CN115267855A - 一种gnss-ins紧组合中异常值探测方法和平差定位方法 - Google Patents

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CN115267855A CN202211208408.9A CN202211208408A CN115267855A CN 115267855 A CN115267855 A CN 115267855A CN 202211208408 A CN202211208408 A CN 202211208408A CN 115267855 A CN115267855 A CN 115267855A
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Abstract

本发明公开了一种GNSS‑INS紧组合中异常值探测方法和平差定位方法，异常值探测包括：通过INS位置递推获取多个观测卫星在历元k的载波相位双差预测值，再根据载波伪距原始观测值确定各观测卫星在历元k的载波相位双差观测值，对预测值与观测值求差得到各观测卫星在历元k的载波相位双差的残差；将所有观测卫星在历元k的载波相位双差的残差排序，计算残差序列中部分残差的标准差；将每个残差与n倍标准差比较，若大于n倍标准差，则该观测卫星在历元k的观测值为异常值；平差定位方法将异常观测值剔除处理，再利用异常值剔除后的观测数据进行平差定位。本发明可避免环境变化对探测判定准则的影响，识别准确度高，定位更准确。

Description

一种GNSS-INS紧组合中异常值探测方法和平差定位方法
技术领域
本发明属于导航定位技术领域，具体涉及一种GNSS-INS紧组合中异常值探测方法和平差定位方法。
背景技术
GNSS可以提供长时间内的米级单点定位以及厘米级动态相对定位，典型输出频率约为10Hz，标准GNSS用户设备不能测量姿态。GNSS在使用过程中，信号可能会被遮挡或干扰，因此不能单独依赖GNSS来提供连续导航参数。
惯性导航（INS）具有很多优点，连续工作，稳定性高，可以提供最少50Hz的高带宽输出，具有很低的短时噪声。它既能提供有效的姿态、角速率和加速度测量，又能输出位置和速度，而且不易被干扰，然而，由于惯性仪表误差通过导航方程被不断积分，因此惯性导航解算的精度随时间下降，且需要初始化。
GNSS与INS组合可以结合两种技术的优势，以提供连续、高带宽、长时间高精度的完整导航参数。在GNSS/INS组合导航系统的紧组合架构中，GNSS测量抑制了惯性导航的漂移，而INS对GNSS导航结果进行了平滑并弥补了其信号中断。其中用户端接收GNSS信号解码得到的原始观测值中，载波相位观测值拥有比伪距观测值更高的精度，但必须在参数估计过程中需要解算初始整周模糊度，才能达到精度较高的固定解结果,其可靠性在不同环境中差异变化较大。在观测条件良好的开阔环境中，GNSS载波相对定位可以保持优异的定位性能，然而当观测条件变差时，其固定率和定位精度明显下降，原因在于复杂观测环境中，GNSS定位信号受到障碍物遮挡、衍射、多路径等因素的影响，载波观测值中出现周跳和粗差，因此，为保证整个系统的正常工作，在定位过程中必须对原始观测值进行质量控制，以减小异常值对于定位结果的影响。
目前在动态解算中常用的GNSS周跳探测方法有失锁标识符（LLI）法，多普勒探测方法、电离层残差法(GF)、伪距相位组合法(MW)、以及多频组合进行周跳探测等等。另外，在GNSS的异常值中周跳具有历元之间的继承性，一般发生周跳后需要对对应的卫星整周模糊度进行重新初始化，而观测值中的粗差只对当前历元有影响，目前常见粗差探测方法一般是依据验后残差进行重新定权，通常认为某一颗卫星观测值粗差会导致该卫星验后观测值残差变大，在对残差进行标准化之后，通过特定的权函数，依据残差大小进行不同程度的定权，以削弱粗差的影响。
但是目前的周跳探测方法及抭差方法仍存在各种问题：（1）LLI方法在很多情况下的原始数据中未进行记录，其次它对于观测值层面的周跳指示可信度不足，无法单独作为判定标准。（2）多普勒积分方法存在探测的过程中受到用户端潜在钟跳的影响，用户端钟跳同样可能引起误判为周跳，造成定位不良影响。（3）GF方法在电离层活跃或者电离层环境差异较大的环境中难以发挥作用，MW探测精度受到伪距噪声水平影响，且二者均存在探测盲区。（4）常见的抗差方法一般对单一卫星的粗差效果明显，但当多颗卫星受到影响时，其效果将显著下降，甚至会导致定位结果更加。
发明内容
本发明提供一种GNSS-INS紧组合中异常值探测方法和平差定位方法，可避免环境变化对探测判定准则的影响，识别准确度高，定位更准确。
为实现上述技术目的，本发明采用如下技术方案：
一种GNSS-INS紧组合中异常值探测方法，包括：
步骤1，通过INS位置递推获取第i颗观测卫星在历元k的载波相位双差预测值，再 根据载波伪距原始观测值确定第i颗观测卫星在历元k的载波相位双差观测值，对预测值与 观测值求差得到第i颗观测卫星在历元k的载波相位双差的残差
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE001
；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE003
，N表示观测 卫星的数量；
步骤2，将所有观测卫星在历元k的载波相位双差的残差
Figure 413368DEST_PATH_IMAGE001
按从小到大排序，并计 算残差序列中预设位置部分残差的标准差；
步骤3，将每个残差
Figure 501409DEST_PATH_IMAGE001
分别与n倍标准差比较：若某观测卫星对应的载波相位双差 残差大于n倍标准差，则该观测卫星在历元k的观测值为异常值。
进一步地，所述预设位置部分残差是指位于残差序列的1/4到3/4位置的残差。
进一步地，n取值为3到5。
一种平差定位方法，采用上述任一项所述的GNSS-INS紧组合中异常值探测方法对观测卫星的异常观测值进行探测，并将观测值异常的卫星剔除处理；然后利用剩余的卫星观测数据进行平差定位。
进一步地，采用卡尔曼滤波进行平差定位计算，并在平差定位过程中：首先利用平 差定位得到的坐标结果获取各参与解算观测卫星的验后残差；然后对各观测卫星的验后残 差进行卡方检验，并在卡方检验失败的情况下使用IGGⅢ验后抗差模型，反复修正各参与解 算观测卫星的权重，直至所有观测卫星的验后残差均通过卡方检验或达到最大抗差迭代次 数；每次使用IGGⅢ验后抗差模型修正观测卫星权重
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE004
的方法为：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE005
式中，中间量
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE006
，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE007
表示验后残差，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE008
为验后单位权中误差，
Figure DEST_PATH_IMAGE009
,
Figure DEST_PATH_IMAGE010
为经验 性抗差参数。
进一步的平差定位方法中，在使用IGGⅢ验后抗差过程中，每次迭代仅计算验后残差最大值对应的观测卫星的权因子，并调整对应观测数据的权重。
有益效果
本发明一方面根据INS的预测值统计特性确定异常值判定的决策标准，对每个历元GNSS载波原始观测值进行异常值探测，对观测值异常的卫星进行剔除；另一方面在异常值探测剔除的基础上进一步进行验后抗差，保证观测值质量控制的可靠性。因此本发明提出的异常值探测方法可避免环境变化对探测判定准则的影响，依赖可靠程度更高的INS对周跳识别准确度高，对常规方法不易识别的较小粗差敏感，经过实验验证其定位结果更加稳定。
附图说明
图1是本发明实施例3所述方法的流程图；
图2是本实施例中所述第1次模拟测试时，静止状态下G02卫星决定量及阈值示意图；
图3是本实施例中所述第1次模拟测试时，运动状态下G02卫星决定量及阈值示意图；
图4是本实施例中所述第2次模拟测试时，静止状态下G02、G06卫星决定量及阈值示意图；
图5是本实施例中所述第2次模拟测试时，运动状态下G02、G06卫星决定量及阈值示意图。
具体实施方式
下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例以本发明的技术方案为依据开展，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，对本发明的技术方案作进一步解释说明。
为准确、可靠地识别全球导航卫星系统（GNSS）/惯性导航系统（INS）多传感器集成中GNSS原始观测量的异常值，提高融合算法的抗干扰性能，本发明提出一种基于INS预测量的GNSS异常值探测方法和平差定位方法，利用该方法可对高精度载波观测值中的粗差及周跳进行探测，对观测数据异常的卫星进行剔除或者降权，从而大幅减弱复杂环境变化对定位结果的影响，增加在实际应用中的观测数据可用性。本发明的主要应用领域为GNSS/INS多传感器导航定位以及集成系统的高精度变形监测。
在基于GNSS/INS组合的导航定位解算过程中，INS优势在于观测值相对于GNSS不易受到外界环境干扰，因此可以利用INS对状态的递推构建检查量，对GNSS观测值进行检验。INS特有的机械编排过程可以基于上一时刻状态利用惯导输出的加速度及角速度等信息进行下一时刻的状态递推，实现预测功能。相比于GNSS的卡尔曼滤波中的简单预测更新模型，GNSS/INS紧组合的卡尔曼滤波器中估计了惯性器件的零偏值，具有更高的预测精度，对于异常值的探测更加有利。
实施例1
在传统基于GNSS自身观测值的异常值探测方法中，受到伪距观测值精度以及多路径误差的影响，且对于小周跳的探测修复能力有所欠缺，对载波观测中相对较小的异常值不够敏感。因此，本发明提出一种GNSS-INS紧组合中异常值探测方法，即一种基于INS预测量的GNSS异常值探测方法，利用惯导预测值在验前对GNSS观测值先进行筛选。在详细介绍本发明实施例之前，下面先介绍本发明应用于GNSS异常值探测的基本原理：
利用INS辅助GNSS进行周跳探测的方法中，通常使用GNSS天线相位中心的双差值
Figure DEST_PATH_IMAGE011
与INS预测GNSS天线相位中心双差值
Figure 893076DEST_PATH_IMAGE012
的互差作为检测量即：
Figure DEST_PATH_IMAGE013
(1)
其中
Figure 560818DEST_PATH_IMAGE011
可以表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE014
(2)
其中下标
Figure DEST_PATH_IMAGE015
分别表示流动站和参考站，上标
Figure DEST_PATH_IMAGE016
分别表示共视卫星，
Figure DEST_PATH_IMAGE017
表示卫地真实几何距离双差值，
Figure DEST_PATH_IMAGE018
表示电离层延迟误差双差值，
Figure DEST_PATH_IMAGE019
表示对 流层延迟误差双差值，
Figure DEST_PATH_IMAGE020
表示残余误差及GNSS双差测量噪声。
Figure DEST_PATH_IMAGE021
表示观测卫 星与参考卫星之间的模糊度双差值。
在GNSS载波相位测量中存在一系列的误差源，如卫星星历误差，卫星及接收机钟 差，大气误差等等，但是在短基线（15km以内）观测中，上述大部分误差可以通过使用双差观 测值予以消除或削弱即
Figure 557593DEST_PATH_IMAGE018
、
Figure 816536DEST_PATH_IMAGE019
近似为零，且双差模糊度
Figure 774128DEST_PATH_IMAGE021
可以通过 一定时间的收敛达到固定不在作为未知量出现，因此式(2)可以表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE022
(3)
另一方面，INS预测GNSS天线相位中心双差值可以表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE023
(4)
因此，
Figure DEST_PATH_IMAGE024
可以表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE025
(5)
对于
Figure DEST_PATH_IMAGE026
有：
Figure DEST_PATH_IMAGE027
(6)
对于INS预测误差做如下说明,为了分析这一误差，必须将接收机天线位置和卫星 星历偏差映射为距离误差。GNSS卫星和用户接收器之间的距离
Figure DEST_PATH_IMAGE028
,可以根据卫星的近似值
Figure DEST_PATH_IMAGE029
，
Figure DEST_PATH_IMAGE030
，
Figure DEST_PATH_IMAGE031
及接收机天线相位中心近似值
Figure DEST_PATH_IMAGE032
，计算卫地几何距离近似值
Figure DEST_PATH_IMAGE033
，并在近似值处展开线性化：
Figure 822724DEST_PATH_IMAGE034
(7)
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE035
分别表示接收机天线相位中心的坐标误差，
Figure DEST_PATH_IMAGE036
分别表示卫星星历坐标误差，设惯导递推过程初始坐标为真值，由卫星星历和接收机位置 误差引起的参考站和移动站接收机的距离误差为：
Figure DEST_PATH_IMAGE037
(8)
假设站星间载波双差可以消除卫星星历误差，
Figure 283792DEST_PATH_IMAGE038
可以表示为
Figure DEST_PATH_IMAGE039
(9)
如果GNSS/INS系统的位置误差的期望值为零，并且假设导航参数和传感器误差得到可靠估计（和校正），并且其协方差矩阵可以从卡尔曼滤波器中获得：
Figure DEST_PATH_IMAGE040
(10)
Figure DEST_PATH_IMAGE041
(11)
Figure DEST_PATH_IMAGE042
(12)
Figure DEST_PATH_IMAGE043
(13)
Figure DEST_PATH_IMAGE044
(14)
Figure DEST_PATH_IMAGE045
(15)
Figure DEST_PATH_IMAGE046
(16)
由以上公式推导可知，参与定位解算的卫星计算得到的
Figure 103850DEST_PATH_IMAGE024
均属于期望为零， 方差近似相等的随机变量，当存在有卫星双差观测值存在偏差时，将与其它变量表现出显 著差异。基于该结论，本实施例提供一种GNSS-INS紧组合中异常值探测方法，包括以下步 骤：
步骤1，通过INS位置递推获取第i颗观测卫星在历元k的载波相位双差预测值，再 根据载波伪距原始观测值确定第i颗观测卫星在历元k的载波相位双差观测值，对预测值与 观测值求差得到第i颗观测卫星在历元k的载波相位双差的残差
Figure 345475DEST_PATH_IMAGE001
；
Figure DEST_PATH_IMAGE003A
，N表示观测 卫星的数量。
设：使用
Figure DEST_PATH_IMAGE047
表示惯导根据前一历元k-1的位置进行递推的坐标结果；使用
Figure DEST_PATH_IMAGE048
表示第i颗观测卫星的载波相位双差系数矩阵，由共视卫星视线方向的向量组成；使 用
Figure DEST_PATH_IMAGE049
表示第i颗观测卫星的载波相位的双差测量值；使用
Figure 276391DEST_PATH_IMAGE001
表示第i颗观测卫星的预测 量的残差值，即
Figure DEST_PATH_IMAGE050
。则有：
Figure DEST_PATH_IMAGE051
(17)
步骤2，观测卫星在历元k的载波相位双差的残差
Figure 841233DEST_PATH_IMAGE001
按从小到大排序，并计算残差 序列中预设位置部分残差的标准差。
步骤3，将每个残差
Figure 441979DEST_PATH_IMAGE001
分别与n倍标准差比较：若某观测卫星对应的载波相位双差 残差大于n倍标准差，则该观测卫星在历元k的观测值为异常值。
在理想情况下，假设预测值绝对准确且载波相位观测值噪声为零，
Figure 374163DEST_PATH_IMAGE001
即为零向 量，但在实际应用中，上述假设无法成立。因此，本申请实施例利用多个观测卫星的载波相 位双差残差
Figure 718557DEST_PATH_IMAGE001
排序构成的残差序列
Figure DEST_PATH_IMAGE052
，采用四分位方差剔除的方法，取残差序列
Figure 419796DEST_PATH_IMAGE052
在1/4 到3/4部分计算其标准差
Figure DEST_PATH_IMAGE053
，而后对所有残差进行检验，判定条件如下式：
Figure DEST_PATH_IMAGE054
(18)
系数n通常取值3到5,当第i个观测卫星的载波相位双差残差大于n倍
Figure 925864DEST_PATH_IMAGE053
，可以 立即对该观测卫星当前历元k的观测值进行剔除处理。
实施例2
本实施例提供一种平差定位方法，在通过实施例1检测到观测卫星的异常观测值的基础上，进一步将该异常观测值剔除处理；然后利用异常观测值剔除后的观测数据进行平差定位。
实施例3
本实施例提供一种平差定位方法，是在实施例2的基础上，进一步限定采用卡尔曼滤波进行平差定位解算。
在更优的实施例中，考虑到实施例1所述的观测异常值探测过程中，不排除有可能发生漏检的情况，因此本实施例在通过实施例1探测异常值的基础上，进一步进行验后抗差，保证观测值质量控制的可靠性。参考图1所示，在利用通过检验后的卫星进行平差定位后，对验后残差进行卡方检验，在卡方检验失败的情况下使用IGGⅢ验后抗差模型进行迭代计算观测卫星对应的双差观测值权重，可以表示成（19）形式：
Figure DEST_PATH_IMAGE055
(19)
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE056
，
Figure 797874DEST_PATH_IMAGE007
表示验后残差，
Figure 945959DEST_PATH_IMAGE008
为验后单位权中误差。
Figure 501705DEST_PATH_IMAGE009
,
Figure 709832DEST_PATH_IMAGE010
为经验性抗差参 数，一般
Figure 351029DEST_PATH_IMAGE009
的取值范围在1.0~2.5，
Figure 37225DEST_PATH_IMAGE010
的取值范围在3.0~8.0，在这里取
Figure DEST_PATH_IMAGE057
，
Figure DEST_PATH_IMAGE058
，考虑实际解算效率的影响，在每次滤波后的处理过程中，只对当前验后残差中最大的一项 进行处理。
在使用IGGⅢ验后抗差模型的迭代计算过程中，每次首先计算当前验后残差向量中最大值对应的权因子以及对应权矩阵中的数值，重复滤波过程，得到新的平差定位坐标结果及残差结果。经此过程后若通过检验，抗差过程结束，若不通过，重复上述过程直至通过检验或者达到最大迭代次数。
为了验证本发明方法的实用性能，进行了粗差及周跳的模拟实验。在粗差探测实验中分别在系统静止和运动状态下为载波相位观测值增加0.25周的粗差。以G02卫星为例，图2在静止状态下，先后多次在同一颗卫星上增加0.25周的粗差，可以发现本文的方法可以很好的识别异常值，图3为运动状态下，虽然由于运动导致阈值的判定标准发生了动态变化，但仍能准确识别粗差。
在第2次模拟测试中，同时在G06、G02两颗卫星上多次增加粗差，图4为静止状态下，增加0.25周的粗差，同样发现本发明方法可以很好的识别异常值，图5为运动状态下，此时大部分粗差可以被检验，仅仅依赖实施例1所述的探测方法不能完成所有异常值探测，在验后的抗差方案中继续对观测值权重进行调整。在以上的粗差测试中如果不对粗差进行处理将导致接近300个历元的浮点解结果，而使用本发明方法，浮点解只有1-2个历元，效果明显。
在第三次模拟中测试卫星的周跳从最小的0.5周到最大9周，利用INS辅助异常值探测方法均能有效避免发生周跳的卫星对最终定位结果的影响，收敛之后的固定率几乎达到100%，未对周跳进行正常处理的定位解算固定解只有80.5%。
以上实施例为本申请的优选实施例，本领域的普通技术人员还可以在此基础上进行各种变换或改进，在不脱离本申请总的构思的前提下，这些变换或改进都应当属于本申请要求保护的范围之内。

Claims (6)

1.一种GNSS-INS紧组合中异常值探测方法，其特征在于，包括：
步骤1，通过INS位置递推获取第i颗观测卫星在历元k的载波相位双差预测值，再根据 载波伪距原始观测值确定第i颗观测卫星在历元k的载波相位双差观测值，对预测值与观测 值求差得到第i颗观测卫星在历元k的载波相位双差的残差
Figure DEST_PATH_IMAGE001
；
Figure DEST_PATH_IMAGE003
，N表示观测卫星 的数量；
步骤2，将所有观测卫星在历元k的载波相位双差的残差
Figure 500988DEST_PATH_IMAGE001
按从小到大排序，并计算残 差序列中预设位置部分残差的标准差；
步骤3，将每个残差
Figure 418129DEST_PATH_IMAGE001
分别与n倍标准差比较：若某观测卫星对应的载波相位双差残差 大于n倍标准差，则该观测卫星在历元k的观测值为异常值。
2.根据权利要求1所述的GNSS-INS紧组合中异常值探测方法，其特征在于，所述预设位置部分残差是指位于残差序列的1/4到3/4位置的残差。
3.根据权利要求1所述的GNSS-INS紧组合中异常值探测方法，其特征在于，n取值为3到5。
4.一种平差定位方法，其特征在于，采用权利要求1-3任一项所述的GNSS-INS紧组合中异常值探测方法对观测卫星的异常观测值进行探测，并将观测值异常的卫星剔除处理；然后利用剩余的卫星观测数据进行平差定位。
5.根据权利要求4所述的平差定位方法，其特征在于，采用卡尔曼滤波进行平差定位计 算，并在平差定位过程中：首先利用平差定位得到的坐标结果获取各参与解算观测卫星的 验后残差；然后对各观测卫星的验后残差进行卡方检验，并在卡方检验失败的情况下使用 IGGⅢ验后抗差模型，反复修正各参与解算观测卫星的权重，直至所有观测卫星的验后残差 均通过卡方检验或达到最大抗差迭代次数；每次使用IGGⅢ验后抗差模型修正观测卫星权 重
Figure DEST_PATH_IMAGE004
的方法为：
Figure DEST_PATH_IMAGE005
式中，中间量
Figure DEST_PATH_IMAGE006
，
Figure DEST_PATH_IMAGE007
表示验后残差，
Figure DEST_PATH_IMAGE008
为验后单位权中误差，
Figure 384816DEST_PATH_IMAGE009
,
Figure 452130DEST_PATH_IMAGE010
为经验性抗 差参数。
6.根据权利要求5所述的平差定位方法，其特征在于，在使用IGGⅢ验后抗差过程中，每次迭代仅计算验后残差最大值对应的观测卫星的权因子，并调整对应观测数据的权重。
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