CN116660958B - 整周模糊度并行滤波解算方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种整周模糊度并行滤波解算方法、装置、设备及存储介质，包括基于预设选星规则分别从BDS系统和GPS系统中筛选出参考星；基于参考星并行对BDS卫星和GPS卫星按照波长从长到短的顺序固定观测值组合的双差模糊度，并按照从短到长的顺序固定基线；根据固定结果进行法方程更新得到模糊度参数解；基于模糊度参数解固定整周模糊度。本申请通过先固定容易固定的卫星，再对其余卫星进行模糊度搜索，提高了并行滤波的效率，使整周模糊度解算效率得到提升；通过北斗和GPS系统各选一个参考星，在空间上对解算任务做并行处理，并对基线长度渐次增加解算，在时间上做并行处理，以提升并行滤波效率，从而有效提升整周模糊度的解算效率。
Description
技术领域
本申请涉及卫星定位技术领域，特别涉及一种整周模糊度并行滤波解算方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
整周模糊度（ambiguity of whole cycles）指的是在全球定位系统技术的载波相位测量时，载波相位与基准相位之间相位差的首观测值所对应的整周未知数。正常情况下，一般先固定宽巷模糊度，再解算L1整周模糊度和L2整周模糊度的分步解算模式来实现整周模糊度的求解。为了缩短系统的初始化时间，可采用并行滤波算法，即宽巷模糊度和无电离层组合模糊度并行进行卡尔曼滤波。其中，由于宽巷波长较长，必然先固定成功，将宽巷模糊度值代入无电离层组合，则有效波长从0.006m扩大到0.107（窄巷），其称为扩波计算。
相关技术中，宽巷模糊度的固定通常以单基线单卫星解算，一旦固定成功就作为已知值代入方程，解算L1整周模糊度。但现有这种L1整周模糊度和L2整周模糊度解算方法存在的问题是并行滤波效率较低，进而导致L1整周模糊度和L2整周模糊度的解算效率较低。
发明内容
本申请提供一种整周模糊度并行滤波解算方法、装置、设备及存储介质，以解决相关技术中整周模糊度的解算效率低的问题。
第一方面，提供了一种整周模糊度并行滤波解算方法，包括以下步骤：
基于预设选星规则分别从BDS系统和GPS系统中筛选出参考星；
基于参考星并行对BDS卫星和GPS卫星按照波长从长到短的顺序分别固定观测值组合的双差模糊度，并按照从短到长的顺序分别固定基线；
根据固定结果进行法方程更新，以得到模糊度参数解；
基于模糊度参数解固定整周模糊度。
一些实施例中，所述基于参考星并行对BDS卫星和GPS卫星按照波长从长到短的顺序分别固定观测值组合的双差模糊度，包括：
对于BDS卫星，利用不同频率的观测值及预设模糊度固定标准确定出超宽巷整周模糊度；
将固定的超宽巷整周模糊度与其他宽巷整周模糊度的线性关系作为约束条件，以估计宽巷整周模糊度、相对天顶对流层延迟误差和电离层延迟误差，并搜索确定宽巷整周模糊度；
将固定的宽巷整周模糊度与三频载波相位整周模糊度的整数线性关系加入载波相位整周模糊度参数估计观测模型中，以搜索并确定BDS原始频率双差载波相位整周模糊度。
一些实施例中，所述预设模糊度固定标准包括实数双差超宽巷模糊度与其最近的整数之差的绝对值小于0.25周，实数双差模糊度就近取整成功率大于0.99，双差超宽巷模糊度平均值的中误差小于或等于0.15。
一些实施例中，所述预设选星规则包括将GEO卫星作为BDS系统的参考星，将高度角大于预设阈值的卫星作为GPS系统的参考星。
一些实施例中，在根据固定结果进行法方程更新时，将基准站网络闭合多边形相同卫星的双差模糊度代数和为零作为搜索模糊度参数解的判别标准。
