CN111175797A - 基于虚拟质心的多gnss接收机协同导航方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于虚拟质心的多GNSS接收机协同导航方法，通过GNSS天线采集并跟踪GNSS卫星信号得到多个接收机的GNSS观测量，经信息汇总后根据已知的载体相对位置信息得到虚拟质心，再根据各个接收机的GNSS观测量和相对位置信息融合得到载体的精确位置估计。本发明借助高精度的相对位置信息和机间通信，显著提高了多接收机系统的导航可靠性和精度，有助于实现连续导航定位。
Description
技术领域
本发明涉及一种导航领域的技术，具体涉及一种城市环境下的基于虚拟质心的多全球卫星导航系统(GNSS)接收机协同导航方法。
背景技术
多接收机协同方法在无人机编队、车联网、无人机与地面车辆的协同导航等应用场景有着广阔的前景，受到国内外广泛关注。GNSS可以为上述载体提供全天候的导航位置信息，使其实现绝对定位。但是在城市环境中，GNSS容易受多径效应、楼宇遮挡、非视距信号、可见卫星数不足等影响，此时导航性能严重下降。考虑到超宽带(UWB)、专用短程通信技术(DSRC)、视觉、实时动态载波相位差分等相对测量信息以及机间通信技术的辅助，高精度的相对导航更易实现。多接收机协同导航利用高精度的相对位置及所有接收机的GNSS测量信息，来提高各接收机的定位精度。因此，多接收机协同导航能提高导航系统的可靠性、精度和连续性，具有巨大的潜在价值。
发明内容
本发明针对现有绝对定位在城市环境中的应用存在多径、非视距信号、可见卫星数不足等问题导致的单个载体导航系统可靠性、连续性、精度恶化的情况，提出一种基于虚拟质心的多GNSS接收机协同导航方法，借助高精度的相对位置信息和机间通信，显著提高了多接收机系统的导航可靠性和精度，有助于实现连续导航定位。
所述的城市环境是指：城市楼宇对GNSS信号形成遮挡，造成可见卫星数不足，且由于信号反射产生非直射信号和多径效应，引入明显测量误差，导致导航性能严重下降。
本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明涉及一种基于虚拟质心的多GNSS接收机协同导航方法，通过GNSS天线采集并跟踪GNSS卫星信号得到多个接收机的GNSS观测量，经信息汇总后根据已知的载体相对位置信息得到虚拟质心，再根据各个接收机的GNSS观测量和相对位置信息融合得到载体的协同单点定位结果。
所述的虚拟质心是指：在已知各个载体相对位置的情况下，任意确定一个位置作为固定点，则认为各接收机相对于该固定点的坐标已知，根据所有接收机组成的立体几何形状确定其虚拟质心，即其中一个接收机的位置或接收机周围区域的任意一点。
所述的GNSS观测量包括：来自导航电文中利用星历参数的GNSS卫星位置、接收机观测得到的伪距和载波相位，具体为：接收机b相对于卫星k的伪距
其中：
为星历误差，c为光速，δtb为接收机b的钟差，δtk为卫星k的钟差，
为电离层误差，
为对流层误差，
为多径和接收机噪声引起的伪距测量噪声量，
为卫星k坐标(xk，yk，zk)与接收机b坐标(xb，yb，zb)间的几何距离
接收机b对卫星k的载波相位
其中：N为载波相位的整周模糊度，λ为载波波长，∈为多径和接收机噪声引起的载波相位测量噪声量。
所述的信息汇总，通过但不限于Wi-Fi、蓝牙、Zigbee、移动通信网络等技术实现短距离无线传输多个接收机的GNSS观测量。
所述的相对位置信息是指：依靠UWB、视觉、RTK、激光雷达(LiDAR)、DSRC等提供的相对测量信息进行融合获取的多机相对位置及其不确定度(协方差)，其获得方式具体为：建立表征测量量和无人机相对位置关系的非线性方程z＝f(U,V,R,L,D)，其中：z为无人机间的相对位置，U为UWB提供的相对距离测量信息，V为视觉提供的三维相对位置测量信息，R为RTK提供的相对位置测量信息，L为LiDAR提供的相对距离、角度测量信息，D为DSRC提供的相对距离测量信息，对该方程进行线性化后，使用最小二乘、卡尔曼滤波等方法求解机间相对位置及不确定度，即协方差。
