CN111856533A - 一种gnss模糊度搜索方法、设备及介质 - Google Patents

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Abstract

本发明提供的一种GNSS模糊度搜索方法，包括接收基站和移动站的观测值数据；对观测值数据进行双差处理，分别得到单差观测值和双差观测值；根据观测值数据和双差观测值计算得到双差模糊度浮点解，根据双差模糊度浮点解得到对应的方差协方差矩阵；根据观测值数据得到增量矩阵；根据增量矩阵修改方差协方差矩阵，得到已修改方差协方差矩阵；将双差模糊度浮点解和已修改方差协方差矩阵作为输入量输入至Lambda算法进行模糊度搜索。本发明提供的一种GNSS模糊度搜索方法，通过增量矩阵对原始的方差协方差矩阵进行修改得到已修改方差协方差矩阵，再利用已修改方差协方差矩阵进行模糊度搜索，避免了多路径因素的干扰，使模糊度搜索的结果更加精准。

Description

一种GNSS模糊度搜索方法、设备及介质
技术领域
本发明涉及模糊度搜索领域，尤其涉及一种GNSS模糊度搜索方法、设备及介质。
背景技术
GNSS的全称为Global Navigation Satellite System，中文为全球卫星导航定位系统，在高精度测绘及民用导航领域有着广泛的应用。卫星模糊度是指卫星载波观测值的整周部分，此外还包括小数部分及载波累加值，这三部分等于卫星到接收机的距离，观测的精度可以到毫米级。载波观测值的整周部分，称为模糊度，是未知数。
GNSS模糊度的搜索方法的搜索原则为模糊度残差均方根最小，现有搜索方法在困难环境中，多路径这一因素会影响浮点模糊度的方差协方差矩阵，使其不能反映真实情况，导致固定困难，即得不到整周模糊度。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明的目的之一在于提供一种GNSS模糊度搜索方法，其能解决现有搜索方法在困难环境中，多路径这一因素会影响浮点模糊度的方差协方差矩阵，使其不能反映真实情况，导致固定困难，即得不到整周模糊度的问题。
本发明的目的之二在于提供一种电子设备，其能解决现有搜索方法在困难环境中，多路径这一因素会影响浮点模糊度的方差协方差矩阵，使其不能反映真实情况，导致固定困难，即得不到整周模糊度的问题。
本发明的目的之三在于提供一种计算机可读存储介质，其能解决现有搜索方法在困难环境中，多路径这一因素会影响浮点模糊度的方差协方差矩阵，使其不能反映真实情况，导致固定困难，即得不到整周模糊度的问题。
本发明的目的之一采用以下技术方案实现：
一种GNSS模糊度搜索方法，包括以下步骤：
接收观测值，接收基站和移动站的观测值数据；
双差处理，对所述观测值数据进行双差处理，分别得到单差观测值和双差观测值；
双差模糊度浮点解计算，根据所述观测值数据和所述双差观测值计算得到双差模糊度浮点解，根据所述双差模糊度浮点解得到对应的方差协方差矩阵；
生成增量矩阵，根据所述观测值数据得到增量矩阵；
修改方差协方差矩阵，根据所述增量矩阵修改所述方差协方差矩阵，得到已修改方差协方差矩阵；
模糊度搜索，将所述双差模糊度浮点解和所述已修改方差协方差矩阵作为输入量输入至Lambda算法进行模糊度搜索。
进一步地，所述观测值数据包括单差观测值、双差观测值、载波波长以及载波频率，所述单差观测值包括载波单差观测值和伪距单差观测值，所述双差观测值包括载波双差观测值和伪距双差观测值，每个所述单差观测值和所述双差观测值均与所述载波波长和所述载波频率对应。进一步地，
进一步地，所述生成增量矩阵具体为：
计算单差多路径方差，根据观测值数据计算得到单差多路径方差；
计算增量矩阵，根据所述单差多路径方差、所述观测值数据得到双差多路径方差协方差矩阵，将所述双差多路径方差协方差矩阵作为增量矩阵。
进一步地，所述计算单差多路径方差具体为：根据所述双差观测值、载波波长以及频率得到多路径数值组合，根据所述多路径数值组合得到多路径方差，根据所述多路径方差得到单差多路径方差。
进一步地，所述计算增量矩阵具体为：根据所述单差多路径方差得到单差多路径方差协方差矩阵，根据所述单差多路径方差协方差矩阵、所述单差观测值、所述双差观测值得到双差观测值矢量，根据所述双差观测值矢量得到双差多路径方差协方差矩阵，将所述双差多路径方差协方差矩阵作为增量矩阵。
进一步地，所述双差处理具体为：对所述观测值数据进行站间单差处理，得到单差观测值，根据所述单差观测值得到双差观测值。
本发明的目的之二采用以下技术方案实现：
一种电子设备，包括：处理器；
