CN111352131B - 一种高精度定位数据处理的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及高精度定位技术领域，公开了一种高精度定位数据处理的方法和装置，包括以下步骤：获取第一时长内的高精度观测数据；将所述高精度观测数据进行分组解算，得到多个分组解算数据；对每一所述分组解算数据进行均值计算得到对应的一个原始定位数据，对多个所述分组解算数据的原始定位数据进行均值解算得到一个最终定位数据。本发明的一些技术效果在于：提出一种半遮挡条件下的低成本单频RTK静态定位方法，通过事后对观测数据进行预处理，并对解算结果进行后处理的方法，有效提高定位结果的可靠性。本发明适合对结果实时性要求不高的场景使用。

Description

一种高精度定位数据处理的方法和装置
技术领域
本发明涉及高精度定位的技术领域，特别是涉及一种高精度定位数据处理的方法和装置。
背景技术
当前低成本的单频RTK((Real-time kinematic，实时动态)载波相位差分技术，以下简称RTK)设备在半遮挡环境下大多表现不佳，例如在高楼墙角处，屋檐下等位置，内符合精度大概在几米甚至到十几米。市政设备如监控摄像头等，想要通过已有的低成本单频RTK设备获得较高精度的可靠定位比较困难。
发明内容
为至少解决单频RTK定位结果可靠性的技术问题，本发明提出了一种高精度定位数据处理的方法和装置，其技术方案如下：
一种高精度定位数据处理的方法，包括以下步骤：获取第一时长内的高精度观测数据；将所述高精度观测数据进行分组解算，得到多个分组解算数据；对每一所述分组解算数据进行均值计算得到对应的一个原始定位数据，对多个所述分组解算数据的原始定位数据进行均值解算得到一个最终定位数据。
优选地,将第一时长内的高精度观测数据以每间隔第二时长为一组进行分组。
优选地,统计第一时长内的高精度观测数据中每颗卫星的载波相位缺失比，若缺失比大于第一阈值，则将该卫星对应的观测数据从所述高精度定位数据中剔除，对剔除数据后的所述高精度定位观测数据进行分组解算。
优选地,统计第一时长内的高精度观测数据中每颗卫星的中断次数占比，若中断次数占比大于第二阈值，则将该卫星对应的观测数据从所述高精度定位数据中剔除，对剔除数据后的所述高精度定位观测数据进行分组解算。
优选地,选取每一所述分组解算数据中最后第一比例值的数据，统计该数据中固定解的占比值，若所述固定解的占比值超过第二比例值，以该数据的固定解作为分组解算数据；对该所述分组解算数据进行均值计算得到初步平均值，根据初步平均值对该所述分组解算数据进行粗差计算得到筛选解算数据；对所述筛选解算数据进行均值计算得到优选平均值，以优选平均值作为该所述分组解算数据的原始定位数据。
优选地,选取每一所述分组解算数据中最后第一比例值的数据，统计该数据中固定解的占比值，若所述固定解的占比值未超过第二比例值，以该数据的固定解和浮点解作为分组解算数据；对该所述分组解算数据进行均值计算得到初步平均值，根据初步平均值对该所述分组解算数据进行粗差计算得到筛选解算数据；对所述筛选解算数据进行均值计算得到优选平均值，以优选平均值作为该所述分组解算数据的原始定位数据。
优选地,对多个所述分组解算数据的原始定位数据进行均值解算得到第一平均值，选取以所述第一平均值对应的位置为圆心，第三阈值为半径的位置范围内对应的数据进行均值解算得到第二平均值，则以第二平均值作为最终定位数据。
优选地,选取以第二平均值为圆心，第三阈值为半径的数据进行均值计算得到第三平均值，若第三平均值等于第一平均值，则以第三平均值作为最终定位数据。
优选地,将选取以第二平均值为圆心，第三阈值为半径的数据进行均值计算得到第三平均值设定为格式步骤；
若第三平均值不等于第一平均值，则以第三平均值对应的位置替换第二平均值对应的位置，重新执行格式步骤直到第三平均值等于第一平均值，以第三平均值作为最终定位数据。
