CN111665529B - 伪距观测数据的处理方法、装置及可读介质 - Google Patents
伪距观测数据的处理方法、装置及可读介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111665529B CN111665529B CN202010698293.0A CN202010698293A CN111665529B CN 111665529 B CN111665529 B CN 111665529B CN 202010698293 A CN202010698293 A CN 202010698293A CN 111665529 B CN111665529 B CN 111665529B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- pseudo
- pseudorange
- range
- observation data
- state
- 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
Links
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims abstract description 21
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 32
- 239000013585 weight reducing agent Substances 0.000 claims abstract description 31
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims abstract description 26
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 18
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 42
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 31
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 20
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 14
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 7
- 239000005433 ionosphere Substances 0.000 claims description 5
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 4
- 239000005437 stratosphere Substances 0.000 claims description 3
- 238000002372 labelling Methods 0.000 claims 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 4
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 2
- LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N Ethanol Chemical compound CCO LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 150000003839 salts Chemical class 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
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
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)
Abstract
本公开涉及卫星信号数据处理技术领域，主要公开了一种伪距观测数据的处理方法，通过获取同一卫星不同频点的伪距观测数据，对被标记为异常状态的所述伪距观测数据进行剔除，对被标记为正常状态的所述伪距观测数据分配相对大的权值，对被标记为降权状态的所述伪距观测数据分配相对小的权值，进行卡尔曼滤波的单点定位解算，获得定位数据。本公开的一些技术效果在于：采用双频的伪距观测数据，针对第一伪距数据质量较好的情况，对第二伪距采用效率更高的粗差探测方法，同时对伪距观测数据进行了多种状态的标记，对正常状态和降权状态标记下的伪距观测数据，在进行卡尔曼滤波时给予不同的权重，在总体上提高了定位的效率和定位的精度。
Description
技术领域
本公开涉及卫星信号数据处理技术领域，特别涉及伪距观测数据的处理方法、装置及可读介质。
背景技术