一些实施例中，在基于模糊度参数解固定整周模糊度时，利用LAMBDA算法对L1整周模糊度进行降相关处理，所述LAMBDA算法包括：
对L1整周模糊度方差阵使用整数Gauss变换，以构建整数可逆矩阵Z；
使用整数可逆矩阵Z对L1整周模糊度进行Z变换，对L1整周模糊度对应的协方差阵进行降相关Z变换；
根据降相关后的L1整周模糊度协方差阵对Z变换后的L1整周模糊度进行搜索；
使用Z-1还原对应的L1整周模糊度。
一些实施例中，在基于模糊度参数解固定整周模糊度时，通过假设检验对应的预设显著性水平进行L1整周模糊度的质量控制。
第二方面，提供了一种整周模糊度并行滤波解算装置，包括：
筛选单元，其用于基于预设选星规则分别从BDS系统和GPS系统中筛选出参考星；
固定单元，其用于基于参考星并行对BDS卫星和GPS卫星按照波长从长到短的顺序分别固定观测值组合的双差模糊度，并按照从短到长的顺序分别固定基线；
更新单元，其用于根据固定结果进行法方程更新，以得到模糊度参数解；
解算单元，其用于基于模糊度参数解固定整周模糊度。
第三方面，提供了一种整周模糊度并行滤波解算设备，包括：存储器和处理器，所述存储器中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由所述处理器加载并执行，以实现前述的整周模糊度并行滤波解算方法。
第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，以实现前述的整周模糊度并行滤波解算方法。
本申请提供了一种整周模糊度并行滤波解算方法、装置、设备及存储介质，包括基于预设选星规则分别从BDS系统和GPS系统中筛选出参考星；基于参考星并行对BDS卫星和GPS卫星按照波长从长到短的顺序分别固定观测值组合的双差模糊度，并按照从短到长的顺序分别固定基线；根据固定结果进行法方程更新，以得到模糊度参数解；基于模糊度参数解固定整周模糊度。本申请通过采用部分卫星模糊度的降维处理方法，先固定容易固定的卫星，再对其余卫星进行模糊度搜索，提高了并行滤波的效率，使L1整周模糊度和L2整周模糊度解算效率得到提升；同时通过北斗和GPS两个系统各选一个参考星，在空间上对解算任务做并行处理，并对基线长度渐次增加解算，在时间上做并行处理，以提升并行滤波效率，从而有效提升整周模糊度的解算效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种整周模糊度并行滤波解算方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的整周模糊度并行滤波解算的具体流程示意图；
图3为本申请实施例提供的一种整周模糊度并行滤波解算装置的结构示意图；
图4为本申请实施例提供的一种整周模糊度并行滤波解算设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请实施例提供了一种整周模糊度并行滤波解算方法、装置、设备及存储介质，其能解决相关技术中整周模糊度的解算效率低的问题。
参见图1和图2所示，本申请实施例提供了一种整周模糊度并行滤波解算方法，包括以下步骤：
步骤S10：基于预设选星规则分别从BDS系统和GPS系统中筛选出参考星；其中，所述预设选星规则包括将GEO卫星作为BDS系统的参考星，将高度角大于预设阈值的卫星作为GPS系统的参考星；
示范性的，在本实施例中，分别在GPS（Global Positioning System，全球定位系统）和BDS（BeiDou Navigation Satellite System，北斗卫星导航系统）系统中各选一颗卫星作为参考星。其中，在BDS系统中，由于GEO卫星高度角几乎是恒定且较大的，因此首选GEO卫星作为参考星，不过，若由于环境遮挡，那么任何一颗GEO卫星均不作为参考星，而依次选择IGSO、MEO卫星作为参考星；在GPS卫星中，由于高度角较高的卫星对应的观测数据比较完整、健康且遮挡少，即数据质量高，则相较于其他卫星其能够先被固定，以便于优先固定最大概率的模糊度，因此本实施例将选择高度角较高的卫星作为参考星。
步骤S20：基于参考星并行对BDS卫星和GPS卫星按照波长从长到短的顺序分别固定观测值组合的双差模糊度，并按照从短到长的顺序分别固定基线；
示范性的，可以理解的是，在选择参考卫星后，剩余待解算卫星将依次与之组对，进而构建双差观测方程，以作为下一步解算的基础。在本实施例中，将进行观测值组合的选择：对于BDS卫星，先固定波长较长的观测值组合的双差模糊度，再固定波长较短的观测值组合的双差模糊度，即依次固定超宽巷、宽巷和基本频点观测值3种不同波长的观测值；而对于GPS卫星，则先固定宽巷双差模糊度，然后将固定的宽巷双差模糊度代入到无电离层组合，并利用卡尔曼滤波估计L1载波相位的整周模糊度和相对对流层天顶延迟，得到双差模糊度浮点解和方差阵，最后利用改进的LAMBDA方法实时搜索双差模糊度。
同时，本实施例还在BDS网和GPS网设计中布设若干短基线，且先固定短基线，再固定较长基线，最后固定更长基线，即将待固定的基线长度渐次增加，以能够固定得到最大概率模糊度，进而提高固定速度。其中，在GPS网设计中布设若干短基线，先固定短基线，并且将待固定的基线长度渐次增加，将有利于模糊度分解，进而可有效提高GPS网的精度。
进一步的，所述基于参考星并行对BDS卫星和GPS卫星按照波长从长到短的顺序分别固定观测值组合的双差模糊度，包括：
对于BDS卫星，利用不同频率的观测值及预设模糊度固定标准确定出超宽巷整周模糊度；其中，所述预设模糊度固定标准包括实数双差超宽巷模糊度与其最近的整数之差的绝对值小于0.25周，实数双差模糊度就近取整成功率大于0.99，双差超宽巷模糊度平均值的中误差小于或等于0.15；
将固定的超宽巷整周模糊度与其他宽巷整周模糊度的线性关系作为约束条件，以估计宽巷整周模糊度、相对天顶对流层延迟误差和电离层延迟误差，并搜索确定宽巷整周模糊度；
将固定的宽巷整周模糊度与三频载波相位整周模糊度的整数线性关系加入载波相位整周模糊度参数估计观测模型中，以搜索并确定BDS原始频率双差载波相位整周模糊度。
示范性的，本实施例中，对于BDS卫星，在进行观测值组合选择时，首先利用B2、B3频率的观测值及预设的双差模糊度固定标准确定出超宽巷整周模糊度；并将固定的超宽巷整周模糊度与其他宽巷整周模糊度的线性关系作为约束条件，然后估计出宽巷整周模糊度、相对天顶对流层延迟误差和电离层延迟误差，并搜索确定宽巷整周模糊度；接着将固定的宽巷整周模糊度与三频载波相位整周模糊度的整数线性关系加入载波相位整周模糊度参数估计观测模型中，最后搜索并确定出BDS原始频率双差载波相位整周模糊度。
应当理解的是，BDS三个频率的载波相位观测值可以得到多组宽巷和超宽巷组合载波相位观测值，其中，B2、B3频率的超宽巷组合观测值对应的波长约为4.884m，其电离层误差的影响是B1频率电离层延迟误差的1.6倍；B1、B2和B1、B3频率的宽巷组合观测值对应的波长分别约为0.847m和1.025m，二者的电离层延迟误差影响较接近，其载波相位和伪距组合观测值的观测噪声小于B2、B3超宽巷组合观测值的观测噪声。