另一方面，本发明还公开了一种高精度定位数据处理的装置，包括以下模块：定位模块以及解算模块；所述定位模块用于获取第一时长内的高精度观测数据；所述解算模块用于将所述高精度观测数据进行分组解算，得到多个分组解算数据；所述解算模块还用于对每一所述分组解算数据进行均值计算得到对应的一个原始定位数据，对多个所述分组解算数据的原始定位数据进行均值解算得到一个最终定位数据。
本发明的一些技术效果在于：提出一种半遮挡条件下的低成本单频RTK静态定位方法，通过事后对观测数据进行预处理，并对解算结果进行后处理的方法，有效提高定位结果的可靠性。本发明适合对结果实时性要求不高的场景使用。
附图说明
为更好地理解本发明的技术方案，可参考下列的、用于对现有技术或实施例进行辅助说明的附图。这些附图将对现有技术或本发明部分实施例中，涉及到的产品或方法有选择地进行展示。这些附图的基本信息如下：
图1为一个实施例中，一种高精度定位数据处理的方法示意图。
具体实施方式
下文将对本发明涉及的技术手段或技术效果作进一步的展开描述，显然，所提供的实施例仅是本发明的部分实施方式，而并非全部。基于本发明中的实施例以及图文的明示或暗示，本领域技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所能获得的所有其他实施例，都将在本发明保护的范围之内。
在总体思路上，本发明公开了一种高精度定位数据处理的方法，包括以下步骤：获取第一时长内的高精度观测数据；将所述高精度观测数据进行分组解算，得到多个分组解算数据；对每一所述分组解算数据进行均值计算得到对应的一个原始定位数据，对多个所述分组解算数据的原始定位数据进行均值解算得到一个最终定位数据。
此技术方案中的高精度观测数据是通过单频RTK设备获取得到的可用于高精度定位解算的观测数据。一般而言，为了便于后续对观测数据的分组，第一时长预设为一个小时以上，因此第一时长可以是一个小时，可以是90分钟，也可以是三个小时，甚至是24个小时，此方案是接收到高精度观测数据后的非实时获得高精度定位结果，因此本领域技术人员可以根据技术需要预设第一时长为其他值。如图1所示，分组解算指的是先对高精度观测数据进行分组，然后再对每一组的高精度观测数据进行解算得到每一秒的浮点解或固定解的解算数据。均值计算和均值解算指的是计算平均值，在解算得到每一组的解算数据后，再对每一组的解算数据进行均值计算得到每一组解算数据的平均值，以该平均值作为原始定位数据，即每一组得到一个解算数据的平均值，并以该平均值为原始定位数据。计算得到每一组的原始定位数据后，在对所有组的原始定位数据进行均值解算得到一个最终平均值，以该最终平均值为最终定位数据。
在一些实施例中，将第一时长内的高精度观测数据以每间隔第二时长为一组进行分组。
一般而言，第一时长预设为一个小时以上，因此第二时长预设为10分钟到30分钟，当然如果第一时长为24小时，第二时长也可以预设为1个小时，因此第二时长的值与第一时长的值相关，若预设第一时长为3个小时，第二时长为15分钟，则每间隔15分钟为一组进行分组指的是从单频RTK设备开机运行时候到运行满3个小时的时间段内，对该3个小时内的高精度观测数据从开机运行时开始每间隔15分钟一组进行分组，综上所述，本领域技术人员可以根据技术需要对第一时长和第二时长预设其他不同的值。
在一些实施例中，如图1所示，统计第一时长内的高精度观测数据中每颗卫星的载波相位缺失比，若缺失比大于第一阈值，则将该卫星对应的观测数据从所述高精度定位数据中剔除，对剔除数据后的所述高精度定位观测数据进行分组解算。
获取第一时长的高精度观测数据后，统计在第一时长内的高精度观测数据中每一颗卫星的载波相位在第一时长内的缺失比，若缺失比大于第一阈值，则说明该颗卫星对应的观测数据不够准确，不适合高精度定位解算，因此将该颗卫星对应的观测数据从第一时长的高精度观测数据中剔除，在对剔除数据后的第一时长的高精度观测数据进行分组和解算。