所述的融合是指：通过站间差分的等效方法得到各个接收机的虚拟质心的等效GNSS观测量，然后对等效GNSS观测量进行故障检测与排除再进行协同单点定位。
所述的站间差分的等效方法包括：用于消除GNSS测量值中的卫星轨道误差、卫星钟差和大气延时误差的站间单差和用于消除测量值中的接收机钟差，卫星钟差、星历误差和大气延时误差的站间星间双差。
所述的站间单差是指：用户接收机r与b对卫星k的站间单差伪距测量值为
接收机r与b对卫星k的单差载波相位测量值为
所述的站间星间双差是指：用户接收机r与b对卫星j和k的双差伪距测量值为
接收机r与b对卫星j和k的双差载波相位测量值为
当获得的相对位置信息中不包含钟差之差信息(δtr-δtb)时(如采用伪距或载波双差获取相对位置)，应使用双差进行观测量等效，以消除接收机钟差不同的影响；当获得的相对位置信息中包含钟差之差信息时(如采用伪距单差进行获取相对位置)，则可以使用单差进行观测量等效。
所述的等效GNSS观测量是指：使用站间差分的等效方法，以伪距单差方法为例，根据单差伪距测量值
其中：下标r为用户接收机，下标C为虚拟质心，
为接收机r对卫星k的视线向量，x为接收机r与虚拟质心C间的基线向量，方向为由r指向C；由于接收机r的伪距观测量
视线向量
和基线向量x均为已知，故计算虚拟质心的等效伪距观测量
借助此方法可以将各接收机的全部GNSS观测量等效到虚拟质心；使用双差测量值
也可进行GNSS观测量的等效，需要选择一颗对各接收机均可见的卫星作为参考星。
所述的故障检测与排除，即两层依次进行的观测量故障检测与排除的方法，具体包括：
第一层：在等效时进行检测与排除，当能够接收到卫星k信号的接收机数目大于2，则在等效质心处，通过对比这些等效观测量，根据一致性原理，判断是否有观测量存在故障，当存在故障则确定发生故障的观测量，并剔除之；当接收到卫星k信号的接收机数目等于2，则只进行故障检测，无法进行排除；当接收到卫星k的信号的接收机数目小于2，则无法进行在此层进行故障检测与排除。
第二层：在定位解算过程中通过接收机自主完好性监测方法(RAIM)进行故障检测与排除。
所述的协同单点定位方法是指：利用GNSS观测量，采用但不限于最小二乘法、卡尔曼滤波、图优化等方法估计虚拟质心的绝对位置。
以最小二乘法为例，估计虚拟质心的绝对位置的步骤具体包括：
①当用户接收机共观测到H颗不同卫星，则虚拟质心C处的M(M≥H)个等效GNSS观测量为
则相应M个伪距观测方程组成矩阵方程式：
其中：x，y，z为虚拟质心位置坐标，Δx，Δy，Δz为虚拟质心位置坐标迭代更新值，δtC为虚拟质心钟差，ΔδtC为虚拟质心钟差迭代更新值。
②利用最小二乘解公式Δx＝(GTWG)-1GTWb迭代至收敛，其中：权重矩阵W为一个M×M的对角阵
权重wi根据接收机的GNSS观测量的误差方差
和接收机间相对位置的协方差
决定：
③当利用载波相位进行精密单点定位，则应使用卡尔曼滤波或序贯最小二乘求解，待求解的状态包括
其中：T为对流层延迟，N为整周模糊度。
特别地，为辅助精密单点定位，进行观测量等效时，整周模糊度也需要考虑。定位解算方法与典型精密单点定位方法相同。
特别地，对于低成本接收机，使用伪距进行单点定位；对于高成本接收机，使用伪距和载波进行精密单点定位。
所述的伪距进行单点定位是指：利用伪距观测值、卫星轨道参数和卫星钟差进行单台接收机的定位，其定位精度在1～10米。
所述的精密单点定位是指：利用国际GNSS服务组织(IGS)提供的精密卫星轨道参数和卫星钟差，利用单台接收机采集的载波相位和伪距观测值进行定位解算，获得的动态定位精度可达分米至厘米级。
技术效果
本发明整体解决了无人机编队、车联网、无人机与地面车辆的协同导航等应用场景中，利用机间通信技术可实现位置共享，然而现有绝对定位技术受到城市环境中的多径、非视距信号、可见卫星数不足的影响，导致单个载体导航系统可靠性、连续性、精度恶化的问题。本发明利用机间通信技术实现多个载体的导航信息(原始观测量)共享，经信息融合技术解算各载体的协同单点定位。在城市环境下显著提高多接收机系统中各个接收机的绝对导航精度、可靠性和连续性。
