CN115598681A

CN115598681A - 一种改正产品残差高斯化包络方法、装置、计算机及存储介质

Info

Publication number: CN115598681A
Application number: CN202211115171.XA
Authority: CN
Inventors: 李亮; 肖浩; 王柳淇; 李瑞杰; 杨福鑫; 贾春
Original assignee: Harbin Engineering University
Current assignee: Harbin Engineering University
Priority date: 2022-09-14
Filing date: 2022-09-14
Publication date: 2023-01-13

Abstract

一种改正产品残差高斯化包络方法、装置、计算机及存储介质，涉及北斗卫星导航领域。解决了传统零均值包络方法包络结果可用性较低、难以适配北斗技术特性与应用场景的问题。所述方法包括：设置时间滑动窗口，通过时间滑动窗口接收改正产品残差数据；根据改正产品残差数据构建改正产品残差样本数据集；统计分析改正产品残差样本数据集，获取改正产品残差样本统计特征并进行归一化处理，获取样本分布；包络处理样本分布进行包络处理，获取单峰对称分布的样本分布；采用单边包络对单峰对称分布的样本分布进行高斯化处理，获取样本分布的高斯化包络；根据样本分布的高斯化包络获取改正产品质量标识信息。适用于卫星导航高精度定位技术领域。

Description

一种改正产品残差高斯化包络方法、装置、计算机及存储介质

技术领域

本发明涉及北斗卫星导航领域，尤其涉及一种用于PPP-RTK改正产品残差高斯化包络方法。

背景技术

全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)可全天候，在全球范围内提供高精度的定位信息，应用于海、陆、空等多个场景，例如飞机航线导航、无人农场、船舶远洋导航、农机自动驾驶等。卫星导航系统的定位精度、连续性、完好性和可用性是导航服务性能中最为核心的几个指标，日益受到用户的重视。其中完好性是指导航系统发生故障或者定位误差超过允许的范围时，系统及时告警的能力。完好性监测过程可对整个导航系统进行监测，包括卫星信号、卫星和地面接收设备，为导航系统的安全运行提供保障。

近年来，为了能够提供高精度、收敛快、覆盖广的位置服务，提出PPP-RTK(PrecisePoint Positioning-Real Time Kinematic)技术，作为新一代卫星导航高精度定位技术，采用了云边协同的工作方式，引入卫星导航增强系统作为可信服务云端，利用全球参考站网络确定的改正产品和大气增强信息实现对模糊度的快速固定。在PPP-RTK的完好性监测过程中，改正产品残差需服从高斯分布的假设，但实际情况中由于PPP-RTK改正产品残差在时空维度上的相关性以及统计样本数量的限制，实时PPP-RTK改正产品残差分布可能存在非零均值、截断、多峰等多种非标称高斯分布特征。

为明确用户终端定位误差传播规律、精简改正产品误差表达形式，需要对改正产品进行高斯化包络。实际情况下，实时改正产品受到多径、卫星故障，以及监测站之间误差相关性的影响以及样本数量的限制，实时改正产品残差统计分布存在多峰、厚尾、非零均值、截断等多种非标准高斯特征。对于有偏的非高斯特性，传统零均值高斯包络方法需要较大的膨胀系数以包络改正信息残差非高斯特征，否则难以保证用户端完好性符合要求，但过大的膨胀系数会导致改正信息质量标识可用性急剧降低，难以满足PPP-RTK各类应用场景需求。

发明内容

本发明解决了传统零均值包络方法在改正产品残差样本数量有限、受相关性影响，存在多峰、厚尾、非零均值、截断等非标准高斯特征的情况下，包络结果可用性较低、难以适配北斗PPP-RTK技术特性与应用场景的问题。

