CN113203414B - 一种基于gps+bds ppp/imu紧组合的列车定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于GPS+BDS PPP/IMU紧组合的列车定位方法。该方法包括：从列车接收机获取卫星原始观测数据，从IGS获取卫星轨道数据；根据精密单点定位误差模型对卫星观测数据和卫星轨道数据进行误差校正；构建GPS+BDS PPP/IMU紧组合模型，采用精密单点定位模型将误差校正后的卫星观测数据作为量测，通过非线性卡尔曼滤波器求解所述GPS+BDS PPP/IMU紧组合模型，滤波估计解算列车的位置信息。本发明通过对列车行驶过程中卫星原始观测数据和惯性传感器输出数据的采集，由多星座条件下精密单点定位/惯性导航紧组合系统解算获取列车运行位置信息，具有无需轨旁设备、数据输出频率高、定位结果精度较高的特点。

Description

一种基于GPS+BDS PPP/IMU紧组合的列车定位方法

技术领域

本发明涉及列车定位技术领域，尤其涉及一种基于GPS+BDS PPP/IMU紧组合的列车定位方法。

背景技术

卫星导航定位是列车定位的主要研究方向之一，卫星定位具有全天候、全球性等优点，但是容易受地面周边环境的干扰，而列车运行周边环境复杂，途径隧道、桥梁、山谷等地都会影响卫星定位的质量，甚至无法获得定位结果。

因此，惯性传感器和卫星导航联合定位能有效改善上述情况。惯性传感器有不依赖外部环境、独立自主的特点，结合惯性传感器和卫星定位技术既能有效消除惯性传感器定位的累计误差，又能改善定位结果的连续性，减小周边环境对定位结果的影响。IMU(Inertial Measurement Unit,惯性测量单元)/GNSS(Global Navigation SatelliteSystem，全球导航卫星系统)组合导航的组合方式可以分为松组合、紧组合和深组合三种。松组合是直接将位置信息和速度信息作为量测信息的组合方式，紧组合是将伪距、载波相位等接收机原始信息作为测量值的组合方式。相对于松组合，紧组合所使用的观测值精度更高，并且受可观测卫星数量的影响较小，在可见卫星颗数小于四的情况下，仍然能输出组合定位的结果，增强列车定位的连续性。

IMU/GNSS组合导航的系统精度主要依赖于GNSS，差分全球定位系统(Differential Global Navigation Satellite System，DGNSS)能够提供高精度的定位结果，但是需要有大量参考基站参与工作。精密单点定位是采用国际GNSS服务组织免费公开提供的精密星历和钟差，对信号从卫星至接收机遇到的各种误差进行模型搭建与校正，利用载波相位观测值实现单机绝对定位的方法。比起传统差分定位，精密单点定位只需一台双频接收机便可完成定位工作，能节约铁路建设维护成本，并且采用超快速星历，还能实现实时精密单点定位(Precise Point Positioning，PPP)。

此外，随着我国北斗卫星导航系统的建设完善，联合北斗和GPS一起定位能增加定位系统的自主性，同时，多卫星联合定位还能增加卫星颗数，改善卫星几何构型，增强卫星信号困难区域环境下的定位性能，获取更加稳定连续的定位结果。

目前，现有技术中还没有一种有效的基于GPS+BDS PPP/IMU紧组合的列车定位方法。

发明内容

本发明的实施例提供了一种基于GPS+BDS PPP/IMU紧组合的列车定位方法，以实现有效地对列车进行定位。

为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案。

一种基于GPS+BDS PPP/IMU紧组合的列车定位方法，包括：

在列车运行过程中，从列车接收机获取卫星原始观测数据，从国际GNSS服务组织IGS获取卫星轨道数据；

根据精密单点定位误差模型对所述卫星观测数据和卫星轨道数据进行误差校正；

构建GPS+BDS PPP/IMU紧组合模型，采用精密单点定位模型将误差校正后的卫星观测数据作为量测，通过非线性卡尔曼滤波器求解所述GPS+BDS PPP/IMU紧组合模型，滤波估计解算列车的位置信息。

优选地，所述的在列车运行过程中，从列车接收机获取卫星原始观测数据，从国际GNSS服务组织IGS获取卫星轨道数据，包括：

在列车运行过程中，从列车接收机获取卫星原始观测数据，所述卫星原始观测数据包括伪距、载波相位和伪距率；

从IGS获取卫星轨道数据，所述高精度卫星轨道数据包括IGS发布的实时精密星历，对实时精密星历中的数据进行卫星轨道和卫星钟差插值计算处理，得到所需频率的卫星位置和钟差。

优选地，所述的根据精密单点定位误差模型对所述卫星观测数据和卫星轨道数据进行误差校正，包括：

运用双频消除电离层组合模型减少所述卫星观测数据的电离层延迟，采用Saastamoinen模型校正所述卫星观测数据的对流层干延迟分量，用运动学公式修正所述卫星观测数据中地球自转效应带来的位置偏移，使用IGS提供的ANTEX格式文件对卫星天线质心位置进行校正。

优选地，所述的根据精密单点定位误差模型对所述卫星观测数据和卫星轨道数据进行误差校正，包括：

列车运行过程中，卫星信号的载波相位和伪距率观测方程如下所示：

其中：s表示GPS或者BDS卫星，φⁱ表示卫星i的载波相位观测值，Dⁱ表示卫星i的伪距率观测值，ρⁱ表示卫星i到列车接收机的几何距离，

表示列车实际运行过程中电离层延迟，/>

表示列车实际运行过程中对流层延迟，c表示光速，dt_r表示接收机的时钟误差，dt^S,i表示卫星i的时钟误差，Nⁱ表示卫星i的模糊度，λ表示载波相位的波长，/>

表示残差；

在以上观测方程基础上，使用消电离层组合消除电离层延迟，则观测方程改写为：

其中：f₁、f₂为GNSS信号频率，λ₁、λ₂分别为频率f₁、f₂信号的波长，

和/>

分别为消去电离层延迟之后的载波相位和伪距率观测值，/>

和/>

分别为频率f₁、f₂信号的载波相位观测值和伪距率观测值，/>

表示卫星i消除电离层延迟的模糊度；

将消除电离层组合的观测值相减，消除接收机钟差；

将高度角最优的卫星m选为参考卫星，那么卫星i相对于卫星m观测值的单差为：

优选地，所述的构建GPS+BDS PPP/IMU紧组合模型，采用精密单点定位模型将误差校正后的卫星观测数据作为量测，通过非线性卡尔曼滤波器求解所述GPS+BDS PPP/IMU紧组合模型，滤波估计解算列车的位置信息，包括：

构建GPS+BDS PPP/IMU紧组合模型，将IMU输出的结果转化为伪距和伪距率，与接收机获取的伪距和伪距率做差得到卡尔曼滤波中的测量值；

惯导递推更新包括姿态、速度和位置三个方面的更新：

其中，b指载体坐标系，n指导航坐标系，

和/>

指姿态四元数和其变化率，vⁿ和/>

分别是速度和速度变化率，pⁿ和/>

分别是位置和位置变化率，/>

是角速度的斜对称矩阵，fⁿ是加速度计测量值，gⁿ是当地重力加速度，/>

和/>

分别是相对于惯性坐标系和地心地固坐标系的角速度；

实时非线性卡尔曼滤波器的状态向量、系统的测量矩阵、系统的测量值、测量噪声协方差，如下所示：

状态向量包含列车状态信息，惯导器件误差和无法模型化校正的未知参数，表示为：

其中，δp表示三维位置误差，δv表示三维速度误差，

表示三维姿态误差，ε表示加速度计器件误差，▽表示陀螺仪器件误差，l表示IMU和GNSS之间的杆臂，ΔN_IF表示消除电离层误差后的载波相位模糊度差，α和β分别是当前历元GPS和BDS的参考卫星，p和q分别是当前历元GPS和BDS除参考卫星外的可观测卫星总数，Δd_wet表示对流层湿分量。

测量矩阵为：

其中，

是地心地固坐标系到导航坐标系的姿态转换矩阵，M_wet是对流层湿分量系数，e是表示卫星-用户速度差沿视线方向单位矢量投影。

其中，(x_s,y_s,z_s)和(x_r,y_r,z_r)分别为卫星和接收机的三维坐标。

测量值为星间单差消除电离层后的载波相位和伪距率之差：

其中：

表示从列车接收机获取的载波相位和伪距率，/>

表示根据惯导递推结果计算出来的载波相位和伪距率，表示如下，

其中，v_s是卫星速度，v_I是惯导递推得到的速度。

因为量测中对载波相位和伪距率都进行了星间单差的操作，所以测量噪声协方差矩阵写为：

其中，

和/>

分别表示GPS或BDS的载波相位和伪距率的先验噪声方差；

根据非线性卡尔曼滤波器解算出的列车状态信息反馈校正惯性传感器的输出结果，获取实时的列车位置信息。

由上述本发明的实施例提供的技术方案可以看出，本发明实施例通过对列车行驶过程中卫星原始观测数据和惯性传感器输出数据的采集，以及对超快速高精度轨道产品的数据处理分析，由多星座条件下精密单点定位/惯性导航紧组合系统解算获取列车运行位置信息，具有无需轨旁设备、数据输出频率高、定位结果精度较高的特点。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种基于GPS+BDS PPP/IMU紧组合的列车定位方法的实现原理图；

图2为本发明实施例提供的一种基于GPS+BDS PPP/IMU紧组合的列车定位方法的处理流程图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。

本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的任一单元和全部组合。

本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。

为便于对本发明实施例的理解，下面将结合附图以几个具体实施例为例做进一步的解释说明，且各个实施例并不构成对本发明实施例的限定。

为了减少列车定位对轨旁设施的依赖，减少铁路建设维护成本，本发明实施例提出一种基于GPS+BDS PPP/IMU紧组合的列车定位方法，保障列车定位精度，提升定位结果连续性、稳定性和可信度。

本发明实施例提供了一种基于GPS+BDS PPP/IMU紧组合的列车定位方法的实现原理图如图1所示，该方法的具体处理流程如图2所示，包括如下的处理步骤：

步骤S210：在列车运行过程中，从列车接收机获取卫星原始观测数据，上述卫星原始观测数据包括伪距、载波相位、伪距率等。

同时，为了保证系统定位的实时性，从国际GNSS服务组织(International GNSSServices，IGS)获取高精度卫星轨道数据，上述高精度卫星轨道数据包括IGS发布的实时精密星历，对实时精密星历中的数据进行卫星轨道和卫星钟差插值计算处理，得到所需频率的高精度卫星位置和钟差。

步骤S220：根据精密单点定位误差模型对卫星观测数据和卫星轨道数据进行误差校正。

运用消电离层组合(Ionosphere-Free Combination，IF)近似消除所述卫星观测数据的电离层延迟，采用Saastamoinen模型校正所述卫星观测数据的对流层干延迟分量，用运动学公式修正所述卫星观测数据中地球自转效应带来的位置偏移，使用IGS提供的ANTEX格式文件对卫星天线质心位置进行校正。

进一步地，列车运行过程中，卫星信号的载波相位和伪距率观测方程可以如下所示：

其中：s表示GPS或者BDS卫星，φⁱ表示卫星i的载波相位观测值，Dⁱ表示卫星i的伪距率观测值，ρⁱ表示卫星i到列车接收机的几何距离，

表示列车实际运行过程中电离层延迟，/>

表示列车实际运行过程中对流层延迟，c表示光速，dt_r表示接收机的时钟误差，dt^S,i表示卫星i的时钟误差，Nⁱ表示卫星i的模糊度，λ表示载波相位的波长，/>

表示残差。

在以上观测方程基础上，使用消电离层组合近似消除电离层延迟，则观测方程可以改写为：

其中：f₁、f₂为GNSS信号频率，λ₁、λ₂分别为频率f₁、f₂信号的波长，

和/>

分别为消去电离层延迟之后的载波相位和伪距率观测值，/>

和/>

分别为频率f₁、f₂信号的载波相位观测值和伪距率观测值，/>

表示卫星i消除电离层延迟的模糊度。

将消除电离层组合的观测值相减，可消除接收机钟差，减少误差参数，将高度角最优的卫星m选为参考卫星，那么卫星i相对于卫星m观测值的单差为：

步骤S230：构建GPS+BDS PPP/IMU紧组合模型，采用精密单点定位模型将误差校正后的卫星观测数据作为量测，通过非线性卡尔曼滤波器求解所述GPS+BDS PPP/IMU紧组合模型，滤波估计解算列车的位置信息。

本发明实施例的列车定位方法采用紧组合方式，系统需要将IMU输出的结果转化为伪距和伪距率，与接收机获取的伪距和伪距率做差得到卡尔曼滤波中的测量值，因采用的载波相位和伪距率是接收机的原始信息，结果会具有更好的连续性和稳定性，并且在卫星颗数小于三的情况下仍然能够输出定位结果。

惯导递推更新包括姿态、速度和位置三个方面的更新：

其中，b指载体坐标系，n指导航坐标系，

和/>

指姿态四元数和其变化率，vⁿ和/>

分别是速度和速度变化率，pⁿ和/>

分别是位置和位置变化率，/>

是角速度的斜对称矩阵，fⁿ是加速度计测量值，gⁿ是当地重力加速度，/>

和/>

分别是相对于惯性坐标系和地心地固坐标系的角速度。

实时非线性卡尔曼滤波器的状态向量、系统的测量矩阵、系统的测量值、测量噪声协方差，如下所示：

状态向量包含列车状态信息，惯导器件误差和无法模型化校正的未知参数，表示为：

其中，δp表示三维位置误差，δv表示三维速度误差，

表示三维姿态误差，ε表示加速度计器件误差，▽表示陀螺仪器件误差，l表示IMU和GNSS之间的杆臂，ΔN_IF表示消除电离层误差后的载波相位模糊度差，α和β分别是当前历元GPS和BDS的参考卫星，p和q分别是当前历元GPS和BDS除参考卫星外的可观测卫星总数，Δd_wet表示对流层湿分量。

测量矩阵为：

其中，

是地心地固坐标系到导航坐标系的姿态转换矩阵，M_wet是对流层湿分量系数，e是表示卫星-用户速度差沿视线方向单位矢量投影。/>

其中，(x_s,y_s,z_s)和(x_r,y_r,z_r)分别为卫星和接收机的三维坐标。

测量值为星间单差消除电离层后的载波相位和伪距率之差：

其中：

表示从列车接收机获取的载波相位和伪距率，/>

表示根据惯导递推结果计算出来的载波相位和伪距率，表示如下，

其中，v_s是卫星速度，v_I是惯导递推得到的速度。

因为量测中对载波相位和伪距率都进行了星间单差的操作，所以测量噪声协方差矩阵写为：

其中，

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分别表示GPS或BDS的载波相位和伪距率的先验噪声方差。

根据非线性卡尔曼滤波器解算出的列车状态信息反馈校正惯性传感器的输出结果，获取实时的列车位置信息。

根据上述各模型并通过本发明方法可以得出以下实验结果：

在列车运行的过程中，实时记录安装在列车上的GNSS接收机的卫星观测数据信息和惯性传感器输出数据信息，结合IGS发布的实时超快速精密星历，通过多星座条件下精密单点定位/惯性系统紧组合导航方法解算获取列车运行位置信息，具有无需轨旁设备、数据输出频率高、定位结果精度较高的特点。

综上所述，本发明实施例通过首先从列车接收机和国际GNSS服务组织分别获取卫星原始观测数据，如载波相位和伪距率，和高精度卫星轨道产品，然后根据精密单点定位误差模型对卫星观测数据和卫星轨道数据进行误差校正，最后构建GPS+BDS PPP/IMU紧组合模型，采用精密单点定位模型校正后的原始观测值作为量测，提升量测精度，在可见卫星颗数小于四的情况下输出定位结果，同时，结合惯性传感器提升定位结果数据更新率，增强定位短时精度和连续性。此外，在多星座条件下定位还能增加卫星数目、改善卫星几何分布，增强定位系统的自主性和适应性。

本发明实施例提供了一种基于GPS+BDS PPP/IMU紧组合的列车定位方法，通过对列车行驶过程中卫星原始观测数据和惯性传感器输出数据的采集，以及对超快速高精度轨道产品的数据处理分析，由多星座条件下精密单点定位/惯性导航紧组合系统解算获取列车运行位置信息，具有无需轨旁设备、数据输出频率高、定位结果精度较高的特点。

本领域普通技术人员可以理解：附图只是一个实施例的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置或系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置及系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (3)

1.一种基于GPS+BDS PPP/IMU紧组合的列车定位方法，其特征在于，包括：

在列车运行过程中，从列车接收机获取卫星观测数据，从国际GNSS服务组织IGS获取卫星轨道数据；

根据精密单点定位误差模型对所述卫星观测数据和卫星轨道数据进行误差校正；

构建GPS+BDS PPP/IMU紧组合模型，采用精密单点定位模型将误差校正后的卫星观测数据作为量测，通过非线性卡尔曼滤波器求解所述GPS+BDS PPP/IMU紧组合模型，滤波估计解算列车的位置信息，具体包括：

构建GPS+BDS PPP/IMU紧组合模型，将IMU输出的结果转化为伪距和伪距率，与接收机获取的伪距和伪距率做差得到卡尔曼滤波中的测量值；

惯导递推更新包括姿态、速度和位置三个方面的更新：

其中，b指载体坐标系，n指导航坐标系，

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指姿态四元数和其变化率，vⁿ和/>

分别是速度和速度变化率，pⁿ和/>

分别是位置和位置变化率，/>

是角速度的斜对称矩阵，fⁿ是加速度计测量值，gⁿ是当地重力加速度，/>

和/>

分别是相对于惯性坐标系和地心地固坐标系的角速度；

实时非线性卡尔曼滤波器的状态向量、系统的测量矩阵、系统的测量值、测量噪声协方差，如下所示：

状态向量包含列车状态信息，惯导器件误差和无法模型化校正的未知参数，表示为：

其中，δp表示三维位置误差，δv表示三维速度误差，

表示三维姿态误差，ε表示加速度计器件误差，/>

表示陀螺仪器件误差，l表示IMU和GNSS之间的杆臂，ΔN_IF表示消除电离层误差后的载波相位模糊度差，α和β分别是当前历元GPS和BDS的参考卫星，p和q分别是当前历元GPS和BDS除参考卫星外的可观测卫星总数，Δd_wet表示对流层湿分量；

测量矩阵为：

其中，

是地心地固坐标系到导航坐标系的姿态转换矩阵，M_wet是对流层湿分量系数，e是表示卫星-用户速度差沿视线方向单位矢量投影；

/>

其中，(x_s,y_s,z_s)和(x_r,y_r,z_r)分别为卫星和接收机的三维坐标；

测量值为星间单差消除电离层后的载波相位和伪距率之差：

其中：

表示根据惯导递推结果计算出来的载波相位和伪距率，表示如下：

其中，v_s是卫星速度，v_I是惯导递推得到的速度；

因为量测中对载波相位和伪距率都进行了星间单差的操作，所以测量噪声协方差矩阵写为：

其中，

和/>

分别表示GPS或BDS的载波相位和伪距率的先验噪声方差；根据非线性卡尔曼滤波器解算出的列车状态信息反馈校正惯性传感器的输出结果，获取实时的列车位置信息；

所述的根据精密单点定位误差模型对所述卫星观测数据和卫星轨道数据进行误差校正，包括：

列车运行过程中，卫星信号的载波相位和伪距率观测方程如下所示：

其中：s表示GPS或者BDS卫星，φⁱ表示卫星i的载波相位观测值，Dⁱ表示卫星i的伪距率观测值，ρⁱ表示卫星i到列车接收机的几何距离，

表示列车实际运行过程中电离层延迟，

表示列车实际运行过程中对流层延迟，c表示光速，dt_r表示接收机的时钟误差，dt^S,i表示卫星i的时钟误差，Nⁱ表示卫星i的模糊度，λ表示载波相位的波长，/>

表示残差；

在以上观测方程基础上，使用消电离层组合消除电离层延迟，则观测方程改写为：

其中：f₁、f₂为GNSS信号频率，λ₁、λ₂分别为频率f₁、f₂信号的波长，

和/>

分别为消去电离层延迟之后的载波相位和伪距率观测值，/>

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分别为频率f₁、f₂信号的载波相位观测值和伪距率观测值，/>

表示卫星i消除电离层延迟的模糊度；

将消除电离层组合的观测值相减，消除接收机钟差；

将高度角最优的卫星m选为参考卫星，那么卫星i相对于卫星m观测值的单差为：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的在列车运行过程中，从列车接收机获取卫星观测数据，从国际GNSS服务组织IGS获取卫星轨道数据，包括：

在列车运行过程中，从列车接收机获取卫星观测数据，所述卫星观测数据包括伪距、载波相位和伪距率；

从IGS获取卫星轨道数据，所述卫星轨道数据包括IGS发布的实时精密星历，对实时精密星历中的数据进行卫星轨道和卫星钟差插值计算处理，得到所需频率的卫星位置和钟差。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的根据精密单点定位误差模型对所述卫星观测数据和卫星轨道数据进行误差校正，包括：

运用双频消除电离层组合模型减少所述卫星观测数据的电离层延迟，采用Saastamoinen模型校正所述卫星观测数据的对流层干延迟分量，用运动学公式修正所述卫星观测数据中地球自转效应带来的位置偏移，使用IGS提供的ANTEX格式文件对卫星天线质心位置进行校正。

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