CN110531392A - 一种基于ppp算法的高精度定位方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于PPP算法的高精度定位方法和系统，涉及GNSS高精度定位应用领域，能够不依赖于地面地位基站，仅依靠移动终端，利用双频GNSS载波相位和伪距观测值，并结合GNSS精密轨道和钟差实现厘米级高精度定位。本发明的系统包括：GNSS双频信号接收模块、无线广域网络模块、低轨导航增强卫星信号接收模块、微处理器。定位方法采用GNSS双频观测数据和GNSS精密改正数得到原始伪距和载波相位观测数据，在利用LAMBDA算法固定整周模糊度，最终采用拓展卡尔曼滤波方程对去电离层组合观测线性方程递推，收敛后得到位置信息。本发明具有使用方便、可靠性高、成本低等优势。

Description

一种基于PPP算法的高精度定位方法和系统

技术领域

本发明涉及GNSS高精度定位应用领域，尤其涉及一种基于PPP 算法的高精度定位方法和系统。

背景技术

随着传统汽车产业的不断发展，用户在驾车中对于导航的需求日益凸显，因此高精度导航成为了车辆必备功能之一，其中高精度定位将是该功能的重要基础条件。此外，在未来无人驾驶领域中，高精度定位也不可或缺。

然而，传统的GNSS系统定位精度一般在5米至10米，基本定位原理是依靠太空中四颗卫星到接收机的距离，用几何方法解算出接收机所在的三维空间位置和当前时间，这种精度的定位显然无法满足车载的高精度导航需求。目前虽然可以通过RTK技术将定位精度提高到分米级甚至厘米级，但该方法严重受限于接收机与地面基站的距离远近的限制。在我国经济较为发达的东部地区，可以大量建设基站以提高 RTK定位精度，但在人口较为稀疏的西北地区，建设基站的成本与收益会严重失衡，因此大面积推广使用RTK技术在商业上不具有竞争力。

因此，现有技术中缺乏一种定位算法,能够摆脱接收机与地面基站的距离限制,实现高精度的定位。

发明内容

本发明提供一种基于PPP算法的高精度定位方法和系统，能够不依赖于地面地位基站，仅依靠移动终端，利用双频GNSS载波相位和伪距观测值，并结合GNSS精密轨道和钟差实现厘米级高精度定位。

一种基于PPP算法的高精度定位方法，包括：

采集GNSS原始观测数据，GNSS原始观测数据包括伪距、双频非差载波相位；

采集GNSS精密改正数，GNSS精密改正数包括精密轨道改正数和精密钟差；

根据接收到的GNSS原始观测数据，建立伪距和载波相位观测方程；

利用双频观测值对伪距和载波相位观测方程进行去电离层组合，得到去电离层组合观测方程；

对GNSS原始观测数据进行线性组合,得到原始观测数据线性方程；

对去电离层组合观测方程进行线性化展开，得到去电离层组合观测线性方程；

根据原始伪距和载波相位观测数据，利用LAMBDA算法固定整周模糊度；

采用拓展卡尔曼滤波方程对去电离层组合观测线性方程递推，收敛后得到位置信息。

进一步的，伪距和载波相位观测方程为：

式中，g表示观测频率g＝L_i(i＝1,2)；r和s分别表示GPS接收机和 GPS卫星标识；P_g和L_g分别表示以米为单位的伪距和载波相位观测值；ρ为测站(X_r,Y_r,Z_r)与GPS卫星(X^s,Y^s,Z^s)间的几何距离；c为光速；dt_r为接收机钟差；dt^s为GPS卫星s的钟差；dIon表示频率1上的电离层误差；f₁和f₂表示GPS卫星信号频率；表示对流层延迟；N_g为整周模糊度；ε_p和ε_φ分别表示伪距和载波相位的多路径误差、观测噪声、卫星端相位未校准延迟和接收机端相位未校准延迟的偏差。

