDA0002149352690000143
(距离值)，则伪距和相位的电离层观测值的基本观测方程可简写为公式(7)：
Figure GDA0002149352690000144
对公式(7)，直接将无几何距离伪距值
Figure GDA0002149352690000145
和相位值
Figure GDA0002149352690000146
求和，即可得到相位模糊度值Na，如公式(8)所示：
Figure GDA0002149352690000147
上式中，由于受伪距观测值噪声的影响，单历元求解的模糊度误差较大。鉴于模糊度在一个连续观测弧段内，假设不发生周跳，其值不会发生改变。因此，可以通过对一个连续弧段取平均求模糊度的方式来削弱伪距观测值噪声的影响。若连续弧段长度为n个历元，k表示历元号，则有：
Figure GDA0002149352690000148
联合公式(7)的相位观测方程，可得：
Figure GDA0002149352690000151
因此，可采用公式(10)计算基于相位平滑伪距观测值获得的电离层TEC值。
方法2：基于GNSS非差模糊度整数解法。该方法基于相位观测值受多路径影响影响小，观测值精度较高(约1-3mm)的优点，利用观测网数据以及IGS提供精度轨道、钟差、天线等信息逐站进行标准模式的PPP解算，从而获得无电离层组合模糊。同时，基于观测网原始观测数据获取MW组合观测值，利用直接平均后取整的方式获取宽巷整数模糊度。利用前两步获得的无电离层组合模糊和宽巷整数模糊度计算得到窄巷实数模糊度，并利用LAMBDA方法固定窄巷模糊度。最后，将固定后的宽巷和窄巷模糊度回代到无几何距离组合观测值的观测方程中，即可得到相应的电离层TEC观测值。
在本发明实施例中，步骤2的GNSS/LEO接收机和卫星端硬件延迟偏差精确确定包括：
由步骤1可知，LEO卫星增强的GNSS电离层建模中涉及的硬件延迟偏差包括：地面GNSS接收机端BGNSS,r、LEO星载GNSS接收机端BLEO,r、LEO卫星端
Figure GDA0002149352690000152
及GNSS卫星端
Figure GDA0002149352690000153
四类硬件延迟偏差。具体确定相关硬件延迟偏差的主要步骤(“三步法”)如下：
(1)基于地基GNSS观测数据构建全路径全球电离层模型，同步估计获得地面接收机硬件延迟BGNSS,r和GNSS卫星端硬件延迟
Figure GDA0002149352690000154
其中，电离层模型参数采用球谐函数模型，基准约束选择不同GNSS卫星端硬件延迟偏差
Figure GDA0002149352690000155
“和为零”，单层模型高度选择450公里。
(2)构建LEO下部电离层模型，同步估计LEO卫星端硬件延迟
Figure GDA0002149352690000156
为了保持自洽性，将步骤(1)获得的BGNSS,r代入公式(11)。通常情况下，LEO卫星位于450公里上方，可选择与步骤(1)相同的电离层单层模型高度，基准约束选择不同LEO卫星端的硬件延迟偏差
Figure GDA0002149352690000157
“和为零”。
Figure GDA0002149352690000161
(3)为保持自洽性，将步骤(1)获得的
Figure GDA0002149352690000162
代入公式(12)，并构建LEO上部电离层模型，同步估计出LEO星载GNSS接收机端硬件延迟偏差BLEO,r。
Figure GDA0002149352690000163
基于上述步骤，即可计算出各项硬件延迟偏差参数，并对电离层TEC观测值中的硬件延迟进行改正，从而获得“干净”的电离层TEC信息，用于后续“归一化”和GNSS/LEO融合建模。
步骤3，基于IRI模型背景场模型的GNSS/LEO电离层观测值“归一化”。
由于不同LEO卫星轨道高度不同，导致其电离层可探测范围不同，图3为LEO电离层观测值“归一化”方法示意图。在电离层建模前，需要对其进行“归一化”。本发明拟采用如下思路对其进行“归一化”：
(1)将不同观测的视线方向STEC投影成VTEC。假设基于地基GNSS测站观测的全路径电离层TEC表示为STECGNSS，地面观测LEO卫星的下部电离层表示为STECLEO-BTM，LEO卫星观测GNSS的上部电离层表示为STECLEO-UP。那么投影到天顶方向后，分别表示为VTECGNSS、VTECLEO-BTM和VTECLEO-UP。通常LEO卫星位于电离层峰值高度之上，为避免投影误差较大，尽可能选取较高的卫星截止高度角。
Figure GDA0002149352690000164
式中，α、β分别表示STECGNSS和STECLEO-BTM对应穿刺点处的天顶距，γ表示STECLEO-UP星载接收机处的天顶距。其中，
Figure GDA0002149352690000165
Figure GDA0002149352690000166
