CN111208541B - 一种基于gpu的大规模gnss数据处理方法 - Google Patents

一种基于gpu的大规模gnss数据处理方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111208541B
CN111208541B CN202010057963.0A CN202010057963A CN111208541B CN 111208541 B CN111208541 B CN 111208541B CN 202010057963 A CN202010057963 A CN 202010057963A CN 111208541 B CN111208541 B CN 111208541B
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
gpu
equation
data processing
processing
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
CN202010057963.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111208541A (zh
Inventor
徐天河
蒋春华
江楠
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.)
Shandong University
Original Assignee
Shandong 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 Shandong University filed Critical Shandong University
Priority to CN202010057963.0A priority Critical patent/CN111208541B/zh
Publication of CN111208541A publication Critical patent/CN111208541A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111208541B publication Critical patent/CN111208541B/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
    • G01S19/01—Satellite radio beacon positioning systems transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G01S19/13—Receivers
    • G01S19/35—Constructional details or hardware or software details of the signal processing chain
    • G01S19/37—Hardware or software details of the signal processing chain
    • 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
    • G01S19/01—Satellite radio beacon positioning systems transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G01S19/13—Receivers
    • G01S19/24—Acquisition or tracking or demodulation of signals transmitted by the system
    • G01S19/243—Demodulation of navigation message
    • 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
    • G01S19/421—Determining position by combining or switching between position solutions or signals derived from different satellite radio beacon positioning systems; by combining or switching between position solutions or signals derived from different modes of operation in a single system

Landscapes

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

Abstract

本发明提供一种基于GPU的大规模GNSS数据处理方法，其解决了现有GNSS大规模数据处理过程中，整网解算耗时太久的技术问题，其包括以下步骤实现：数据读取及预处理；法方程的构建；消参；法方程的解算；数据质量控制及输出结果产品；本发明可广泛应用于卫星导航定位领域。