当前移动定位终端(例如智能手机、导航仪等)普遍采用的是单频数据进行单点定位解算，也有少数的会对单频数据进行了二次处理得到单频伪距差分解，但是在卫星信号受到遮挡的条件下，可用卫星的个数会减少或者数据质量较差，导致定位精度降低。
发明内容
为解决前述的至少一个技术问题，本公开提出了伪距观测数据的处理方法、装置及可读介质，主要技术方案如下：
在第一方面，本公开提出了一种伪距观测数据的处理方法，其包括以下步骤：
获取同一卫星不同频点的伪距观测数据，其包括对应于第一频点的第一伪距以及对应于第二频点的第二伪距；
对所述第一伪距进行粗差探测；
根据所述粗差探测结果，对所述第一伪距进行状态标记；
所述状态包括正常状态、降权状态以及异常状态，依次对应于从小到大的粗差范围；
当所述第一伪距不被标记为异常状态时，将其与所述第二伪距进行比较；
根据所述比较结果，对所述第二伪距进行状态标记；
对被标记为异常状态的所述伪距观测数据进行剔除，对被标记为正常状态的所述伪距观测数据分配相对大的权值，对被标记为降权状态的所述伪距观测数据分配相对小的权值，进行卡尔曼滤波的单点定位解算，获得第一位置数据。
优选地，所述“对所述第一伪距进行粗差探测；根据所述粗差探测结果，对所述第一伪距进行状态标记”包括以下步骤：
获得伪距观测数据的残差数组；
根据所述残差数组，获得单位权中误差；
根据所述单位权中误差以及所述残差数组的元素，获得残差判断量并以之作为所述粗差探测结果；
根据所述残差判断量的数值大小，进行所述状态标记。
优选地，根据关系式
获得所述单位权中误差，其中VVP表示所述单位权中误差，Vi表示卫星i对应的所述第一伪距的残差，n表示同一个历元中观测方程的个数，m表示观测方程中待估计的参数个数；
根据关系式
获得所述残差判断量，其中
表示所述残差判断量。
优选地，当
时，对所述第一伪距进行异常状态标记；
当
时，对所述第一伪距进行降权状态标记；
其余情况下，对所述第一伪距进行正常状态标记。
优选地，所述“当所述第一伪距不被标记为异常状态时，将其与所述第二伪距进行比较；根据所述比较结果，对所述第二伪距进行状态标记”包括以下步骤：
比较所述第一伪距与所述第二伪距的数值大小，当数值差距小于2000时，对所述第二伪距进行正常状态标记，当所述数值差距大于5000时，对所述第二伪距进行异常状态标记，其余情况下对所述第二伪距进行降权状态标记。
优选地，所述“进行卡尔曼滤波的单点定位解算”包括以所述被标记为正常状态及降权状态的所述伪距观测数据的测量噪声作为过滤量，对所述伪距观测数据的第一协方差矩阵R1进行更新；
所述第一协方差矩阵R1为对角矩阵，其对角线元素R′1i＝α·R1i；
其中α为第一权值，若某卫星i的所述伪距观测数据被标记为降权状态，则α的取值范围为12≤α≤16；
R1i表示所述第一伪距或所述第二伪距在单点定位过程中的协方差，由关系式
R1i＝fact*a/sin(eli)+vms+vi+vt获得；
其中fact为卫星系统的影响因子，a表示随机模型的观测量精度信息的模型参数，eli表示卫星i的高度角，vms、vi、vt分别表示非差残差噪声、电离层残差以及对流层残差。
优选地，所述第一频点对应的卫星信号频率大于所述第二频点对应的卫星信号频率。
优选地，根据所述第一位置数据，进行卡尔曼滤波的差分定位解算，获得第二位置数据；
在进行所述卡尔曼滤波的伪距双差定位解算时，更新所述第一伪距的第二协方差矩阵R2以及所述第二伪距的第三协方差矩阵R3；
第二协方差矩阵R2为对角矩阵，其对角线元素R′2i＝β·R2i；
其中β为第二权值，若所述第一伪距被标记为降权状态，则β的取值范围为2≤β≤5；若所述第一伪距被标记为正常状态，则β的取值为β＝1；其中
R2i表示所述第一伪距在差分定位过程中的协方差，k、b、d、g均表示与卫星系统有关的常数项，snr表示信噪比，eli表示卫星i的高度角，f表示基线长度，dt表示差分龄期；
第三协方差矩阵R3为对角矩阵，其对角线元素R′3i＝γ·R′2i；
其中γ为第三权值，若所述第二伪距被标记为降权状态，则γ的取值范围为0.1≤γ≤0.5。
在第二方面，本公开提出了一种伪距观测数据的处理装置，其包括：
观测数据获取模块，用于获取同一卫星不同频点的伪距观测数据，其包括对应于第一频点的第一伪距以及对应于第二频点的第二伪距；
第一伪距标记模块，用于对所述第一伪距进行粗差探测；根据所述粗差探测结果，对所述第一伪距进行状态标记；
第二伪距标记模块，用于对所述第二伪距进行状态标记，当所述第一伪距不被标记为异常状态时，将所述第一伪距与所述第二伪距进行比较；根据所述比较结果，对所述第二伪距进行状态标记；
所述状态包括正常状态、降权状态以及异常状态，依次对应于从小到大的粗差范围；
解算模块，用于对被标记为异常状态的所述伪距观测数据进行剔除，对被标记为正常状态的所述伪距观测数据分配相对大的权值，对被标记为降权状态的所述伪距观测数据分配相对小的权值，进行卡尔曼滤波的单点定位解算，获得第一位置数据。
在第三方面，本公开提出了一种计算机可读介质，所述计算机可读介质中存储有计算机程序，所述计算机程序由处理模块加载并执行以实现所述的处理方法的步骤。
本公开的一些技术效果在于：采用双频的伪距观测数据，针对第一伪距数据质量较好的情况，对第二伪距采用效率更高的粗差探测方法，同时对伪距观测数据进行了多种状态的标记，对正常状态和降权状态标记下的伪距观测数据，在进行卡尔曼滤波时给予不同的权重，在总体上提高了定位的效率和定位的精度。
附图说明
为更好地理解本公开的技术方案，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公开部分实施例中，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，处理伪距观测数据的主要步骤示意图。
具体实施方式
下文将对本公开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(或实施方式)仅是本公开意旨涵盖的部分实施方式，而并非全部。基于本公开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，都将在本公开请求保护的范围之内。
需要强调的是，本公开提出的伪距观测数据的处理方法，可应用于各类定位终端或者定位系统在进行卫星定位时的微处理器或服务器的数据处理环节。
在第一方面，本公开提出了一种伪距观测数据的处理方法，其包括以下步骤：获取同一卫星不同频点的伪距观测数据，其包括对应于第一频点的第一伪距以及对应于第二频点的第二伪距；对所述第一伪距进行粗差探测；根据所述粗差探测结果，对所述第一伪距进行状态标记；所述状态包括正常状态、降权状态以及异常状态，依次对应于从小到大的粗差范围；当所述第一伪距不被标记为异常状态时，将其与所述第二伪距进行比较；根据所述比较结果，对所述第二伪距进行状态标记；对被标记为异常状态的所述伪距观测数据进行剔除，对被标记为正常状态的所述伪距观测数据分配相对大的权值，对被标记为降权状态的所述伪距观测数据分配相对小的权值，进行卡尔曼滤波的单点定位解算，获得第一位置数据。
下面对以上步骤涉及的主要对象或关系进行说明。如需进一步理解未详述之处，可参照现有技术的相关内容、本文的其他相关描述或发明意旨进行合理地推理。
关于伪距观测数据。一般来说，它是由卫星定位芯片通过对卫星信号进行射频前端及基带数字信号处理后而生成，一个观测历元下获得的一个卫星信号对应于一份伪距观测数据。本公开提出的处理方法的重点在于双频数据的处理上，而事实上，对定位终端的位置进行解算，一般需要4份以上的伪距观测数据，通常的做法会同时将单频的伪距观测数据也纳入单点定位以及差分定位的解算中，只是由于对单频的伪距观测数据的处理方法并非本公开的重点，且现有技术有众多解决方案，在此不作过多展开。
前文所述的“同一卫星不同频点的伪距观测数据”包括了某一颗卫星i发出的两个不同频率的卫星信号对应的伪距观测数据，包括了对应于第一频点的第一伪距以及对应于第二频点的第二伪距。这样的第一频点和第二频点，在目前的卫星系统上是常见的，例如，GPS(Global Positioning System，美国全球定位系统)的L1频点(第一频点)和L5频点(第二频点)；BDS(BeiDou Navigation Satellite System，中国北斗卫星导航系统)的B1频点(第一频点)和B3频点(第二频点)，Galileo(Galileo satellite navigation system，欧盟伽利略全球卫星导航定位系统)的E1频点(第一频点)和E5a频点(第二频点)等。
关于粗差探测。对第一伪距的粗差探测可以采用现有技术来实现，粗差探测的目的是为了发现某一历元的某一卫星对应的第一伪距是否为异常的数据，也可以理解为用于评价该观测数据的质量。由于受到定位终端所处的环境的影响，观测数据(例如第一伪距、第二伪距)有时候较为准确有时候误差较大，在进行单点定位解算前，一般需要进行粗差探测，将异常的观测数据进行剔除。
进行粗差探测后，可以发现伪距观测数据中的粗差大小，根据粗差大小，可以对伪距观测数据进行标记，比如，对第一伪距或第二伪距进行状态标记。本公开的处理方法中，对第一伪距和第二伪距均进行三种可能的状态标记，进行正常状态标记的，意味着数据质量较好，其含有的粗差较小；进行降权状态标记的，意味着数据质量一般，其含有的粗差略大；进行异常状态标记的，意味着数据质量较差，其含有的粗差最大。对于标记了异常状态的伪距观测数据，将其剔除，即不采纳它们来进行定位解算。更具体地，可以设置不同的数值区间，当不同的伪距观测数据含有的粗差落入不同的数值区间，则标记为不同的状态。
与传统粗差探测方法不同的是，本公开提出的处理方法，在对第二伪距进行粗差探测的过程中，若其对应的同一历元的第一伪距被标记为正常状态或者降权状态，则直接将第二伪距与第一伪距进行比较，当两者数值接近时，则认为第二伪距也是可用的，即可以对第二伪距进行正常状态或降权状态的标记。这样，在一般情况下，通过数值比较便能完成对第二伪距的粗差探测，能节约计算资源。当然，当同一历元的第一伪距被标记为异常状态时，则可以按照正常的粗差探测流程对第二伪距进行粗差探测。
关于卡尔曼滤波的单点定位解算。由于卡尔曼滤波的原理及在单点定位中的应用属于现有技术，在此不作过多展开相关细节，仅进行简单提及，如下：
标准卡尔曼滤波解算的状态方程和观测方程表示分别为
Xk＝Φk,k-1Xk-1+Γk-1wk与Lk＝HkXk+vk；
上面两个方程中，Xk、Xk-1分别表示第k和k-1个历元时刻的状态向量，Φk,k-1表示从k-1历元到第k历元时刻的状态转移矩阵，Γk-1为系统噪声驱动矩阵；Lk为第k历元时刻的观测向量，Hk为对应的系数矩阵，wk和vk分别表示系统状态噪声和观测噪声向量。观测噪声向量vk的协方差矩阵R＝Cov(vk)。本文所说的第一协方差矩阵、第二协方差矩阵、第三协方差矩阵均表示vk的协方差矩阵。
在一些实施例中，所述“进行卡尔曼滤波的单点定位解算”包括以所述被标记为正常状态及降权状态的所述伪距观测数据的测量噪声作为过滤量，对所述伪距观测数据的第一协方差矩阵R1进行更新；
所述第一协方差矩阵R1为对角矩阵，其对角线元素R′1i＝α·R1i；
其中α为第一权值，若某卫星i的所述伪距观测数据被标记为降权状态，则α的取值范围为12≤α≤16(例如取值为15)；
R1i表示所述第一伪距或所述第二伪距在单点定位过程中的协方差，由关系式
R1i＝fact*a/sin(eli)+vms+vi+vt获得；
其中fact为卫星系统的影响因子，a表示随机模型的观测量精度信息的模型参数，eli表示卫星i的高度角，vms、vi、vt分别表示非差残差噪声、电离层残差以及对流层残差。
在一些实施例中，还可以根据信噪比衰减率(简称衰减率)来对第一权值α还进行优化。衰减率计算方法如下：
单颗卫星的某一频点对应的衰减率：snrrateih＝snrih/avg_snrih，其中snrrateih为衰减率，snrih为当前历元的h频点的snr值，avg_snrih为设定数量的(例如50个)历元的均值。
当snrrateih<θ时(θ可以取值0.7)，且满足条件rateh≥∈(∈可以取值0.6)时，对当前历元卫星i的h频点伪距观测数据进行衰减率异常的标记，
此处的n为当前历元的卫星总数。当rateh<∈，可认为进入定位终端进入整体信号衰减的环境，因此不作衰减率异常的标记。
如果某一伪距观测数据被标记了衰减率异常，则此时α＝10。
本公开提出的处理方法，与现有技术的不同之处在于，根据伪距观测数据的粗差大小的程度，赋予其在单点定位解算中不同大小的贡献度，具体通过调节卡尔曼滤波的第一协方差矩阵R1来优化单点定位解算过程，这样获得的优化后的单点定位结果(即第一位置数据)在多历元观测的前提下更为准确、可靠。
需要注意的是，在进行卡尔曼滤波的单点定位解算前，可以利用最小二乘法等现有技术求解得到普通单点定位的解，以此作为卡尔曼滤波的初始值。
在一些实施例中，所述“对所述第一伪距进行粗差探测；根据所述粗差探测结果，对所述第一伪距进行状态标记”包括以下步骤：获得伪距观测数据的残差数组；根据所述残差数组，获得单位权中误差；根据所述单位权中误差以及所述残差数组的元素，获得残差判断量并以之作为所述粗差探测结果；根据所述残差判断量的数值大小，进行所述状态标记。不同于其他的现有技术，此处以残差判断量作为状态标记的根据。而此处的残差判断量是根据单位权中误差以及残差数组的元素进行比较得到的。
更具体地，可以根据关系式
获得所述单位权中误差，其中VVP表示所述单位权中误差，Vi表示卫星i对应的所述第一伪距的残差，n表示同一个历元中观测方程的个数，m表示观测方程中待估计的参数个数；
根据关系式
获得所述残差判断量，其中
表示所述残差判断量。当然，普通技术人员也可以基于上面的公式作出其他合理的变形，或合理地根据单位权中误差VVP与残差数组元素Vi的关系以其他方式来表示残差判断量。
在一些实施例中，当
时，对所述第一伪距进行异常状态标记；当
时，对所述第一伪距进行降权状态标记；其余情况下(即当
时)，对所述第一伪距进行正常状态标记。数值1.96是在概率分布中期望值为0的正态分布中，置信水平为1-5％对应的一个值。而1.28则对应置信度1-10％。
在一些优选实施例中，所述“当所述第一伪距不被标记为异常状态时，将其与所述第二伪距进行比较；根据所述比较结果，对所述第二伪距进行状态标记”包括以下步骤：比较所述第一伪距与所述第二伪距的数值大小，当数值差距小于2000时，对所述第二伪距进行正常状态标记，当所述数值差距大于5000时，对所述第二伪距进行异常状态标记，其余情况下(即数值差距大于等于2000且小于等于5000时)对所述第二伪距进行降权状态标记。此处所说的数值差距，可以理解为第一伪距与第二伪距的差的绝对值。而选取2000以及5000作为取值范围的边界，具有较好效果。
本文的各项参数的取值，特别适用于所述第一频点对应的卫星信号频率大于所述第二频点对应的卫星信号频率的情况。
在一些实施例中，为提供更精准的定位数据，根据所述第一位置数据，进行卡尔曼滤波的差分定位解算，获得第二位置数据；
在进行所述卡尔曼滤波的伪距双差定位解算时，更新所述第一伪距的第二协方差矩阵R2以及所述第二伪距的第三协方差矩阵R3；
第二协方差矩阵R2为对角矩阵，其对角线元素R′2i＝β·R2i；
其中β为第二权值，若所述第一伪距被标记为降权状态，则β的取值范围为2≤β≤5；若所述第一伪距被标记为正常状态，则β的取值为β＝1；其中
R2i表示所述第一伪距在差分定位过程中的协方差，k、b、d、g均表示与卫星系统有关的常数项，snr表示信噪比，eli表示卫星i的高度角，f表示基线长度，dt表示差分龄期；
