CN116088019A - 一种实时动态定位方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

一种实时动态定位方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明实施例公开一种实时动态定位方法、装置、电子设备及存储介质，属于卫星定位技术领域，主要包括获取卫星观测数据并根据卫星观测数据计算得到用户端的近似位置；将用户端的近似位置上传至服务器，并从服务器获取基于近似位置确定的虚拟观测数据和增强信息，增强信息包括：基准站多路径误差精度、卫星轨道残余误差精度、对流层和电离层大气模型改正量精度、以及近似位置处的对流层和电离层大气活跃度；以及，根据虚拟观测数据、增强信息以及卫星观测数据进行实时动态定位解算，得到用户端的准确位置信息。本发明实施例能够有效改善用户定位的精度，尤其在测量环境比较恶劣的条件下效果显著。

Description

一种实时动态定位方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本发明涉及卫星定位技术领域，尤其涉及一种实时动态定位方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
现有技术中网络实时动态定位解算的精度，取决于服务端数据处理的水平，即所计算生成的虚拟观测值的精度水平。虚拟观测值中，通常包含多颗不同卫星的差分数据，由于每颗卫星的位置不同，信号传播到服务所在区域时受到的各种误差影响差异巨大，主要包括对流层、电离层、多路径等，这些误差项差异在几分米到几十米之间不等。因此，不同卫星在服务端经过建模等解算后，计算获得差分数据精度也必然存在差异。如果导致用户将在很多恶劣观测条件下服务端处理得到精度较差的卫星差分数据，当作正常精度的数据使用时，定位结果将受很大的影响。
发明内容
本发明实施例提供一种实时动态定位方法，通过从服务端获取增强信息，并在解算的过程中利用增强信息进行解算，能够有效改善用户定位的精度，尤其在测量环境比较恶劣的条件下效果显著。
第一方面，本发明实施例提供一种实时动态定位方法，包括：包括：
获取卫星观测数据并根据卫星观测数据计算得到用户端的近似位置；将用户端的近似位置上传至服务器，并从服务器获取基于近似位置确定的虚拟观测数据和增强信息，增强信息包括：基准站多路径误差精度、卫星轨道残余误差精度、对流层和电离层大气模型改正量精度、以及近似位置处的对流层和电离层大气活跃度；以及，根据虚拟观测数据、增强信息以及卫星观测数据进行实时动态定位解算，得到用户端的准确位置信息。
第二方面，本发明实施例提供一种实时动态定位装置，包括：近似位置获取模块，用于获取卫星观测数据并根据卫星观测数据计算得到用户端的近似位置；虚拟观测数据获取模块，用于将用户端的近似位置上传至服务器，并从服务器获取基于近似位置确定的虚拟观测数据和增强信息，增强信息包括：基准站多路径误差精度、卫星轨道残余误差精度、对流层和电离层大气模型改正量精度、以及近似位置处的对流层和电离层大气活跃度；以及定位解算模块，用于根据虚拟观测数据、增强信息以及卫星观测数据进行实时动态定位解算，得到用户端的准确位置信息。
第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现如本发明实施例中任一的实时动态定位方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例中任一的实时动态定位方法。
本发明实施例中，通过从服务端获取增强信息，并在解算的过程中利用增强信息进行解算，能够有效改善用户定位的精度，尤其在测量环境比较恶劣的条件下效果显著。
附图说明
图1是本发明实施例提供的实时动态定位方法的一个流程示意图；
图2是本发明实施例提供的实时动态定位方法的另一流程示意图；
图3是本发明实施例提供的实时动态定位方法的另一流程示意图；
图4是本发明实施例提供的实时动态定位方法中利用增强信息调整定位解算过程前后的实时动态定位结果示意图；
图5是本发明实施例提供的实时动态定位装置的一个结构示意图；
图6是本发明实施例提供的电子设备的一个结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
传统的网络实时动态定位RTK服务也叫连续运行参考站卫星定位服务，基本原理如下：
现有技术中网络RTK定位解算在数秒内即可实现模糊度固定，获得精度基本在2-4cm的高精度定位坐标。然而，这些均取决于网络RTK服务端数据处理的水平，即所计算生成的虚拟观测值VRS的精度水平。VRS虚拟观测值中，通常包含多颗不同卫星的差分数据，由于每颗卫星的位置不同，信号传播到服务所在区域时受到的各种误差影响差异巨大，主要包括对流层、电离层、多路径等，这些误差项差异在几分米到几十米之间不等。因此，不同卫星在服务端经过建模等解算后，计算获得差分数据精度也必然存在差异。但是，目前传统的网络RTK并不将差分数据中卫星精度差异发送到用户端。这将导致用户在很多恶劣观测条件下，一旦用户将精度较差的卫星差分数据当作正常精度的数据使用时，定位结果将受很大的影响，定位精度可能变至几分米，最差情况下RTK滤波解算甚至无法收敛、无法实现模糊度固定。
图1为本发明实施例提供的一种实时动态定位方法的一个流程示意图，该方法可以由本发明实施例提供的实时动态定位方法装置来执行，该装置可采用软件和/或硬件的方式实现。在一个具体的实施例中，该装置可以集成在电子设备中，电子设备比如可以是计算机、服务器等。以下实施例将以该装置集成在电子设备中为例进行说明。参考图1，该方法具体可以包括如下步骤：
步骤101，获取卫星观测数据并根据卫星观测数据计算得到用户端的近似位置，能够利于在服务器根据用户端的近似位置得到虚拟观测数据和增强信息，进而进行进一步的定位解算得到用户端的准确位置信息。
具体的，上述卫星观测数据包括多个GNSS卫星的观测数据。实际应用中，包括四颗以上的GNSS卫星的观测数据。
具体的，在进行卫星定位时，首先通过用户端GNSS接收机接收GNSS卫星发送的星历数据和测量信号，GNSS接收机接送到这些信号后，根据发送信号与收到信号的时间间隔来计算接收机到卫星之间的距离。但由于卫星钟和接收机钟不可避免存在钟差，且信号在传播过程中还要受到大气折射等因素的影响，所以通过这种方法直接测得的距离并不等于卫星到地面接收机的真正距离，而只是一个大概距离。当接收机计算出它与四颗以上卫星之间的大概距离后，它与地球表面所处近似位置就被确定下来。
步骤102，将用户端的近似位置上传至服务器，并从服务器获取基于近似位置确定的虚拟观测数据和增强信息，增强信息包括：基准站多路径误差精度、卫星轨道残余误差精度、对流层和电离层大气模型改正量精度、以及近似位置处的对流层和电离层大气活跃度；能够利于后续根据虚拟观测数据和增强信息进行实时动态定位解算得到用户端的准确位置信息。
具体的，现有技术网络实时动态定位RTK服务，首先在服务区域内建设很多全球导航卫星系统GNSS基准站，这些基准站会将自己接受到的实时数据通过网络发送回服务器；服务器在收到这些数据后，其数据处理中心将利用这些基准站实时数据对区域内的大气进行建模；流动站用户作业时首先将自己的近似位置通过网络上传至服务器中心，并通过RTCM协议实时请求获取根据用户近似位置确定相应的差分数据，即虚拟参考站数据或者虚拟观测数据(VRS)。用户在接收到RTCM协议格式的VRS数据后，再结合自己观测数据可进行RTK滤波解算，从而获得自己测量点处的高精度坐标。
现有技术中用户端只会从服务端获取虚拟观测数据进行滤波解算，并不会获取包括基准站多路径误差精度、卫星轨道残余误差精度、对流层和电离层大气模型改正量精度、以及近似位置处的对流层和电离层大气活跃度的卫星精度差异信息，导致一旦用户将精度较差的卫星差分数据当作正常精度的数据使用时，定位结果将受很大的影响。
本发明实施例用户端不仅获取了虚拟观测数据，还获取了包括基准站多路径误差精度、卫星轨道残余误差精度、对流层和电离层大气模型改正量精度、以及近似位置处的对流层和电离层大气活跃度的卫星精度差异信息的增强信息，这样能够利于利用所获取的增强信息对滤波解算的过程进行调整，从而得到更为精准的定位。
在本发明的可选具体实例中，可以以扩展现有的RTCM电文播发的方式获取上述增强信息，也可以自定义格式获取，比如利用北斗短报文
具体的，上述增强信息的计算是在服务端完成的。增强信息数据的计算可以有很多种方法，本提案不限制，以下仅给出示例的参考方法。
卫星轨道残余误差精度Rorbit计算：
由于RTK采用双差观测值计算，大部分的轨道误差可以被消除，但随着用户离VRS对应的主站距离的增大，残余的轨道误差会逐步增大，当残余误精度Rorbit达到mm以上时，就会影响RTK定位的精度，本提案Rorbit的计算方法如下：
Rorbit＝(Xigu-Xbrdc)*dl*fact
式中，Xigu和Xbrdc分别代表超快速轨道和广播星历计算的卫星位置，dl为用户端离主站的距离，fact为尺度因子，通常可取1.0e-8。
伪距多路径误差精度RMP计算：
基准站接收到的卫星信号可能是折射后的信号，通常这种情况引入的误差称为多路径误差。多路径误差对相位影响很小通常忽略不计，但对伪距通常可达几分米到几米。由于基准站的坐标都是已知的，服务端采用实时精密单点定位PPP处理数据时，各项误差可以很快收敛，在获得流层延迟T，电离层延迟I，接收机钟差δr等各项误差后，伪距多径精度RMP可表示为：
Figure BDA0003988557230000061
其中，r表示用户编号，i表示卫星编号，P表示伪距观测值，ρ表示测站与卫星之间的几何距离，c表示光速，δr为接收机钟差，δi为精密卫星钟差，在默认伪距测量噪声
Figure BDA0003988557230000071
未知的情况下，该项可以认为吸收在RMP中，可以一起作为增强信息播发给用户。
大气模型改正量精度Ratm计算：
由于不同厂家的网络RTK服务，其采用的大气建模方法可能不同，那么大气改正量精度的计算方法也就不同。一般地，假设网络RTK大气模型如下：
Figure BDA0003988557230000072
式中，
Figure BDA0003988557230000073
为方程残差左阵，
Figure BDA0003988557230000074
为权阵，
Figure BDA0003988557230000075
为方程系数阵(一般可以根据用户近似位置和基准站位置求取)，
Figure BDA0003988557230000076
为对应的电离层和对流层模型参数，
Figure BDA0003988557230000077
为服务端基线对应电离层和对流层估计结果，那么，Ratm的计算可表示为如下：
Figure BDA0003988557230000078
其中，
Figure BDA0003988557230000079
为模型的中误差，
Figure BDA00039885572300000710
为模型参数的方差，dl为用户端离主站的距离。
用户位置处大气活跃度Watm计算：
根据上述网络RTK大气模型公式可计算得t时刻用户位置处的大气改正量，如下：
Figure BDA00039885572300000711
其中，T表示对流层延迟，I表示电离层延迟，h1,i和h1,t为根据用户端位置计算所得的模型系数。同理，可得t+1时刻用户位置处的大气改正量，如下：
Figure BDA0003988557230000081
那么，用户位置处Watm可表示为：
Figure BDA0003988557230000082
步骤103，根据虚拟观测数据、增强信息以及卫星观测数据进行实时动态定位解算，得到用户端的准确位置信息，能够利用增强信息对实时动态定位解算的过程进行调整，进而提高定位精度。
具体的，流动站用户r在收到VRS虚拟观测值进行RTK定位解算时，其双差观测方程可表示为：
Figure BDA0003988557230000083
Figure BDA0003988557230000084
式中：r为用户编号，L为相位观测值，P为伪距观测值，ρ表示测站与卫星之间的几何距离，T表示对流层延迟，I表示电离层延迟，λ为载波波长，N表示模糊度，MP为多路径等其他误差项，η为相位测量噪声，ξ为伪距测量噪声，R为观测方程的方差，上角标i、j为卫星编号，
Figure BDA0003988557230000085
为双差算子。上式中，T,I,N和用户精确位置坐标(x,y,z)为待估计参数，其中(x,y,z)包含在ρ中；RTK定位解算未知参数一般采用卡尔曼kalman滤波估计实现。
在本发明的可选具体实施例中，上述根据虚拟观测数据、增强信息以及卫星观测数据进行实时动态定位解算的过程包括：根据虚拟观测数据以及卫星观测数据，利用卡尔曼滤波器进行实时动态定位解算得到观测模型，并利用增强信息对观测模型进行调整。
可选的，上述利用增强信息对观测模型进行调整的过程包括：利用对流层和电离层等大气模型改正量精度、以及卫星轨道残余误差精度，对观测模型中的相位观测方程进行调整。
可选的，上述利用增强信息对观测模型进行调整的过程包括：利用对流层和电离层等大气模型改正量精度、卫星轨道残余误差精度、以及基准站多路径误差精度，对观测模型中的伪距观测方程进行调整。
具体的，观测模型的调整主要表现为权重的调整，假设原始的相位和伪距观测方程方差分别为
Figure BDA0003988557230000091
和
Figure BDA0003988557230000092
那么调整后的方差分别为：
调整后相位观测方程：
Figure BDA0003988557230000093
调整后伪距观测方程
Figure BDA0003988557230000094
其中，Rorbit为卫星轨道残余误差精度；Riono为电离层改正量精度；Rtrop为对流层改正量精度；RMP为伪距多径误差精度。
在发明的可选具体实施例中，上述根据虚拟观测数据、增强信息以及卫星观测数据进行实时动态定位解算的过程包括：根据虚拟观测数据以及卫星观测数据，利用卡尔曼滤波器进行实时动态定位解算得到随机模型，并利用近似位置处的对流层和电离层大气活跃度，对随机模型进行调整。
具体的，随机模型主要在参数的状态更新时使用，假设原始的状态更新过程中参数对应的随机模型为：
X(t):W(t,t-1)
那么调整后对应的随机模型可表示为：
X(t):W(t,t-1)+Watm(t,t-1)
在本发明的可选具体实施例中，上述根据虚拟观测数据、增强信息以及卫星观测数据进行实时动态定位解算的过程包括：根据虚拟观测数据以及卫星观测数据，利用卡尔曼滤波器进行实时动态定位解算得到卡尔曼状态更新协方差矩阵和卡尔曼滤波增益矩阵；以及，利用增强信息对卡尔曼状态更新协方差矩阵和卡尔曼滤波增益矩阵进行调整。
可选的，利用增强信息对卡尔曼状态更新协方差矩阵进行调整的过程包括：利用用户位置处对流层和电离层大气活跃度对卡尔曼状态更新协方差矩阵进行调整。
可选的，利用增强信息对卡尔曼滤波增益矩阵进行调整的过程包括：利用对流层和电离层等大气模型改正量精度、以及卫星轨道残余误差精度，对进行卡尔曼滤波增益矩阵进行调整。
可选的，利用对流层和电离层等大气模型改正量精度、卫星轨道残余误差精度、以及基准站多路径误差精度，对进行卡尔曼滤波增益矩阵进行调整。
具体的，假设在时刻t将观测方程改写为如下形式：
Lt＝HtXt+vt,
式中，
Figure BDA0003988557230000101
Xt＝(x,y,z,I,T,N)，vt为当前t时刻方程残差，其他符号同前。
RTK定位滤波解算时，卡尔曼状态更新协方差矩阵可调整表示为：
Qt,t-1＝Φt,t-1Qt-1,t-1ΦT t,t-1+W(t,t-1)+Watm(t,t-1)
式中，Qt-1,t-1为上一时刻方差阵，Qt,t-1为当前时刻验前方差，Φ为状态转移矩阵。卡尔曼滤波增益矩阵可调整为：
Figure BDA0003988557230000111
或
Figure BDA0003988557230000112
下面进一步介绍另一实施例中的实时动态定位方法的方法，在本具体实施例中卫星观测数据包括多个卫星的卫星观测数据，虚拟观测数据包括多个卫星的虚拟观测数据，增强信息包括多个卫星的增强信息。即如图2所示，图1中的步骤103可以包括如下步骤：
步骤1031，根据增强信息将多个卫星中的部分卫星的确定为有效卫星；以及步骤1032，利用有效卫星的虚拟观测数据、增强信息、以及卫星观测数据，进行实时动态定位解算；
或者，如图3所示，图1中的步骤103可以包括如下步骤：
步骤1033，根据增强信息得到多个卫星中每个卫星的解算权重；以及步骤1034，根据每个卫星的解算权重利用相应卫星的虚拟观测数据、增强信息、以及卫星观测数据，进行实时动态定位解算。
具体的，在很多恶劣观测条件下，一旦用户将精度较差的卫星差分数据当做正常精度的数据使用时，定位结果将受很大的影响，定位精度可能变至几分米，最差情况下RTK滤波解算甚至无法收敛、无法实现模糊度固定。本发明实施例基于增强信息，进行RTK解算时可择优选取不同的卫星使用，对于精度较低的卫星进行弃用，或者可以对于精度较稿的卫星给予较高的权重，对于精度较低的卫星可以给予很低的权重，以达到最快的收敛速度。
本发明实施例在利用增强信息对实时动态定位解算过程进行调整之后，定位结果得到了极大的改善。如图4的实时动态定位结果图所示，附加增强信息前，UTC12:00～UTC14:00时段有近1个小时无法实现模糊度固定(图中圈出来的点表示未固定，输出浮点解结果)，且定位误差较大；附加增强信息后，基本上整个时间内模糊度都可以固定(未固定点基本消失，输出固定解结果)；此外，在大气环境剧烈抖动的UTC12:00～UTC14:00时段，RTK的定位误差得到明显的改善，仅出现少量时间点误差超过0.5m，绝大部分结果都在0.1m以内。
由此可见，附加增强信息后，可以明显改善网络RTK的服务性能，让区域内用户获得更高跟稳定的定位精度。
图5是本发明实施例提供的实时动态定位装置的一个结构图，该装置适用于执行本发明实施例提供的实时动态定位方法。如图5所示，该装置具体可以包括：
近似位置获取模块501，用于获取卫星观测数据并根据卫星观测数据计算得到用户端的近似位置，能够利于在服务器根据用户端的近似位置得到虚拟观测数据和增强信息，进而进行进一步的定位解算得到用户端的准确位置信息。
虚拟观测数据获取模块502，用于将用户端的近似位置上传至服务器，并从服务器获取基于近似位置确定的虚拟观测数据和增强信息，增强信息包括：基准站多路径误差精度、卫星轨道残余误差精度、对流层和电离层大气模型改正量精度、以及近似位置处的对流层和电离层大气活跃度；能够利于后续根据虚拟观测数据和增强信息进行实时动态定位解算得到用户端的准确位置信息。
定位解算模块503，用于根据虚拟观测数据、增强信息以及卫星观测数据进行实时动态定位解算，得到用户端的准确位置信息。能够利用增强信息对实时动态定位解算的过程进行调整，进而提高定位精度。
具体的，现有技术网络实时动态定位RTK服务，首先在服务区域内建设很多全球导航卫星系统GNSS基准站，这些基准站会将自己接受到的实时数据通过网络发送回服务器；服务器在收到这些数据后，其数据处理中心将利用这些基准站实时数据对区域内的大气进行建模；流动站用户作业时首先将自己的近似位置通过网络上传至服务器中心，并通过RTCM协议实时请求获取根据用户近似位置确定相应的差分数据，即虚拟参考站数据或者虚拟观测数据(VRS)。用户在接收到RTCM协议格式的VRS数据后，再结合自己观测数据可进行RTK滤波解算，从而获得自己测量点处的高精度坐标。
现有技术中用户端只会从服务端获取虚拟观测数据进行滤波解算，并不会获取包括基准站多路径误差精度、卫星轨道残余误差精度、对流层和电离层大气模型改正量精度、以及近似位置处的对流层和电离层大气活跃度的卫星精度差异信息，导致一旦用户将精度较差的卫星差分数据当作正常精度的数据使用时，定位结果将受很大的影响。
本发明实施例装置，不仅获取了虚拟观测数据，还获取了包括基准站多路径误差精度、卫星轨道残余误差精度、对流层和电离层大气模型改正量精度、以及近似位置处的对流层和电离层大气活跃度的卫星精度差异信息的增强信息，并在解算的过程中利用增强信息进行解算，能够有效改善用户定位的精度，尤其在测量环境比较恶劣的条件下效果显著。
本发明实施例提供的实时动态定位装置能够用于执行本发明任一实施例提供的实时动态定位方法，在此不再赘述。
本领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述功能模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
本发明实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述任一实施例提供的实时动态定位方法。
本发明实施例还提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述任一实施例提供的实时动态定位方法
下面参考图6，其示出了适于用来实现本发明实施例的电子设备的计算机系统600的结构示意图。图6示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图6所示，计算机系统600包括中央处理单元(CPU)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有系统600操作所需的各种程序和数据。CPU 601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。
以下部件连接至I/O接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。
特别地，根据本发明公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)601执行时，执行本发明的系统中限定的上述功能。
需要说明的是，本发明所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本发明实施例中所涉及到的模块和/或单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块和/或单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括：近似位置获取模块、虚拟观测数据获取模块和定位解算模块。
作为另一方面，本发明还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (10)

1.一种实时动态定位方法，其特征在于，包括：
获取卫星观测数据并根据所述卫星观测数据计算得到用户端的近似位置；
将所述用户端的近似位置上传至服务器，并从所述服务器获取基于所述近似位置确定的虚拟观测数据和增强信息，所述增强信息包括：基准站多路径误差精度、卫星轨道残余误差精度、对流层和电离层大气模型改正量精度、以及所述近似位置处的对流层和电离层大气活跃度；以及
根据所述虚拟观测数据、所述增强信息以及所述卫星观测数据进行实时动态定位解算，得到所述用户端的准确位置信息。
2.根据权利要求1所述的实时动态定位方法，其特征在于，所述卫星观测数据包括多个卫星的卫星观测数据，所述虚拟观测数据包括所述多个卫星的虚拟观测数据，所述增强信息包括所述多个卫星的增强信息；
所述根据所述虚拟观测数据、所述增强信息以及所述卫星观测数据进行实时动态定位解算的过程包括：
根据所述增强信息将所述多个卫星中的部分卫星的确定为有效卫星；以及利用所述有效卫星的所述虚拟观测数据、所述增强信息、以及所述卫星观测数据，进行实时动态定位解算；或者，
根据所述增强信息得到所述多个卫星中每个卫星的解算权重；以及根据所述每个卫星的解算权重利用相应所述卫星的所述虚拟观测数据、所述增强信息、以及所述卫星观测数据，进行实时动态定位解算。
3.根据权利要求1或2所述的实时动态定位方法，其特征在于，
所述根据所述虚拟观测数据、所述增强信息以及所述卫星观测数据进行实时动态定位解算的过程包括：
根据所述虚拟观测数据以及所述卫星观测数据，利用卡尔曼滤波器进行实时动态定位解算得到观测模型，并利用所述增强信息对所述观测模型进行调整。
4.根据权利要求3所述的实时动态定位方法，其特征在于，
所述利用所述增强信息对所述观测模型进行调整的过程包括：
利用所述对流层和电离层等大气模型改正量精度、以及所述卫星轨道残余误差精度，对所述观测模型中的相位观测方程进行调整；以及
利用所述对流层和电离层等大气模型改正量精度、所述卫星轨道残余误差精度、以及所述基准站多路径误差精度，对所述观测模型中的伪距观测方程进行调整。
5.根据权利要求1或2所述的实时动态定位方法，其特征在于，
所述根据所述虚拟观测数据、所述增强信息以及所述卫星观测数据进行实时动态定位解算的过程包括：
根据所述虚拟观测数据以及所述卫星观测数据，利用卡尔曼滤波器进行实时动态定位解算得到随机模型，并利用所述近似位置处的对流层和电离层大气活跃度，对所述随机模型进行调整。
6.根据权利要求1或2所述的实时动态定位方法，其特征在于，
所述根据所述虚拟观测数据、所述增强信息以及所述卫星观测数据进行实时动态定位解算的过程包括：
根据所述虚拟观测数据以及所述卫星观测数据，利用卡尔曼滤波器进行实时动态定位解算得到卡尔曼状态更新协方差矩阵和卡尔曼滤波增益矩阵；以及，
利用所述增强信息对所述卡尔曼状态更新协方差矩阵和所述卡尔曼滤波增益矩阵进行调整。
7.根据权利要求6所述的实时动态定位方法，其特征在于，
利用所述增强信息对所述卡尔曼状态更新协方差矩阵进行调整的过程包括：利用所述用户位置处对流层和电离层大气活跃度对所述卡尔曼状态更新协方差矩阵进行调整；
所述利用所述增强信息对所述卡尔曼滤波增益矩阵进行调整的过程包括：利用所述对流层和电离层等大气模型改正量精度、以及所述卫星轨道残余误差精度，对进行所述卡尔曼滤波增益矩阵进行调整；以及
利用所述对流层和电离层等大气模型改正量精度、所述卫星轨道残余误差精度、以及所述基准站多路径误差精度，对进行所述卡尔曼滤波增益矩阵进行调整。
8.一种实时动态定位装置，其特征在于，包括：
近似位置获取模块，用于获取卫星观测数据并根据所述卫星观测数据计算得到用户端的近似位置；
虚拟观测数据获取模块，用于将所述用户端的近似位置上传至服务器，并从所述服务器获取基于所述近似位置确定的虚拟观测数据和增强信息，所述增强信息包括：基准站多路径误差精度、卫星轨道残余误差精度、对流层和电离层大气模型改正量精度、以及所述近似位置处的对流层和电离层大气活跃度；以及
定位解算模块，用于根据所述虚拟观测数据、所述增强信息以及所述卫星观测数据进行实时动态定位解算，得到所述用户端的准确位置信息。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7中任一所述的实时动态定位方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一所述的实时动态定位方法。
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