CN113805208A - 一种适用于导航接收机的gnss-ir测高方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种适用于导航接收机的GNSS‑IR测高方法，本发明使用普通导航型GNSS接收机的观测数据，获取卫星在轨位置坐标、信噪比和用户接收机位置坐标，并根据原始观测量计算卫星高度角和方位角；依据观测场景的时空分布来筛选合适的卫星，利用滑动平均法预处理信噪比时间序列。利用局部加权回归法分离各卫星信噪比中的反射分量，对基于高度角重排序的信噪比序列残差进行频谱分析，估计反射信号信噪比的振荡频率,并根据振荡频率计算出单一卫星对应的反射高度；通过加权来优化反射高度的测量结果。本发明扩展了适用范围，充分利用了导航型接收机的数据资源，能有效改善传统低阶多项式法的欠拟合问题，提高了测量精度和稳定性。
Description
技术领域
本发明涉及导航定位与干涉反射遥感技术领域，主要涉及对GNSS-IR(GlobalNavigation Satellite System-Interferometric Reflection，全球导航卫星系统干涉反射测量)的应用和优化，具体来说，即一种适用于导航接收机的GNSS-IR测高方法。
背景技术
全球导航卫星系统干涉反射测量是利用全球导航卫星系统(Global NavigationSatellite System，GNSS)直射信号与反射信号的干涉来获取反射面物理参数的技术。作为一种新型被动非合作式遥感技术，GNSS-IR很好地继承了GNSS全天时、全天候、无需发射源、覆盖范围广、时空分辨率高等优势，可以利用接收到的GNSS反射信号实现对反射媒介的特征提取或定位探测。近年来，通过大量研究与试验，GNSS-IR逐渐被应用到水面高度、土壤湿度、积雪深度等大地物理参数的遥感探测。如随着城市发展愈加频发的大楼沉降，全球变暖导致的海平面变化等等，因此对目标高度变化的长期、稳定及准确的监测具有很重要的意义。
基于GNSS载波观测量的GNSS-R测高技术，虽然精度较高，但需要特制的反射信号天线与接收机，安装麻烦、成本较高。而传统的GNSS-IR测高技术用到的大地测量型接收机结构复杂、造价昂贵，很难被大规模地应用及推广。而基于GNSS-IR的传统测高方法虽然已经在各种研究与试验中广泛地验证，但仍旧存在着许多需要改进的问题。合理的选星方法是首要前提，若在选星阶段得到了合适的处理，会极大地减少异常处理的负荷；传统GNSS-IR技术用低阶多项式拟合分离直射信号与反射信号的方法，有信号局部拟合度低不能准确反映信噪比趋势等缺点。用单颗卫星进行反演时容易受异常、跳变的影响，而利用多个卫星导航定位系统的多颗卫星数据进行联合反演能有效地改善这种情况，能在提高精度的同时测量系统的增加稳定性。传统的GNSS-IR仅使用GPSL1等单一频段信号，在导航定位领域双频技术较单频在定位精度上有所提升，那在GNSS-IR量测中也是值得关注及研究的一点。综上所述，为了实现全面、准确地监测，GNSS-IR测高在技术和方法上仍有许多难题亟待突破。
发明内容
针对上述现有技术的一些不足，本发明提出了一种适用于导航接收机的GNSS-IR测高方法，引入了滑动平均法预处理信噪比数据，并加入了高精度的卫星高度角与方位角的计算流程，改善了普通GNSS接收机的高度角与方位角观测值只保留整数位引起精度损失而产生量化误差的问题；用局部加权回归(LOWESS)算法分离反射信号，以解决传统低阶多项式拟合法容易欠拟合和小波分解法选择基函数缺乏理论指导的问题；将选星过程分置到预筛选和去异常两个流程中进行，提高了数据处理效率；采用归一化Lomb-Scargle谱分析法估计信噪比振荡项的振荡频率，提升频率估计的精度及稳定性。将多GNSS系统L1/L5两个频段的估计结果进行加权平均处理，减少了异常结果的影响；
本发明采取的具体技术方案如下：
步骤一：采用普通导航型GNSS接收机采集数据，其输出导航电文按对应的协议进行解析，以获取各卫星的在轨位置坐标、信噪比数据，以及用户接收机位置坐标，并根据获取的卫星与接收机位置，计算出卫星高度角和方位角；
步骤二：计算卫星高度角和方位角。
基于步骤一提取的数据，首先将卫星在轨位置从ECEF坐标系(地心地固直角坐标系)转换到大地坐标系，转换公式为：
e2＝a2-b2(2)
其中X、Y、Z是ECEF坐标系下卫星位置坐标，B、L、H分别为大地纬度、大地经度和大地高，N为酉卯圆曲率半径,e表示椭圆扁率，a和b分别表示地球长半轴和短半轴。使用迭代算法，先利用(3)式求出B的初值，式(4)利用B的初值求出H和N的初值，最终求出B的值。再利用计算的卫星位置坐标和接收机坐标计算卫星高度角和方位角，计算公式如下：
其中
为接收机经度，
为卫星的轨位经度，β为接收机纬度。Elev为卫星高度角，Azi为卫星方位角。
步骤三：设置卫星方位角与高度角的有效范围，初步筛选出预设定条件的卫星；
基于步骤一和步骤二提取的数据，根据菲涅尔反射原理和目标反射面相对于GNSS接收机的空间分布，合理地设置卫星方位角与高度角的有效阈值范围，初步筛选出符合镜面反射条件的卫星。
预设定条件为：
a.镜面反射点落在目标观测反射面内；
b.卫星方位分布在GNSS天线未被遮挡的覆盖范围内；
c.传输的电文中同时包含星历轨道信息和原始观测信息。
步骤四：滑动平均法预处理信噪比时间序列。
针对普通GNSS接收机支持NMEA、RTCM协议的信噪比数据只有整数部分的问题，使用滑动平均法对步骤三提取的信噪比时间序列进行预处理，以期更好地表现局部信噪比的变化趋势，减小数据跳变的影响。根据测量天线及三脚架等硬件设备支持的最大量测高度来设置滑动窗口大小，能防止有用的频率信息被滤除，使得滑动平均过滤掉的高频信息是远大于最大支持的测量高度。采用的公式如下：
步骤五：卫星反射信号的分离。
根据式(8)的GNSS多径信号模型，后项为直射和反射信号干涉引起的信噪比振荡项。能看出信噪比时间序列SNR由直射信号的幅值主导，反射信号的影响主要表现在SNR的高频振荡上，而多径相位延迟与接收机天线的高度相关，如式(9)。因此对干涉信号的去趋势处理，是更好地分析和反演的关键。
其中Pd为直射信号功率，Pn为噪声功率，Pt为反射信号功率，
为反射信号相对于直射信号的相位差，h接收天线相位中心距离反射面的高度，θ为卫星高度角，λ为载波信号波长。
利用局部加权回归算法(LOWESS)拟合各卫星的信噪比时间序列的趋势项，通过原始信号与拟合的趋势项的残差提取反射信号时间序列。lowess方法根据窗内每个点离预测点的距离赋予权重，离得越近，获得的权就越大。计算各点对在本预测中该占的权重及回归方程，采用如下公式：
Yi′＝Xi*XTwX)-1XTwY (11)
根据权值函数做一个加权的线性回归；
对所有数据点重复a-c，连接每条回归线的中心值，得到趋势的拟合结果；
其中Xi为信号历元数，Yi为该历元所对应的信噪比值，w表示预测点x时当前数据点(Xi,Yi)对应的权重，参数k控制权重随距离变化的速率，预测集Y′表示由卫星直射信号主导的趋势项，Yi′表示预测集Y′的第i个元素；Yi为Y的第i个元素，Xi为X的第i个元素；
原信噪比序列与拟合结果作差得到卫星反射信号造成的反射信号信噪比时间序列：
SNRr＝SNR-Y′(12)
步骤六：求解多径信号信噪比振荡频率。
信噪比的振荡频率取决于天线和反射面的垂直距离h、卫星高度角θ及其时间变化率，设fsinθ为为信噪比相对于卫星高度角正弦值的振荡频率，λ表示信号波长。如式(14)，fsinθ与h存在正比关系。
h=λfsinθ/2 (15)；