第三协方差矩阵R3为对角矩阵，其对角线元素R′3i＝γ·R′2i；
其中γ为第三权值，若所述第二伪距被标记为降权状态，则γ的取值范围为0.1≤γ≤0.5。
通过设定第二权值β和第三权值γ，能进一步提高定位结果的准确度。另外，在差分定位解算的卡尔曼滤波过程中，可以以第一位置数据作为初始值。所述第一位置数据和第二位置数据，包括了指两种不同的定位解算方式求得的位置解。
在第二方面，本公开提出了一种伪距观测数据的处理装置，其包括：
观测数据获取模块，用于获取同一卫星不同频点的伪距观测数据，其包括对应于第一频点的第一伪距以及对应于第二频点的第二伪距；
第一伪距标记模块，用于对所述第一伪距进行粗差探测；根据所述粗差探测结果，对所述第一伪距进行状态标记；
第二伪距标记模块，用于对所述第二伪距进行状态标记，当所述第一伪距不被标记为异常状态时，将所述第一伪距与所述第二伪距进行比较；根据所述比较结果，对所述第二伪距进行状态标记；
所述状态包括正常状态、降权状态以及异常状态，依次对应于从小到大的粗差范围；
解算模块，用于对被标记为异常状态的所述伪距观测数据进行剔除，对被标记为正常状态的所述伪距观测数据分配相对大的权值，对被标记为降权状态的所述伪距观测数据分配相对小的权值，进行卡尔曼滤波的单点定位解算，获得第一位置数据。
在一些实施例中，所处处理装置适用于执行图1所示的伪距观测数据的处理方法涉及的步骤：
步骤S1，获取多颗卫星的伪距观测数据，其包括对应于第一频点的第一伪距以及对应于第二频点的第二伪距。
步骤S2，粗差探测，该步骤主要是对包括了第一伪距、第二伪距的各种、多个伪距观测数据进行粗差探测。其中，对第一伪距进行粗差探测时，可以采用前文所述的残差判断量的方式进行，对第二伪距进行粗差探测时，可以采用将第一伪距与第二伪距进行比较的方式进行。
步骤S3，状态标记。根据对伪距观测数据的粗差探测结果，对含有不同粗差大小的伪距观测数据对应地进行正常状态、降权状态或异常状态标记，可以用2、1、0的数字作为状态标记的记号。
步骤S4，单点定位。利用最小二乘法进行普通单点定位，获得一个初始的位置解，以其作为初始值进行卡尔曼滤波的单点定位解算，获得第一位置数据，第一位置数据包括卡尔曼滤波的单点定位解。
步骤S5，差分定位。以第一位置数据作为初始值，进行卡尔曼滤波的(伪距)差分定位解算，生成第二位置数据，其包含了差分解。
步骤S6，输出差分解。主要是将其输出到通讯模块(以供进行数据传输)、显示模块(以供在地图上进行位置的显示)或者存储器中。
在第三方面，本公开提出了一种计算机可读介质，所述计算机可读介质中存储有计算机程序，所述计算机程序由处理模块加载并执行以实现所述的处理方法的步骤。本领域技术人员可以理解的是，实施例中的全部或部分步骤，可以通过计算机程序来指令相关的硬件实现，该程序可以存储于计算机可读介质中，可读介质可以包括闪存盘、移动硬盘、只读存储器、随机存取器、磁盘或光盘等各种可以存储程序代码的介质。
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，仍属于本公开揭露的技术范围内，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。
另外，多数实施例的描述是基于不同的重点而展开的，如需进一步理解未详述之处，可参照现有技术的相关内容、本文的其他相关描述或发明意旨进行合理地推理。
再次强调，上文所列举的实施例，为本公开较为典型的、较佳实施例，仅用于详细说明、解释本公开的技术方案，以便于读者理解，并不用以限制本公开请求保护的范围或者应用。在本公开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，都应被涵盖在本公开请求保护的范围之内。
Claims (9)
1.伪距观测数据的处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取同一卫星不同频点的伪距观测数据，其包括对应于第一频点的第一伪距以及对应于第二频点的第二伪距；
对所述第一伪距进行粗差探测；
根据所述粗差探测结果，对所述第一伪距进行状态标记；
所述状态包括正常状态、降权状态以及异常状态，依次对应于从小到大的粗差范围；
当所述第一伪距不被标记为异常状态时，将其与所述第二伪距进行比较；
根据所述比较结果，对所述第二伪距进行状态标记；
对被标记为异常状态的所述伪距观测数据进行剔除，对被标记为正常状态的所述伪距观测数据分配相对大的权值，对被标记为降权状态的所述伪距观测数据分配相对小的权值，进行卡尔曼滤波的单点定位解算，获得第一位置数据；所述“进行卡尔曼滤波的单点定位解算”包括以所述被标记为正常状态及降权状态的所述伪距观测数据的测量噪声作为过滤量，对所述伪距观测数据的第一协方差矩阵R1进行更新；
所述第一协方差矩阵R1为对角矩阵，其对角线元素R′1i＝α·R1i；
其中α为第一权值，若某卫星i的所述伪距观测数据被标记为降权状态，则α的取值范围为12≤α≤16；
R1i表示所述第一伪距或所述第二伪距在单点定位过程中的协方差，由关系式
