CN116027366A - 一种全球导航卫星系统定位方法、装置和终端 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种全球导航卫星系统定位方法、装置和终端，所述方法包括：对获取的定位观测数据进行预处理，得到参数矩阵；对所述参数矩阵中的观测方差矩阵进行抗差处理，得到抗差处理后的观测方差矩阵；根据预测残差矩阵中的载波残差子矩阵和多普勒残差子矩阵，对目标预测方差矩阵进行自适应处理，得到自适应处理后的预测方差矩阵；将所述抗差处理后的观测方差矩阵和所述自适应处理后的预测方差矩阵进行滤波处理，得到全球导航卫星系统GNSS位置参数和速度参数；其中，所述预测残差矩阵是根据所述参数矩阵确定的。本发明方案，可以实现在定位的自适应过程中，排除伪噪声数据的影响，提高定位精度。

Description

一种全球导航卫星系统定位方法、装置和终端

技术领域

本发明涉及通信技术领域，特别涉及一种全球导航卫星系统定位方法、装置和终端。

背景技术

位置信息与人类新生活息息相关，随着物联网时代的到来，人们对高精度位置信息的需求日益提升。智能手机是提供位置服务的重要载体，当前针对智能手机的高精度定位方法研究已成为科研关注的重点。目前，已经开放了智能手机设备的全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)数据获取接口，开发者可以直接从智能手机平台获取原始伪距观测值、载波观测值和多普勒观测值，并利用上述值进行高精度定位计算。

在定位计算的过程中，数据噪声采用零均值正态分布建模，后续的计算流程均在此基础上进行扩展。但是由于实际数据差异，建模结果可能存在一定偏差并导致定位偏差。因此定位过程中需要进行抗差自适应计算过程以削弱模型不匹配造成的影响，提高定位精度。但是现有技术中，自适应过程中容易受到伪距观测数据噪声的影响，导致定位结果精度差的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种全球导航卫星系统定位方法、装置和终端，用以解决现有技术中，定位时自适应过程中容易受到伪距观测数据噪声的影响，导致定位结果精度差的问题。