进一步的，去电离层组合观测方程为：

式中，IF表示去电离层组合模型；P_IF和L_IF代表去电离层组合的虚拟伪距和载波相位观测值；ρ为测站(X_r,Y_r,Z_r)与GPS卫星(X^s,Y^s,Z^s)间的几何距离；c为光速；dt_r为接收机钟差；dt^s为GPS卫星s的钟差；表示对流层延迟；λ_IF代表去电离层组合波长；N_IF表示去电离层组合整周模糊度；ε_p,IF和ε_φ,IF分别表示去电离层组合伪距观测方程误差和载波相位观测方程误差。

进一步的，对GNSS原始观测数据进行线性组合采用M-W线性组合方式，得到的原始观测数据线性方程为：

式中，L₁和L₂分别表示波段1和波段2的载波相位；P₁和P₂分别表示波段1和波段2的伪距；N_MW＝N₁-N₂为宽巷模糊度，是L₁和L₂两个波段的载波相位整周模糊度之差，其中N₁和N₂分别表示波段1和波段2的整周模糊度；是宽巷模糊度波长；ε_MW是观测噪声、卫星和接收机相位硬件延迟等误差之和；f₁和f₂表示GPS卫星信号频率。

进一步的，去电离层组合观测线性方程为：

y_k＝H_kx+v_k (6)

式中，y_k是新获得的测量值；H_k是测量矩阵；x是待估计参数；v_k是量测噪声；和表示去电离层组合伪距观测值和去电离层组合载波相位观测值；(x_r,0,y_r,0,z_r,0)为测站位置；(x^s,y^s,z^s)为GNSS广播星历；(x_e,y_e,z_e)为GNSS精密改正数；为测站与GNSS卫星广播星历下的空间距离；f₁表示GPS卫星信号频率；c为光速；ε_p,IF和ε_φ,IF分别表示去电离层组合伪距观测方程误差和载波相位观测方程误差。

进一步的，利用LAMBDA算法固定整周模糊度的步骤包括：

根据原始观测数据，忽略模糊度整周约束条件，用最小二乘方法估计出模糊度浮点解及对应的协方差矩阵

根据模糊度浮点解及对应的协方差矩阵利用整周变换降低浮点模糊度间的强相关性，即Z变换，如(8)和(9)所示：

式中，Z表示模糊度的整数变换矩阵；和表示降相关后的新模糊度及相应的协方差阵；

根据(8)和(9)，变换后的模糊度搜索空间如(10)所示：

式中，χ²表示搜索空间的大小；满足上式的最小整数向量即为模糊度的固定解；

在上述模糊度搜索固定前，通过序贯取整法判断固定的成功率，若成功率较低，则进入下一历元；若成功率较高，则利用公式(10) 遍历搜索空间，其中成功率检验公式如(11)所示：

式中，P_S为整数最小二乘法固定成功率，P_S,B为序贯取整法固定成功率，和分别为基于整数最小二乘准则和序贯取整准则得到的模糊度固定解，n为待固定模糊度个数，σ_i|I标准差表示模糊度搜索时第 i次搜索的条件方差均方根。

本发明还提供一种基于PPP算法的高精度定位系统，适用于一种基于PPP算法的高精度定位方法，系统包括：

GNSS双频信号接收模块，用于接收GNSS的广播星历、伪距、非差双频载波相位数据。无线广域网络模块，用于从IGS或iGMAS 获取GNSS精密轨道改正数和精密钟差。GNSS双频信号接收模块与无线广域网络模块作用一致，以提高该功能的可靠性。

低轨导航增强卫星信号接收模块，用于从低轨导航增强卫星获取 GNSS精密轨道改正数和精密钟差。

微处理器，用于采集并处理GNSS双频信号接收模块、无线广域网络模块、低轨导航增强卫星信号接收模块输出的数据，运行定位方法，完成定位工作。

本发明的有益效果是：

本发明采用基于PPP算法的定位方法，定位所需采集的数据为 GNSS双频观测数据和GNSS精密改正数，所需数据的采集不依赖地面基站，仅仅依靠移动终端即可实现，摆脱了接收机与地面基站的距离限制,相较于目前的RTK算法，定位精度相近，使用更为方便，大面积推广的成本更低。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1是车载高精度定位终端的模块示意图；