R为地球平均半径6378.137km。H为薄壳的高度，通常选取350-450km中的某一固定值。z1，z2分别表示STECGNSS、STECLEO-BTM对应的接收机处的天顶距。
(2)通过引入IRI模型分别计算LEO卫星轨道上部和下部电离层TEC值，其计算值分别为VTECIRI-BTM和VTECIRI-UP。基于IRI模型表征的电离层TEC上下部比值关系，计算得到初步“归一化”的LEO全路径电离层观测值，如下式所示：
Figure GDA0002149352690000171
式中，VTECLEO-BTM-ALL为图3中O-B路径的电离层总电子含量，VTECLEO-UP-ALL为图3中O-C路径的电离层总电子含量，ξLEO-BTM为LEO下部“归一化”后未被模型化的系统性偏差，ξLEO-UP为LEO上部“归一化”后未被模型化的系统性偏差。此时，VTECLEO-BTM-ALL和VTECLEO-UP-ALL均为与VTECGNSS一样完整路径的电离层TEC值。
显然，相比于目前将未探测部分电离层视为常数(如海洋测高卫星观测、DORIS观测的上部未探测电离层部分)，本发明提出的“归一化”方法能够较好地顾及电离层未探测部分的时空变化特征。此外，为减少后续整个电离层实测模型构建时的计算成本，避免每个观测点均采用IRI模型计算一次“归一化”比值关系(也可称为“归一化”算子)，本发明拟基于IRI模型每2小时生成一组2.5°×5°的全球“归一化”格网模型，即每个格网点计算一个“归一化”算子。然后，在电离层建模时根据观测数据的坐标位置进行内插，得到自己相应的“归一化”算子，对其进行“归一化”。
在本发明实施例中，步骤4，半参数补偿最小二乘模型的GNSS/LEO电离层参数估计。
在GNSS/LEO多源电离层TEC融合建模时，由于不同观测手段之间存在时变系统性偏差，而且不同类型电离层观测值“归一化”后残余未模型化的系统性偏差，直接采用经典最小二乘估计无法处理该问题。因此，本发明为解决之前提到的ξLEO-BTM和ξLEO-UP这两项误差，引入了半参数最小二乘模型，将这种偏差值视为非参数参量，从偶然误差中分离出来，其观测方程可表示为下式：
L＝BX+S+Δ (15)。
式中，L为观测向量。Δ为误差向量。B为列满秩设计矩阵。P为对称正定方阵，是观测值L的权。S＝(s1,s2,…,sn)T为描述不同类电离层观测值之间未模型化系统偏差，即半参数分量。
为了得到公式(15)中参数分量和非参数分量的唯一解，在平差准则中引入正规化矩阵和平滑因子，即：
Figure GDA0002149352690000181
式中，R为一个适当的正定矩阵，成为正规化矩阵。α为一个给定的纯量因子，在极小化过程中在V与
Figure GDA0002149352690000182
之间起平衡作用，称之平滑因子。
由公式(15)和公式(16)，可得未知参数X的估值为：
Figure GDA0002149352690000183
通过选取合适的平滑因子α和正规化矩阵R，就可以得到非参数分量的估计值
Figure GDA0002149352690000184
和参数分量的估计值
Figure GDA0002149352690000185
这样，当正规化矩阵R正定时，就可把非参数分量S和参数分量X以及偶然误差从观测值中分离出来。
对正规化矩阵R的选取，通常可采用自然样条函数法、时间序列法等方法进行选取。对平滑因子α，可采用信噪比法、L-曲线法及交叉核实法等方法进行选取。在本发明中，需要基于上述方法，确定针对全球电离层建模的最优正规化矩阵R和最优平滑因子α，实现非参数化时变系统性偏差以及电离层模型参数的准确估计。
在上述参数估计方法中，对于未知参数中的电离层模型参数，可采用球谐函数模型，其数学表达式可表示为：
Figure GDA0002149352690000186
式中，n,m分别为球谐函数的阶数，次数，nmax为球谐函数展开的最大阶数。
Figure GDA0002149352690000187
为规格化的勒让德函数。
Figure GDA0002149352690000188
为电离层穿刺点处的地磁或地理纬度。s＝λ-λ0为穿刺点的日固经度，λ、λ0分别为穿刺点和太阳的经度。
Figure GDA0002149352690000189
为待估的球谐函数系数。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种LEO卫星增强的GNSS电离层归一化与融合建模方法，其特征在于，所述LEO卫星增强的GNSS电离层归一化与融合建模方法包括以下步骤：
步骤一，基于GNSS和LEO卫星原始观测数据提取获得包含伪距/相位硬件延迟偏差的电离层总电子含量观测值；
步骤二，确定LEO卫星、GNSS卫星及LEO卫星星载接收机和GNSS地面接收机的伪距/相位各项硬件延迟偏差参数，并对电离层总电子含量观测值中的硬件延迟进行改正，获取不含硬件延迟偏差的电离层总电子含量观测值；
步骤三，利用电离层电子密度场模型对只能探测部分路径的LEO卫星电离层总电子含量观测值转换到全路径；
步骤四，利用半参数最小二乘模型进行GNSS卫星与LEO卫星电离层观测值系统间偏差的电离层未知参数估计，构建高精度、高分辨率电离层模型；
步骤四中，所述利用半参数最小二乘模型进行GNSS与LEO卫星电离层观测值系统间偏差的电离层未知参数估计包括：
引入半参数最小二乘模型，将这种偏差值视为非参数参量，从偶然误差中分离出来，其观测方程表示为下式：
L＝BX+S+Δ；
式中，L为观测向量；Δ为误差向量；B为列满秩设计矩阵；P为对称正定方阵，是观测值L的权；S＝(s1,s2,…,sn)T为描述不同类电离层观测值之间未模型化系统偏差，即半参数分量；
获取公式L＝BX+S+Δ中参数分量和非参数分量的唯一解中，在平差准则中引入正规化矩阵和平滑因子，即：
Figure FDA0002353521670000011
式中，R为一个适当的正定矩阵，成为正规化矩阵；α为一个给定的纯量因子，在极小化过程中在V与
Figure FDA0002353521670000012
之间起平衡作用；
由公式L＝BX+S+Δ和
Figure FDA0002353521670000013
得未知参数X的估值为：
Figure FDA0002353521670000014
通过选取合适的平滑因子α和正规化矩阵R，得到非参数分量的估计值
Figure FDA0002353521670000021
和参数分量的估计值
Figure FDA0002353521670000022
当正规化矩阵R正定时，非参数分量S和参数分量X以及偶然误差从观测值中分离出来；
对于未知参数中的电离层模型参数，采用球谐函数模型，表示为：
Figure FDA0002353521670000023
式中，n,m分别为球谐函数的阶数，次数，nmax为球谐函数展开的最大阶数；
Figure FDA0002353521670000024
为规格化的勒让德函数；
Figure FDA0002353521670000025
为电离层穿刺点处的地磁或地理纬度；s＝λ-λ0为穿刺点的日固经度，λ、λ0分别为穿刺点和太阳的经度；
Figure FDA0002353521670000026
为待估的球谐函数系数。
2.如权利要求1所述LEO卫星增强的GNSS电离层归一化与融合建模方法，其特征在于，步骤一提取获得包含伪距/相位硬件延迟偏差的电离层总电子含量观测值的方法包括：
相位平滑伪距法，利用相位和伪距受电离层影响大小相等、符号相反的特性，基于伪距观测值提供的模糊度基准求得电离层TEC观测值；
不考虑相位小数偏差或将相位小数偏差合并到整周模糊度中，记作
Figure FDA0002353521670000027
和
Figure FDA0002353521670000028
则伪距和相位的电离层观测值的基本观测方程简写为下公式：
Figure FDA0002353521670000029
直接将无几何距离伪距值
Figure FDA00023535216700000210
和相位值
Figure FDA00023535216700000211
求和，得到相位模糊度值Na，如下公式所示：
Figure FDA00023535216700000212
上式中，受伪距观测值噪声的影响，单历元求解的模糊度误差大；鉴于模糊度在一个连续观测弧段内，假设不发生周跳，相位模糊度值不发生改变；通过对一个连续弧段取平均求模糊度的方式削弱伪距观测值噪声的影响；若连续弧段长度为n个历元，k表示历元号，则有：
Figure FDA0002353521670000031
联合公式相位观测方程，得：
Figure FDA0002353521670000032
则计算基于相位平滑伪距观测值获得的电离层TEC值。
3.如权利要求1所述LEO卫星增强的GNSS电离层归一化与融合建模方法，其特征在于，步骤一提取获得包含伪距/相位硬件延迟偏差的电离层总电子含量观测值的方法进一步包括：
利用基于GNSS非差模糊度整数解法对观测网数据以及IGS提供精度轨道、钟差、天线信息逐站进行标准模式的PPP解算，获得无电离层组合模糊；同时，基于观测网原始观测数据获取MW组合观测值，利用直接平均后取整的方式获取宽巷整数模糊度；
利用获得的无电离层组合模糊和宽巷整数模糊度计算得到窄巷实数模糊度，并利用LAMBDA方法固定窄巷模糊度；
将固定后的宽巷和窄巷模糊度回代到无几何距离组合观测值的观测方程中，得到相应的电离层TEC观测值。
4.如权利要求1所述的LEO卫星增强的GNSS电离层归一化与融合建模方法，其特征在于，步骤二中，确定LEO卫星、GNSS卫星及LEO卫星星载接收机和GNSS地面接收机的伪距/相位硬件延迟偏差具体包括：
(1)基于地基GNSS观测数据构建全路径全球电离层模型，同步估计获得地面接收机硬件延迟BGNSS,r和GNSS卫星端硬件延迟
Figure FDA0002353521670000033
其中，全路径全球电离层模型参数采用球谐函数模型，基准约束选择不同GNSS卫星端硬件延迟偏差
Figure FDA0002353521670000034
(2)构建LEO下部电离层模型，同步估计LEO卫星端硬件延迟
Figure FDA0002353521670000035
将步骤(1)中获得的BGNSS,r代入下公式中；基准约束选择不同LEO卫星端的硬件延迟偏差
Figure FDA0002353521670000036
Figure FDA0002353521670000041
(3)将步骤(1)中获得的
Figure FDA0002353521670000042
代入下公式，并构建LEO上部电离层模型，同步估计出LEO星载GNSS接收机端硬件延迟偏差BLEO,r；
Figure FDA0002353521670000043
5.如权利要求1所述LEO卫星增强的GNSS电离层归一化与融合建模方法，其特征在于，步骤三利用电离层电子密度场模型对只能探测部分路径的LEO卫星电离层总电子含量观测值转换到全路径中，具体包括：
(1)将不同观测的视线方向电离层斜延迟投影成电离层垂延迟；基于地基GNSS测站观测的全路径电离层TEC表示为STECGNSS，地面观测LEO卫星的下部电离层表示为STECLEO-BTM，LEO卫星观测GNSS的上部电离层表示为STECLEO-UP；那么投影到天顶方向后，分别表示为VTECGNSS、VTECLEO-BTM和VTECLEO-UP；
Figure FDA0002353521670000044
式中，α、β分别表示STECGNSS和STECLEO-BTM对应穿刺点处的天顶距，γ表示STECLEO-UP星载接收机处的天顶距；其中，
Figure FDA0002353521670000045
Figure FDA0002353521670000046
R为地球平均半径6378.137km；H为薄壳的高度，通常选取350-450km中的某一固定值；z1，z2分别表示STECGNSS、STECLEO-BTM对应的接收机处的天顶距；
(2)通过引入IRI模型分别计算LEO卫星轨道上部和下部电离层TEC值，计算值分别为VTECIRI-BTM和VTECIRI-UP；基于IRI模型表征的电离层TEC上下部比值关系，计算得到初步归一化的LEO全路径电离层观测值，如下式所示：
Figure FDA0002353521670000047
式中，VTECLEO-BTM-ALL为O-B路径的电离层总电子含量，VTECLEO-UP-ALL为O-C路径的电离层总电子含量，ξLEO-BTM为LEO下部归一化后未被模型化的系统性偏差，ξLEO-UP为LEO上部归一化后未被模型化的系统性偏差；VTECLEO-BTM-ALL和VTECLEO-UP-ALL均为与VTECGNSS一样完整路径的电离层TEC值。
6.一种实施权利要求1所述LEO卫星增强的GNSS电离层归一化与融合建模方法的LEO卫星增强的GNSS电离层归一化与融合建模系统。
7.一种实现权利要求1～5任意一项所述LEO卫星增强的GNSS电离层归一化与融合建模方法的信息数据处理终端。
8.一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1-5任意一项所述的LEO卫星增强的GNSS电离层归一化与融合建模方法。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112083444A (zh) * 2020-08-19 2020-12-15 中国民用航空总局第二研究所 一种计及等离子体泡的低纬度机场电离层短时预测方法

Families Citing this family (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110764121A (zh) * 2019-10-29 2020-02-07 中海北斗(深圳)导航技术有限公司 一种gnss实时全球电离层tec建模方法
CN111125609B (zh) * 2019-12-20 2022-11-29 中国电波传播研究所（中国电子科技集团公司第二十二研究所） 一种基于双指数驱动的电离层三维电子密度重构方法
CN111123300B (zh) * 2020-01-13 2022-04-01 武汉大学 近实时大范围高精度电离层电子密度三维监测方法及装置
CN111580061B (zh) * 2020-05-20 2020-10-27 中国科学院地质与地球物理研究所 基于clean算法的电离层电子密度反演方法
CN111796309B (zh) * 2020-06-24 2023-04-18 中国科学院精密测量科学与技术创新研究院 导航卫星单频数据同步确定大气水汽和总电子含量的方法
CN112558123B (zh) * 2020-11-27 2023-03-21 北京航天长城卫星导航科技有限公司 卫星端初始相位偏差与硬件延迟参数解算方法及装置
CN113031036B (zh) * 2021-03-01 2021-09-24 中国矿业大学 基于GNSS 30s采样频率数据的电离层相位闪烁因子构建方法
CN113031017B (zh) * 2021-03-10 2024-03-19 重庆两江卫星移动通信有限公司 一种联合leo和gnss星座建立电离层格网产品的方法
CN113109840A (zh) * 2021-03-19 2021-07-13 中国电波传播研究所（中国电子科技集团公司第二十二研究所） 一种基于gnss接收机的电离层tec实时测量方法
CN113985455A (zh) * 2021-10-23 2022-01-28 闽江学院 一种融合多源电离层观测数据的高精度电离层建模方法
CN114397683B (zh) * 2021-12-30 2023-01-13 深圳市华芯云创科技有限公司 一种北斗非差非组合ppp-rtk定位方法
CN114417580B (zh) * 2021-12-31 2022-12-02 中国电波传播研究所（中国电子科技集团公司第二十二研究所） 一种观测系统对全球电离层数据同化性能的影响评估方法
CN115639579B (zh) * 2022-12-23 2023-03-21 天津云遥宇航科技有限公司 多源电离层观测数据构建二维垂直电子总量模型方法
CN115900527B (zh) * 2023-01-06 2023-05-05 中南大学 基于gnss系统误差递推半参数建模的变形监测方法
CN117055079B (zh) * 2023-10-12 2023-12-22 中国科学院国家空间科学中心 总电子含量确定方法、装置、电子设备及可读存储介质

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7912422B2 (en) * 2006-07-31 2011-03-22 University Corporation For Atmospheric Research Method and system for demodulation of open-loop GPS radio occultation signals
CN102498415B (zh) * 2009-09-19 2014-04-16 天宝导航有限公司 具有漫游器模糊度固定的gnss信号处理
DE112011100528T5 (de) * 2010-02-14 2012-12-06 Trimble Navigation Limited GNSS-Signalverarbeitungmit regionaler Augmentationsnachricht
US9170335B2 (en) * 2011-02-14 2015-10-27 Trimble Navigation Limited GNSS signal processing with ionosphere model for synthetic reference data
CN103430046B (zh) * 2011-03-22 2015-08-12 天宝导航有限公司 用于重新收敛的利用已知定位的gnss信号处理
CN106646564B (zh) * 2016-10-31 2019-10-29 电子科技大学 一种基于低轨卫星增强导航方法
CN107390233B (zh) * 2017-07-18 2020-04-17 武汉大学 一种低轨卫星导航增强电离层延迟改正参数方法
CN107229061B (zh) * 2017-07-18 2019-09-03 武汉大学 一种基于低轨卫星的星地差分实时精密定位方法
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
CN109212474B (zh) * 2018-09-21 2022-09-09 华北理工大学 基于eiel电子标签的井下定位方法
CN109520512A (zh) * 2018-12-28 2019-03-26 上海海积信息科技股份有限公司 一种卫星精密定轨方法及装置

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112083444A (zh) * 2020-08-19 2020-12-15 中国民用航空总局第二研究所 一种计及等离子体泡的低纬度机场电离层短时预测方法
CN112083444B (zh) * 2020-08-19 2021-06-08 中国民用航空总局第二研究所 一种计及等离子体泡的低纬度机场电离层短时预测方法

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