一般而言，第一阈值预设为40％，即缺失比大于40％，说明卫星的观测数据不够准确，不适合高精度定位解算，当然本领域技术人员也可以根据技术需要将第一阈值预设为其他值。
在一些实施例中，如图1所示，统计第一时长内的高精度观测数据中每颗卫星的中断次数占比，若中断次数占比大于第二阈值，则将该卫星对应的观测数据从所述高精度定位数据中剔除，对剔除数据后的所述高精度定位观测数据进行分组解算。
获取第一时长的高精度观测数据后，统计在第一时长内的高精度观测数据中每一颗卫星的中断次数在第一时长内的占比，若中断次数占比大于第二阈值，则说明该颗卫星对应的观测数据不够准确，不适合高精度定位解算，因此将该颗卫星对应的观测数据从第一时长的高精度观测数据中剔除，在对剔除数据后的第一时长的高精度观测数据进行分组和解算。
中断指的是载波相位连续缺失5个历元以上，即一颗卫星的载波相位连续缺失5个历元以上则认定中断一次。
一般而言，第二阈值预设为1％，即中断次数占比大于1％，说明卫星的观测数据不够准确，不适合高精度定位解算，当然本领域技术人员也可以根据技术需要将第二阈值预设为其他值。
在一些实施例中，选取每一所述分组解算数据中最后第一比例值的数据，统计该数据中固定解的占比值，若所述固定解的占比值超过第二比例值，以该数据的固定解作为分组解算数据；对该所述分组解算数据进行均值计算得到初步平均值，根据初步平均值对该所述分组解算数据进行粗差计算得到筛选解算数据；对所述筛选解算数据进行均值计算得到优选平均值，以优选平均值作为该所述分组解算数据的原始定位数据。
高精度观测数据通过解算得到固定解或浮点解，因此每一组的分组解算数据是由固定解和浮点解组成。选取每一组分组解算数据中最后第一比例的数据，一般而言，考虑到单频RTK设备的收敛时间及数据的精确性，第一比例值预设为70％，即选取每一组分组解算数据中最后70％的数据，当然本领域技术人员根据技术需要也可以将第一比例值预设为其他值。
如图1所示，选取每一组分组解算数据中的后70％数据后，统计每一组分组解算数据中固定解的占比值。一般而言，为了确保有足够的数量，第二比例值预设为20％，即固定解的占比值超过20％。若某一分组解算数据中固定解的占比值超过20％，则将所有的固定解作为该组分组解算数据的数据并对该数据进行均值计算得到一个初步平均值。所述粗差计算指的是根据初步平均值，利用三倍标准差法剔除异常值。利用三倍标准差法对固定解组成的分组结算数据剔除异常值后得到筛选解算数据，再对筛选解算数据进行均值计算得到优选平均值，以该优选平均值作为该分组解算数据的原始定位数据。
在一些实施例中，选取每一所述分组解算数据中最后第一比例值的数据，统计该数据中固定解的占比值，若所述固定解的占比值未超过第二比例值，以该数据的固定解和浮点解作为分组解算数据；对该所述分组解算数据进行均值计算得到初步平均值，根据初步平均值对该所述分组解算数据进行粗差计算得到筛选解算数据；对所述筛选解算数据进行均值计算得到优选平均值，以优选平均值作为该所述分组解算数据的原始定位数据。
高精度观测数据通过解算得到固定解或浮点解，因此每一组的分组解算数据是由固定解和浮点解组成。选取每一组分组解算数据中最后第一比例的数据，一般而言，考虑到单频RTK设备的收敛时间及数据的精确性，第一比例值预设为70％，即选取每一组分组解算数据中最后70％的数据，当然本领域技术人员根据技术需要也可以将第一比例值预设为其他值。
如图1所示，选取每一组分组解算数据中的后70％数据后，统计每一组分组解算数据中固定解的占比值。一般而言，为了确保有足够的数量，第二比例值预设为20％，即固定解的占比值未超过20％。若某一分组解算数据中固定解的占比值未超过20％，则将所有的固定解和浮点解作为该组分组解算数据的数据并对该数据进行均值计算得到一个初步平均值。所述粗差计算指的是根据初步平均值，利用三倍标准差法剔除异常值。利用三倍标准差法对固定解和浮点解组成的分组结算数据剔除异常值后得到筛选解算数据，再对筛选解算数据进行均值计算得到优选平均值，以该优选平均值作为该分组解算数据的原始定位数据。