为了得到反射高度，先对步骤五的信噪比残差的时间序列按对应历元的卫星高度角正弦值进行重排序。采用归一化Lomb-Scargle谱分析法对步骤四中的非均匀采样的信噪比残差序列进行频谱分析。
步骤七：通过加权平均法组合多星多频段的估计结果来计算高度。
同时接收的各卫星信号并不是互相独立的，要充分利用接收机各项有效信息。将每个GNSS系统内单一频段的每颗卫星单独估计的高度根据平均信噪比进行加权平均，多GNSS系统的双频段包括：GPS的L1/L5、Beidou的B1l/B2a、Galileo的E1/E5a，频段间根据载波频率大小进行加权平均，然后在各GNSS系统间进行根据接收到的卫星数进行加权平均来优化的反射高度，获得最终观测值。
作为优选，所述的各卫星的在轨位置坐标根据导航电文的卫星星历提取；接收机位置坐标根据利用MSM电文获得的伪距及载波相位观测值得到；卫星高度角和方位角根据卫星与接收机位置计算得到。
作为优选，所述的普通导航型GNSS接收机普通导航型GNSS接收机的导航电文的格式为RTCM3.2、NMEA.0183。
本发明与现有技术相比有如下优点：
1.本发明提出了一种适用于导航接收机的GNSS-IR测高方法，使用局部加权回归法提取反射信号。相对于低阶多项式拟合法，解决了欠拟合问题，并提高了局部精度，能更准确地反映变化趋势；相对于小波变换重构法，解决了多卫星情况下小波基函数和分解层数选择困难的问题。局部加权回归只要选择相对于信噪比序列长度合适比例的窗长，就能准确地拟合出趋势；
2.本发明针对普通导航接收机作了改进，扩大了适用范围，节约了监测器材的成本，并降低了实验研究的门槛，从一定程度上降低了GNSS-IR技术的推广难度。通过多星双频多GNSS系统组合的方法，充分利用了导航型GNSS接收机的各项信息资源，增加了筛选到有效数据的可能；
3.采用归一化Lomb-Scargle谱分析法估计信噪比振荡项的振荡频率，该方法在Lomb-Scargle算法基础上引入了误差修正，并改进了拟合正弦函数的模型，提升了传统Lomb-Scargle谱分析法的频率估计精度和当观测数据点较少或采样间隔较大时的稳定性。
附图说明
图1是本发明测高系统的流程图；
图2是卫星反射模型的几何关系图；
图3是信噪比时间序列的滑动平均的效果图；
图4是信噪比时间序列的去趋势效果图；
图5是归一化Lomb-Scargle谱分析法求振荡频率示意图；
图6是实验设备及场景图。
具体实施方式
使现结合附图对本发明具体实施案例做进一步描述。
本发明利用所采集的卫星干涉信号，能计算出天线离反射面的高度，下面对其原理进行说明：
图2位卫星直射信号与反射信号在接收过程的多径效应几何模型图。则功率关系模型如式(16)：
假设噪声符合高斯分布，忽略因传播过程中受到严重削弱的反射信号功率。则高度测量中信噪比的关系满足式(17)：
多径信号在接收天线与直射信号形成干涉，会产生振荡，且高度角越低，多径分量相干成分越多，振荡越明显。由式(17)可知，振荡反映在等式右边后一项，只与反射信号相对于直射信号的载波相位差有关。而载波相位差是由直射信号与反射信号的路径差产生的，根据图2几何模型，有式(18)的关系：
设fsinθ为信噪比对高度角正弦值的导数，则可求得接收机天线高度h，如式(19)计算：
h=λfsinθ/2 (19)
图1为本发明的实施流程图，为了实现上述目的，具体步骤如下：
选取旷阔平坦的水泥地(反射面特性不易改变)区域，在待测区中心位置架设用三脚架支撑的碟形天线，在室内通过长线缆将普通GNSS接收机连接到天线，进行长时间的数据采集，本次实例中天线的实测高度为：0.685米。实验设备及场景如图6所示；
步骤一：GNSS数据采集