与现有技术相比，本发明考虑到高精度的相对导航信息较绝对位置更容易获取，利用高精度的相对位置信息将各接收机的GNSS观测量等效到虚拟质心；对等效GNSS观测量进行故障检测与排除，以剔除等效GNSS观测量中的异常值；进行虚拟质心的绝对位置估计；该方法充分利用各接收机的测量信息，增加了有效信息的数量，并对故障信息进行剔除，因此，该方法提高了多接收机系统的导航可靠性和精度，有助于实现连续导航定位。
附图说明
图1为本发明多GNSS接收机站间差分的协同导航示意图。
图2为多无人机“刚体”结构示意图。
图3为伪距双差示意图。
图4为多无人机在城市环境中面临的挑战。
具体实施方式
如图1所示，为本实施例中的一种实现基于虚拟质心的多GNSS接收机协同导航的系统，包括：导航模块、差分等效模块和信息融合模块，其中：导航模块接收包括GNSS卫星和接收机间的原始导航数据，输出GNSS观测量和相对位置信息；差分等效模块接收导航模块的导航结果信息，进行对GNSS观测量的站间差分，输出虚拟质心的等效GNSS观测量；信息融合模块对经过差分得到的虚拟质心等效GNSS观测量进行故障检测与排除，使用位置估计方法得到虚拟质心的绝对位置，实现协同单点定位。
所述的导航模块包括：GNSS接收机、短距离无线通信设备和机间测距传感器，其中：GNSS接收机接收卫星导航系统的信号及其导航电文并输出包括GNSS卫星位置、伪距和载波相位的GNSS观测量，机间测距传感器输出相对位置矢量和相对定位结果的协方差。
所述的卫星位置误差包括：卫星时钟误差和卫星星历误差，其中：接收机b对卫星k的伪距观测量
所述的短距离无线通信设备包括：Wi-Fi、蓝牙、Zigbee、移动通信网络设备等。
所述的机间测距传感器包括：UWB、视觉、RTK、激光雷达(LiDAR)、DSRC等。
所述的信息融合模块包括：故障检测与排除单元和位置估计单元，其中：故障检测与排除单元对经过差分得到的虚拟质心等效GNSS观测量进行故障检测与排除，位置估计单元使用最小二乘、卡尔曼滤波或图优化方法求解得到虚拟质心的绝对位置。
所述的故障检测与排除单元实施两层的观测量故障检测与排除方法，具体为：第一层是在等效时进行检测与排除，当能够接收到卫星k信号的接收机数目大于2，则可以在等效质心处，通过对比这些等效观测量，根据一致性原理，判断是否有观测量存在故障，当存在故障则确定发生故障的观测量，并剔除之。当接收到卫星k信号的接收机数目等于2，则只进行故障检测，无法进行排除；当接收到卫星k的信号的接收机数目小于2，则无法进行在此层进行故障检测与排除；第二层是在定位解算过程中通过接收机自主完好性监测方法(RAIM)进行故障检测与排除。
本实施例涉及上述系统的基于虚拟质心的多GNSS接收机协同导航方法，包括以下步骤：
1)通过GNSS天线采集并跟踪GNSS卫星信号得到GNSS卫星位置、伪距和载波相位。
2)基于Wi-Fi、蓝牙、Zigbee、移动通信网络等短距离无线通信技术获取接收机间相对位置矢量和相对定位结果的协方差。
3)确定相对位置已知的虚拟质心，如图2所示，其中的位置不确定度是指相对于虚拟质心的协方差。
4)如图3所示，利用各接收机的GNSS观测量和相对位置信息通过站间差分的等效方法得到虚拟质心的等效GNSS观测量，其计算方法为：以伪距单差方法为例，根据相对定位结果的单差伪距测量值
计算虚拟质心的伪距观测量
实现各接收机的全部GNSS观测量等效到虚拟质心；使用双差测量值也可进行GNSS观测量的等效，需要选择一颗对各接收机均可见的卫星作为参考星；该方法在城市环境下使导航性能获得极大改善，如图4所示，绝对定位在城市环境中的应用面临多径、非视距信号、可见卫星数不足等问题，使用更易实现且能获得更高精度的相对定位来辅助绝对定位，从而提高导航的可靠性、连续性、精度。
5)对等效GNSS观测量进行故障检测与排除，方式为：①在等效时进行检测与排除：当能够接收到卫星k信号的接收机数目大于2，则可以在等效质心处，通过对比这些等效观测量，根据一致性原理，判断是否有观测量存在故障，当存在故障则确定发生故障的观测量，并剔除之；当接收到卫星k信号的接收机数目等于2，则只可以进行故障检测，无法进行排除；当接收到卫星k信号的接收机数目小于2，则无法进行在此层进行故障检测与排除；②在定位解算中通过接收机自主完好性方法(RAIM)进行故障检测与排除。