Description

一种基于GPU的大规模GNSS数据处理方法
技术领域
本发明涉及卫星导航定位领域，尤其是涉及一种基于GPU的大规模GNSS数据处理方法。
背景技术
随着GPS、GLONASS、Galileo、BDS的发展，很多参考站网都能够接收多系统多频率的数据，GNSS多系统联合定位，对于参考框架，时间基准以及定位用户的应用都非常重要，多频多模的数据技术为GNSS数据处理带来了更丰富的数据，同时也增加了解算的复杂度和处理时间，因此，提高大规模GNSS数据整网解算的效率显得十分必要和有意义。
GNSS高精度的整体网解站坐标精度达到毫米级，可以为大地测量及导航定位提供高精度高可靠全球统一的时空参考框架和位置基准；然而，整网解算面临参数法方程规模大的问题，待估参数包括站坐标、对流层、模糊度等，导致解算时间过长；在GNSS整网数据处理中，需要经过多步的数据预处理，然后构建法方程、消参、平差解算等一系列的过程，耗时较久。
目前GNSS数据处理中，对大规模数据的处理技术主要包括：基于传统网解的分网双差解算模式；基于PPP固定解的非常解算模式；以及两者与计算机领域分布式及并行技术的结合；尽管目前大规模GNSS数据处理的方法取得了一定的成果，但在追求高效率的同时对定位结果的精度和参数之间的相关性存在一定的损失；利用分网解算的网的数目，网的大小以及网之间的公共参数都存在很多的不确定性，PPP网解模式中对于小周偏差解算的优劣直接关系结果的精度；而近年来计算机技术的发展以及其在GNSS领域的逐步应用，为GNSS数据处理带来新的思路，其中，GPU(图形处理器)及并行计算就是主要的应用技术之一；首先，并行计算的前提就是算法本身具有可并行性，其次，并行后确实会对解算的效率有所提升；再次，GPU超多的核心数为并行计算提供更高的效率，并且原则上并行过程本身并不影响解算的结果；因此，其在大规模GNSS数据处理中表现出巨大的潜力；但是，当前的数据处理大部分是基于串行策略设计实现的，除了PPP，其他数据处理过程大多彼此存在紧密的关联，很难简单独立拆分(简单的数据预处理如粗差探测初始钟差或者周跳探测等)，因此，如何将GNSS数据处理算法与GPU技术的有效结合，充分利用两者的优势，在不损失精度和相关性的前提下提升解算效率，是急需解决的关键问题。
发明内容
本发明就是针对现有GNSS大规模数据处理过程中，整网解算耗时太久的技术问题，提供一种数据处理速度较快、精度较高的基于GPU的大规模GNSS数据处理方法。
为此，本发明提供的基于GPU的大规模GNSS数据处理方法，通过以下步骤实现：
步骤1：数据读取及预处理；
步骤2：法方程的构建；
步骤3：消参；
步骤4：法方程的解算；
步骤5：数据质量控制及输出结果产品。
优选的，数据读取及预处理：在准备好相应的观测文件，精密星历钟差及相关改正文件之后，开始数据逇读取和预处理；剔除数据质量不好的观测数据为后续法方程的构建提供数据基础；对于数据预处理中的可以独立解算的处理过程予以并行处理。
优选的，数据预处理包括：钟差的计算、粗差的探测、周跳的探测以及残差检核。
优选的，法方程的构建：将法方程ATPA、APTL放到超级计算中心的GPU节点进行处理；启动进程池，分解成200个任务，每个任务解决单一的计算单元；将GPU计算的节点汇总成一个矩阵，返回到CPU节点，构建出完整的法方程。
优选的，消参：基于多线程共享内存技术将消参予以并行化处理，处理结果与串行消参结果相同，即获得等价的约化的法方程，该方程的解与原始解具有等价性的特征。
优选的，法方程的解算：采用GPU结合并行分块算法，对最小二乘过程中的矩阵运算予以并行化，从而基于集群平台的优势，实现法方程的快速解算，获得待估参数的解。
优选的，数据质量控制及输出结果产品：完成核心模块的并行计算之后，将结果返回CPU，完成后续的处理，最终，输出主要的结果站坐标文件。
本发明提出一种基于GPU的大规模GNSS数据处理方法，通过结合并行处理技术基于超级计算网络中心平台，对整网解算中的方程构建及消参过程予以并行，从而大大提升解算时间并且没有精度损失，从而为大规模GNSS整网数据处理提供支持，实用方便。
附图说明
图1为本发明数据处理的流程示意图。
具体实施方式
下面参照附图详细说明本发明的具体实施方式。
如图1所示，本发明提供一种基于GPU的大规模GNSS数据处理方法，其通过以下步骤实现：
步骤1：数据读取及预处理
(1)在准备好相应的观测文件，精密星历钟差及相关改正文件之后，开始数据逇读取和预处理；数据预处理包括钟差的计算、粗差的探测、周跳的探测以及残差检核等；
(2)剔除数据质量不好的观测数据为后续法方程的构建提供数据基础；
(3)对于数据预处理中的可以独立解算的处理过程予以并行处理，比如基于SPP的钟差解算，和基线处理用于残差检核等，可以采用脚本的形式予以并行，当前的处理由于涉及较复杂的判断处理过程，因此在CPU上进行。
步骤2：法方程的构建
法方程的构建是一个重复性较高规律性较强的处理过程，因此，将法方程ATPA、APTL放到超级计算中心的GPU节点进行处理；启动进程池，分解成200个任务，每个任务解决单一的计算单元；最后将GPU计算的节点汇总成一个矩阵，返回到CPU节点，构建出完整的法方程，完成后续的计算，该过程大大提升矩阵运算的效率，且精度损失在GNSS领域可以忽略不计。
步骤3：消参
对于构架好的法方程中含有一些未知数可以忽略，不解算到结果文件中，对于这类参数如模糊度，采用消参的策略；由于方程维数大，消参是一个耗时的过程，因此，基于多线程共享内存技术将消参予以并行化处理，处理结果与串行消参结果相同，即获得等价的约化的法方程，该方程的解与原始解具有等价性的特征。
步骤4：法方程的解算
对于上述的法方程予以最小二乘解算的策略，规模大的矩阵在乘法和求逆的过程思路不复杂但重复性大耗时久，因此，选择用具有更强数据处理能力的GPU结合并行分块算法，对最小二乘过程中的矩阵运算予以并行化，从而基于集群平台的优势，实现法方程的快速解算，获得待估参数的解。
步骤5：数据质量控制及输出结果产品
完成核心模块的并行计算之后，将结果返回CPU，完成后续的处理，如对最终的站坐标予以数据质量控制，最终，输出主要的结果站坐标文件及辅助文件如SINEX，对流层等。
惟以上所述者，仅为本发明的具体实施例而已，当不能以此限定本发明实施的范围，故其等同组件的置换，或依本发明专利保护范围所作的等同变化与修改，皆应仍属本发明权利要求书涵盖之范畴。