存储器；以及程序，其中所述程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由处理器执行，所述程序包括用于执行本申请中的一种GNSS模糊度搜索方法。
本发明的目的之三采用以下技术方案实现：
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行本申请中的一种GNSS模糊度搜索方法。
相比现有技术，本发明的有益效果在于：本申请中的一种GNSS模糊度搜索方法，包括接收基站和移动站的观测值数据；对观测值数据进行双差处理，分别得到单差观测值和双差观测值；根据观测值数据和双差观测值计算得到双差模糊度浮点解，根据双差模糊度浮点解得到对应的方差协方差矩阵；根据观测值数据得到增量矩阵；根据增量矩阵修改方差协方差矩阵，得到已修改方差协方差矩阵；将双差模糊度浮点解和已修改方差协方差矩阵作为输入量输入至Lambda算法进行模糊度搜索。通过增量矩阵对原始的方差协方差矩阵进行修改得到已修改方差协方差矩阵，再利用已修改方差协方差矩阵进行模糊度搜索，避免了多路径因素的干扰，使模糊度搜索的结果更加精准，可以得到整周模糊度。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本发明的较佳实施例并配合附图详细说明如后。本发明的具体实施方式由以下实施例及其附图详细给出。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明的一种GNSS模糊度搜索方法的流程示意图。
具体实施方式
下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。
如图1所示，本实施例中提供了一种GNSS模糊度搜索方法，具体包括以下步骤：
接收观测值，接收基站和移动站的观测值数据；在本实施例中所述观测值数据包括载波相位观测值、伪距观测值、载波波长以及频率，所述载波相位观测值、所述伪距观测值、所述载波波长、所述频率相互对应。
双差处理，对观测值数据进行双差处理，分别得到单差观测值和双差观测值；具体为：对所述观测值数据进行站间单差处理，即对载波相位观测值、伪距观测值分别进行站间单差处理，得到单差观测值，根据所述单差观测值得到双差观测值。所述单差观测值包括载波单差观测值和伪距单差观测值，所述双差观测值包括载波双差观测值和伪距双差观测值，载波双差观测值为根据载波单差观测值计算得到，伪距双差观测值为根据伪距单差观测值计算得到。以下举例说明：以载波相位观测值为例，本实施例中的站间单差处理即对同一颗卫星的载波相位观测值，在基站和移动站之间作差，假设移动站和基站的某一载波相位观测值分别为
Figure BDA0002535362900000051
其中，i表示卫星，k，l表示移动站和基站，即
Figure BDA0002535362900000052
相对于卫星i的载波相位观测值，则此时载波单差观测值可以表示为
Figure BDA0002535362900000053
则
Figure BDA0002535362900000054
以此类推可以计算出所有卫星对应的载波相位观测值所对应的载波单差观测值，假设另一卫星j的载波单差观测值为
Figure BDA0002535362900000055
则卫星i，j之间的载波双差观测值为
Figure BDA0002535362900000056
以此类推，可以计算出对应的伪距单差观测值和伪距双差观测值。
双差模糊度浮点解计算，根据所述观测值数据和所述双差观测值计算得到双差模糊度浮点解，根据所述双差模糊度浮点解得到对应的方差协方差矩阵。具体说明如下：根据上述得到的双差观测值以及接收到的载波波长以及频率对双差整周模糊度求解，在本实施例中用Kalman滤波来实现对双差整周模糊度进行求解，Kalman滤波即为卡尔曼滤波，是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。在本实施例中，还有一些未知参数：每颗卫星的电离层延迟，卫星到接收机的几何距离。假设现有L1和L2两个载波，令L1对应的载波波长为λ1，令L2对应的波长为λ2；令L1对应的载波双差观测值为
Figure BDA0002535362900000057
令L2对应的载波双差观测值为
Figure BDA0002535362900000058
令L1对应的伪距双差观测值为
Figure BDA0002535362900000059
令L2对应的伪距双差观测值为
Figure BDA00025353629000000510