6)对等效GNSS观测量使用最小二乘、卡尔曼滤波、图优化等方法得到虚拟质心的绝对位置估计，以伪距测量的最小二乘为例，其位置估计方法为：
①当用户接收机共观测到H颗不同卫星，则虚拟质心C的M(M≥H)个等效GNSS观测量为
那么相应的M个伪距观测方程组成矩阵方程式
②利用最小二乘解公式Δx＝(GTWG)-1GTWb迭代至收敛，其中：权重矩阵W为一个M×M的对角阵
权重wi根据接收机的GNSS观测量的误差方差
和接收机间相对位置的协方差
决定：
③当利用载波相位进行精密单点定位，则应使用卡尔曼滤波或序贯最小二乘求解，待求解的状态包括
其中：T为对流层延迟，N为整周模糊度。
本实施例在面向多机系统的多径、非视距信号、可见卫星数不足的城市环境下的实施，得到的效果包括：
导航可靠性：对导航系统提供信息的信任度，使用保护门限和完好性风险描述。
导航精度：给定时间内位置、速度估计与真值之间的一致程度，可用位置误差样本的第50％，75％和95％对应的累积分布函数百分位数表示。
连续性：能够保持导航系统的可靠性和精度的时间占总的导航时间的比率。
本实施例利用机间通信技术实现多个载体的导航信息共享进行协同导航；利用各接收机的GNSS观测量和相对位置信息通过站间差分的等效方法得到虚拟质心的等效GNSS观测量，对等效GNSS观测量进行故障检测与排除再进行协同单点定位。本方法通过GNSS天线采集并跟踪GNSS卫星信号得到多个接收机的GNSS观测量，经信息汇总后根据已知的载体相对位置信息得到虚拟质心，再利用各个接收机的GNSS观测量和相对位置信息，通过站间差分的等效方法得到各个接收机的虚拟质心的等效GNSS观测量，然后对等效GNSS观测量进行故障检测与排除再进行协同单点定位。
上述具体实施可由本领域技术人员在不背离本发明原理和宗旨的前提下以不同的方式对其进行局部调整，本发明的保护范围以权利要求书为准且不由上述具体实施所限，在其范围内的各个实现方案均受本发明之约束。
Claims (10)
1.一种基于虚拟质心的多GNSS接收机协同导航方法，其特征在于，通过GNSS天线采集并跟踪GNSS卫星信号得到多个接收机的GNSS观测量，经信息汇总后根据已知的载体相对位置信息得到虚拟质心，再根据各个接收机的GNSS观测量和相对位置信息融合得到载体的协同单点定位结果；
所述的虚拟质心是指：在已知各个载体相对位置的情况下，任意确定一个位置作为固定点，则认为各接收机相对于该固定点的坐标已知，根据所有接收机组成的立体几何形状确定其虚拟质心，即其中一个接收机的位置或接收机周围区域的任意一点；
所述的融合是指：通过站间差分的等效方法得到各个接收机的虚拟质心的等效GNSS观测量，然后对等效GNSS观测量进行故障检测与排除再进行协同单点定位。
2.根据权利要求1所述的基于虚拟质心的多GNSS接收机协同导航方法，其特征是，所述的GNSS观测量包括：来自导航电文中利用星历参数的GNSS卫星位置、伪距和载波相位，具体为：接收机b相对于卫星k的伪距
其中：δP为星历误差，c为光速，δtb为接收机b的钟差，δtk为卫星k的钟差，I为电离层误差，T为对流层误差，ε为多径和接收机噪声引起的伪距测量噪声量，
为卫星k坐标(xk,yk,zk)与接收机b坐标(xb,yb,zb)间的几何距离
接收机b对卫星k的载波相位
其中：N为载波相位的整周模糊度，λ为载波波长，∈为多径和接收机噪声引起的载波相位测量噪声量。
3.根据权利要求1所述的基于虚拟质心的多GNSS接收机协同导航方法，其特征是，所述的相对位置信息是指：依靠UWB、视觉、RTK、激光雷达(LiDAR)、DSRC提供的相对测量信息进行融合获取的多机相对位置及其不确定度，即协方差。
4.根据权利要求1或3所述的基于虚拟质心的多GNSS接收机协同导航方法，其特征是，所述的相对位置信息，通过以下方式得到：建立表征测量量和无人机相对位置关系的非线性方程z＝f(U,V,R,L,D)，其中：z为无人机间的相对位置，U为UWB提供的相对距离测量信息，V为视觉提供的三维相对位置测量信息，R为RTK提供的相对位置测量信息，L为LiDAR提供的相对距离、角度测量信息，D为DSRC提供的相对距离测量信息，对该方程进行线性化后，使用最小二乘、卡尔曼滤波等方法求解机间相对位置及不确定度，即协方差。