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供如下技术方案：

本发明实施例提供一种全球导航卫星系统定位方法，包括：

对获取的定位观测数据进行预处理，得到参数矩阵；

对所述参数矩阵中的观测方差矩阵进行抗差处理，得到抗差处理后的观测方差矩阵；

根据预测残差矩阵中的载波残差子矩阵和多普勒残差子矩阵，对目标预测方差矩阵进行自适应处理，得到自适应处理后的预测方差矩阵；

将所述抗差处理后的观测方差矩阵和所述自适应处理后的预测方差矩阵进行滤波处理，得到全球导航卫星系统GNSS位置参数和速度参数；

其中，所述预测残差矩阵是根据所述参数矩阵确定的。

可选地，根据预测残差矩阵中的载波残差子矩阵和多普勒残差子矩阵，对目标预测方差矩阵进行自适应处理，得到自适应处理后的预测方差矩阵，包括：

确定所述预测残差矩阵中的载波残差子矩阵和多普勒残差子矩阵；

根据所述载波残差子矩阵，确定第一目标参数的第一自适应因子；

根据所述多普勒残差子矩阵，确定第二目标参数的第二自适应因子；

根据所述第一自适应因子，对所述目标预测方差矩阵中第一目标参数的第一子预测方差进行自适应处理，得到自适应处理后的第一子预测方差；

根据所述第二自适应因子，对所述目标预测方差矩阵中第二目标参数的第二子预测方差进行自适应处理；得到自适应处理后的第二子预测方差；

根据所述自适应处理后的第一子预测方差和所述自适应处理后的第二子预测方差，得到所述自适应处理后的预测方差矩阵；

其中，所述第一目标参数包括位置参数和模糊度参数；所述第二目标参数包括速度参数。

可选地，所述定位观测数据包括星历数据；

所述参数矩阵包括：设计矩阵、所述观测方差矩阵和观测残差矩阵；

对所述参数矩阵中的观测方差矩阵进行抗差处理，得到抗差处理后的观测方差矩阵，包括：

通过四分位法排除所述预测残差矩阵中的离群数据，得到排除离群数据后的预测残差矩阵；

根据所述排除离群数据后的预测残差矩阵，对所述观测方差矩阵进行抗差处理，得到所述抗差处理后的观测方差矩阵；

其中，所述预测残差矩阵是根据所述设计矩阵、所述观测残差矩阵和上一历元的参数结算结果确定的；

所述上一历元的参数结算结果是根据所述星历数据确定的。

可选地，通过四分位法排除所述预测残差矩阵中的离群数据，得到排除离群数据后的预测残差矩阵，包括：

以第一上四分位点对应的数据和第一下四分位点对应的数据作为所述排序后的预测残差矩阵的边界，排除处于界外的预测残差矩阵的数据，得到排除界外数据后的预测残差矩阵；

以第二上四分位点对应的数据和第二下四分位点对应的数据作为所述排除界外数据后的预测残差矩阵的边界，排除处于边界界外的预测残差矩阵的数据；

在排除次数超过预设次数，或者，上四分位点对应的数据和下四分位点对应的数据之间的差值小于预设阈值的情况下，排除结束，得到所述排除离群数据后的预测残差矩阵；

其中，所述上四分位点包括所述第一上四分位点和所述第二上四分位点；所述下四分位点包括所述第一下四分位点和所述第二下四分位点。

可选地，其特征在于，根据所述排除离群数据后的预测残差矩阵，对所述观测方差矩阵进行抗差处理，得到所述抗差处理后的观测方差矩阵，包括：

对所述排除离群数据后的预测残差矩阵进行标准化处理，得到标准化残差矩阵；

根据所述标准化残差矩阵，对所述观测方差矩阵进行抗差处理，得到所述抗差处理后的观测方差矩阵。

可选地，根据所述标准化残差矩阵，对所述观测方差矩阵进行抗差处理，得到所述抗差处理后的观测方差矩阵，包括：

根据所述标准化残差矩阵、预设抗差方案以及预设经验系数，确定扩大系数；

根据所述扩大系数，扩大所述观测方差矩阵的数据，得到所述抗差处理后的观测方差矩阵。

可选地，根据所述标准化残差矩阵、预设抗差方案以及预设经验系数，确定扩大系数，包括：

根据所述预设抗差方案和预设经验系数，将所述标准化残差矩阵中的数据划分为有效残差数据、可利用残差数据和有害残差数据；

根据所述预设经验系数和所述标准化残差矩阵，分别确定所述有效残差数据对应第一扩大系数、所述可利用残差数据对应的第二扩大系数和所述有害残差数据对应的第三扩大系数。

可选地，根据所述扩大系数，扩大所述观测方差矩阵的数据，包括：

根据所述第一扩大系数，扩大所述有效残差数据对应的观测方差矩阵的数据；

根据所述第二扩大系数，扩大所述可利用残差数据对应的观测方差矩阵的数据；

根据所述第三扩大系数，扩大所述有害残差数据对应的观测方差矩阵的数据。

本发明实施例还提供一种全球导航卫星系统定位装置，包括：

第一处理模块，用于对获取的定位观测数据进行预处理，得到参数矩阵；

第二处理模块，用于对所述参数矩阵中的观测方差矩阵进行抗差处理，得到抗差处理后的观测方差矩阵；

第三处理模块，用于根据预测残差矩阵中的载波残差子矩阵和多普勒残差子矩阵，对目标预测方差矩阵进行自适应处理，得到自适应处理后的预测方差矩阵；

第四处理模块，用于将所述抗差处理后的观测方差矩阵和所述自适应处理后的预测方差矩阵进行滤波处理，得到全球导航卫星系统GNSS位置参数和速度参数；

其中，所述预测残差矩阵是根据所述参数矩阵确定的。

可选地，所述第三处理模块，包括：

第一确定单元，用于确定所述预测残差矩阵中的载波残差子矩阵和多普勒残差子矩阵；

第二确定单元，用于根据所述载波残差子矩阵，确定第一目标参数的第一自适应因子；

第三确定单元，用于根据所述多普勒残差子矩阵，确定第二目标参数的第二自适应因子；

第一处理单元，用于根据所述第一自适应因子，对所述目标预测方差矩阵中第一目标参数的第一子预测方差进行自适应处理，得到自适应处理后的第一子预测方差；

第二处理单元，用于根据所述第二自适应因子，对所述目标预测方差矩阵中第二目标参数的第二子预测方差进行自适应处理；得到自适应处理后的第二子预测方差；

第一获取单元，用于根据所述自适应处理后的第一子预测方差和所述自适应处理后的第二子预测方差，得到所述自适应处理后的预测方差矩阵；

其中，所述第一目标参数包括位置参数和模糊度参数；所述第二目标参数包括速度参数。

可选地，所述定位观测数据包括星历数据；

所述参数矩阵包括：设计矩阵、所述观测方差矩阵和观测残差矩阵；

所述第二处理模块，包括：

第三处理单元，用于通过四分位法排除所述预测残差矩阵中的离群数据，得到排除离群数据后的预测残差矩阵；

第四处理单元，用于根据所述排除离群数据后的预测残差矩阵，对所述观测方差矩阵进行抗差处理，得到所述抗差处理后的观测方差矩阵；

其中，所述预测残差矩阵是根据所述设计矩阵、所述观测残差矩阵和上一历元的参数结算结果确定的；

所述上一历元的参数结算结果是根据所述星历数据确定的。

可选地，所述第三处理单元，具体用于：

以第一上四分位点对应的数据和第一下四分位点对应的数据作为所述排序后的预测残差矩阵的边界，排除处于界外的预测残差矩阵的数据，得到排除界外数据后的预测残差矩阵；

以第二上四分位点对应的数据和第二下四分位点对应的数据作为所述排除界外数据后的预测残差矩阵的边界，排除处于边界界外的预测残差矩阵的数据；

在排除次数超过预设次数，或者，上四分位点对应的数据和下四分位点对应的数据之间的差值小于预设阈值的情况下，排除结束，得到所述排除离群数据后的预测残差矩阵；

其中，所述上四分位点包括所述第一上四分位点和所述第二上四分位点；所述下四分位点包括所述第一下四分位点和所述第二下四分位点。

可选地，所述第四处理单元，具体用于：

对所述排除离群数据后的预测残差矩阵进行标准化处理，得到标准化残差矩阵；

根据所述标准化残差矩阵，对所述观测方差矩阵进行抗差处理，得到所述抗差处理后的观测方差矩阵。

可选地，所述第四处理单元，具体用于：

根据所述标准化残差矩阵、预设抗差方案以及预设经验系数，确定扩大系数；

根据所述扩大系数，扩大所述观测方差矩阵的数据，得到所述抗差处理后的观测方差矩阵。

可选地，所述第四处理单元，具体用于：

根据所述预设抗差方案和预设经验系数，将所述标准化残差矩阵中的数据划分为有效残差数据、可利用残差数据和有害残差数据；

根据所述预设经验系数和所述标准化残差矩阵，分别确定所述有效残差数据对应第一扩大系数、所述可利用残差数据对应的第二扩大系数和所述有害残差数据对应的第三扩大系数。

可选地，所述第四处理单元，具体用于：

根据所述第一扩大系数，扩大所述有效残差数据对应的观测方差矩阵的数据；

根据所述第二扩大系数，扩大所述可利用残差数据对应的观测方差矩阵的数据；

根据所述第三扩大系数，扩大所述有害残差数据对应的观测方差矩阵的数据。

本发明实施例还提供一种终端，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序，所述程序被所述处理器执行时实现如上中任一项所述的全球导航卫星系统定位方法的步骤。

本发明实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有程序，所述程序被处理器执行时实现如上中任一项所述的全球导航卫星系统定位方法的步骤。

本发明的有益效果是：

本发明方案，通过获取定位观测数据，根据定位观测数据获取参数矩阵，对参数矩阵中的观测方差矩阵进行抗差处理，根据预测残差矩阵中的载波残差子矩阵和多普勒残差子矩阵，对滤波算法中的目标预测方差矩阵进行自适应处理，得到位置参数和速度参数，可以实现在定位的自适应过程中，排除伪噪声数据的影响，提高定位精度。

附图说明

图1表示本发明实施例提供的全球导航卫星系统定位方法的流程图之一；

图2表示本发明实施例提供的自适应处理的流程图；

图3表示本发明实施例提供的排除预测残差矩阵中的离群数据的过程的流程图；

图4表示本发明实施例提供的抗差处理的流程图；

图5表示本发明实施例提供的全球导航卫星系统定位方法的流程图之二；

图6表示本发明实施例提供的全球导航卫星系统定位装置的结构示意图；

图7表示本发明实施例提供的终端的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例对本发明进行详细描述。

本发明针对定位时自适应过程中容易受到伪距观测数据噪声的影响，导致定位结果精度差的问题，提供一种全球导航卫星系统定位方法、装置和终端。

如图1所示，本发明实施例提供一种全球导航卫星系统定位方法，包括：

步骤101：对获取的定位观测数据进行预处理，得到参数矩阵。

需要说明的是，本发明实施例提供的全球导航卫星系统定位方法可以应用于终端，例如可以是具有拍照或者显示功能的移动终端，如智能手机、可穿戴设备、智能电视等，或者该方法还可以应用于服务器等，本发明实施例并不以此为限。

在本发明实施例中，以智能手机执行该全球导航卫星系统定位方法为例进行说明。

在对获取的定位观测数据进行预处理之前，通过智能手机的GNSS数据获取接口获取智能手机的原始定位观测数据，定位观测数据中具体包括时间观测数据、载波观测数据、观测卫星信息、数据精度等，并且根据获取的时间观测数据计算出伪观测数据，计算方法如下式：

ρ＝(t_Rx-t_Tx)·c

其中，ρ表示计算的伪距观测数据值，t_Rx表示信号接收时间，t_Tx表示卫星信号发射时间，c表示真空中的光速。

智能手机获取的相对卫星s的伪距观测数据值、载波观测数据值和多普勒观测数据值可表示为下式的形式：

其中，P^s、L^s、D^s分别表示智能手机相对卫星s的伪距观测值、载波观测值和多普勒观测值，

表示手机钟差，dT^s表示卫星钟差。d_orb,d_ion,d_trop分别为轨道误差，电离层延迟误差，对流层延迟误差，

代表载波相位整周模糊度，λ代表波长。ε_P、ε_L、ε_D分别表示伪距、载波和多普勒观测噪声。上标点表示数据变化率。

智能手机在获取定位观测数据后，对获取的定位观测数据进行预处理，预处理的过程具体包括卫星坐标计算，钟差计算，大气误差计算，相对论偏差和地球自转偏差计算等。在相对定位的过程中，需要确定基准站与定位观测数据之间的公视卫星。对定位观测数据进行预处理后，生成参数矩阵。可选地，参数矩阵包括：设计矩阵B，观测残差矩阵l与观测方差矩阵R。

步骤102：对所述参数矩阵中的观测方差矩阵进行抗差处理，得到抗差处理后的观测方差矩阵。

在本发明实施例中，为了防止乐观地利用历元内的观测数据，需要使得观测方差矩阵R更加符合观测值的实际情况，即需要放大部分恶劣观测方差数据以削弱其对定位效果的影响，也就是对观测方差矩阵R进行抗差处理。

本发明实施例结合预测残差矩阵中的预测残差向量数据对观测方差矩阵R进行抗差处理。

步骤103：根据预测残差矩阵中的载波残差子矩阵和多普勒残差子矩阵，对目标预测方差矩阵进行自适应处理，得到自适应处理后的预测方差矩阵。

其中，所述预测残差矩阵是根据所述参数矩阵确定的。

在本发明实施例中，对滤波过程中的未知参数预测方差矩阵(目标预测方差矩阵)进行自适应处理，本发明实施例提供的自适应过程，先分离预测残差矩阵，提取其中的伪距观测值部分、载波观测值部分(载波残差子矩阵)和多普勒观测值部分(多普勒残差子矩阵)，通过载波残差子矩阵和多普勒残差子矩阵进行自适应处理，可以有效避免伪距观测值部分对定位精度的影响，提高定位的可靠性。

步骤104：将所述抗差处理后的观测方差矩阵和所述自适应处理后的预测方差矩阵进行滤波处理，得到全球导航卫星系统GNSS位置参数和速度参数。

在本发明实施例中，通过Kalman滤波器，也就是Kalman滤波算法根据抗差处理后的观测方差矩阵和自适应处理后的预测方差矩阵计算位置参数和速度参数。具体地，将进行抗差处理后的观测方差矩阵和进行自适应处理后的预测方差矩阵输入Kalman滤波器进行滤波处理，得到精确的全球导航卫星系统GNSS位置参数和速度参数。

需要说明的是，将进行抗差处理后的观测方差矩阵和进行自适应处理后的预测方差矩阵输入Kalman滤波器进行滤波处理，得到精确的全球导航卫星系统GNSS位置参数和速度参数为现有技术，在此不再赘述。

可选地，根据预测残差矩阵中的载波残差子矩阵和多普勒残差子矩阵，对目标预测方差矩阵进行自适应处理，得到自适应处理后的预测方差矩阵，包括：

确定所述预测残差矩阵中的载波残差子矩阵和多普勒残差子矩阵；

根据所述载波残差子矩阵，确定第一目标参数的第一自适应因子；

根据所述多普勒残差子矩阵，确定第二目标参数的第二自适应因子；

根据所述第一自适应因子，对所述目标预测方差矩阵中第一目标参数的第一子预测方差进行自适应处理，得到自适应处理后的第一子预测方差；

根据所述第二自适应因子，对所述目标预测方差矩阵中第二目标参数的第二子预测方差进行自适应处理；得到自适应处理后的第二子预测方差；

根据所述自适应处理后的第一子预测方差和所述自适应处理后的第二子预测方差，得到所述自适应处理后的预测方差矩阵；

其中，所述第一目标参数包括位置参数和模糊度参数；所述第二目标参数包括速度参数。

下面具体说明，对未知参数预测方差矩阵(目标预测方差矩阵)进行自适应处理的过程。

一般情况下，Kalman滤波过程中未知参数估计结果方差都是逐渐变小，但该结果更偏向于理想结果。部分情况下，未知参数的计算方差会过于乐观，不能准确表征未知参数的实际情况。在Kalman滤波更新过程中，该情况会导致预测信息占比过大，不利于参数更新，因此需要对其进行自适应处理。具体地，在自适应情形下，需要将预测方差矩阵

变为

现有的自适应导航定位中给出的最优自适应因子α_k的计算方法，计算过程为如下式所示：

其中，

表示预测残差向量的理论方差矩阵，

表示预测残差向量的实际计算方差矩阵，R_k为观测方差矩阵，α_k为最优自适应因子。

α_k近似可取值为：

其中，

表示预测残差向量的理论方差矩阵，

表示预测残差向量的实际计算方差矩阵，α_k为最优自适应因子。

其中，

式中，设计矩阵B_k为设计矩阵，

为预测方差矩阵，R_k为观测方差矩阵，v预测残差矩阵，

表示预测残差向量的理论方差矩阵，

表示预测残差向量的实际计算方差矩阵。

其中，预测残差矩阵v的计算过程如下：

假设上一历元的未知参数解算结果为X_k-1，预测方差矩阵为Q_k-1。上一历元在当前历元的参数解算结果的递推结果为

预测方差矩阵为

当前历元的设计矩阵为B_k，观测残差矩阵为l_k。则预测残差矩阵v可表示为以下形式：

需要说明的是，在智能手机的定位过程中由于伪距噪声的影响，上述最优自适应因子α_k的计算结果主要随伪距观测数据值变化，难以准确表征未知参数预测方差矩阵(目标预测方差矩阵)的实际情况，因此实际应用效果差。

在本发明实施例中，首先将预测残差矩阵进行分离，提取其中的伪距观测值部分、载波观测值部分(载波残差子矩阵)和多普勒观测值部分(多普勒残差子矩阵)，利用载波观测值部分计算第一目标参数(包括位置参数和模糊度参数)的第一子适应因子，利用多普勒观测值部分计算第二目标参数(速度参数)的第二自适应因子，利用第一自适应因子扩大目标预测方差矩阵中的第一目标参数(包括位置参数和模糊度参数)的第一子预测方差，利用第二自适应因子扩大目标预测方差矩阵中的第二目标参数(速度参数)的第二子预测方差。上述方法可以有效避免伪距观测数据值噪声对自适应因子计算的影响，并将目标预测方差膨胀过程分步实施，有效利用数据的性质。

下面结合图2，具体说明自适应处理流程。

对未知参数预测方差矩阵(目标预测方差矩阵)协方差矩阵分解，计算预测残差矩阵，计算预测残差矩阵理论方差，分别提取预测残差矩阵中的载波部分(载波残差子矩阵)和多普勒观测值部分(多普勒残差子矩阵)，根据载波残差子矩阵和理论载波残差子矩阵计算检验量(第一自适应因子)，根据多普勒残差子矩阵和理论多普勒残差矩阵计算检验量(第二自适应因子)，根据检验量(第一自适应因子)放大位置参数和模糊度参数预测方差(第一子预测方差)，根据检验量(第二自适应因子)放大速度参数预测方差(第二子预测方差)。对放大后的第一子预测方差和第二子预测方差进行重组，得到自适应处理后的预测方差矩阵。

可选地，所述定位观测数据包括星历数据；

所述参数矩阵包括：设计矩阵、所述观测方差矩阵和观测残差矩阵；

对所述参数矩阵中的观测方差矩阵进行抗差处理，得到抗差处理后的观测方差矩阵，包括：

通过四分位法排除所述预测残差矩阵中的离群数据，得到排除离群数据后的预测残差矩阵；

根据所述排除离群数据后的预测残差矩阵，对所述观测方差矩阵进行抗差处理，得到所述抗差处理后的观测方差矩阵；

其中，所述预测残差矩阵是根据所述设计矩阵、所述观测残差矩阵和上一历元的参数结算结果确定的；

所述上一历元的参数结算结果是根据所述星历数据确定的。

需要说明的是，所述定位观测数据还包括：获取的星历数据。具体地，智能手机还可以通过IGS网站星历数据，可选地，星历数据可以通过ftp站点获取。由于标准化残差矩阵是合理放大观测方差矩阵的关键，但是离群数据会使得残差矩阵标准化过程中标准差计算过大，从而使部分标准化残差矩阵的计算结果较小。在本发明实施例中，采用四分位法排除预测残差矩阵中的离群数据，得到排除离群数据后的预测残差矩阵，并根据排除离群数据后的预测残差矩阵，对观测方差矩阵进行抗差处理，得到所述抗差处理后的观测方差矩阵。采用四分位法排除预测残差矩阵中的离群数据无需重复计算序列(预测残差矩阵的数据)中的误差，且可以一次探测多个离群数据，还可以有效避免预测残差矩阵的数据的离群数据的影响，有利于定位抗差计算。

其中，则预测残差矩阵v可表示为以下形式：

其中，X_k-1为上一历元的未知参数解算结果，Q_k-1为预测方差矩阵。

为上一历元在当前历元的参数解算结果的递推结果，

为预测方差矩阵。B_k为当前历元的设计矩阵，l_k为观测残差矩阵。

可选地，通过四分位法排除所述预测残差矩阵中的离群数据，得到排除离群数据后的预测残差矩阵，包括：

将所述预测残差矩阵进行排序，得到排序后的预测残差矩阵；

以第一上四分位点对应的数据和第一下四分位点对应的数据作为所述排序后的预测残差矩阵的边界，排除处于界外的预测残差矩阵的数据，得到排除界外数据后的预测残差矩阵；

以第二上四分位点对应的数据和第二下四分位点对应的数据作为所述排除界外数据后的预测残差矩阵的边界，排除处于边界界外的预测残差矩阵的数据；

在排除次数超过预设次数，或者，上四分位点对应的数据和下四分位点对应的数据之间的差值小于预设阈值的情况下，排除结束，得到所述排除离群数据后的预测残差矩阵；

其中，所述上四分位点包括所述第一上四分位点和所述第二上四分位点；所述下四分位点包括所述第一下四分位点和所述第二下四分位点。

下面结合图3，具体说明通过四分位法排除预测残差矩阵中的离群数据的过程：

输入数据序列(预测残差矩阵中的数据)，并且全部设置为未标记，对未标记序列进行排序，计算上四分位点(第一上四分位点)对应的数据和计算下四分位点(第一下四分位点)对应的数据，确定该第一上四分位点对应的数据为数据上界，确定该第一下四分位点对应的数据为数据下界，标记界外数据并进行排除，重新计算上四分位点(第二上四分位点)对应的数据和计算下四分位点(第二下四分位点)对应的数据，以及重新确定该第二上四分位点对应的数据为数据上界，重新确定该第二下四分位点对应的数据为数据下界，再次标记界外数据并进行排除，并且在上四分位点(可以为第一上四分位点，也可以为第二上四分位点)对应的上界数据和下四分位点(对应地，可以为第一下四分位点，也可以为第二下四分位点)对应的下界数据之间的差值小于预设阈值或者标记次数(排除次数)超过预设次数(例如，为5次)的情况下，确定所有的标记数据为要排除的离群数据，进行排除，排除之后，得到排除离群数据后的预测残差矩阵。

可选地，其特征在于，根据所述排除离群数据后的预测残差矩阵，对所述观测方差矩阵进行抗差处理，得到所述抗差处理后的观测方差矩阵，包括：

对所述排除离群数据后的预测残差矩阵进行标准化处理，得到标准化残差矩阵；

根据所述标准化残差矩阵，对所述观测方差矩阵进行抗差处理，得到所述抗差处理后的观测方差矩阵。

需要说明的是，上一历元的未知参数解算结果为X_k-1，预测方差矩阵为Q_k-1。上一历元在当前历元的参数解算结果的递推结果为

预测方差矩阵为

当前历元的设计矩阵为B_k，观测残差矩阵为l_k，上述的预测残差矩阵v可表示为以下形式：

理论情况下，预测残差矩阵v应该满足以下条件：

其中，B_k为设计矩阵，

为预测方差矩阵。

即预测残差矩阵向量数据理论上应该是均值为0的正态分布，由于未知参数的偏差，预测残差矩阵向量数据可能会存在小的偏离。对预测残差矩阵向量数据进行标准化处理，得到标准化残差矩阵

可判别出预测残差向量数据相对于中心的偏离程度，并根据偏差程度放大对应的观测方差矩阵中的数据。

可选地，根据所述标准化残差矩阵，对所述观测方差矩阵进行抗差处理，得到所述抗差处理后的观测方差矩阵，包括：

根据所述标准化残差矩阵、预设抗差方案以及预设经验系数，确定扩大系数；

根据所述扩大系数，扩大所述观测方差矩阵的数据，得到所述抗差处理后的观测方差矩阵。

在本发明实施例中，在根据预测残差向量数据相对于中心的偏离程度放大对应的观测方差矩阵中的数据，是通过扩大系数进行的，具体扩大过程为：

其中，r_ii表示观测方差矩阵R_k的第i个对角线元素，γ_ii表示扩大系数，

表示方差元素扩大后的结果。

其中，扩大系数是根据所述标准化残差矩阵、预设抗差方案以及预设经验系数确定的。

可选地，根据所述标准化残差矩阵、预设抗差方案以及预设经验系数，确定扩大系数，包括：

根据所述预设抗差方案和预设经验系数，将所述标准化残差矩阵中的数据划分为有效残差数据、可利用残差数据和有害残差数据；

根据所述预设经验系数和所述标准化残差矩阵，分别确定所述有效残差数据对应第一扩大系数、所述可利用残差数据对应的第二扩大系数和所述有害残差数据对应的第三扩大系数。

在本发明实施例中，根据IGGⅢ抗差方案，设定预设经验系数k₀、k₁，k₀、k₁将标准化残差矩阵数组分为三段：有效残差数据、可利用残差数据、有害残差数据，并且分别设定有效残差数据对应第一扩大系数、可利用残差数据对应的第二扩大系数和有害残差数据对应的第三扩大系数。

可选地，根据所述扩大系数，扩大所述观测方差矩阵的数据，包括：

根据所述第一扩大系数，扩大所述有效残差数据对应的观测方差矩阵的数据；

根据所述第二扩大系数，扩大所述可利用残差数据对应的观测方差矩阵的数据；

根据所述第三扩大系数，扩大所述有害残差数据对应的观测方差矩阵的数据。

在本发明实施例中，根据上述的IGGⅢ抗差方案，有：

其中，k₀和k₁为预设经验系数，

为标准化残差矩阵

的第i个元素。

也就是，预设经验系数k₀、k₁将标准化残差矩阵数据分为三段：有效残差数据、可利用残差数据、有害残差数据，有效残差数据对应的观测方差矩阵的数据不变，可利用残差数据对应的观测方差矩阵的数据进行一定程度的扩大，有害残差数据对应的观测方差矩阵的数据扩大至极大。

下面结合图4，具体说明抗差处理的过程。

计算预测残差矩阵中的伪距预测残差矩阵、多普勒残差矩阵和载波残差矩阵，采用四分位法分别排除伪距预测残差矩阵和多普勒残差矩阵中的离群数据，针对载波残差矩阵剔除新出现卫星残差矩阵，并设置阈值剔除载波预测残差矩阵中的离群数据，计算排除离群数据后的伪距预测残差矩阵所对应的标准化残差矩阵的误差，计算排除离群数据后的多普勒残差矩阵所对应的标准化残差矩阵的误差，计算排除离群数据后的载波残差矩阵所对应的标准化残差矩阵的误差，采用IGGIII方案，分别放大对应的观测方差矩阵中的数据。

下面结合图5，具体说明智能手机的全球导航卫星系统定位方法的流程。

在单个历元内，首先，更新智能手机位置参数和速度参数，在当前历元为处理历元时，采用智能手机中获取的位置参数和速度参数进行初始化，然后，对获取的位置参数和速度参数进行预处理，包括进行卫星坐标计算，钟差内插与模型化误差计算，生成参数矩阵，包括：设计矩阵、观测残差矩阵和观测方差矩阵，对观测方差矩阵进行抗差处理，在根据星历数据确定当前历元不是初始历元时，对目标预测方差矩阵进行自适应处理，在根据星历数据确定当前历元是初始历元时，直接利用Kalman滤波估计位置参数，在根据星历数据确定当前历元不是初始历元时，根据抗差处理后的观测方差矩阵和自适应处理后的目标预测方差矩阵输入Kalman滤波估计位置参数和速度参数，判断当前历元是不是最终历元，在当前历元是最终历元时，结束进程，在当前历元不是最终历元时，进行下一历元的位置参数、速度参数的获取，重复上述步骤，实现位置参数和速度参数的连续更新。

为验证本发明所述方法的有效性，采用四台智能手机进行车载数据实验，手机型号编号与其他信息如下表1所示。测试过程中采用华测测地型接收机采集基准数据，并利用华测商用解算软件CHO进行数据解算，解算结果作为基准数据与手机计算结果进行比较。测试时间为2021年4月21日，手机数据采样率为1s，采集时间为1100历元。

表1智能手机测试信息

为具体验证本发明相对现有抗差方法和自适应方法的工作优势，采用不同方案对采集数据进行定位，并比较定位精度。采用的计算方案包括：(a)不采用抗差和自适应进行定位计算；(b)采用现有的抗差和自适应方法进行定位计算；(c)采用本发明所述方法进行定位计算。最终比较三者的定位结果以验证本发明所述方法的定位性能情况。三种方案的计算结果如下表2所示。

表2三种方案计算结果

由上表2可以看出，其中方案(b)和方案(c)相对方案(a)的定位效果均有所提升。分别对比方案(b)和方案(c)的平面定位的结果，以及方案(b)和方案(c)的高程定位的结果，可以看出，方案(c)相对于方案(b)能稳定提高平面和高程定位精度。

本发明实施例提供的全球导航卫星系统定位方法，针对智能手机GNSS定位的分步抗差自适应计算方法，考虑了手机数据特性，相对于现有计算方法能够有效提升手机定位精度；充分考虑智能手机GNSS数据性质，自适应过程中舍弃伪距观测值，分别采用载波和多普勒观测值计算自适应因子，然后分步实现位置和速度方差自适应，有效提高计算的可靠性；采用四分位法剔除预测残差中的离群值，然后再进行残差标准化和观测方差处理。该过程能够削弱异常值影响，提升抗差可靠性。此外，提案提出的四分位法探测离群值方法相对现有方法复杂度低，可以减小手机计算压力。

如图6所示，本发明实施例还提供一种全球导航卫星系统定位装置，包括：

第一处理模块601，用于对获取的定位观测数据进行预处理，得到参数矩阵；

第二处理模块602，用于对所述参数矩阵中的观测方差矩阵进行抗差处理，得到抗差处理后的观测方差矩阵；

第三处理模块603，用于根据预测残差矩阵中的载波残差子矩阵和多普勒残差子矩阵，对目标预测方差矩阵进行自适应处理，得到自适应处理后的预测方差矩阵；

第四处理模块604，用于将所述抗差处理后的观测方差矩阵和所述自适应处理后的预测方差矩阵进行滤波处理，得到全球导航卫星系统GNSS位置参数和速度参数；

其中，所述预测残差矩阵是根据所述参数矩阵确定的。

本发明实施例提供的装置，通过获取定位观测数据，根据定位观测数据获取参数矩阵，对参数矩阵中的观测方差矩阵进行抗差处理，根据预测残差矩阵中的载波残差子矩阵和多普勒残差子矩阵，对滤波算法中的目标预测方差矩阵进行自适应处理，得到位置参数和速度参数，可以实现在定位的自适应过程中，排除伪噪声数据的影响，提高定位精度。

可选地，所述第三处理模块603，包括：

第一确定单元，用于确定所述预测残差矩阵中的载波残差子矩阵和多普勒残差子矩阵；

第二确定单元，用于根据所述载波残差子矩阵，确定第一目标参数的第一自适应因子；

根据所述多普勒残差子矩阵，确定第二目标参数的第二自适应因子；

根据所述第一自适应因子，对所述目标预测方差矩阵中第一目标参数的第一子预测方差进行自适应处理，得到自适应处理后的第一子预测方差；

根据所述第二自适应因子，对所述目标预测方差矩阵中第二目标参数的第二子预测方差进行自适应处理；得到自适应处理后的第二子预测方差；

根据所述自适应处理后的第一子预测方差和所述自适应处理后的第二子预测方差，得到所述自适应处理后的预测方差矩阵；

其中，所述第一目标参数包括位置参数和模糊度参数；所述第二目标参数包括速度参数。

可选地，所述定位观测数据包括星历数据；

所述参数矩阵包括：设计矩阵、所述观测方差矩阵和观测残差矩阵；

所述第二处理模块602，包括：

第三处理单元，用于通过四分位法排除所述预测残差矩阵中的离群数据，得到排除离群数据后的预测残差矩阵；

第四处理单元，用于根据所述排除离群数据后的预测残差矩阵，对所述观测方差矩阵进行抗差处理，得到所述抗差处理后的观测方差矩阵；

其中，所述预测残差矩阵是根据所述设计矩阵、所述观测残差矩阵和上一历元的参数结算结果确定的；

所述上一历元的参数结算结果是根据所述星历数据确定的。

可选地，所述第三处理单元，具体用于：

将所述预测残差矩阵进行排序，得到排序后的预测残差矩阵；

以第一上四分位点对应的数据和第一下四分位点对应的数据作为所述排序后的预测残差矩阵的边界，排除处于界外的预测残差矩阵的数据，得到排除界外数据后的预测残差矩阵；

以第二上四分位点对应的数据和第二下四分位点对应的数据作为所述排除界外数据后的预测残差矩阵的边界，排除处于边界界外的预测残差矩阵的数据；

在排除次数超过预设次数，或者，上四分位点对应的数据和下四分位点对应的数据之间的差值小于预设阈值的情况下，排除结束，得到所述排除离群数据后的预测残差矩阵；

其中，所述上四分位点包括所述第一上四分位点和所述第二上四分位点；所述下四分位点包括所述第一下四分位点和所述第二下四分位点。

可选地，所述第四处理单元，具体用于：

对所述排除离群数据后的预测残差矩阵进行标准化处理，得到标准化残差矩阵；

根据所述标准化残差矩阵，对所述观测方差矩阵进行抗差处理，得到所述抗差处理后的观测方差矩阵。

可选地，所述第四处理单元，具体用于：

根据所述标准化残差矩阵、预设抗差方案以及预设经验系数，确定扩大系数；

根据所述扩大系数，扩大所述观测方差矩阵的数据，得到所述抗差处理后的观测方差矩阵。

可选地，所述第四处理单元，具体用于：

根据所述预设抗差方案和预设经验系数，将所述标准化残差矩阵中的数据划分为有效残差数据、可利用残差数据和有害残差数据；

根据所述预设经验系数和所述标准化残差矩阵，分别确定所述有效残差数据对应第一扩大系数、所述可利用残差数据对应的第二扩大系数和所述有害残差数据对应的第三扩大系数。

可选地，所述第四处理单元，具体用于：

根据所述第一扩大系数，扩大所述有效残差数据对应的观测方差矩阵的数据；

根据所述第二扩大系数，扩大所述可利用残差数据对应的观测方差矩阵的数据；

根据所述第三扩大系数，扩大所述有害残差数据对应的观测方差矩阵的数据。

需要说明的是，本发明实施例提供的全球导航卫星系统定位装置是能够执行上述的全球导航卫星系统定位方法的装置，则上述的全球导航卫星系统定位方法的左右实施例均适用于该装置，且能够达到相同或者相似的技术效果。

如图7所示，本发明实施例还提供一种终端，包括：处理器701，存储器702、收发机703；存储器702，用于存储程序指令；收发机703，用于在所述处理器701的控制下收发数据；处理器701，用于读取所述存储器702中的程序指令，并且执行以下操作：

对获取的定位观测数据进行预处理，得到参数矩阵；

对所述参数矩阵中的观测方差矩阵进行抗差处理，得到抗差处理后的观测方差矩阵；

根据预测残差矩阵中的载波残差子矩阵和多普勒残差子矩阵，对目标预测方差矩阵进行自适应处理，得到自适应处理后的预测方差矩阵；

将所述抗差处理后的观测方差矩阵和所述自适应处理后的预测方差矩阵进行滤波处理，得到全球导航卫星系统GNSS位置参数和速度参数；

其中，所述预测残差矩阵是根据所述参数矩阵确定的。

可选地，所述处理器701，具体用于：

确定所述预测残差矩阵中的载波残差子矩阵和多普勒残差子矩阵；

根据所述载波残差子矩阵，确定第一目标参数的第一自适应因子；

根据所述多普勒残差子矩阵，确定第二目标参数的第二自适应因子；

根据所述第一自适应因子，对所述目标预测方差矩阵中第一目标参数的第一子预测方差进行自适应处理，得到自适应处理后的第一子预测方差；

根据所述第二自适应因子，对所述目标预测方差矩阵中第二目标参数的第二子预测方差进行自适应处理；得到自适应处理后的第二子预测方差；

根据所述自适应处理后的第一子预测方差和所述自适应处理后的第二子预测方差，得到所述自适应处理后的预测方差矩阵；

其中，所述第一目标参数包括位置参数和模糊度参数；所述第二目标参数包括速度参数。

可选地，所述定位观测数据包括星历数据；

所述参数矩阵包括：设计矩阵、所述观测方差矩阵和观测残差矩阵；

所述处理器701，具体用于：

通过四分位法排除所述预测残差矩阵中的离群数据，得到排除离群数据后的预测残差矩阵；

根据所述排除离群数据后的预测残差矩阵，对所述观测方差矩阵进行抗差处理，得到所述抗差处理后的观测方差矩阵；

其中，所述预测残差矩阵是根据所述设计矩阵、所述观测残差矩阵和上一历元的参数结算结果确定的；

所述上一历元的参数结算结果是根据所述星历数据确定的。

可选地，所述处理器701，具体用于：

将所述预测残差矩阵进行排序，得到排序后的预测残差矩阵；

以第一上四分位点对应的数据和第一下四分位点对应的数据作为所述排序后的预测残差矩阵的边界，排除处于界外的预测残差矩阵的数据，得到排除界外数据后的预测残差矩阵；

以第二上四分位点对应的数据和第二下四分位点对应的数据作为所述排除界外数据后的预测残差矩阵的边界，排除处于边界界外的预测残差矩阵的数据；

在排除次数超过预设次数，或者，上四分位点对应的数据和下四分位点对应的数据之间的差值小于预设阈值的情况下，排除结束，得到所述排除离群数据后的预测残差矩阵；

其中，所述上四分位点包括所述第一上四分位点和所述第二上四分位点；所述下四分位点包括所述第一下四分位点和所述第二下四分位点。

可选地，所述处理器701，具体用于：

对所述排除离群数据后的预测残差矩阵进行标准化处理，得到标准化残差矩阵；

根据所述标准化残差矩阵，对所述观测方差矩阵进行抗差处理，得到所述抗差处理后的观测方差矩阵。

可选地，所述处理器701，具体用于：

根据所述标准化残差矩阵、预设抗差方案以及预设经验系数，确定扩大系数；

根据所述扩大系数，扩大所述观测方差矩阵的数据，得到所述抗差处理后的观测方差矩阵。

可选地，所述处理器701，具体用于：

根据所述预设抗差方案和预设经验系数，将所述标准化残差矩阵中的数据划分为有效残差数据、可利用残差数据和有害残差数据；

根据所述预设经验系数和所述标准化残差矩阵，分别确定所述有效残差数据对应第一扩大系数、所述可利用残差数据对应的第二扩大系数和所述有害残差数据对应的第三扩大系数。

可选地，所述处理器701，具体用于：

根据所述第一扩大系数，扩大所述有效残差数据对应的观测方差矩阵的数据；

根据所述第二扩大系数，扩大所述可利用残差数据对应的观测方差矩阵的数据；

根据所述第三扩大系数，扩大所述有害残差数据对应的观测方差矩阵的数据。

其中，在图7中，总线架构可以包括任意数量的互联的总线和桥，具体由处理器701代表的一个或多个处理器和存储器702代表的存储器的各种电路链接在一起。总线架构还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口提供接口。收发机703可以是多个元件，即包括发送机和接收机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元，这些传输介质包括，这些传输介质包括无线信道、有线信道、光缆等传输介质。针对不同的用户设备，用户接口704还可以是能够外接内接需要设备的接口，连接的设备包括但不限于小键盘、显示器、扬声器、麦克风、操纵杆等。

处理器701负责管理总线架构和通常的处理，存储器702可以存储处理器701在执行操作时所使用的数据。

处理器701通过调用存储器存储的程序指令，用于按照获得的可执行指令执行本发明实施例提供的任一所述方法。处理器701与存储器702也可以物理上分开布置。

本发明实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有程序，所述程序被处理器执行时实现如上中任一项所述的全球导航卫星系统定位方法的步骤。

上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述收发方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述的是本发明的优选实施方式，应当指出对于本技术领域的普通人员来说，在不脱离本发明所述的原理前提下还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也在本发明的保护范围内。

Claims (11)

1.一种全球导航卫星系统定位方法，其特征在于，包括：

对获取的定位观测数据进行预处理，得到参数矩阵；

对所述参数矩阵中的观测方差矩阵进行抗差处理，得到抗差处理后的观测方差矩阵；

根据预测残差矩阵中的载波残差子矩阵和多普勒残差子矩阵，对目标预测方差矩阵进行自适应处理，得到自适应处理后的预测方差矩阵；

将所述抗差处理后的观测方差矩阵和所述自适应处理后的预测方差矩阵进行滤波处理，得到全球导航卫星系统GNSS位置参数和速度参数；

其中，所述预测残差矩阵是根据所述参数矩阵确定的。

2.根据权利要求1所述的全球导航卫星系统定位方法，其特征在于，根据预测残差矩阵中的载波残差子矩阵和多普勒残差子矩阵，对目标预测方差矩阵进行自适应处理，得到自适应处理后的预测方差矩阵，包括：

确定所述预测残差矩阵中的载波残差子矩阵和多普勒残差子矩阵；

根据所述载波残差子矩阵，确定第一目标参数的第一自适应因子；

根据所述多普勒残差子矩阵，确定第二目标参数的第二自适应因子；

根据所述第一自适应因子，对所述目标预测方差矩阵中第一目标参数的第一子预测方差进行自适应处理，得到自适应处理后的第一子预测方差；

根据所述第二自适应因子，对所述目标预测方差矩阵中第二目标参数的第二子预测方差进行自适应处理；得到自适应处理后的第二子预测方差；

根据所述自适应处理后的第一子预测方差和所述自适应处理后的第二子预测方差，得到所述自适应处理后的预测方差矩阵；

其中，所述第一目标参数包括位置参数和模糊度参数；所述第二目标参数包括速度参数。

3.根据权利要求1所述的全球导航卫星系统定位方法，其特征在于，所述定位观测数据包括星历数据；

所述参数矩阵包括：设计矩阵、所述观测方差矩阵和观测残差矩阵；

对所述参数矩阵中的观测方差矩阵进行抗差处理，得到抗差处理后的观测方差矩阵，包括：

通过四分位法排除所述预测残差矩阵中的离群数据，得到排除离群数据后的预测残差矩阵；

根据所述排除离群数据后的预测残差矩阵，对所述观测方差矩阵进行抗差处理，得到所述抗差处理后的观测方差矩阵；

其中，所述预测残差矩阵是根据所述设计矩阵、所述观测残差矩阵和上一历元的参数结算结果确定的；

所述上一历元的参数结算结果是根据所述星历数据确定的。

4.根据权利要求3所述的全球导航卫星系统定位方法，其特征在于，通过四分位法排除所述预测残差矩阵中的离群数据，得到排除离群数据后的预测残差矩阵，包括：

将所述预测残差矩阵进行排序，得到排序后的预测残差矩阵；

以第一上四分位点对应的数据和第一下四分位点对应的数据作为所述排序后的预测残差矩阵的边界，排除处于界外的预测残差矩阵的数据，得到排除界外数据后的预测残差矩阵；

以第二上四分位点对应的数据和第二下四分位点对应的数据作为所述排除界外数据后的预测残差矩阵的边界，排除处于边界界外的预测残差矩阵的数据；

在排除次数超过预设次数，或者，上四分位点对应的数据和下四分位点对应的数据之间的差值小于预设阈值的情况下，排除结束，得到所述排除离群数据后的预测残差矩阵；

其中，所述上四分位点包括所述第一上四分位点和所述第二上四分位点；所述下四分位点包括所述第一下四分位点和所述第二下四分位点。

5.根据权利要求3所述的全球导航卫星系统定位方法，其特征在于，根据所述排除离群数据后的预测残差矩阵，对所述观测方差矩阵进行抗差处理，得到所述抗差处理后的观测方差矩阵，包括：

对所述排除离群数据后的预测残差矩阵进行标准化处理，得到标准化残差矩阵；

根据所述标准化残差矩阵，对所述观测方差矩阵进行抗差处理，得到所述抗差处理后的观测方差矩阵。

6.根据权利要求5所述的全球导航卫星系统定位方法，其特征在于，根据所述标准化残差矩阵，对所述观测方差矩阵进行抗差处理，得到所述抗差处理后的观测方差矩阵，包括：

根据所述标准化残差矩阵、预设抗差方案以及预设经验系数，确定扩大系数；

根据所述扩大系数，扩大所述观测方差矩阵的数据，得到所述抗差处理后的观测方差矩阵。

7.根据权利要求6所述的全球导航卫星系统定位方法，其特征在于，根据所述标准化残差矩阵、预设抗差方案以及预设经验系数，确定扩大系数，包括：

根据所述预设抗差方案和预设经验系数，将所述标准化残差矩阵中的数据划分为有效残差数据、可利用残差数据和有害残差数据；

根据所述预设经验系数和所述标准化残差矩阵，分别确定所述有效残差数据对应第一扩大系数、所述可利用残差数据对应的第二扩大系数和所述有害残差数据对应的第三扩大系数。

8.根据权利要求7所述的全球导航卫星系统定位方法，其特征在于，根据所述扩大系数，扩大所述观测方差矩阵的数据，包括：

根据所述第一扩大系数，扩大所述有效残差数据对应的观测方差矩阵的数据；

根据所述第二扩大系数，扩大所述可利用残差数据对应的观测方差矩阵的数据；

根据所述第三扩大系数，扩大所述有害残差数据对应的观测方差矩阵的数据。

9.一种全球导航卫星系统定位装置，其特征在于，包括：

第一处理模块，用于对获取的定位观测数据进行预处理，得到参数矩阵；

第二处理模块，用于对所述参数矩阵中的观测方差矩阵进行抗差处理，得到抗差处理后的观测方差矩阵；

第三处理模块，用于根据预测残差矩阵中的载波残差子矩阵和多普勒残差子矩阵，对目标预测方差矩阵进行自适应处理，得到自适应处理后的预测方差矩阵；

第四处理模块，用于将所述抗差处理后的观测方差矩阵和所述自适应处理后的预测方差矩阵进行滤波处理，得到全球导航卫星系统GNSS位置参数和速度参数；

其中，所述预测残差矩阵是根据所述参数矩阵确定的。

10.一种终端，其特征在于，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序，所述程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的全球导航卫星系统定位方法的步骤。

11.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有程序，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的全球导航卫星系统定位方法的步骤。

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