R1i＝fact*a/sin(eli)+vms+vi+vt获得；
其中fact为卫星系统的影响因子，a表示随机模型的观测量精度信息的模型参数，eli表示卫星i的高度角，vms、vi、vt分别表示非差残差噪声、电离层残差以及对流层残差。
2.根据权利要求1所述的处理方法，其特征在于：
所述“对所述第一伪距进行粗差探测；根据所述粗差探测结果，对所述第一伪距进行状态标记”包括以下步骤：
获得伪距观测数据的残差数组；
根据所述残差数组，获得单位权中误差；
根据所述单位权中误差以及所述残差数组的元素，获得残差判断量并以之作为所述粗差探测结果；
根据所述残差判断量的数值大小，进行所述状态标记。
3.根据权利要求2所述的处理方法，其特征在于：
根据关系式
获得所述单位权中误差，其中VVP表示所述单位权中误差，Vi表示卫星i对应的所述第一伪距的残差，n表示同一个历元中观测方程的个数，m表示观测方程中待估计的参数个数；
根据关系式
获得所述残差判断量，其中
表示所述残差判断量。
4.根据权利要求3所述的处理方法，其特征在于：
当
时，对所述第一伪距进行异常状态标记；
当
时，对所述第一伪距进行降权状态标记；
其余情况下，对所述第一伪距进行正常状态标记。
5.根据权利要求1所述的处理方法，其特征在于：
所述“当所述第一伪距不被标记为异常状态时，将其与所述第二伪距进行比较；根据所述比较结果，对所述第二伪距进行状态标记”包括以下步骤：
比较所述第一伪距与所述第二伪距的数值大小，当数值差距小于2000时，对所述第二伪距进行正常状态标记，当所述数值差距大于5000时，对所述第二伪距进行异常状态标记，其余情况下对所述第二伪距进行降权状态标记；
所述“进行卡尔曼滤波的单点定位解算”包括以所述被标记为正常状态及降权状态的所述伪距观测数据的测量噪声作为过滤量，对所述伪距观测数据的第一协方差矩阵R1进行更新；
所述第一协方差矩阵R1为对角矩阵，其对角线元素R′1i＝α·R1i；
其中α为第一权值，若某卫星i的所述伪距观测数据被标记为降权状态，则α的取值范围为12≤α≤16；
R1i表示所述第一伪距或所述第二伪距在单点定位过程中的协方差，由关系式
R1i＝fact*a/sin(eli)+vms+vi+vt获得；
其中fact为卫星系统的影响因子，a表示随机模型的观测量精度信息的模型参数，eli表示卫星i的高度角，vms、vi、vt分别表示非差残差噪声、电离层残差以及对流层残差。
6.根据权利要求1所述的处理方法，其特征在于：
所述第一频点对应的卫星信号频率大于所述第二频点对应的卫星信号频率。
7.根据权利要求6所述的处理方法，其特征在于：
根据所述第一位置数据，进行卡尔曼滤波的差分定位解算，获得第二位置数据；
在进行所述卡尔曼滤波的伪距双差定位解算时，更新所述第一伪距的第二协方差矩阵R2以及所述第二伪距的第三协方差矩阵R3；
第二协方差矩阵R2为对角矩阵，其对角线元素R′2i＝β·R2i；
其中β为第二权值，若所述第一伪距被标记为降权状态，则β的取值范围为2≤β≤5；若所述第一伪距被标记为正常状态，则β的取值为β＝1；其中
R2i表示所述第一伪距在差分定位过程中的协方差，k、b、d、g均表示与卫星系统有关的常数项，snr表示信噪比，eli表示卫星i的高度角，f表示基线长度，dt表示差分龄期；
第三协方差矩阵R3为对角矩阵，其对角线元素R′3i＝γ·R′2i；
其中γ为第三权值，若所述第二伪距被标记为降权状态，则γ的取值范围为0.1≤γ≤0.5。
8.伪距观测数据的处理装置，其特征在于，包括：
观测数据获取模块，用于获取同一卫星不同频点的伪距观测数据，其包括对应于第一频点的第一伪距以及对应于第二频点的第二伪距；
第一伪距标记模块，用于对所述第一伪距进行粗差探测；根据所述粗差探测结果，对所述第一伪距进行状态标记；
第二伪距标记模块，用于对所述第二伪距进行状态标记，当所述第一伪距不被标记为异常状态时，将所述第一伪距与所述第二伪距进行比较；根据所述比较结果，对所述第二伪距进行状态标记；
所述状态包括正常状态、降权状态以及异常状态，依次对应于从小到大的粗差范围；
解算模块，用于对被标记为异常状态的所述伪距观测数据进行剔除，对被标记为正常状态的所述伪距观测数据分配相对大的权值，对被标记为降权状态的所述伪距观测数据分配相对小的权值，进行卡尔曼滤波的单点定位解算，获得第一位置数据；所述“进行卡尔曼滤波的单点定位解算”包括以所述被标记为正常状态及降权状态的所述伪距观测数据的测量噪声作为过滤量，对所述伪距观测数据的第一协方差矩阵R1进行更新；
所述第一协方差矩阵R1为对角矩阵，其对角线元素R′1i＝α·R1i；
其中α为第一权值，若某卫星i的所述伪距观测数据被标记为降权状态，则α的取值范围为12≤α≤16；
R1i表示所述第一伪距或所述第二伪距在单点定位过程中的协方差，由关系式
R1i＝fact*a/sin(eli)+vms+vi+vt获得；
其中fact为卫星系统的影响因子，a表示随机模型的观测量精度信息的模型参数，eli表示卫星i的高度角，vms、vi、vt分别表示非差残差噪声、电离层残差以及对流层残差。
9.计算机可读介质，其特征在于：