在一些实施例中，对多个所述分组解算数据的原始定位数据进行均值解算得到第一平均值，选取以所述第一平均值对应的位置为圆心，第三阈值为半径的位置范围内对应的数据进行均值解算得到第二平均值，则以第二平均值作为最终定位数据。
考虑到高精度定位要求定位精度在厘米级，因此第三阈值一般预设在1米到5米的区间内。
如图1所示，对所有组的分组结算数据的原始定位数据进行均值解算得到第一平均值，再选取所有组中在以第一平均值对应的位置为圆心，第三阈值为半径的位置范围内的数据再次进行均值计算得到一个第二平均值，以该第二平均值为最终定位数据。
在一些实施例中，选取以第二平均值为圆心，第三阈值为半径的数据进行均值计算得到第三平均值，若第三平均值等于第一平均值，则以第三平均值作为最终定位数据。
此技术方案进一步选取所有组中在以第二平均值对应的位置为圆心，第三阈值为半径的位置范围内的数据计算得到一个第三平均值，如果第三平均值等于第一平均值，则以该第三平均值作为最终定位数据。
在一些实施例中，将选取以第二平均值为圆心，第三阈值为半径的数据进行均值计算得到第三平均值设定为格式步骤；若第三平均值不等于第一平均值，则以第三平均值对应的位置替换第二平均值对应的位置，重新执行格式步骤直到第三平均值等于第一平均值，以第三平均值作为最终定位数据。
此技术方案先将选取以第二平均值为圆心，第三阈值为半径的数据进行均值计算得到第三平均值设定为格式步骤；
如图1所示，选取所有组中在以第二平均值对应的位置为圆心，第三阈值为半径的位置范围内的数据计算得到一个第三平均值，如果第三平均值不等于第一平均值，则以该第三平均值对应的位置替换第二平均值对应的位置，重复格式步骤直到解算得到的第三平均值等于第一平均值时，以第三平均值作为最终定位数据。
另一方面，本发明还公开了一种高精度定位数据处理的装置，包括以下模块：定位模块以及解算模块；所述定位模块用于获取第一时长内的高精度观测数据；所述解算模块用于将所述高精度观测数据进行分组解算，得到多个分组解算数据；所述解算模块还用于对每一所述分组解算数据进行均值计算得到对应的一个原始定位数据，对多个所述分组解算数据的原始定位数据进行均值解算得到一个最终定位数据。
在一些实施例中，所述模块，即定位模块和解算模块可以是集成在一个整体工作单元上，可以是分别属于独立的工作单元相互间配合运行。
在符合本领域技术人员的知识和能力水平范围内，本文提及的各种实施例或者技术特征在不冲突的情况下，可以相互组合而作为另外一些可选实施例，这些并未被一一罗列出来的、由有限数量的技术特征组合形成的有限数量的可选实施例，仍属于本发明揭露的技术范围内，亦是本领域技术人员结合附图和上文所能理解或推断而得出的。
最后再次强调，上文所列举的实施例，为本发明较为典型的、较佳实施例，仅用于详细说明、解释本发明的技术方案，以便于读者理解，并不用以限制本发明的保护范围或者应用。
因此，在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等而获得的技术方案，都应被涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种高精度定位数据处理的方法，其特征在于：包括以下步骤：
获取第一时长内的高精度观测数据；
将所述高精度观测数据进行分组解算，得到多个分组解算数据；
选取每一所述分组解算数据中最后第一比例值的数据，统计该数据中固定解的占比值，若所述固定解的占比值超过第二比例值，以该数据的固定解作为分组解算数据；
对每一所述分组解算数据进行均值计算得到对应的一个原始定位数据，具体为：对该所述分组解算数据进行均值计算得到初步平均值，根据初步平均值对该所述分组解算数据进行粗差计算得到筛选解算数据；
对所述筛选解算数据进行均值计算得到优选平均值，以优选平均值作为该所述分组解算数据的原始定位数据；