其中，（一）基准站间B2、B3超宽巷整周模糊度可通过以下方法解算：
利用MW组合计算基准站间B2、B3双差超宽巷整周模糊度，如果基准站A、B同步观测卫星p、q，得到伪距和载波相位观测值的MW组合观测值（如式（1）所示），则计算B2、B3双差超宽巷整周模糊度，如式（2）所示。
式中，为MW组合观测值，/>为B2、B3超宽巷整周模糊度，分别为载波相位观测值和伪距观测值；其中，双差MW组合观测值消除了卫星和接收机钟差、星历误差和大气延迟误差等误差。此外，从式（1）和式（2）可以看出，MW组合模型求解B2、B3超宽巷整周模糊度仅受伪距和载波相位观测值噪声的影响，而与基准站间距离无关。
为了保证式（1）、式（2）的计算为连续弧段的观测数据，本实施例将利用MW组合观测值对BDS观测数据进行粗差和周跳探测。由于MW组合观测值主要受伪距观测值的观测噪声影响，通过取平均值的方法削弱观测值噪声的影响，则相应的B2、B3双差超宽巷整周模糊度和方差分别为：
式中，为多历元求均值，/>为B2、B3双差超宽巷整周模糊度的平均值；num为观测历元个数；/>为B2、B3双差超宽巷整周模糊度平均值的中误差。
为了保证固定的B2、B3双差超宽巷整周模糊度的准确性，本实施例将采用下式来计算其取整成功率，其中阈值可设为0.999，即：
式中，为B2、B3双差超宽巷整周模糊度固定为最近整数的概率，b为B2、B3双差超宽巷实数模糊度；/>为B2、B3双差超宽巷实数模糊度的就近整数；/>为B2、B3双差超宽巷整周模糊度的中误差；/>为误差函数。
可以理解的是，对于任意2个以上的基准站，双差超宽巷模糊度的代数和在理论上等于零。其中，一般BDS网络RTK用于计算区域误差的基准站数量大于3，以基准站A、B和C为例，则有：
（二）基准站间宽巷整周模糊度可通过以下方法解算：
基准站间的B1、B2和B1、B3双差宽巷组合载波相位观测方程为：
式中，表示以米为单位的载波相位观测值，/>为站星距，O为卫星轨道误差，为电离层一阶项延迟误差，T为对流层延迟误差，/>为载波相位的波长，N为整周模糊度，/>表示以米为单位的载波相位观测噪声。
当基准站间的B2、B3双差超宽巷整周模糊度被准确确定之后，则B1、B2双差宽巷整周模糊度/>和B1、B3双差宽巷整周模糊度/>具有以下唯一的关系：
由于基准站坐标精确已知，式（6）和式（7）中包含B1、B2和B1、B3双差宽巷整周模糊度、双差对流层延迟误差及双差电离层延迟误差。其中，影响双差宽巷整周模糊度固定的主要误差源是双差对流层延迟误差和双差电离层延迟误差。
本实施例中，将每对双差卫星对应的双差电离层延迟误差作为参数进行估计，其中，双差对流层延迟误差使用Saastamoinen模型改正其干延迟，而残余的湿延迟则采用分段常数进行估计，并使用Neill映射函数（NMF）将天顶对流层延迟投影到传播路径上，采用一个相对天顶对流层湿延迟（RZTD）参数估计所有可视卫星的双差对流层湿延迟误差。
假定历元i，基准站A、B同步观测到s+1颗卫星，联合式（6）（7）以及式（8），可得B1、B2和B1、B3双差宽巷组合载波相位观测值的观测方程为：