I1为卫星i在L1上的电离层延迟，ρ为卫星i到移动站的几何距离，令L1对应的双差整周模糊度为
Figure BDA00025353629000000511
令L2对应的双差整周模糊度为
Figure BDA00025353629000000512
则先根据观测方程求出两个载波L1和L2对应的双差整周模糊度，观测方程如公式(1)，公式(1)中包含四个不等式，具体如下所示：
Figure BDA0002535362900000061
其中，
Figure BDA0002535362900000062
为载波L1对应的载波双差观测值，
Figure BDA0002535362900000063
为载波L2对应的载波双差观测值，
Figure BDA0002535362900000064
为载波L1对应的伪距双差观测值，
Figure BDA0002535362900000065
为载波L2对应的伪距双差观测值，I1为卫星i在载波L1上的电离层延迟，ρ为卫星i到移动站的几何距离，
Figure BDA0002535362900000066
为载波L1对应的双差整周模糊度，
Figure BDA0002535362900000067
为载波L2对应的双差整周模糊度，λ1为载波L1对应的载波波长，λ2为载波L2对应的载波波长，f1为载波L1对应的频率，f2为载波L2对应的频率。根据上述公式(1)可求出双差整周模糊度，根据双差整周模糊度可得到双差模糊度浮点解，根据双差模糊度浮点解可得到其对应的方差协方差矩阵。
生成增量矩阵，根据所述观测值数据得到增量矩阵。所述生成增量矩阵具体为：计算单差多路径方差，根据观测值数据计算得到单差多路径方差，具体为：根据所述双差观测值、载波波长以及频率得到多路径数值组合，根据所述多路径数值组合得到多路径方差，根据所述多路径方差得到单差多路径方差。计算增量矩阵，根据所述单差多路径方差、所述观测值数据得到双差多路径方差协方差矩阵，将所述双差多路径方差协方差矩阵作为增量矩阵。以下举例说明；首先根据上述计算得到的伪距双差观测值、载波波长、载波双差观测值、频率可计算两载波之间的路径，以载波L1和L2为例，令路径为m，则采用以下公式(2)计算出路径：
Figure BDA0002535362900000071
其中，m为载波L1和L2之间的路径，p1为载波L1对应的伪距双差观测值，
Figure BDA0002535362900000072
为载波L1对应的载波双差观测值，
Figure BDA0002535362900000073
为载波L2对应的载波双差观测值，f1为载波L1对应的频率，f2为载波L2对应的频率。根据上述公式(2)可以得到所有两载波间的路径，根据得到所有路径可得到移动站和基准站之间的多路径方差，令卫星i对于移动站的多路径方差为
Figure BDA0002535362900000074
令卫星i对于移动站的多路径方差为
Figure BDA0002535362900000075
则卫星i的单差多路径方差为
Figure BDA0002535362900000076
Figure BDA0002535362900000077
根据单差多路径方差得到单差多路径方差协方差矩阵，矩阵如公式(3)所示：
Figure BDA0002535362900000078
其中，Ds为单差多路径方差协方差矩阵，n为卫星数，
Figure BDA0002535362900000079
为卫星n对应的单差多路径方差。多路径的双差方差协方差矩阵可以由及双差观测值与单差观测值的关系推导得出。假设载波单差观测值矢量为Δ，
Figure BDA00025353629000000710
其中，
Figure BDA00025353629000000711
为卫星n对应的载波单差观测值；那么载波双差观测值矢量可以表示为Δ▽，Δ▽＝TΔ，其中T为转换矩阵。由载波双差观测值矢量、单差多路径方差协方差矩阵可得到双差多路径方差协方差矩阵，令双差多路径方差协方差矩阵为Dd，则Dd＝TDsTT，其中T为转换矩阵，Ds为单差多路径方差协方差矩阵。将上述的双差多路径方差协方差矩阵作为增量矩阵。
修改方差协方差矩阵，根据所述增量矩阵修改所述方差协方差矩阵，得到已修改方差协方差矩阵。具体修改公式如公式(4)所示：
Figure BDA0002535362900000081
其中，
Figure BDA0002535362900000082
为已修改方差协方差矩阵，
Figure BDA0002535362900000083
为方差协方差矩阵，Δ为增量矩阵。
模糊度搜索，将所述双差模糊度浮点解和所述已修改方差协方差矩阵作为输入量输入至Lambda算法进行模糊度搜索。
本发明提供了一种电子设备，包括：处理器；
存储器；以及程序，其中所述程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由处理器执行，所述程序包括用于执行本申请中的一种GNSS模糊度搜索方法。
本发明提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行本申请中的一种GNSS模糊度搜索方法。
本发明的一种GNSS模糊度搜索方法，包括接收基站和移动站的观测值数据；对观测值数据进行双差处理，分别得到单差观测值和双差观测值；根据观测值数据和双差观测值计算得到双差模糊度浮点解，根据双差模糊度浮点解得到对应的方差协方差矩阵；根据观测值数据得到增量矩阵；根据增量矩阵修改方差协方差矩阵，得到已修改方差协方差矩阵；将双差模糊度浮点解和已修改方差协方差矩阵作为输入量输入至Lambda算法进行模糊度搜索。通过增量矩阵对原始的方差协方差矩阵进行修改得到已修改方差协方差矩阵，再利用已修改方差协方差矩阵进行模糊度搜索，避免了多路径因素的干扰，使模糊度搜索的结果更加精准，可以得到整周模糊度。
以上，仅为本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制；凡本行业的普通技术人员均可按说明书附图所示和以上而顺畅地实施本发明；但是,凡熟悉本专业的技术人员在不脱离本发明技术方案范围内，利用以上所揭示的技术内容而做出的些许更动、修饰与演变的等同变化，均为本发明的等效实施例；同时,凡依据本发明的实质技术对以上实施例所作的任何等同变化的更动、修饰与演变等，均仍属于本发明的技术方案的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种GNSS模糊度搜索方法，其特征在于：包括以下步骤：
接收观测值，接收基站和移动站的观测值数据；
双差处理，对所述观测值数据进行双差处理，分别得到单差观测值和双差观测值；
双差模糊度浮点解计算，根据所述观测值数据和所述双差观测值计算得到双差模糊度浮点解，根据所述双差模糊度浮点解得到对应的方差协方差矩阵；
生成增量矩阵，根据所述观测值数据得到增量矩阵；
修改方差协方差矩阵，根据所述增量矩阵修改所述方差协方差矩阵，得到已修改方差协方差矩阵；
模糊度搜索，将所述双差模糊度浮点解和所述已修改方差协方差矩阵作为输入量输入至Lambda算法进行模糊度搜索。
2.如权利要求1所述的一种GNSS模糊度搜索方法，其特征在于：所述观测值数据包括载波相位观测值、伪距观测值、载波波长以及频率，所述载波相位观测值、所述伪距观测值、所述载波波长、所述频率相互对应。
3.如权利要求2所述的一种GNSS模糊度搜索方法，其特征在于：所述生成增量矩阵具体为：
计算单差多路径方差，根据观测值数据计算得到单差多路径方差；
计算增量矩阵，根据所述单差多路径方差、所述观测值数据得到双差多路径方差协方差矩阵，将所述双差多路径方差协方差矩阵作为增量矩阵。
4.如权利要求3所述的一种GNSS模糊度搜索方法，其特征在于：所述计算单差多路径方差具体为：根据所述双差观测值、载波波长以及频率得到多路径数值组合，根据所述多路径数值组合得到多路径方差，根据所述多路径方差得到单差多路径方差。
5.如权利要求4所述的一种GNSS模糊度搜索方法，其特征在于：所述计算增量矩阵具体为：根据所述单差多路径方差得到单差多路径方差协方差矩阵，根据所述单差多路径方差协方差矩阵、所述单差观测值、所述双差观测值得到双差观测值矢量，根据所述双差观测值矢量得到双差多路径方差协方差矩阵，将所述双差多路径方差协方差矩阵作为增量矩阵。
6.如权利要求1所述的一种GNSS模糊度搜索方法，其特征在于：所述双差处理具体为：对所述观测值数据进行站间单差处理，得到单差观测值，根据所述单差观测值得到双差观测值。
7.一种电子设备，其特征在于包括：处理器；
存储器；以及程序，其中所述程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由处理器执行，所述程序包括用于执行权利要求1-6任意一项所述的方法。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行如权利要求1-6任意一项所述的方法。
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