CN114355393A - 一种基于低成本接收机的三天线姿态估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于低成本接收机的三天线姿态估计方法，包括以下步骤：步骤S01、获取实时三天线GNSS观测数据；步骤S02、监测初始值结果；步骤S03、利用卡尔曼滤波和多基线GNSS模型估计位置向量和模糊度浮点解；步骤S04、利用CLAMBDA方法估计每条基线的模糊度与固定后的基线向量，同时记录当前最小模糊度目标函数值；步骤S05、实施姿态检查和几何条件的校验，如果姿态检查或几何条件满足要求则输出姿态，如果姿态检查或几何条件不满足要求，则进入姿态角搜索阶段，根据该姿态角反算流动站天线坐标，重建双差观测值，返回步骤S01。以解决现有技术过于复杂计算量较大、会损失部分观测信息、在复杂环境下模糊度固定成功率小、姿态解的数量少和可靠性低的问题。

Description

一种基于低成本接收机的三天线姿态估计方法

技术领域

本发明涉及姿态估计技术领域，尤其涉及一种基于低成本接收机的三天线姿态估计方法。

背景技术

随着传感器技术的不断发展，在低成本传感器的陆地车辆等应用中，越来越多地使用多源传感器融合技术进行导航、定位服务。这不仅需要准确的位置、速度信息，更需要载体的姿态角保证各个传感器间的正常运转。GNSS技术作为以卫星为参考的独立观测值，常作为外部基准，且早在建设初期就已经有利用GNSS进行姿态解算的方法。近年来GNSS姿态解算发展迅速。然而低成本传感器由于精度所限，现有的研究大多集中在利用其他传感器与低精度的GNSS接收机联合构成姿态输出模块。考虑到即使为多元传感器融合解算，实际应用中松组合技术被更为广泛的接受和使用，GNSS系统需经过独立解算环节，那么对低成本GNSS接收机的独立姿态解算的方法极为迫切。

GNSS载体姿态求解最关键的问题即为如何快速、准确地进行模糊度的固定。对于陆地车辆，往往面临着复杂环境造成的大量载波相位失锁以及不可估计的多路径误差。为解决载波观测值的周跳问题，陆地车辆的姿态解算往往采用单历元进行。但低成本接收机的应用将使得伪距观测值受多路径影响更为严重，模糊度成功率很低。GNSS模糊度固定通常采用整数最小二乘方法，即LAMBDA方法。为提高模糊度成功率，近年来(the constrainedLAMBDA)C-LAMBDA的方法，该方法通过将基线长度及其方差纳入模糊度搜索的过程中，通过扩展模糊度目标函数，最小化之求得固定解。对于陆地车辆的运动，单基线仅能确定两个姿态角，而另一自由度方向上的姿态信息则需要一条额外的基线向量。多基线模糊度固定时有类似CLAMBDA的策略，the multivariate constrained LAMBDA,MC-LAMBDA，但该方法需要采用基于方向余弦矩阵的多基线模型，充分考虑基线几何条件，使得当MC-LAMBDA方法应用在陆地车辆姿态解算时，存在以下问题：

1)过于复杂，计算量较大；

2)会损失部分观测信息；

3)在复杂环境下模糊度固定成功率小；

4)姿态解的数量少；

5)可靠性低。

以上问题造成了MC-LAMBDA方法不能被应用到陆地车辆的姿态解算中。

发明内容

为了解决以上现有技术的缺点和不足之处，本发明的目的是提供一种基于低成本接收机的三天线姿态估计方法。

本发明的技术方案是：一种基于低成本接收机的三天线姿态估计方法，所述方法包括以下步骤：

步骤S01、获取实时三天线GNSS观测数据，利用伪距和载波观测值形成双差观测向量；

步骤S02、监测初始值结果，如果初始值结果未能通过验前卡方检验，重新初始化单点定位坐标；

步骤S03、利用卡尔曼滤波和多基线GNSS模型估计位置向量和模糊度浮点解；

步骤S04、利用CLAMBDA方法估计每条基线的模糊度与固定后的基线向量，同时记录当前最小模糊度目标函数值；

步骤S05、实施姿态检查和几何条件的校验，如果姿态检查或几何条件满足要求则输出姿态，如果姿态检查或几何条件不满足要求，则进入姿态角搜索阶段，根据该姿态角反算流动站天线坐标，重建双差观测值，返回步骤S01。

进一步地，所述步骤S01中双差观测向量的计算方法为：

其中，L_UD为非差观测向量，L_DD为双差观测向量，其中

为非差转单差系数矩阵，

分别为基准站与1号和2号天线的单差转双差系数矩阵。

进一步地，所述步骤S02监测初始值结果的方法为基于滤波新息的验前卡方检验。

进一步地，所述步骤S04中基线的模糊度与固定后的基线向量通过以下方法估计：

当基线长已知时，可以通过如下模型

E(y)＝Az+Gb,D(y)＝Q_y,z∈Zⁿ,b∈R³,||b||＝l，

利用赋有约束的整数最小二乘原则估计基线的模糊度与固定后的基线向量，模糊度目标函数为，

若同时有基线长不确定度D(l)，可以通过如下模型

E(y)＝Az+Gb,D(y)＝Q_y,z∈Zⁿ,b∈R³,E(l)＝||b||,

通过最小化改模糊度目标函数估计基线的模糊度与固定后的基线向量，模糊度目标函数以及其对应的非线性最小二乘项表示为，

其中

为模糊度浮点解，D(l)为基线长不确定度，δ_l为基线长不确定度，

模糊度浮点解为方差，E(y)为观测值期望，A为模糊度系数矩阵，z为模糊度真值，G为基线的几何矩阵，

为基线浮点解，b为基线真值，D(y)观测值方差，Q_y为观测值方差阵估值，l为基线长，E(l)为基线长估值，R³为三维实数空间。

进一步地，所述步骤S05中姿态检查和几何条件的校验的方法为：

基线长检查：检查在规定搜索时长内是否得到满足基线长的解；

验后残差R-S检查：检查基线的验后残差是否满足正态分布；

几何条件检查：检查两基线间的夹角在导航坐标系下的坐标是否满足以下条件

式中τ_geo表示门限值，根据经验设置；

表示基线1固定解，

表示基线2固定解，

表示基线1载体系已知坐标，

表示基线2载体系已知坐标，α表示两基线间夹角。

本发明的有益效果是：与现有技术相比，本发明针对三天线模型，在已有一条基线固定的情况下，通过搜索另一方向自由度的姿态角，并全局最小化模糊度目标函数得到固定解，使得模型计算量大大减小，同时不会损失观测信息。另外本发明通过多基线的已知几何信息等已知关系构造了诸多检验条件，提高了姿态解算的成功率以及可靠性。新方法计算量大大减小，同时不会损失观测信息，还可以在复杂环境下提高模糊度固定成功率，大大提高的姿态解的数量与可靠性，使得低成本接收机应用于陆地车辆的姿态解算成为可能。

附图说明

图1为本发明实施实例1的流程图。

具体实施方式

下面结合附图及具体的实施例对发明进行进一步介绍：

实施实例1：参考图1，一种基于低成本接收机的三天线姿态估计方法，所述方法包括以下步骤：

步骤S01、获取实时三天线GNSS观测数据，利用伪距和载波观测值形成双差观测向量；

步骤S02、监测初始值结果，如果初始值结果未能通过验前卡方检验，重新初始化单点定位坐标；

步骤S03、利用卡尔曼滤波和多基线GNSS模型估计位置向量和模糊度浮点解；

步骤S04、利用CLAMBDA方法估计每条基线的模糊度与固定后的基线向量，同时记录当前最小模糊度目标函数值；

步骤S05、实施姿态检查和几何条件的校验，如果姿态检查或几何条件满足要求则输出姿态，如果姿态检查或几何条件不满足要求，则进入姿态角搜索阶段，根据该姿态角反算流动站天线坐标，重建双差观测值，返回步骤S01。提供本发明对姿态进行解算，用户即可得到实时水平0.4°/m基线，航向0.2°/m基线的定姿结果。

进一步地，所述步骤S01中双差观测向量的计算方法为：

其中，L_UD为非差观测向量，L_DD为双差观测向量，其中

为非差转单差系数矩阵，

分别为基准站与1号和2号天线的单差转双差系数矩阵。

L_DD的推导过程如下：

获取实时三天线GNSS观测数据，利用伪距和载波观测值形成双差观测向量。利用GNSS多基线观测模型，保证各个基线间的不同观测值及其随机模型等被完整的应用。若现有m+1个观测站，m条基线，每条基线的共视卫星数分别为n₁n₂…n_m，仍然由于超短基线的缘故，大气相关的误差被消除，则GNSS多基线模型表示为：

E(Y)＝AZ+GB,D(Y)＝Q_Y,

B∈R^3m

其中N＝n₁+n₂+…+n_m，Y(2N×1)是m条基线的双差观测值，Z(N×1)为m条基线的双差模糊度向量，B(3m×1)为基线向量，A(2N×N)为双差模糊度系数矩阵，G(2N×3m)为构造矩阵，Q_Y为所有观测值的方差矩阵，由于考虑到不同基线间不同共视卫星，不能直接由Kronecker product得到观测值的方差阵，根据协方差传播率可计算得到

其中，L_UD、L_SD、L_DD分别为非差、单差以及双差观测值，Q_UD、Q_SD、Q_DD分别为非差、单差以及双差观测值方差协方差矩阵，其中Q_UD按高度角定权，D_SD、D_DD分别为非差转单差、单差转双差系数矩阵。

进一步地，所述步骤S02监测初始值结果的方法为基于滤波新息的验前卡方检验。

进一步地，所述步骤S04中基线的模糊度与固定后的基线向量通过以下方法估计：

当基线长已知时，可以通过如下模型

E(y)＝Az+Gb,D(y)＝Q_y,z∈Zⁿ,b∈R³,||b||＝l，

利用赋有约束的整数最小二乘原则估计基线的模糊度与固定后的基线向量，模糊度目标函数为，

若同时有基线长不确定度D(l)，可以通过如下模型

E(y)＝Az+Gb,D(y)＝Q_y,z∈Zⁿ,b∈R³,E(l)＝||b||,

通过最小化改模糊度目标函数估计基线的模糊度与固定后的基线向量，模糊度目标函数以及其对应的非线性最小二乘项表示为，

其中

为模糊度浮点解，D(l)为基线长不确定度，δ_l为基线长不确定度，

模糊度浮点解为方差，E(y)为观测值期望，A为模糊度系数矩阵，z为模糊度真值，G为基线的几何矩阵，

为基线浮点解，b为基线真值，D(y)观测值方差，Q_y为观测值方差阵估值，l为基线长，E(l)为基线长估值，R³为三维实数空间。

进一步地，所述步骤S05中姿态检查和几何条件的校验的方法为：

基线长检查：检查在规定搜索时长内是否得到满足基线长的解；

验后残差R-S检查：检查基线的验后残差是否满足正态分布；

几何条件检查：检查两基线间的夹角在导航坐标系下的坐标是否满足以下条件

式中τ_geo表示门限值，根据经验设置；

表示基线1固定解，

表示基线2固定解，

表示基线1载体系已知坐标，

表示基线2载体系已知坐标，α表示两基线间夹角。

以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种基于低成本接收机的三天线姿态估计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤S01、获取实时三天线GNSS观测数据，利用伪距和载波观测值形成双差观测向量；

步骤S02、监测初始值结果，如果初始值结果未能通过验前卡方检验，重新初始化单点定位坐标；

步骤S03、利用卡尔曼滤波和多基线GNSS模型估计位置向量和模糊度浮点解；

步骤S04、利用CLAMBDA方法估计每条基线的模糊度与固定后的基线向量，同时记录当前最小模糊度目标函数值；

步骤S05、实施姿态检查和几何条件的校验，如果姿态检查或几何条件满足要求则输出姿态，如果姿态检查或几何条件不满足要求，则进入姿态角搜索阶段，根据该姿态角反算流动站天线坐标，重建双差观测值，返回步骤S01。

2.根据权利要求1所述的基于低成本接收机的三天线姿态估计方法，其特征在于，所述步骤S01中双差观测向量的计算方法为：

其中，L_UD为非差观测向量，L_DD为双差观测向量，其中

为非差转单差系数矩阵，

分别为基准站与1号和2号天线的单差转双差系数矩阵。

3.根据权利要求1所述的基于低成本接收机的三天线姿态估计方法，其特征在于，所述步骤S02监测初始值结果的方法为基于滤波新息的验前卡方检验。

4.根据权利要求1所述的基于低成本接收机的三天线姿态估计方法，其特征在于，所述步骤S04中基线的模糊度与固定后的基线向量通过以下方法估计：当基线长已知时，可以通过如下模型

E(y)＝Az+Gb,D(y)＝Q_y,z∈Zⁿ,b∈R³,||b||＝l，

利用赋有约束的整数最小二乘原则估计基线的模糊度与固定后的基线向量，模糊度目标函数为，

若同时有基线长不确定度D(l)，可以通过如下模型

通过最小化改模糊度目标函数估计基线的模糊度与固定后的基线向量，模糊度目标函数以及其对应的非线性最小二乘项表示为，

其中

为模糊度浮点解，D(l)为基线长不确定度，δ_l为基线长不确定度，

模糊度浮点解为方差，E(y)为观测值期望，A为模糊度系数矩阵，z为模糊度真值，G为基线的几何矩阵，

为基线浮点解，b为基线真值，D(y)观测值方差，Q_y为观测值方差阵估值，l为基线长，E(l)为基线长估值，R³为三维实数空间。

5.根据权利要求1所述的基于低成本接收机的三天线姿态估计方法，其特征在于，所述步骤S05中姿态检查和几何条件的校验的方法为：

基线长检查：检查在规定搜索时长内是否得到满足基线长的解；

验后残差R-S检查：检查基线的验后残差是否满足正态分布；

几何条件检查：检查两基线间的夹角在导航坐标系下的坐标是否满足以下条件

式中τ_geo表示门限值，根据经验设置；

表示基线1固定解，

表示基线2固定解，

表示基线1载体系已知坐标，

表示基线2载体系已知坐标，α表示两基线间夹角。

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