式（11）中，ZTD为Zenith Tropospheric Delay，表示天顶对流层延迟，R为相对的，wet表示对流层湿延迟，上下三角形表示双差，k为观测量，上标为卫星编号，下标为测站编号；式（12）中，中的上标表示卫星编号，下标表示基准编号，l为观测值；式（13）中，分别表示克罗内积、m维单位矩阵及各元素均为I的n维列向量；其中，下标C和w分别表示BDS宽巷和超宽巷；/>子矩阵（从左到右）分别是对应于/>中相对天顶对流层湿延迟误差、双差电离层延迟误差及双差宽巷整周模糊度的系数矩阵；/>为式（8）对应的每对双差卫星的超宽巷整周模糊度与宽巷整周模糊度的线性关系的系数矩阵；为式（6）、式（7）、式（8）中双差宽巷载波相位观测方程对应的常数项向量；/>为对应的每对BDS双差卫星的星间投影函数之差；/>为双差宽巷观测值对应的电离层延迟误差系数；/>为二维对角阵，其对角线元素为双差宽巷整周模糊度对应的波长；其他符号的含义与式（6）和式（7）的含义相同。
式（9）在多历元数据处理中将双差电离层延迟误差作为历元参数，相对天顶对流层湿延迟误差作为分段常数，每个历元利用固定的宽巷模糊度计算得到的双差电离层延迟误差相关的信息，法方程中不进行电离层延迟误差消息的叠加，只进行可被连续跟踪时段内所有卫星的宽巷整周模糊度和相对天顶对流层湿延迟误差的法方程叠加。在参数估计中，采用卫星高度角定权法对双差宽巷组合载波相位观测值进行定权，并将正确固定的超宽巷整周模糊度与宽巷整周模糊度的线性关系作为强约束条件，各双差卫星对应式（8）的权给予比卫星高度角最高的宽巷载波相位观测值的权稍大的权值。根据最小二乘计算原理，可估计双差电离层延迟误差、相对天顶对流层湿延迟误差即双差宽巷整周模糊度，之后利用LAMBDA法搜索并确定双差宽巷整周模糊度，并利用类似于式（5）的准则进行整周模糊度闭合条件检验。
（三）基准站间B1、B2和B3整周模糊度可通过以下方法解算：
基准站间的双差模糊度确定之后，其与B1、B2及B3双差模糊度具有以下整数线性关系：
将式（17）代入下式得到B1、B2及B3双差载波相位观测方程：
假定历元i，基准站A、B同步观测到s+1颗卫星，由式（18）可得B1、B2和B3双差载波相位观测方程：
式中和/>分别为B1、B2和B3双差载波相位观测值对应的电离层延迟误差系数和波长，/>中待估的模糊度参数为B1双差模糊度；/>为式（18）中B1、B2和B3双差载波相位观测方程对应的常数项向量；其他符号的含义与式（9）至式（16）的含义相同。
本实施例将采用卫星高度角定权法对双差载波相位观测值进行定权，并按照式（9）中对宽巷整周模糊度和大气延迟误差的处理方式对式（19）中的B1双差模糊度、电离层延迟误差和相对天顶对流延迟误差进行参数估计，然后确定B1双差模糊度，并利用类似于式（19）的准则进行整周模糊度闭合条件检验；最后利用式（17）可进一步得到B2、B3双差模糊度。
可以理解的是，GPS现代化过程中部分卫星播发三频信号，但多数仍是双频信号，因此可以采用类似的算法进行模糊度处理，即当观测值为双频时，可利用步骤（二）先固定宽巷模糊度，再用步骤（三）固定基本频点的模糊度。
需要说明的是，本实施例中所涉及的模糊度固定标准为：
实数双差超宽巷模糊度与其最近整数之差的绝对值小于0.25周；
实数双差模糊度就近取整成功率大于0.99，保证固定双差超宽巷模糊度的可靠性；
双差超宽巷模糊度平均值的中误差小于等于0.15。
步骤S30：根据固定结果进行法方程更新，以得到模糊度参数解；
示范性的，在本实施例中，将更新法方程，并在排除上一次及上一次之前选择的参考星、观测值组合和基线的前提下跳转到步骤S1，直到双差模糊度全部被固定或没有双差模糊度可以被固定。具体的，第一步求双差模糊度的实数解，第二步求双差模糊度的整数解，将实数解中的一部分模糊度参数固定为整数，并将这些整数值作为已知值代入法方程，重解其他参数，然后可进一步用区间判定法求出一些模糊度参数的整数值，重复这个过程，直至没有新的整数模糊度参数求出为止。