利用普通导航型GNSS接收机接收的原始观测量：RTCM3.2格式数据，通过解析程序提取卫星导航电文中各GNSS系统各卫星各频段的信噪比、卫星星历中卫星的在轨位置坐标；NMEA0183协议，从GNGGA全球定位数据中获得用户接收机位置坐标。
步骤二：计算卫星高度角和方位角
基于步骤一提取的数据，为了解决普通导航型接收机输出的高度角和方位角精度有限。利用卫星在轨位置坐标与接收机位置坐标计算卫星高度角及方位角。首先将卫星在轨位置从ECEF坐标系(地心地固直角坐标系)转换到与用户接收机相同的大地坐标系中。再利用转换后的两坐标根据转换公式计算卫星高度角和方位角。
步骤三：根据观测场景的时空分布来筛选合适的卫星。
基于之前的步骤，根据菲涅尔反射原理和目标反射面相对于GNSS接收机的空间分布对所接收卫星信号进行初步筛选，具体筛选条件如下：
a.该卫星的镜面反射点分布在目标反射面上；
b.该卫星的高度角与方位角在天线接收区覆盖范围内；
c.该卫星信号的信噪比大于预设阈值。
步骤四：滑动平均法预处理信噪比时间序列。
为了解决普通导航型GNSS接收机输出信噪比数据只保留整数部分的问题，使用滑动平均法对前面提取的信噪比时间序列进行预处理，以期更好地反映局部信噪比的变化趋势，减小数据跳变的影响。为防止有用的频率信息被滤除，根据设备支持的最大量测高度来设置滑动窗口大小。处理效果如图3所示。
步骤五：利用局部加权回归法提取卫星反射信号。
先根据期望的测试高度范围设置合理的窗长度。以预测点为中心前后截取窗长数据，根据窗内各数据与预测点的距离确定权值函数，对该段数据凭权值函数做一个加权的线性回归。对于所有n个数据点则可以作出n条加权回归线，每条回归线的中心点的连线即预测的直射信号的信噪比变化趋势。原始信噪比数据减去直射信号的信噪比趋势可得到卫星反射信号造成的信噪比振荡项，如图4所示。
步骤六：求解多径信号信噪比振荡频率，即求解单颗卫星对应的反射高度。
根据上面所描述的天线相对于反射面的高度的测量原理。计算卫星反射高度需要信号信噪比相对于卫星高度角正弦值的振荡频率。先对信噪比残差的时间序列按对应历元的卫星高度角正弦值进行重排序。采用归一化Lomb-Scargle谱分析法对非均匀采样的信噪比残差序列进行频谱分析，将频谱最高峰不大于次高峰两倍的视为不具备显著的周期性，并作为异常数据处理。再根据反射高度与当前频段载波波长及振荡频率的关系，计算反射天线的高度。如图5所示，GPSPRN20号卫星的估计结果为0.6626米。
步骤七：通过加权平均法组合多星多频段多GNSS系统的结果。
先根据采集信号的数量是否高于阈值来决定工作模式。当输入数据量小于阈值时，搜索出每颗卫星低于最大高度角等符合条件的卫星信号，舍弃平均信噪比小于设定阈值的卫星数据，并将每颗卫星单独估计的高度根据信号数量进行加权平均来计算高度。当输入数据量大于阈值时，将每个GNSS系统内单一频段的每颗卫星单独估计的高度根据平均信噪比大小加权，各频段间根据载波频率加权，再在各GNSS系统间进行根据接收到的卫星数进行加权，来计算最终的反射高度。
实验结果表明，使用一种适用于导航接收机的GNSS-IR测高方法处理水泥地面反射得导航型接收机实验数据，测量的反射天线相对于反射面高度结果与实测数据相比误差在5cm以内，该实验验证了一种适用于导航接收机的GNSS-IR测高方法的可行性。
Claims (8)
1.一种适用于导航接收机的GNSS-IR测高方法，其特征在于：所述的方法包括以下步骤：
步骤一：采用普通导航型GNSS接收机采集数据，其输出导航电文按对应的协议进行解析，以获取各卫星的在轨位置坐标、信噪比数据，以及用户接收机位置坐标，并根据获取的卫星与接收机位置，计算出卫星高度角和方位角；
步骤二：设置卫星方位角与高度角的有效范围，初步筛选出预设定条件的卫星；
步骤三：滑动平均法预处理筛选出信噪比时间序列SNR；