图2是基于PPP算法的高精度定位系统工作流程图；

图3是PPP算法流程图。

具体实施方式

为使本领域技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合具体实施方式对本发明作进一步详细描述。

本发明实施例提供一种基于PPP算法的高精度定位系统，如图1 所示，包括：GNSS双频信号接收模块，用于接收GNSS的广播星历、伪距、非差双频载波相位等数据；

无线广域网络模块，用于联网从IGS或iGMAS等网站获取GNSS 精密轨道改正数和精密钟差；

低轨导航增强卫星信号接收模块，用于接收由低轨导航增强卫星所发出的GNSS精密轨道改正数和精密钟差，该模块与无线广域网络模块作用一致，以提高该功能的可靠性；

微处理器，用于处理上述三个模块数据，运行PPP算法完成车辆高精度定位。

基于PPP算法的高精度定位系统工作流程图如图2所示。地面数据处理中心通过低轨导航增强卫星星载GNSS数据解算出GNSS 精密改正数和精密钟差后，将其上注至低轨导航增强卫星，之后由其进行转播。地面接收机在接收GNSS数据和低轨导航增强卫星数据的同时，可以同步访问IGS/iGMAS网站获取GNSS精密改正数和精密钟差，最后该高精度定位终端完成车辆位置信息解算。

本实施例还提供了基于PPP的高精度定位方法，流程图如图3 所示。首先根据接收到的原始观测数据，建立伪距和载波相位观测方程，如(1)和(2)所示：

式中，g表示观测频率g＝L_i(i＝1,2)；r和s分别表示GPS接收机和GPS 卫星标识；P_g和L_g分别表示以米为单位的伪距和载波相位观测值；ρ为测站(X_r,Y_r,Z_r)与GPS卫星(X^s,Y^s,Z^s)间的几何距离；c为光速；dt_r为接收机钟差；dt^s为GPS卫星s的钟差；dIon表示频率1上的电离层误差；f₁和f₂表示GPS卫星信号频率；表示对流层延迟；N_g为整周模糊度；ε_p和ε_φ分别表示两种观测值的多路径误差、观测噪声、卫星端相位未校准延迟和接收机端相位未校准延迟等其它偏差。

在上述基础上，利用双频观测值进行去电离层组合，得到对应的伪距和载波相位观测值如(3)和(4)所示：

式中，IF表示去电离层组合模型；P_IF和L_IF代表去电离层组合虚拟伪距和载波相位观测值；ρ为测站(X_r,Y_r,Z_r)与GPS卫星(X^s,Y^s,Z^s) 间的几何距离；c为光速；dt_r为接收机钟差；dt^s为GPS卫星s的钟差；表示对流层延迟；λ_IF代表去电离层组合波长；N_IF表示去电离层组合整周模糊度；ε_p,IF和ε_φ,IF分别表示去电离层组合伪距观测方程误差和载波相位观测方程误差。

之后对原始观测数据进行M-W线性组合，在多历元平滑后检测是否发生周跳，如(5)：

式中，L₁和L₂分别表示波段1和波段2的载波相位；P₁和P₂分别表示波段1和波段2的伪距；N_MW＝N₁-N₂为宽巷模糊度，是L₁和L₂两个波段的载波相位整周模糊度之差，其中N₁和N₂分别表示波段1和波段2的整周模糊度；是宽巷模糊度波长；ε_MW是观测噪声、卫星和接收机相位硬件延迟等误差之和。

完成数据预处理后，对去电离层组合观测方程线性化展开，如(6) 和(7)所示：

y_k＝H_kx+v_k (6)

式中，y_k是新获得的测量值；H_k是测量矩阵；x是待估计参数； v_k是量测噪声；和表示去电离层组合伪距观测值和去电离层组合载波相位观测值；(x_r,0,y_r,0,z_r,0)为测站位置；(x^s,y^s,z^s)为GNSS广播星历；(x_e,y_e,z_e)为GNSS精密改正数；为测站与GNSS卫星广播星历下的空间距离；f₁表示GPS卫星信号频率；c为光速；ε_p,IF和ε_φ,IF分别表示去电离层组合伪距观测方程误差和载波相位观测方程误差。

之后根据原始伪距和载波相位观测数据，利用LAMBDA算法固定整周模糊度，并用拓展卡尔曼滤波方程对线性化观测方程递推，收敛后即可得到车辆位置信息。

根据原始观测数据，忽略模糊度整周约束条件，用最小二乘方法估计出模糊度浮点解N及对应的协方差矩阵Q_N。根据计算的模糊度浮点解和协方差矩阵，利用整周变换(Z变换)降低浮点模糊度间的强相关性，如(8)和(9)所示：

式中，Z表示模糊度的整数变换矩阵；和表示降相关后的新模糊度及相应的协方差阵；

根据(8)和(9)，变换后的模糊度搜索空间如(10)所示：

式中，χ²表示搜索空间的大小；满足上式的最小整数向量即为模糊度的固定解；

在上述模糊度搜索固定前，通过序贯取整法判断固定的成功率，若成功率较低，则进入下一历元；若成功率较高，则利用(10)遍历搜索空间，其中成功率检验公式(11)所示：

式中，P_S为整数最小二乘法固定成功率，P_S,B为序贯取整法固定成功率，和分别为基于整数最小二乘准则和序贯取整准则得到的模糊度固定解，n为待固定模糊度个数，σ_i|I标准差表示模糊度搜索时第i次搜索的条件方差均方根。

本发明的有益效果是：

本发明采用基于PPP算法的定位方法，定位所需采集的数据为 GNSS双频观测数据和GNSS精密改正数，所需数据的采集不依赖地面基站，仅仅依靠移动终端即可实现，摆脱了接收机与地面基站的距离限制,相较于目前的RTK算法，定位精度相近，使用更为方便，大面积推广的成本更低；

将本发明嵌入至车载移动终端，即可为车辆的高精度导航提供最基本的定位信息，在未来的无人驾驶中，该技术与高精度地图结合使用将极大的提升车辆智能性和安全性。

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，可轻易想到的变化或替换，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该以权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种基于PPP算法的高精度定位方法，其特征在于，包括：

采集GNSS原始观测数据，GNSS原始观测数据包括伪距、双频非差载波相位，广播星历；

采集GNSS精密改正数，GNSS精密改正数包括精密轨道改正数和精密钟差；

根据接收到的GNSS原始观测数据，建立伪距和载波相位观测方程；

利用GNSS原始观测数据中的伪距和载波相位数据对伪距和载波相位观测方程进行去电离层组合，得到去电离层组合观测方程；

对GNSS原始观测数据进行线性组合,得到原始观测数据线性方程；

对去电离层组合观测方程进行线性化展开，得到去电离层组合观测线性方程；

根据GNSS原始观测数据中原始伪距和载波相位的观测数据，利用LAMBDA算法固定整周模糊度；

采用拓展卡尔曼滤波方程对去电离层组合观测线性方程递推，收敛后得到位置信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述伪距和所述载波相位观测方程为：

式中，g表示观测频率g＝L_i(i＝1,2)；r和s分别表示GPS接收机和GPS卫星标识；P_g和L_g分别表示以米为单位的伪距和载波相位观测值；ρ为测站(X_r,Y_r,Z_r)与GPS卫星(X^s,Y^s,Z^s)间的几何距离；c为光速；dt_r为接收机钟差；dt^s为GPS卫星s的钟差；dIon表示频率1上的电离层误差；f₁和f₂表示GPS卫星信号频率；表示对流层延迟；N_g为整周模糊度；ε_p和ε_φ分别表示伪距和载波相位的多路径误差、观测噪声、卫星端相位未校准延迟和接收机端相位未校准延迟的偏差。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述去电离层组合观测方程为：