其中，在第二步中，需要固定所有可能的备选模糊度整数向量，计算并比较所有对应的（v表示残差阵，P表示权阵，上标T表示矩阵的转置），选择相应/>最小的整数向量为所求的模糊度参数解。在此种情形下，由于需要多次计算/>，因此需求/>的高效率计算公式很有意义。另外，在完成模糊度分解之后，得到的模糊度整数需要加以固定，重新解算剩余的未知数，由此可见，利用模糊度实数解算的法方程系数矩阵，避免重新组成法方程，对于提高计算效率同样有意义。以下将对部分未知数固定时计算剩余未知数和加权残差平方和公式的推导过程进行阐释。
可以理解的是，有观测方程：
组成法方程：
或者简化符号表示：
那么，参数的最小二乘解为：
若y参数值已知为y1，将其固定，则式（24）的问题变为：
式中，代表在y值固定为/>情况下参数x的估值，则相应的法方程为：
其最小二乘解为：
在式（31）中，N11、N12和W1都是在模糊度实数解阶段的量。由此可见，为了得到解，无需重新组成观测方程，可用实数解算时已得出的矩阵。为了避免重新求N11的逆，可利用根据式（27）得出的关系：
剩下的问题是计算，显然用式（28）计算/>是不方便的，必须进行适当的变换。为此，将式（28）展开：
顾及到（见式（26）），则有：
由式（26）得：
将上式从式（31）中减去，可得：
将式（37）代入式（35），则有：
从式（26）中消去x，则有：
或：
将上式代入式（38），最后有：
进一步的，在根据固定结果进行法方程更新时，将基准站网络闭合多边形相同卫星的双差模糊度代数和为零作为搜索模糊度参数解的判别标准。
示范性的，在本实施例中，利用基准站网络闭合多边形相同卫星的双差模糊度代数和为零作为判别标准之一搜索双差模糊度，使得在校核的同时加快固定，提高搜索效率并缩短初始化时间。
步骤S40：基于模糊度参数解固定整周模糊度。
示范性的，在本实施例中，将利用Kalman滤波持续解算无电离层组合模糊度的浮点解及其协方差；通过Melbourne-Wübbena组合得到宽巷模糊度的固定解；再利用固定的宽巷模糊度和无电离层组合模糊度的浮点解及协方差恢复L1频点的双差模糊度浮点解及其协方差；然后利用LAMBDA算法对L1整周模糊度进行降相关处理，并进行L1整周模糊度的质量控制；在L1整周模糊度和宽巷双差模糊度都成功固定的情况下，根据L1整周模糊度、L2整周模糊度和宽巷模糊度之间的线性关系计算得到L2的双差模糊度；最后通过双差模糊度转非差整周模糊度获取L1整周模糊度和L2整周模糊度。
应当理解的是，基于非差误差改正模型的GNSS网络RTK方法是在双差网络RTK的基础上发展起来的，由于采用的非差误差改正数具有测站独立性，使非差网络RTK方法突破了基准站个数的限制。而实时建立非差误差改正模型的关键是实时确定基准站网的非差模糊度，在目前的技术条件下，实时快速确定基准站网的双差模糊度是可行的。因此，在基准站网双差载波相位整周模糊度确定之后，需要进行基准站网非差载波相位整周模糊度的瞬时计算。
由基准站网双差模糊度得到所需的非差整周模糊度，现有的方法是利用转换矩阵将双差模糊度转换为非差整周模糊度，但随着基准站数量的增加，矩阵维数会急剧增长，使转换矩阵运算困难。因此，本实施例将不采用转换矩阵进行双差模糊度到非差整周模糊度的计算，而是使用一种基准站网间非差整周模糊度实时单历元快速计算方法。该方法从基准站网双差模糊度与非差模糊度的组合关系入手，利用双差模糊度、基准站和卫星的非差基准模糊度，通过线性计算由单个双差模糊度，依次得到基准站网当前历元所有的非差模糊度，可以实现长距离基准站网非差模糊度的实时单历元快速计算。
其中，基准站网双差模糊度转非差整周模糊度的具体方法为：
以B1双差载波相位整周模糊度为例，可以得到卫星p、k、q在基准站A、B、C上的B1双差载波相位整周模糊度：