本发明提供一种改正产品残差高斯化包络方法，所述方法包括：

S1：在时间采集序列设置时间滑动窗口，通过所述时间滑动窗口接收可信服务云端实时改正产品残差数据；

S2：根据所述接收的改正产品残差数据构建改正产品残差样本数据集；

S3：统计分析所述改正产品残差样本数据集，获取改正产品残差样本统计特征，将所述改正产品残差样本分为多段均匀分布以平滑经验分布，获取样本分布；

S4：利用一对单峰对称分布对样本分布进行初步包络处理，获取单峰对称的中间分布；

S5：采用单边的包络对所述单峰对称的中间分布进行高斯化处理，获取样本分布的高斯化包络，根据所述样本分布的高斯化包络中获取包络参数；

S6：根据所述包络参数获取改正产品质量标识信息。

进一步的，还提供一种优选实施方式，所述接收可信服务云端实时改正产品残差数据，包括：卫星钟轨、对流层和电离层改正产品残差数据。

进一步的，还提供一种优选实施方式，所述利用一对单峰对称分布对样本分布进行初步包络处理，具体为：

其中，G_L为左包络，G_R为右包络，G_a为改正产品残差分布，x为改正产品残差。

进一步的，还提供一种优选实施方式，所述获取样本分布的高斯化包络，具体方法为：

规划单边包络的包络条件：

其中，G_ob(x)为高斯包络分布，G_s(x)为单峰对称中间分布。

基于同一发明构思，本发明还提供一种改正产品残差高斯化包络装置，所述装置包括：

改正产品残差数据获取单元，用于在时间采集序列设置时间滑动窗口，通过所述时间滑动窗口接收可信服务云端实时改正产品残差数据；

改正产品残差样本数据集获取单元，用于根据所述接收的改正产品残差数据构建改正产品残差样本数据集；

样本分布获取单元，用于统计分析所述改正产品残差样本数据集，获取改正产品残差样本统计特征，将所述改正产品残差样本分为多段均匀分布以平滑经验分布，获取样本分布；

单峰对称的中间分布获取单元，用于利用一对单峰对称分布对样本分布进行初步包络处理，获取单峰对称的中间分布；

样本分布的高斯化包络获取单元，用于采用单边的包络对所述单峰对称的中间分布进行高斯化处理，获取样本分布的高斯化包络，根据所述样本分布的高斯化包络中获取包络参数；

改正产品质量标识信息获取单元，用于根据所述包络参数获取改正产品质量标识信息。

进一步的，还提供一种优选实施方式，所述改正产品残差数据获取单元，包括：卫星钟轨、对流层和电离层改正产品残差数据。

进一步的，还提供一种优选实施方式，单峰对称分布的样本分布获取单元，具体为：

进一步的，还提供一种优选实施方式，所述样本分布的高斯化包络获取单元，具体为：

规划单边包络的包络条件：

其中，G_ob(x)为高斯包络分布，G_s(x)为单峰对称中间分布。

基于同一发明构思，本发明还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，当所述处理器运行所述存储器存储的计算机程序时，所述处理器执行上述中任一项中所述的一种改正产品残差高斯化包络方法。

基于同一发明构思，本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如上述任一项所述的一种改正产品残差高斯化包络方法。

本发明的有益之处在于：

1.本发明所述的一种改正产品残差高斯化包络方法，从改正产品残差样本具有多种非高斯特性的问题入手，针对PPP-RTK技术与应用特性，提出一种基于累计分布函数的有偏高斯化包络方法。利用可信服务云端播发的改正产品残差数据生成改正产品残差分布，使用一对均值相反，σ相同的高斯分布对改正产品残差进行高斯化包络，同步保障用户终端定位的完好性与可用性，满足PPP-RTK各类应用场景需求，提升可信性监测系统的可用性。

2.本发明所述的一种改正产品残差高斯化包络方法，通过高斯分布对改正产品残差分布进行包络，降低用户计算负担，提升可信性监测的效率。避免了传统高斯包络的方式使用零均值高斯分布对样本分布进行包络，需要使用较大的包络参数，降低系统的可用性的问题。

本发明适用于卫星导航高精度定位技术领域。

附图说明

图1为实施方式一至实施方式四所述的一种基于CDF改正产品残差分布的高斯化包络方法的流程图。

具体实施方式

为使本发明的技术方案及优点表述得更加清楚，现结合附图对本发明的若干实施方式做进一步详细地描述，但以下所述的各个实施方式仅为本发明的几个较佳实施方式而已，并不用于限制发明。

实施方式一、参见图1说明本实施方式。本实施方式所述的一种改正产品残差高斯化包络方法，所述方法包括：

S6：根据所述包络参数获取改正产品质量标识信息。

具体的，S3所述的获取改正产品残差样本统计特征，将所述改正产品残差样本统计特征归一化处理，获取样本分布，包括：

对接收的改正产品残差数据进行重新采样，首先将样本数据从最大值至最小值分为N个等长的区间U(i)，i＝1,2,3…N，所述U(i)为均匀分布的区间。记录每个区间内的样本数量，归一化处理每个区间内的样本数量，初步生成样本统计特征，获取样本分布。

S6所述的根据所述样本分布的高斯化包络获取改正产品质量标识信息，具体为：通过对改正产品进行高斯化包络，将生成符合高斯分布的包络参数作为质量标识信息播发给用户，用户将接收的包络参数通过卷积生成保护水平进行完好性监测。

本实施方式所述的包络方法，针对PPP-RTK技术特性下改正产品残差存在多种非高斯特征的问题，通过高斯分布对改正产品残差分布进行包络，降低用户计算负担，提升可信性监测的效率。避免了传统高斯包络的方式使用零均值高斯分布对样本分布进行包络，需要使用较大的包络参数，降低系统的可用性的问题。

实施方式二、参见图1说明本实施方式。本实施方式是对实施方式一所述的一种改正产品残差高斯化包络方法的进一步限定，所述接收可信服务云端实时改正产品残差数据，包括：卫星钟轨、对流层和电离层改正产品残差数据。

实施方式三、参见图1说明本实施方式。本实施方式是对实施方式一所述的一种改正产品残差高斯化包络方法的进一步限定，所述利用一对单峰对称分布对样本分布进行初步包络处理，具体为：

具体的，以右包络G_R为例，生成单峰对称的中间的样本分布函数。将生成的N个均匀分布且等长的区间U(i)进行调整，从右至左，通过将对比每个均匀分布与上一个调整后的均匀分布的样本数量，选择样本数量大的均匀分布作为改区间内的均匀分布：

U_t(i)＝max(U(i),U_t(i+1))

其中，U_t表示调整后的均匀分布，通过这种调整，保证中间分布的单峰性，直到调整的样本数在下一个均匀分布时已经到达总样本数一半时停止,剩下的一半数据通过调整后的均匀分布对称得到，保证其对称性，剩余的数据作为分布的中间值，其中生成的中间分布边界，改变单峰对称中间分布的偏差，使得中间分布向右平移，使G_R满足上述条件。

所述左包络与右包络处理方法相同。

实施方式四、参见图1说明本实施方式。本实施方式是对实施方式一所述的一种改正产品残差高斯化包络方法的进一步限定，所述获取样本分布的高斯化包络，具体方法为：

规划单边包络的包络条件：

其中，G_ob(x)为高斯包络分布函数，G_s(x)为中间分布函数。

所述获取样本分布的高斯化包络还包括确定高斯包络边界：

对分段线性的N个均匀分布的区间进行高斯化求得最小的σ，每个均匀分布的区间的分布函数如下：

P(x)＝G_s(x-m)

其中，m表示G_s的均值，P(x)表示了某区间的均匀分布函数。均匀分布的区间具体为[x₁，x₂]，则该区间上分段均匀分布的CDF如下：

P(x₁)和P(x₂)为均匀分布边界值。

以右包络σ_R为例，设一个高斯分布，高斯分布函数对于x>0来说为凸函数，因此以高斯分布函数的切线为边界，那么切线方程f(x)在切点(x₁+x₂)/2处，得到的切线方程满足：

根据切线方程求得高斯分布的方差。使用这种半间隔点处的切线方程完成对包络σ的计算。这样的搜索需要解决方案的上限和下限。下限σ_min由下式给出：

σ_min＝max(σ₁,…,σ_i…)0<i≤N

σ_i表示第i个均匀分布计算的高斯分布的σ。

确定高斯分布σ的上限σ_max，x_max为P(x)的最后一个区间的下限：

最后，将上下限的中间值作为最终高斯分布函数的包络σ_R。

所述左包络σ_L与右包络σ_R处理方法相同，对左右高斯化参数进行对比，取较大值为最终包络参数，最终包络参数为：

σ_ob＝max(σ_R,σ_L)

实施方式五、本实施方式所述的一种改正产品残差高斯化包络装置，其特征在于，所述装置包括：

实施方式六、本实施方式是对实施方式五所述的一种改正产品残差高斯化包络装置的进一步限定，所述改正产品残差数据获取单元，包括：卫星钟轨、对流层和电离层改正产品残差数据。

实施方式七、本实施方式是对实施方式五所述的一种改正产品残差高斯化包络装置的进一步限定，所述单峰对称分布的样本分布获取单元，具体为：

实施方式八、本实施方式是对实施方式五所述的一种改正产品残差高斯化包络装置的进一步限定，所述样本分布的高斯化包络获取单元，具体为：

规划单边包络的包络条件：

其中，G_ob(x)为高斯包络分布函数，G_s(x)为单峰对称中间分布函数。

实施方式九、本实施方式所述的一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，当所述处理器运行所述存储器存储的计算机程序时，所述处理器执行实施方式一至实施方式四中任一项中所述的一种改正产品残差高斯化包络方法。

实施方式十、本实施方式所述的一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如实施方式一至实施方式四任一项所述的一种改正产品残差高斯化包络方法。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

以上通过具体实施方式对本申请进行详细说明，但以上所述仅为本申请的较佳实施方式而已，并不用于限制本申请，凡在本申请的精神和原则范围之内所作的任何修改、实施方式的组合、等同替换和改进等，均应当包含在本申请的保护范围之内。