所述计算机可读介质中存储有计算机程序，所述计算机程序由处理模块加载并执行以实现如权利要求1至7任一所述的处理方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010698293.0A CN111665529B (zh) | 2020-07-17 | 2020-07-17 | 伪距观测数据的处理方法、装置及可读介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010698293.0A CN111665529B (zh) | 2020-07-17 | 2020-07-17 | 伪距观测数据的处理方法、装置及可读介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111665529A CN111665529A (zh) | 2020-09-15 |
| CN111665529B true CN111665529B (zh) | 2023-04-14 |
Family
ID=72392343
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010698293.0A Active CN111665529B (zh) | 2020-07-17 | 2020-07-17 | 伪距观测数据的处理方法、装置及可读介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111665529B (zh) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113281796B (zh) * | 2021-07-23 | 2021-10-15 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 位置确定方法、速度确定方法、装置、设备和存储介质 |
| CN113835109B (zh) * | 2021-11-26 | 2022-03-29 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 终端的定位方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品 |
| CN114527491B (zh) * | 2022-01-05 | 2023-06-30 | 浙江时空道宇科技有限公司 | 导航系统码偏差数据的监测方法、装置、设备及存储介质 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5883595A (en) * | 1997-09-15 | 1999-03-16 | Rockwell International Corporation | Method and apparatus for mitigating multipath effects and smoothing groundtracks in a GPS receiver |
| CN108845340A (zh) * | 2018-06-01 | 2018-11-20 | 浙江亚特电器有限公司 | 基于gnss-rtk的定位方法 |
| CN111045052A (zh) * | 2019-10-14 | 2020-04-21 | 广东星舆科技有限公司 | 一种智能终端伪距差分定位及质量控制方法 |
| CN111077550A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-04-28 | 广东星舆科技有限公司 | 一种应用于智能终端rtd定位的粗差探测方法及系统 |
| CN111337959A (zh) * | 2018-12-19 | 2020-06-26 | 千寻位置网络有限公司 | 终端的定位方法及装置、定位系统及移动终端 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5526492B2 (ja) * | 2008-04-22 | 2014-06-18 | セイコーエプソン株式会社 | 擬似距離算出方法、測位方法、プログラム及び測位装置 |
| SG11201508559WA (en) * | 2013-05-20 | 2015-12-30 | Found Promotion Ind Science | Position detection device, position detection system, and position detection method |
-
2020
- 2020-07-17 CN CN202010698293.0A patent/CN111665529B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5883595A (en) * | 1997-09-15 | 1999-03-16 | Rockwell International Corporation | Method and apparatus for mitigating multipath effects and smoothing groundtracks in a GPS receiver |