Claims (3)

1.一种基于GPU的大规模GNSS数据处理方法，其特征在于，通过以下步骤实现：
步骤1：数据读取及预处理；
在准备好相应的观测文件，精密星历钟差及相关改正文件之后，开始数据逇读取和预处理；剔除数据质量不好的观测数据为后续法方程的构建提供数据基础；对于数据预处理中的可以独立解算的处理过程予以并行处理；数据预处理包括：钟差的计算、粗差的探测、周跳的探测以及残差检核；
步骤2：法方程的构建；
将法方程ATPA、APTL放到超级计算中心的GPU节点进行处理；启动进程池，分解成200个任务，每个任务解决单一的计算单元；将GPU计算的节点汇总成一个矩阵，返回到CPU节点，构建出完整的法方程；
步骤3：消参；
基于多线程共享内存技术将消参予以并行化处理，处理结果与串行消参结果相同，即获得等价的约化的法方程，该方程的解与原始解具有等价性的特征；
步骤4：法方程的解算；
步骤5：数据质量控制及输出结果产品。
2.根据权利要求1所述的基于GPU的大规模GNSS数据处理方法，其特征在于所述步骤4通过以下方式实现，具体为：采用GPU结合并行分块算法，对最小二乘过程中的矩阵运算予以并行化，从而基于集群平台的优势，实现法方程的快速解算，获得待估参数的解。
3.根据权利要求2所述的基于GPU的大规模GNSS数据处理方法，其特征在于所述步骤5通过以下方式实现，具体为：完成核心模块的并行计算之后，将结果返回CPU，完成后续的处理，最终，输出主要的结果站坐标文件。
CN202010057963.0A 2020-01-19 2020-01-19 一种基于gpu的大规模gnss数据处理方法 Active CN111208541B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010057963.0A CN111208541B (zh) 2020-01-19 2020-01-19 一种基于gpu的大规模gnss数据处理方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010057963.0A CN111208541B (zh) 2020-01-19 2020-01-19 一种基于gpu的大规模gnss数据处理方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111208541A CN111208541A (zh) 2020-05-29
CN111208541B true CN111208541B (zh) 2021-07-16

Family

ID=70788440

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010057963.0A Active CN111208541B (zh) 2020-01-19 2020-01-19 一种基于gpu的大规模gnss数据处理方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111208541B (zh)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113777642A (zh) * 2020-06-10 2021-12-10 千寻位置网络有限公司 大地测量成果的待估参数处理方法及装置
CN112462396B (zh) * 2020-11-20 2023-06-16 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 一种高采样率导航卫星钟差的实时并行确定方法
CN114355410B (zh) * 2021-12-15 2022-10-25 中国科学院国家授时中心 基于并行计算的卫星导航实时精密单点定位系统及方法
CN115792986A (zh) * 2023-02-03 2023-03-14 山东大学 一种gnss-r海面测高实时软件接收机设计方法
CN116540278B (zh) * 2023-07-06 2023-09-08 中国科学院空天信息创新研究院 一种云边端协同的基准动态维持方法和系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104597462A (zh) * 2015-02-27 2015-05-06 南通航大电子科技有限公司 基于gpu的gnss信号模拟器及其实现方法
CN106772459A (zh) * 2016-12-14 2017-05-31 中国人民解放军国防科学技术大学 一种基于gpu向量运算的多相关器计算方法
CN106815807A (zh) * 2017-01-11 2017-06-09 重庆市地理信息中心 一种基于gpu‑cpu协同的无人机影像快速镶嵌方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104597462A (zh) * 2015-02-27 2015-05-06 南通航大电子科技有限公司 基于gpu的gnss信号模拟器及其实现方法
CN106772459A (zh) * 2016-12-14 2017-05-31 中国人民解放军国防科学技术大学 一种基于gpu向量运算的多相关器计算方法
CN106815807A (zh) * 2017-01-11 2017-06-09 重庆市地理信息中心 一种基于gpu‑cpu协同的无人机影像快速镶嵌方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"A new data processing strategy for huge GNSS global networks";M. Ge et al.;《Journal of Geodesy》;20061231;摘要，第506页，图3 *
"GPS Forward Model Computing Study On CPU/GPU Co-Processing Parallel System Using CUDA";Fukang Yin et al.;《IEEE International Conference on Progress in Informatics & Computing》;20101231;第199-203页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN111208541A (zh) 2020-05-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111208541B (zh) 一种基于gpu的大规模gnss数据处理方法
WO2020233158A1 (zh) 一种基于智能手机的高精度单点定位方法与装置
CN106168672B (zh) 一种gnss多模单频rtk周跳探测方法及装置
CN105589087A (zh) 一种高精度实时卫星定位装置及其方法
CN113848577A (zh) 一种基于动态分区的大规模gnss网并行解算方法及系统
CN103197335A (zh) 采用改进正则化方法抑制dgps整周模糊度病态性的方法
Cui et al. An efficient parallel computing strategy for the processing of large GNSS network datasets
CN106773783A (zh) 一种连续运行参考站系统的半物理仿真测试系统及方法
CN112462396A (zh) 一种高采样率导航卫星钟差的实时并行确定方法
CN112394376A (zh) 一种大规模gnss网观测数据非差整网并行处理方法
CN105549048A (zh) 基于三角形接收机阵列的高精度卫星定位装置及其方法
Zou et al. GPS data processing of networks with mixed single-and dual-frequency receivers for deformation monitoring
CN111781641B (zh) 一种被动震源定位方法、系统、终端及可读存储介质
CN110749911B (zh) 大规模gnss网干净站星斜径距离并行预处理方法与装置
CN110674603A (zh) 一种gnss观测数据仿真方法及系统
CN110727008B (zh) 一种gnss整周模糊度的快速解算方法
CN104181571A (zh) 实现弱或无cors信号区地面点的精密坐标与高程快速测量的方法
CN112415542A (zh) 一种基于北斗和ins结合的变形监测解算方法
CN114779301B (zh) 一种基于广播星历的卫星导航实时精密单点定位方法
CN115561793A (zh) 一种基于并行计算的实时北斗相位小数偏差快速估计方法
CN115236715A (zh) 融合定位方法、装置、介质及电子设备
CN113282406A (zh) 一种gnss大网观测数据协同并行计算方法
CN114910940A (zh) 一种gnss导航系统差分定位性能的改善方法和装置
CN113064186A (zh) 基于双系统卫星差分的智能终端快速动态定位系统及方法
CN111965674A (zh) 一种基于自适应布谷鸟算法的北斗定位解算方法及系统

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
CB02 Change of applicant information

Address after: 264200 No. 180, Wenhua West Road, Shandong, Weihai

Applicant after: SHANDONG University

Address before: 250061 Ji'nan City, Shandong Province, No. ten, No. 17923

Applicant before: SHANDONG University

CB02 Change of applicant information
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant