CN113504557B - 面向实时应用的gps频间钟差新预报方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种面向实时应用的GPS频间钟差新预报方法，包括以下步骤：步骤一、基于当前时间弧段的GPS三频载波相位观测值估计得到该时间弧段t时刻的IFCB值；步骤二、建立IFCB预报模型；步骤三、建立IFCB的变化率模型，并根据步骤一中IFCB时间序列计算IFCB变化率，拟合得到系数h、λ_i、θ_i的值；步骤四、基于预报时间弧段的初始时刻的IFCB值和步骤三中的系数h、λ_i、θ_i，计算得到系数m的值；步骤五、将系数h、λ_i、θ_i、系数m代入式(1)，即得更新后IFCB预报模型，对下一时间弧段的每一时刻进行预报。本发明具有提高IFCB预报的灵活性和保证短周期预报的高精度的有益效果。

Description

面向实时应用的GPS频间钟差新预报方法

技术领域

本发明涉及全球导航卫星系统精密定位领域。更具体地说，本发明涉及一种面向实时应用的GPS频间钟差新预报方法。

背景技术

近些年来，现代化的GPS系统、中国的北斗系统、欧洲的伽利略系统、日本的准天顶卫星系统均能提供三个或三个以上的频率信号。在得益于多频信号带来诸多优势的同时，发现GPS的三频载波相位观测值形成的不同无电离层组合解算得到的卫星钟差存在着明显的不一致性，这种不一致性被定义为L1、L2无电离层组合钟差与L1、L5无电离层组合钟差之差，即频间钟差(Inter-frequency Clock Bias,IFCB)。频间钟差的存在实际上反映了卫星端硬件延迟偏差的时变不一致性，因此在进行多频精密单点定位数据处理时，构建的PPP(Precise Point Positioning,PPP)函数模型将卫星端硬件延迟偏差为时不变的常数是不合适的。对于实时用户来说，为了消除频间钟差对于定位性能的影响，同时不增加额外的计算负担，需要对IFCB进行预报。

目前，对于GPS IFCB的预报方法主要通过高阶谐函数，比如六阶谐函数对单日24小时实测的IFCB进行建模，依此模型进行24小时IFCB预报。该方法无法克服由于两天中IFCB模型趋势项的变化造成预报起始时刻出现系统性偏差，破坏了IFCB预报的连续性，预报精度仍有待提高。

发明内容

本发明的一个目的是解决至少上述问题，并提供至少后面将说明的优点。

本发明还有一个目的是提供一种面向实时应用的GPS频间钟差新预报方法，可以提高IFCB预报的灵活性，确保预报弧段IFCB与拟合弧段IFCB的连续性，从而保证了短周期预报的高精度，能够满足实时用户的定位需求，提高了IFCB预报的精度和可用性。

为了实现根据本发明的这些目的和其它优点，提供了一种面向实时应用的GPS频间钟差新预报方法，包括以下步骤：

步骤一、获取当前时间弧段的GPS三频载波相位观测值，并估计得到该时间弧段t时刻的IFCB值，即IFCB时间序列，其中，仅对初始日期的初始时刻的IFCB值置零，初始时刻以后的IFCB值估计均不置零；

步骤二、建立IFCB预报模型，表达式如式(1)所示：

其中，IFCB(t)表示步骤一中估计得到的t时刻的IFCB值，m、h均为线性趋势项系数，n为高阶谐波函数的阶数，λ_i为周期项振幅，θ_i为周期项相位，T_i为时间周期；

步骤三、建立IFCB的变化率模型，并根据步骤一中IFCB时间序列计算IFCB变化率，拟合得到系数h、λ_i、θ_i的值；

步骤四、基于预报时间弧段的初始时刻的IFCB值和步骤三中的系数h、λ_i、θ_i，计算得到系数m的值；

步骤五、将系数h、λ_i、θ_i、系数m代入式(1)，即得更新后IFCB预报模型，对下一时间弧段的每一时刻进行预报。

优选的是，步骤一中采用历元间差分方法基于GPS三频载波相位观测值估计IFCB时间序列。

优选的是，步骤三计算系数h的方法具体为：将公式(1)展开得式(2)：

其中，

采用最小二乘估计和对式(2)求导，即得到IFCB变化率拟合模型，表达如式(4)所示：

其中，

为t时刻的IFCB变化率，基于步骤一中估计的IFCB序列，采用一阶中心差分法估计t时刻的IFCB变化率：

其中，IFCB(t+1)和IFCB(t-1)分别为与t时刻两侧相邻历元的IFCB估计值，Δt为IFCB采样间隔；

基于IFCB时间序列，根据式(5)计算得到对应历元的IFCB变化率序列，基于IFCB变化率序列，根据式(4)，计算得到系数h、a_i、b_i的值，a_i、b_i为式(2)中周期项系数。

优选的是，针对IFCB预报模型，谐波阶数n为六阶，且周期T_i(i＝1～6)分别为12h、8h、6h、4.8h、4h和3h。

优选的是，步骤四中系数m的计算公式如式(6)所示：

其中，t₀为预报时间弧段的初始时刻。

优选的是，时间弧段设置为24h。

提供一种电子设备，包括：一个或多个处理器；

存储器；以及

一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述一个或多个处理器执行，所述程序包括用于执行上述任一项所述的指令。

提供一种计算机可读存储介质，存储于具有一种电子设备结合使用的计算机程序，所述计算机程序可被处理器执行以实现上述任一项所述的方法。

本发明至少包括以下有益效果：本发明采用任意时间弧段数据进行预报，比如每一时间弧段可以设置为任意24h，相比现有方法需要利用单日24h数据进行预报，提高了IFCB预报的灵活性。虽然采用24h弧段在整个建模时段内的建模结果最佳，但模型常数项容易受到整个弧段的影响而产生系统性偏差，本发明采用24h弧段的IFCB变化率估计一阶项系数以及周期项系数，结合预报弧段初始历元的IFCB估计预报模型的常数项，增强了常数项估计过程中与距离预报时段最近历元的相关性，确保了预报弧段IFCB与拟合弧段IFCB的连续性，从而保证了短周期预报的高精度。本方法预报精度有所提升且不同预报弧段连续性较好，能够满足实时用户的定位需求，提高了IFCB预报的精度和可用性。

本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。

附图说明

图1为本发明的其中一种技术方案的所述预报方法的流程示意图；

图2为本发明的其中一种技术方案的所述预报方法与现有预报方法的预报效果对比图；

图3为本发明的其中一种技术方案的所述预报方法与现有预报方法的预报残差对比图；

图4为本发明的其中一种技术方案的所述预报方法与现有预报方法的各颗BLOCKIIF卫星预报残差的均方根误差对比图；

图5为本发明的其中一种技术方案的所述预报方法与现有预报方法用于连续动态三频非差非组合PPP定位误差RMS时间序列对比。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。

需要说明的是，下述实施方案中所述实验方法，如无特殊说明，均为常规方法，所述试剂和材料，如无特殊说明，均可从商业途径获得；在本发明的描述中，术语指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，并不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

如图1～5所示，本发明提供一种面向实时应用的GPS频间钟差新预报方法，包括以下步骤：

步骤(1)：获取当前时间弧段的GPS三频载波相位观测值，基于GPS三频载波相位观测值数据，利用历元间差分算法估计IFCB序列，仅对初始日期的初始时刻IFCB值置零，起始时刻以后的IFCB值估计均不置零，保证IFCB序列的连续性。

步骤(2)：目前采用趋势项和周期项的组合模型对IFCB进行建模和预报，表达式如式(1)所示：

其中，IFCB表示经步骤(1)估计得到的IFCB数据，t为相应的时间，m、h为线性趋势项系数，n为谐波函数的阶数，λ_i为周期项振幅，θ_i为周期项相位，T_i为周期。为了便于最小二乘估计和求导，将公式(1)展开得式(2)：

且有式(3)：

针对GPS的IFCB模型，谐波阶数n为六阶，且周期T_i(i＝1～6)分别为12小时、8小时、6小时、4.8小时、4小时和3小时。

对式(2)求导即可得到IFCB变化率拟合模型，表达如式(4)所示：

其中，

为t时刻的IFCB变化率，基于步骤(1)中估计的IFCB时间序列，采用一阶中心差分法估计t时刻的IFCB变化率：

其中，

为t时刻IFCB变化率，IFCB(t+1)和IFCB(t-1)分别为与t时刻两侧相邻历元的IFCB估计值，Δt为IFCB采样间隔。

步骤(3)：根据步骤(2)求得24小时IFCB变化率序列以及公式(4)，采用最小二乘法估计系数h、a_i、b_i，h即为公式(2)中趋势项的一阶项系数，a_i、b_i为公式(2)中周期项系数。

步骤(4)：利用预报弧段初始时刻t₀估计的IFCB值以及式(3)中估计的一阶项、周期项系数计算得到常数项m，计算公式如式(6)所示：

其中，h、a_i、b_i分别为步骤(3)中所求一阶项、周期项系数，由此建立完整的IFCB预报模型。

步骤(5)：以完整的IFCB预报模型，对接下来时间弧段进行预报，预报时间弧段可以设置为24小时。

为了验证本发明方法的预报效果，选取2019年5月14日～2019年5月20日估计的IFCB数据分别对次日IFCB进行预报，采样间隔为30s。将现有预报方法称为老方法，本发明预报方法称为新方法。IFCB预报效果如图2所示，老方法在每次预报的初始阶段存在明显的系统性偏差，新方法则消除了起点偏差，在不同预报时间弧段之间的连续性较好。各颗BLOCK IIF卫星IFCB预报残差RMS统计如图4所示，相较于老方法，各颗BLOCK IIF卫星采用新方法预报IFCB的精度均有不同程度提高，平均提升32.8％。

为了验证本方法的预报效果的有效性，对2019年5月15日～2019年5月17日的多个观测值质量较好的三频参考站进行连续三天的动态三频非差非组合PPP实验，采样间隔为30s。图5为多个参考站的E、N、U三个方向连续三天的定位误差的RMS统计图。与老方法相比，采用新方法预报的IFCB对于连续的动态三频非差非组合PPP效果更好。连续三天的定位精度在E、N、U三个方向分别提升8.1％、2.3％、和6.3％。

图2～图5各英文释义如下：Old Method:老方法、New Method:新方法、Estmated:估计、Inter-frequency Clock Bias:频间钟差、DOY:年积日、Residuals of Predicting:预报残差、RMS of Residusals:残差的均方根、Satellite PRN:卫星PRN、G01～G32:卫星PRN编号、Up:天、North:北、East:东、AREG、BELE、HKWS、MATG、POAL、TOPL、UFPR、WAB2、ZLMM，均为测试站名称。

尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。

Claims (7)

1.面向实时应用的GPS频间钟差新预报方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、获取当前时间弧段的GPS三频载波相位观测值，并估计得到该时间弧段t时刻的IFCB值，即IFCB时间序列，其中，仅对初始日期的初始时刻的IFCB值置零，初始时刻以后的IFCB值估计均不置零；

步骤二、建立IFCB预报模型，表达式如式(1)所示：

其中，IFCB(t)表示步骤一中估计得到的t时刻的IFCB值，m、h均为线性趋势项系数，n为高阶谐波函数的阶数，λ_i为周期项振幅，θ_i为周期项相位，T_i为时间周期；

步骤三、建立IFCB的变化率模型，并根据步骤一中IFCB时间序列计算IFCB变化率，拟合得到系数h、λ_i、θ_i的值；

步骤四、基于预报时间弧段的初始时刻的IFCB值和步骤三中的系数h、λ_i、θ_i，计算得到系数m的值；

步骤五、将系数h、λ_i、θ_i、系数m代入式(1)，即得更新后IFCB预报模型，对下一时间弧段的每一时刻进行预报；

其中，步骤三计算系数h、λ_i、θ_i的方法具体为：将公式(1)展开得式(2)：

其中，

采用最小二乘估计对式(2)求导，即得到IFCB变化率模型，表达如式(4)所示：

其中，

为t时刻的IFCB变化率，基于步骤一中估计的IFCB序列，采用一阶中心差分法估计t时刻的IFCB变化率：

其中，IFCB(t+1)和IFCB(t-1)分别为与t时刻两侧相邻历元的IFCB估计值，Δt为IFCB采样间隔；

基于IFCB时间序列，根据式(5)计算得到对应历元的IFCB变化率序列，基于IFCB变化率序列，根据式(4)，计算得到系数h、a_i、b_i的值，a_i、b_i为式(2)中周期项系数。

2.如权利要求1所述的面向实时应用的GPS频间钟差新预报方法，其特征在于，步骤一中采用历元间差分方法基于GPS三频载波相位观测值估计IFCB时间序列。

3.如权利要求1所述的面向实时应用的GPS频间钟差新预报方法，其特征在于，针对IFCB预报模型，谐波阶数n为六阶，且周期T_i(i＝1～6)分别为12h、8h、6h、4.8h、4h和3h。

4.如权利要求1所述的面向实时应用的GPS频间钟差新预报方法，其特征在于，步骤四中系数m的计算公式如式(6)所示：

其中，t₀为预报时间弧段的初始时刻。

5.如权利要求1所述的面向实时应用的GPS频间钟差新预报方法，其特征在于，时间弧段设置为24h。

6.电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储器；以及

一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述一个或多个处理器执行，所述程序包括用于执行权利要求1～5任一项所述方法的指令。

7.计算机可读存储介质，其特征在于，存储于具有一种电子设备结合使用的计算机程序，所述计算机程序可被处理器执行以实现权利要求1～5任一项所述的方法。

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