对多个所述分组解算数据的原始定位数据进行均值解算得到一个最终定位数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
将第一时长内的高精度观测数据以每间隔第二时长为一组进行分组。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
统计第一时长内的高精度观测数据中每颗卫星的载波相位缺失比，若缺失比大于第一阈值，则将该卫星对应的观测数据从所述高精度观测数据中剔除，对剔除数据后的所述高精度观测数据进行分组解算。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
统计第一时长内的高精度观测数据中每颗卫星的中断次数占比，若中断次数占比大于第二阈值，则将该卫星对应的观测数据从所述高精度观测数据中剔除，对剔除数据后的所述高精度观测数据进行分组解算。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
选取每一所述分组解算数据中最后第一比例值的数据，统计该数据中固定解的占比值，若所述固定解的占比值未超过第二比例值，以该数据的固定解和浮点解作为分组解算数据；
对该所述分组解算数据进行均值计算得到初步平均值，根据初步平均值对该所述分组解算数据进行粗差计算得到筛选解算数据；
对所述筛选解算数据进行均值计算得到优选平均值，以优选平均值作为该所述分组解算数据的原始定位数据。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
对多个所述分组解算数据的原始定位数据进行均值解算得到第一平均值，选取以所述第一平均值对应的位置为圆心，第三阈值为半径的位置范围内对应的数据进行均值解算得到第二平均值，则以第二平均值作为最终定位数据。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
对多个所述分组解算数据的原始定位数据进行均值解算得到第一平均值，选取以所述第一平均值对应的位置为圆心，第三阈值为半径的位置范围内对应的数据进行均值解算得到第二平均值；选取以第二平均值为圆心，第三阈值为半径的数据进行均值计算得到第三平均值，若第三平均值等于第一平均值，则以第三平均值作为最终定位数据。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
对多个所述分组解算数据的原始定位数据进行均值解算得到第一平均值，选取以所述第一平均值对应的位置为圆心，第三阈值为半径的位置范围内对应的数据进行均值解算得到第二平均值；将选取以第二平均值为圆心，第三阈值为半径的数据进行均值计算得到第三平均值设定为格式步骤；
若第三平均值不等于第一平均值，则以第三平均值对应的位置替换第二平均值对应的位置，重新执行格式步骤直到第三平均值等于第一平均值，以第三平均值作为最终定位数据。
9.一种高精度定位数据处理的装置，其特征在于：
所述数据处理的装置包括定位模块以及解算模块；
所述定位模块用于获取第一时长内的高精度观测数据；
所述解算模块用于将所述高精度观测数据进行分组解算，得到多个分组解算数据；选取每一所述分组解算数据中最后第一比例值的数据，统计该数据中固定解的占比值，若所述固定解的占比值超过第二比例值，以该数据的固定解作为分组解算数据；对每一所述分组解算数据进行均值计算得到对应的一个原始定位数据，具体为：对该所述分组解算数据进行均值计算得到初步平均值，根据初步平均值对该所述分组解算数据进行粗差计算得到筛选解算数据；
对所述筛选解算数据进行均值计算得到优选平均值，以优选平均值作为该所述分组解算数据的原始定位数据；对多个所述分组解算数据的原始定位数据进行均值解算得到一个最终定位数据。
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