式中，IF表示去电离层组合模型；P_IF和L_IF代表去电离层组合的虚拟伪距和载波相位观测值；ρ为测站(X_r,Y_r,Z_r)与GPS卫星(X^s,Y^s,Z^s)间的几何距离；c为光速；dt_r为接收机钟差；dt^s为GPS卫星s的钟差；表示对流层延迟；λ_IF代表去电离层组合波长；N_IF表示去电离层组合整周模糊度；ε_p,IF和ε_φ,IF分别表示去电离层组合伪距观测方程误差和载波相位观测方程误差。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述GNSS原始观测数据进行线性组合采用M-W线性组合方式，得到的所述原始观测数据线性方程为：

式中，L₁和L₂分别表示波段1和波段2的载波相位；P₁和P₂分别表示波段1和波段2的伪距；N_MW＝N₁-N₂为宽巷模糊度，是L₁和L₂两个波段的载波相位整周模糊度之差，其中N₁和N₂分别表示波段1和波段2的整周模糊度；是宽巷模糊度波长；ε_MW是观测噪声、卫星和接收机相位硬件延迟等误差之和；f₁和f₂表示GPS卫星信号频率。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述去电离层组合观测线性方程为：

y_k＝H_kx+v_k (6)

式中，y_k是新获得的测量值；H_k是测量矩阵；x是待估计参数；v_k是量测噪声；和表示去电离层组合伪距观测值和去电离层组合载波相位观测值；(x_r,0,y_r,0,z_r,0)为测站位置；(x^s,y^s,z^s)为GNSS广播星历；(x_e,y_e,z_e)为GNSS精密改正数；为测站与GNSS卫星广播星历下的空间距离；f₁表示GPS卫星信号频率；c为光速；ε_p,IF和ε_φ，IF分别表示去电离层组合伪距观测方程误差和载波相位观测方程误差。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用LAMBDA算法固定整周模糊度的步骤包括：

根据所述原始观测数据，忽略模糊度整周约束条件，用最小二乘方法估计出模糊度浮点解及对应的协方差矩阵

根据模糊度浮点解及对应的协方差矩阵利用整周变换降低浮点模糊度间的强相关性，即Z变换，如(8)和(9)所示：

式中，Z表示模糊度的整数变换矩阵；和表示降相关后的新模糊度及相应的协方差阵；

根据(8)和(9)，变换后的模糊度搜索空间如(10)所示：

式中，χ²表示搜索空间的大小；满足上式的最小整数向量即为模糊度的固定解；

在上述模糊度搜索固定前，通过序贯取整法判断固定的成功率，若成功率较低，则进入下一历元；若成功率较高，则利用公式(10)遍历搜索空间，其中成功率检验公式如(11)所示：

式中，P_S为整数最小二乘法固定成功率，P_S,B为序贯取整法固定成功率，和分别为基于整数最小二乘准则和序贯取整准则得到的模糊度固定解，n为待固定模糊度个数，σ_i|I标准差表示模糊度搜索时第i次搜索的条件方差均方根。

7.一种基于PPP算法的高精度定位系统，其特征在于，包括：

GNSS双频信号接收模块，用于接收GNSS的广播星历、伪距、非差双频载波相位数据；

无线广域网络模块，用于从IGS或iGMAS获取GNSS精密轨道改正数和精密钟差；

低轨导航增强卫星信号接收模块，用于从低轨导航增强卫星获取GNSS精密轨道改正数和精密钟差；

微处理器，用于采集并处理GNSS双频信号接收模块、无线广域网络模块、低轨导航增强卫星信号接收模块输出的数据，运行定位方法，完成定位工作。