步骤四：利用局部加权回归算法拟合各卫星的信噪比时间序列的趋势项，将原始信号信噪比与所拟合的趋势项的残差作为反射信号信噪比时间序列，实现卫星反射信号的分离；
步骤五：采用归一化Lomb-Scargle谱分析法对反射信号信噪比进行频谱分析，计算出信噪比的振荡频率，从而得到反射高度的观测值；
步骤六：通过基于多星多系统双频的加权平均法组合各卫星的估计结果来优化观测结果。
2.根据权利要求1所描述的一种适用于导航接收机的GNSS-IR测高方法，其特征在于：所述的普通导航型GNSS接收机普通导航型GNSS接收机的导航电文的格式为RTCM3.2、NMEA.0183。
3.根据权利要求1所描述的一种适用于导航接收机的GNSS-IR测高方法，其特征在于：所述的各卫星的在轨位置坐标根据导航电文的卫星星历提取；接收机位置坐标根据利用MSM电文获得的伪距及载波相位观测值得到；卫星高度角和方位角根据卫星与接收机位置计算得到。
4.根据权利要求1所描述的一种适用于导航接收机的GNSS-IR测高方法，其特征在于：步骤二中的预设定条件为：
a.镜面反射点落在目标观测反射面内；
b.卫星方位分布在GNSS天线未被遮挡的覆盖范围内；
c.传输的电文中同时包含星历轨道信息和原始观测信息。
5.根据权利要求1所描述的一种适用于导航接收机的GNSS-IR测高方法，其特征在于：所述的滑动平均法预处理筛选出信噪比时间序列，其中滑动平均过滤掉的高频信息是远大于最大支持的测量高度。
6.根据权利要求1所描述的一种适用于导航接收机的GNSS-IR测高方法，其特征在于：步骤四中，利用局部加权回归算法拟合各卫星的信噪比时间序列的趋势项，将原始信号信噪比与所拟合的趋势项的残差作为反射信号信噪比时间序列；具体包括以下步骤：
a.以当前预测点为中心，向前后截取长度为frac的数据；
b.计算截取长度为frac范围内的点对在本次预测中该占的权重w(i)及回归方程Yi′，采用如下公式：
Yi′＝Xi*(XTwX)-1XTwY (2)
c.根据权值函数做一个加权的线性回归；
d.对所有数据点重复a-c，连接每条回归线的中心值，得到趋势的拟合结果；
其中Xi为信号历元数，Yi为该历元所对应的信噪比值，w表示预测点x时当前数据点(Xi，Yi)对应的权重，参数k控制权重随距离变化的速率，预测集Y′表示由卫星直射信号主导的趋势项，Yi′表示预测集Y′的第i个元素；Yi为Y的第i个元素，Xi为X的第i个元素；
e.原信噪比序列与拟合结果作差得到卫星反射信号造成的反射信号信噪比时间序列：
SNRr＝SNR-Y′ (3)。
7.根据权利要求1所描述的一种适用于导航接收机的GNSS-IR测高方法，其特征在于：所述的步骤五具体为：采用归一化Lomb-Scargle谱分析法对非均匀采样的信噪比残差序列进行频谱分析，将满足频谱最高峰值大于次峰值两倍条件的结果视为信噪比有显著的周期性振荡，并作为振荡频率估计的有效结果，再根据振荡频率得到反射高度，计算式如下：
h＝λfsinθ/2 (4)
其中，天线和反射面的垂直距离为h、卫星高度角为θ，fsinθ为信噪比相对于卫星高度角正弦值的振荡频率，λ表示信号波长。
8.根据权利要求1所描述的一种适用于导航接收机的GNSS-IR测高方法，其特征在于：步骤七中通过基于多星多系统双频的加权平均法组合各卫星的估计结果来优化观测结果，具体为：将每个GNSS系统内单一频段的每颗卫星单独估计的高度根据平均信噪比进行加权平均，多GNSS系统的双频段包括：GPS的L1/L5、Beidou的B1l/B2a、Galileo的E1/E5a，频段间根据载波频率大小进行加权平均，然后在各GNSS系统间进行根据接收到的卫星数进行加权平均来优化的反射高度，获得最终观测值。
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