5.根据权利要求1所述的基于虚拟质心的多GNSS接收机协同导航方法，其特征是，所述的站间差分的等效方法包括：用于消除GNSS测量值中的卫星轨道误差、卫星钟差和大气延时误差的站间单差和用于消除测量值中的接收机钟差，卫星钟差、星历误差和大气延时误差的站间星间双差。
6.根据权利要求5所述的基于虚拟质心的多GNSS接收机协同导航方法，其特征是，所述的站间单差是指：用户接收机r与b对卫星k的站间单差伪距测量值为
接收机r与b对卫星k的单差载波相位测量值为
所述的站间星间双差是指：用户接收机r与b对卫星j和k的双差伪距测量值为
接收机r与b对卫星j和k的双差载波相位测量值为
当获得的相对位置信息中用户接收机的钟差之差(δtr-δtb)未知时，应使用双差进行观测量等效，当钟差之差已知时，可使用单差进行观测量等效。
7.根据权利要求1所述的基于虚拟质心的多GNSS接收机协同导航方法，其特征是，所述的等效GNSS观测量是指：使用站间差分的等效方法，以伪距单差方法为例，根据单差伪距测量值
其中：下标r为用户接收机，下标C为虚拟质心，
为接收机r对卫星k的视线向量，x为接收机r与虚拟质心C间的基线向量，方向为由r指向C；由于接收机r的伪距观测量
视线向量
和基线向量x均为已知，故计算虚拟质心的等效伪距观测量
借助此方法可以将各接收机的全部GNSS观测量等效到虚拟质心；使用双差测量值
也可进行GNSS观测量的等效，需要选择一颗对各接收机均可见的卫星作为参考星。
8.根据权利要求1所述的基于虚拟质心的多GNSS接收机协同导航方法，其特征是，所述的故障检测与排除，即两层依次进行的观测量故障检测与排除的方法，具体包括：
第一层：在等效时进行检测与排除，当能够接收到卫星k信号的接收机数目大于2，则在等效质心处，通过对比这些等效观测量，根据一致性原理，判断是否有观测量存在故障，当存在故障则确定发生故障的观测量，并剔除之；当接收到卫星k信号的接收机数目等于2，则只进行故障检测，无法进行排除；当接收到卫星k的信号的接收机数目小于2，则无法进行在此层进行故障检测与排除；
第二层：在定位解算中通过接收机自主完好性方法(RAIM)进行故障检测与排除。
9.根据权利要求1所述的基于虚拟质心的多GNSS接收机协同导航方法，其特征是，所述的精确位置估计方法是指：利用GNSS观测量，采用最小二乘法估计虚拟质心的绝对位置；
所述的最小二乘法估计虚拟质心的绝对位置具体包括：
①当用户接收机共观测到H颗不同卫星，则虚拟质心C的M(M≥H)个等效GNSS观测量为
则相应M个伪距观测方程组成矩阵方程式：
其中：x，y，z为虚拟质心位置坐标，Δx，Δy，Δz为虚拟质心位置坐标迭代更新值，δtC为虚拟质心钟差，ΔδtC为虚拟质心钟差迭代更新值；
②利用最小二乘解公式Δx＝(GTWG)-1GTWb迭代至收敛，其中：权重矩阵W为一个M×M的对角阵
权重wi根据接收机的GNSS观测量的误差方差σA,i 2和接收机间相对位置的协方差σB,i 2决定：
③当利用载波相位进行精密单点定位，则应使用卡尔曼滤波或序贯最小二乘求解，待求解的状态包括
其中：T为对流层延迟，N为整周模糊度。
10.一种实现上述任一权利要求所述方法的系统，其特征在于，包括：导航模块、差分等效模块和信息融合模块，其中：导航模块接收包括GNSS卫星和接收机间的原始导航数据，输出GNSS观测量和相对位置信息；差分等效模块接收导航模块的导航结果信息，进行对GNSS观测量的站间差分，输出虚拟质心的等效GNSS观测量；信息融合模块对经过差分得到的虚拟质心等效GNSS观测量进行故障检测与排除，使用位置估计方法得到虚拟质心的绝对位置，实现精确位置估计；
所述的信息融合模块包括：故障检测与排除单元和位置估计单元，其中：故障检测与排除单元对经过差分得到的虚拟质心等效GNSS观测量进行故障检测与排除，位置估计单元使用最小二乘、卡尔曼滤波或图优化方法求解得到虚拟质心的绝对位置。
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