| CN108845340A (zh) * | 2018-06-01 | 2018-11-20 | 浙江亚特电器有限公司 | 基于gnss-rtk的定位方法 |
| CN111337959A (zh) * | 2018-12-19 | 2020-06-26 | 千寻位置网络有限公司 | 终端的定位方法及装置、定位系统及移动终端 |
| CN111045052A (zh) * | 2019-10-14 | 2020-04-21 | 广东星舆科技有限公司 | 一种智能终端伪距差分定位及质量控制方法 |
| CN111077550A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-04-28 | 广东星舆科技有限公司 | 一种应用于智能终端rtd定位的粗差探测方法及系统 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| GPS非差数据处理中的粗差处理方法及其应用;吕翠仙等;《测绘信息与工程》;20110228;第36卷(第1期);第29-31页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111665529A (zh) | 2020-09-15 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111665529B (zh) | 伪距观测数据的处理方法、装置及可读介质 | |
| CN106646565B (zh) | 载波相位差分定位方法和装置及单频接收机 | |
| US7719467B2 (en) | Digital camera with GNSS picture location determination | |
| CN108508461B (zh) | 基于gnss载波相位高精度定位完好性监测方法 | |
| US7551126B2 (en) | GNSS sample processor for determining the location of an event | |
| US20140062778A1 (en) | Cycle slip detection | |
| US9645245B2 (en) | GNSS signal processing methods and apparatus | |
| CN107728180B (zh) | 一种基于多维粒子滤波偏差估计的gnss精密定位方法 | |
| CN111077550A (zh) | 一种应用于智能终端rtd定位的粗差探测方法及系统 | |
| CN113138402B (zh) | 基于rtk的模糊度固定方法及装置、存储介质 | |
| CN103675835A (zh) | 一种北斗三频信号载波相位整周模糊度单历元确定方法 | |
| CN102346254B (zh) | 更新转换信息参数的方法与装置 | |
| CN105974440B (zh) | 一种获取观测噪声的方法和装置 | |
| CN115993623B (zh) | 一种自适应选星方法、装置、设备及可读存储介质 | |
| Wang et al. | Reducing GPS carrier phase errors with EMD-wavelet for precise static positioning | |
| CN111142125B (zh) | 一种卫星完好性监测方法和系统 | |
| CN105511481B (zh) | 一种星载定轨优化方法 | |
| CN115079225A (zh) | 一种海上接收机的导航定位方法与装置 | |
| CN112083463A (zh) | 模糊度是否固定正确的检测方法及装置、定位终端 | |
| CN110174691B (zh) | 一种定位设备、方法及计算机可读存储介质 | |
| CN103926596A (zh) | 一种基于粒子滤波的稳健gnss抗欺骗方法 | |
| Favenza et al. | A machine learning approach to GNSS scintillation detection: Automatic soft inspection of the events | |
| CN116481525A (zh) | 一种基于星间差分gps/bds/ins紧组合导航的mhss fde方法 | |
| JP2022097435A (ja) | 基準受信機を用いたロービング受信機の時間非依存位置決定 | |
| CN106707311A (zh) | 基于gps增强的glonass rtk定位方法 |
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 | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |