CN110515097B - 应用于基准站的gnss卫星观测粗差剔除方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种应用于基准站的GNSS卫星观测粗差剔除方法，根据基准站生成的虚拟观测值与接收机实际观测值作差获得包含接收机钟差的观测值残差向量，对观测值残差向量排序后获得一次差列向量，将一次差列向量的相邻元素再次作差获得二次差列向量，然后对一次差、二次差列向量的特征值施加粗差判定和识别准则，并得到粗差剔除后的观测值集合。进一步的，本发明还公开一种与上述方法对应的应用于基准站的GNSS卫星观测粗差剔除装置。通过本发明实现了基准站观测粗差的有效剔除，增强了高精度相对定位的可靠性。

Description

应用于基准站的GNSS卫星观测粗差剔除方法和装置

技术领域

本发明涉及GNSS卫星观测粗差剔除技术，尤其涉及一种应用于基准站的GNSS卫星观测粗差剔除方法，属于GNSS(Global Navigation Satellite System)定位与导航技术领域。

背景技术

在当前大力发展建设智慧城市的潮流下，基于位置服务的新兴技术产业对稳定的导航定位服务提出了强烈的应用需求，而基于连续运行参考站网(ContinuouslyOperating Reference Stations,CORS)的网络RTK(Real-time kinematic)技术作为可以实现厘米级高精度导航定位的主要技术手段，已广泛应用于城市规划、国土测绘、地籍管理、城乡建设、环境监测、防灾减灾、交通监控等诸多领域，成为了智慧城市建设运营中不可或缺的基础性信息服务技术。

在连续运行参考站网的数据处理当中，GNSS相对定位是其遵循的主要定位原理。在进行相对定位时，至少需要1个基准站和若干用户定位终端进行同步观测，因此基准站GNSS卫星观测数据的质量，尤其是观测数据当中粗差等不良观测值的有效处理，在很大程度上决定着用户导航定位的精度，关乎整个CORS站网的持续健康有效运行。

当前对GNSS观测粗差处理的关键点或难点主要有三个：一是如何对观测数据集是否存在粗差进行准确判定，二是如何对具体的某个观测值是否为粗差观测值进行有效的识别；三是如何控制粗差观测值对数据处理结果的影响，即粗差如何处置。常用的GNSS观测粗差处理方法主要有假设检验、抗差估计、接收机自主完好性监测(Receiver AutonomousIntegrity Monitoring,RAIM)等，但这些方法在具体实现上有诸多限制，例如：假设检验法常存在去真和纳伪的情况；抗差估计的方差膨胀程度与粗差大小的匹配性难确定；RAIM算法使用时观测值个数还需多于必要观测数，尤其是观测数据集同时存在多个粗差时，容易引起粗差的转移。因此对于基准站的实时GNSS卫星观测值，需要一种能够快速有效地识别并剔除粗差的实用方法。

发明内容

针对现有GNSS卫星观测粗差处理方法在运行效率和实用性方面存在的不足，本发明提供一种应用于基准站的GNSS卫星观测粗差剔除方法和装置，根据基准站生成的虚拟观测值与接收机实际观测值作差获得包含接收机钟差的观测值残差向量，对观测值残差向量排序后获得一次差列向量，将一次差列向量的相邻元素再次作差获得二次差列向量，然后对一次差、二次差列向量的特征值施加粗差判定和识别准则，并得到粗差剔除后的观测值集合，从而实现基准站观测粗差的有效剔除，增强高精度相对定位的可靠性。

本发明的技术方案如下：

方案一：一种应用于基准站的GNSS卫星观测粗差剔除方法，包括以下步骤：

S1、根据基准站精确三维坐标和卫星坐标计算真实站星距以及多项误差改正量，所述误差改正量包括电离层延迟改正量、对流层延迟改正量和地球自转改正量；

S2、利用所述真实站星距和各项误差改正量生成基准站虚拟伪距观测值，将所述基准站虚拟伪距观测值与接收机采集的实际伪距观测值作差，得到基准站某历元观测到的所有GNSS卫星包含接收机钟差的观测值残差向量；

S3、将观测值残差向量按所属导航卫星系统进行分类排序，获得各类导航卫星系统对应的观测值残差向量的第一特征值，并对排序后的观测值残差向量中的相邻元素再次作差，得到相邻观测值残差之差向量以及所述相邻观测值残差之差向量的第二特征值；所述第一特征值包括最大值、最小值、平均值和中值，所述第二特征值包括最大值和最小值；

S4、对所述观测值残差向量的第一特征值和相邻观测值残差之差向量的第二特征值施加粗差判定准则进行判定，在判定该导航卫星系统在该历元的实际伪距观测值中有粗差存在时，利用第一特征值、第二特征值和粗差识别准则对该导航卫星系统在该历元的实际伪距观测值进行识别，并对识别到的存在粗差的实际伪距观测值进行剔除；

S5、重复步骤S3～S4，直到满足预设条件后，得到基准站观测到的该历元各导航卫星系统对应的目标GNSS卫星观测值集合。

作为一种优选方案，所述预设条件是指：基准站观测到的该历元同一导航卫星系统内的实际伪距观测值个数不大于预设值，或者粗差判定准则判定剩余实际伪距观测值无粗差为止。优先的，所述预设值为3。

作为一种优选方案，所述真实站星距和地球自转改正量可按下式获得：

式中，

为真实站星距，δρ为地球自转改正量，

已知的基准站精确三维坐标，(x^j,y^j,z^j)为第j颗卫星坐标，ω为地球自转角速度，C为光速。

作为一种优选方案，所述电离层延迟改正量依据Klobuchar模型按下式获得：

式中，C为光速，t为以秒为单位的电离层穿刺点处地方时，F、A₂、A₄分别为倾斜投影函数、白天余弦函数振幅和不小于72000秒的余弦函数周期，具体为：

式中，E为弧度制的卫星高度角，α_i和β_i(i＝0,1,2,3)为模型修正参数，φ_M为弧度制的电离层穿刺点处地磁纬度。

作为一种优选方案，所述对流层延迟改正量包含湿延迟和干延迟两部分，依据UNB3模型按下式计算获得：

δρ_trop＝m_d×d_d+m_w×d_w (4)

式中，d_d和d_w分别为天顶干延迟和天顶湿延迟，m_d和m_w分别为天顶干延迟的倾斜投影函数和天顶湿延迟的倾斜投影函数。

作为一种优选方案，所述基准站伪距虚拟观测值按下式生成：

式中，

为生成的基准站虚拟伪距观测值，Δt^s为卫星钟差，δρ_ion、δρ_trop和δρ分别为电离层延迟改正量、对流层延迟改正量和地球自转改正量，C为光速；

其中，包含接收机钟差的观测值残差向量按下式获得：

式中，

为基准站某历元观测到的所有GNSS卫星包含接收机钟差的观测值残差向量，

和P分别表示基准站虚拟伪距观测值和接收机实际伪距观测值，下标j表示属于k导航卫星系统的第j个观测值，下标n表示属于k导航卫星系统的观测值总数；

将

按从小到大进行排序，得到一次差列向量和平均值为：

式中，l_k表示一次差列向量，下标k表示所属的导航卫星系统，下标j表示属于k导航卫星系统且已排序的第j个观测值残差，n表示属于k导航卫星系统的观测值总数，l_max、l_min、l_avg以及l_med分别表示该导航卫星系统中包含接收机钟差的观测值残差向量中的最大、最小、平均以及中间值；

将一次差列向量的相邻元素进行作差，获得相邻观测值残差之差向量，即二次差列向量，如下：

式中，V_k表示二次差列向量，下标k表示所属的导航卫星系统，下标j表示k导航卫星系统一次差列向量的第j个残差。

作为一种优选方案，所述粗差判定准则为：

式中，a、b和c分别为预先设定的粗差识别阈值；

当粗差判定准则中的四个条件均满足时，认为该历元的该导航卫星系统实际伪距观测值无粗差，否则认为存在粗差观测值；

所述粗差识别准则包括：

当满足式(11)时，l_max对应的实际伪距观测值为粗差观测值；

当满足式(12)时，l_min对应的实际伪距观测值为粗差观测值；

当满足式(13)时，l_max对应的实际伪距观测值为粗差观测值；

当满足式(14)时，l_min对应的实际伪距观测值为粗差观测值；

式中，l_q表示求得二次差向量最大值v_max对应的一次差列向量中的第q个观测值，且，若二次差向量最大值v_max由一次差列向量的次最小值减去最小值得到，则q为减数的序号，否则q为被减数的序号。

方案二：一种应用于基准站的GNSS卫星观测粗差剔除装置，其包括处理器和存储器，所述存储器存储有GNSS卫星观测粗差剔除程序，所述程序在被处理器运行时用于实现方案一所述的GNSS卫星观测粗差剔除方法。

其中，方案一和方案二中所述的导航卫星系统包括但不限于GPS、BDS、GLONASS和Galileo卫星系统。

本发明提出的应用于基准站的GNSS卫星观测粗差剔除方法具有以下有益效果：

(1)通过利用基准站已知的精确坐标和实时广播星历，计算卫星信号传播过程中的电离层延迟、对流层延迟、地球自转等多项误差改正量，从而构造虚拟的站星间伪距观测值，并与实际观测值作差后排序形成一次差列向量，对一次差列向量的相邻元素作差形成二次差向量；在此基础上获得一次差、二次差列向量的特征值，从而施加粗差准则循环对其进行粗差的判定、识别和剔除，最终获得无粗差的GNSS卫星观测值集合。

(2)本发明充分利用了基准站精确坐标已知的特点，通过虚拟生成的准确卫星观测值与实际观测值作差并提取特征值进行对比分析，可以防止粗差被转移，能够同时对多个粗差进行探测和定位。

(2)本发明每次仅对最大值或最小值进行剔除，能够最大程度降低误识别的概率，且对观测值个数要求低，实现过程高效简捷，特别适用于坐标已知的观测站，可获得干净无粗差的GNSS观测值集合，从而增强高精度相对定位的可靠性。

附图说明

图1是实施例1所述的应用于基准站的GNSS卫星观测数据粗差剔除方法的实施流程图；

图2是实施例1所述的应用于基准站的GNSS卫星观测数据粗差剔除方法的粗差剔除前后伪距单点定位偏差图。

具体实施方式

结合图1和图2所示，实施例1公开一种应用于基准站的GNSS卫星观测数据粗差剔除方法，具体步骤如下：

S1、根据基准站精确三维坐标和卫星坐标计算真实站星距以及电离层延迟、对流层延迟、地球自转这几项误差改正量(即电离层延迟改正量、对流层延迟改正量和地球自转改正量)。

其中，真实站星距和地球自转改正量可按下式获得：

式中，

为真实站星距，δρ为地球自转改正量，

已知的基准站精确三维坐标，(x^j,y^j,z^j)为第j颗卫星坐标，具体可由卫星播发的导航电文(实时广播星历)获得，ω为地球自转角速度，C为光速。

其中，电离层延迟改正量可依据Klobuchar模型按下式获得：

式中，C为光速，t为以秒为单位的电离层穿刺点处地方时，F、A₂、A₄分别为倾斜投影函数、白天余弦函数振幅和不小于72000秒的余弦函数周期，具体为：

式中，E为弧度制的卫星高度角，α_i和β_i(i＝0,1,2,3)为模型修正参数，可从卫星播发的导航电文中提取，φ_M为弧度制的电离层穿刺点处地磁纬度。

其中，对流层延迟改正量包含湿延迟和干延迟两部分，可依据UNB3模型按下式计算获得：

δρ_trop＝m_d×d_d+m_w×d_w (4)

式中，d_d和d_w分别为天顶干延迟和天顶湿延迟，m_d和m_w分别为天顶干延迟的倾斜投影函数和天顶湿延迟的倾斜投影函数。

S2、利用真实站星距和各项误差改正量生成基准站虚拟伪距观测值(又称虚拟的站星间伪距观测值)，并将生成的基准站虚拟伪距观测值与接收机实际伪距观测值作差，得到基准站某历元观测到的所有GNSS卫星包含接收机钟差的观测值残差向量。

基准站虚拟伪距观测值可按下式生成：

式中，

为生成的基准站虚拟伪距观测值，Δt^s为卫星钟差，δρ_ion、δρ_trop和δρ分别为电离层、对流层和地球自转改正量，C为光速。

其中，接收机实际伪距观测值是指基准站内通过接收机实时观测到的站星间伪距观测值，又称卫星观测值，是接收机自主运行时跟踪卫星过程中观测并记录输出的数据，其包括含粗差的实际伪距观测值和不含粗差的实际伪距观测值。实际伪距观测值和虚拟伪距观测值的关系可表示如下：

式中，ρ₀为接收机无粗差的实际伪距观测值，

为真实站星距，Δt_r和Δt^s分别为接收机钟差和卫星钟差，δρ_ion、δρ_trop和δρ分别为电离层、对流层和地球自转改正量，C为光速。需要说明的是，在实际应用中，除了列出的误差改正量外可能还有其它可作为随机误差的未列出的误差改正量，但列出的这三种为主要误差改正量，其它改正量为比较小的随机误差，即当作是观测噪声，在本发明中可以忽略不处理。

其中，包含接收机钟差的观测值残差向量可按下式表示：

式中，

为基准站某历元观测到的所有GNSS卫星包含接收机钟差的观测值残差向量，

和P分别表示基准站虚拟伪距观测值和接收机实际伪距观测值，下标j表示属于k导航卫星系统的第j个观测值，下标n表示属于k导航卫星系统的观测值总数，下标k＝G,C,R,E分别对应于GPS、BDS、GLONASS和Galileo卫星系统。需要说明的是，一颗GNSS卫星通常对应一个观测值，为直观表示，本发明中，观测值和卫星坐标的序号都用j表示。

需要注意的是，该方法按多个卫星系统设计的，同样也支持单个卫星系统。

S3、按照所属导航卫星系统分别将同一卫星系统的观测值残差向量进行冒泡排序，得到一次差列向量(即已排序的观测值残差向量)和一次差列向量的特征值，包括一次差列向量中的最大值、最小值、平均值和中值，同时将一次差列向量的相邻元素进行作差，获得二次差列向量(即相邻观测值残差之差向量)。

需要说明的是，同一卫星系统的观测值残差向量的排序方法并不只限于冒泡排序，普通任何一种排序方法均可，只要按从小到大排序即可。

其中，同一卫星系统一次差列向量和平均值为：

式中，l_k表示一次差列向量，下标k表示所属的导航卫星系统，下标j表示属于k导航卫星系统且已排序的第j个观测值残差，n表示属于k导航卫星系统的观测值总数，l_max、l_min、l_avg以及l_med分别表示该导航卫星系统中包含接收机钟差的观测值残差向量中的最大、最小、平均以及中间值。

将一次差列向量的相邻元素进行作差，获得二次差列向量(即相邻观测值残差之差向量)：

式中，V_k表示二次差列向量，下标k表示所属的导航卫星系统，下标j表示k导航卫星系统一次差列向量的第j个观测值残差。

其中，V_k的总行数比l_k少1行。同理，可对V_k中的元素进行排序，获得二次差列向量的最大值v_max、最小值v_min，以及最大值v_max对应于一次差列向量中的索引值q。索引值q可理解为序号，第q个，用来确定二次差列向量的最大值v_max是一次差列向量的哪两个元素作差得到的。如果二次差列向量的最大值v_max是由一次差向量的次最小值减去最小值得到，则q为减数(即一次差向量的最小值)的序号(即q＝1)，其它情况，q为作差的两个值中较大值(即被减数)的索引值。

S4、对二次差列向量中各导航卫星系统的最小值v_min、最大值v_max和一次差列向量向量中的最大值l_max、最小值l_min、平均值l_avg以及中值l_med分别施加粗差准则进行判定、识别和剔除，得到粗差剔除后的GNSS卫星观测值集合。

具体的，粗差判定准则为：

式中，a、b和c分别为根据经验人为设定的粗差识别阈值，例如，对于GNSS码伪距观测值可设定为100，10和9，单位为米。

当粗差判定准则中的四个条件均满足时，则认为该历元的该导航卫星系统的卫星观测值无粗差，否则认为存在粗差观测值。

当四个条件任意一个不满足时，认为该历元的该导航卫星系统的GNSS卫星观测值存在粗差，进一步，对具体存在的粗差观测值进行识别。

其中，粗差识别准则包括：

当满足条件①：

时，l_max对应的卫星观测值为粗差观测值；

当满足条件②：

时，l_min对应的卫星观测值为粗差观测值；

当满足条件③：

时，l_max对应的卫星观测值为粗差观测值；

当满足条件④：

时，l_min对应的卫星观测值为粗差观测值。

其中，l_q表示求得二次差向量最大值v_max对应的一次差向量中的第q个观测值，且若二次差向量最大值v_max由一次差向量的次最小值减去最小值得到，则q为减数(即一次差向量的最小值)的序号(即q＝1)，否则q为作差的两个值中较大值(即被减数)的序号。

需要说明的是，公式(12)已经说明，只要任一条件不满足都说明观测值存在粗差，公式(11)～(14)的第一条公式是用来确定它到底是公式(10)的四个条件中的哪一个没满足的，而第二条是用来识别粗差是最大值还是最小值。并且，识别粗差是最大值还是最小值时，单用公式(11)、(12)或公式(13)、(14)是不够充分的，需要他们联合起来一起判断，具体执行过程是：按①、②、③、④执行判断这四个条件，如果满足了条件①，则认为识别到了粗差为l_max，然后就把l_max剔除，此时已经找到了粗差，自然②、③、④也就不用执行判断了；如果条件①不满足，则执行判断条件②，以此类推下去。

S5、返回步骤S3，对粗差剔除后的一次差列向量重新排序，重复上述步骤，直至同一导航卫星系统内的观测值个数小于或等于3，或者粗差准则判定剩余观测值无粗差为止，以此获得各导航卫星系统剔除粗差后的GNSS卫星观测值集合。

相应的，实施例2公开一种应用于基准站的GNSS卫星观测粗差剔除装置，该装置包括处理器和存储器，存储器存储有GNSS卫星观测粗差剔除程序，该程序在被处理器运行时，执行实施例1所述的步骤S1～S5对应的指令。

最后需要说明的是，尽管以上结合附图对本发明的实施方案进行了描述，但本发明并不局限于上述的具体实施方案和应用领域，上述的具体实施方案仅仅是示意性的、指导性的，而不是限制性的。本领域的普通技术人员在本说明书的启示下，在不脱离本发明权利要求所保护的范围的情况下，还可以做出很多种的形式，这些均属于本发明保护之列。

Claims (10)

1.一种应用于基准站的GNSS卫星观测粗差剔除方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、根据基准站精确三维坐标和卫星坐标计算真实站星距以及多项误差改正量，所述误差改正量包括电离层延迟改正量、对流层延迟改正量和地球自转改正量；

S2、利用所述真实站星距和各项误差改正量生成基准站虚拟伪距观测值，将所述基准站虚拟伪距观测值与接收机采集的实际伪距观测值作差，得到基准站某历元观测到的所有GNSS卫星包含接收机钟差的观测值残差向量；

S3、将观测值残差向量按所属导航卫星系统进行分类排序，获得各类导航卫星系统对应的观测值残差向量的第一特征值，并对排序后的观测值残差向量中的相邻元素再次作差，得到相邻观测值残差之差向量以及所述相邻观测值残差之差向量的第二特征值；所述第一特征值包括最大值、最小值、平均值和中值，所述第二特征值包括最大值和最小值；

S4、对所述观测值残差向量的第一特征值和相邻观测值残差之差向量的第二特征值施加粗差判定准则进行判定，在判定该导航卫星系统在该历元的实际伪距观测值中有粗差存在时，利用第一特征值、第二特征值和粗差识别准则对该导航卫星系统在该历元的实际伪距观测值进行识别，并对识别到的存在粗差的实际伪距观测值进行剔除；

S5、重复步骤S3～S4，直到满足预设条件后，得到基准站观测到的该历元各导航卫星系统对应的目标GNSS卫星观测值集合。

2.如权利要求1所述的GNSS卫星观测粗差剔除方法，其特征在于，所述预设条件是指：基准站观测到的该历元同一导航卫星系统内的剩余实际伪距观测值个数不大于预设值，或者粗差判定准则判定剩余实际伪距观测值无粗差为止。

3.如权利要求2所述的GNSS卫星观测粗差剔除方法，其特征在于，所述预设值为3。

4.如权利要求1所述的GNSS卫星观测粗差剔除方法，其特征在于，所述真实站星距和地球自转改正量可按下式获得：

式中，

为真实站星距，δρ为地球自转改正量，

已知的基准站精确三维坐标，(x^j,y^j,z^j)为第j颗卫星坐标，ω为地球自转角速度，C为光速。

5.如权利要求1所述的GNSS卫星观测粗差剔除方法，其特征在于，所述电离层延迟改正量依据Klobuchar模型按下式获得：

式中，C为光速，t为以秒为单位的电离层穿刺点处地方时，F、A₂、A₄分别为倾斜投影函数、白天余弦函数振幅和不小于72000秒的余弦函数周期，具体为：

式中，E为弧度制的卫星高度角，α_i和β_i(i＝0,1,2,3)为模型修正参数，φ_M为弧度制的电离层穿刺点处地磁纬度。

6.如权利要求1所述的GNSS卫星观测粗差剔除方法，其特征在于，所述对流层延迟改正量包含湿延迟和干延迟两部分，依据UNB3模型按下式计算获得：

δρ_trop＝m_d×d_d+m_w×d_w (4)

式中，d_d和d_w分别为天顶干延迟和天顶湿延迟，m_d和m_w分别为天顶干延迟的倾斜投影函数和天顶湿延迟的倾斜投影函数。

7.如权利要求1所述的GNSS卫星观测粗差剔除方法，其特征在于，所述基准站伪距虚拟观测值按下式生成：

式中，

为生成的基准站虚拟伪距观测值，Δt^s为卫星钟差，δρ_ion、δρ_trop和δρ分别为电离层延迟改正量、对流层延迟改正量和地球自转改正量，C为光速；

其中，包含接收机钟差的观测值残差向量按下式获得：

式中，

为基准站某历元观测到的所有GNSS卫星包含接收机钟差的观测值残差向量，

和P分别表示基准站虚拟伪距观测值和接收机实际伪距观测值，下标k表示所属的导航卫星系统，下标j表示属于k导航卫星系统的第j个观测值，下标n表示属于k导航卫星系统的观测值总数；

将

按从小到大进行排序，得到一次差列向量和平均值为：

式中，l_k表示一次差列向量，下标k表示所属的导航卫星系统，下标j表示属于k导航卫星系统且已排序的第j个观测值残差，n表示属于k导航卫星系统的观测值总数，l_max、l_min、l_avg以及l_med分别表示该导航卫星系统中包含接收机钟差的观测值残差向量中的最大、最小、平均以及中间值；

将一次差列向量的相邻元素进行作差，获得相邻观测值残差之差向量，即二次差列向量，如下：

式中，V_k表示二次差列向量，下标k表示所属的导航卫星系统，下标j表示k导航卫星系统一次差列向量的第j个残差。

8.如权利要求1所述的GNSS卫星观测粗差剔除方法，其特征在于，

所述粗差判定准则为：

式中，a、b和c分别为预先设定的粗差识别阈值；

当粗差判定准则中的四个条件均满足时，认为该历元的该导航卫星系统实际伪距观测值无粗差，否则认为存在粗差观测值；

所述粗差识别准则包括：

当满足式(11)时，l_max对应的实际伪距观测值为粗差观测值；

当满足式(12)时，l_min对应的实际伪距观测值为粗差观测值；

当满足式(13)时，l_max对应的实际伪距观测值为粗差观测值；

当满足式(14)时，l_min对应的实际伪距观测值为粗差观测值；

式中，l_q表示求得二次差向量最大值v_max对应的一次差列向量中的第q个观测值，且，若二次差向量最大值v_max由一次差列向量的次最小值减去最小值得到，则q为减数的序号，否则q为被减数的序号。

9.如权利要求1所述的GNSS卫星观测粗差剔除方法，其特征在于，所述导航卫星系统包括但不限于GPS、BDS、GLONASS和Galileo卫星系统。

10.一种应用于基准站的GNSS卫星观测粗差剔除装置，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有GNSS卫星观测粗差剔除程序，所述程序在被处理器运行时用于实现如权利要求1至9任意一项所述的GNSS卫星观测粗差剔除方法。

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