式（42）和式（43）中左端为双差模糊度，右端为非差整周模糊度，且两个公式中各只有两个线性独立的双差模糊度。为了快速得到基准站网中的所有的非差整周模糊度，可以定义非差基准模糊度，若以基准站A和卫星q为基准，即与基准站A和卫星q有关的非差整周模糊度的可以预先给出，并且其值可设定为任何整数值。
利用双差模糊度、基准站和卫星的非差基准模糊度，可由式（42）和式（43）得到基准站网A、B、C中的所有非差整周模糊度：
式中，为非差基准模糊度，为双差模糊度。
进一步的，在基于模糊度参数解固定整周模糊度时，利用LAMBDA算法对L1整周模糊度进行降相关处理，所述LAMBDA算法包括：
对L1整周模糊度方差阵使用整数Gauss变换，以构建整数可逆矩阵Z；
使用整数可逆矩阵Z对L1整周模糊度进行Z变换，对L1整周模糊度对应的协方差阵进行降相关Z变换；
根据降相关后的L1整周模糊度协方差阵对Z变换后的L1整周模糊度进行搜索；
使用Z-1还原对应的L1整周模糊度。
示范性的，在本实施例中，LAMBDA算法的步骤具体为：对L1整周模糊度方差阵使用整数Gauss变换，构建整数可逆矩阵Z，使用矩阵Z对L1整周模糊度进行Z变换，对L1整周模糊度相应的协方差阵进行降相关Z变换；根据降相关后的L1整周模糊度协方差阵对Z变换后的L1整周模糊度进行搜索；最后使用Z-1还原相应的L1整周模糊度。由于L1的双差模糊度是具有整周特性的，所以可以利用LAMBDA算法对模糊度进行降相关处理，从而大大减少计算量。
进一步的，在基于模糊度参数解固定整周模糊度时，通过假设检验对应的预设显著性水平进行L1整周模糊度的质量控制。
示范性的，应当理解的是，由于仅仅经过LAMBDA算法搜索的模糊度置信度不一定很高，即固定的模糊度无法保证正误，因此在本实施例中，将基于假设检验给定显著性水平来判定模糊度N是否固定正确。具体的，基于假设检验给定显著性水平，以检验最小的和次小的/>是否有显著的不同，如果显著相同，则需要继续滤波并在下一历元再对模糊度进行搜索和固定，直到找到最小的/>和次小的/>显著不同为止；如果显著不同，则判断模糊度N固定正确，以实现整周模糊度的质量控制。其中，N为最小的L1整周模糊度的期望值，/>为N的方差，/>为次小的整周模糊度的期望值，/>为N的方差。
由此可见，本实施例通过采用部分卫星模糊度的降维处理方法，先固定容易固定的卫星，在对其余卫星进行模糊度搜索，提高了并行滤波的效率，使L1整周模糊度和L2整周模糊度解算效率得到提升；并通过北斗和GPS两个系统各选一个参考星，在空间上对解算任务做并行处理；同时通过对北斗和GPS系统进行选择，对基线长度渐次增加解算，在时间上做并行处理，从而提升了并行滤波效率。
参见图3所示，本申请实施例还提供了一种整周模糊度并行滤波解算装置，包括：
筛选单元，其用于基于预设选星规则分别从BDS系统和GPS系统中筛选出参考星；
固定单元，其用于基于参考星并行对BDS卫星和GPS卫星按照波长从长到短的顺序分别固定观测值组合的双差模糊度，并按照从短到长的顺序分别固定基线；
更新单元，其用于根据固定结果进行法方程更新，以得到模糊度参数解；
解算单元，其用于基于模糊度参数解固定整周模糊度。
进一步的，所述固定单元具体用于：
对于BDS卫星，利用不同频率的观测值及预设模糊度固定标准确定出超宽巷整周模糊度；
将固定的超宽巷整周模糊度与其他宽巷整周模糊度的线性关系作为约束条件，以估计宽巷整周模糊度、相对天顶对流层延迟误差和电离层延迟误差，并搜索确定宽巷整周模糊度；
将固定的宽巷整周模糊度与三频载波相位整周模糊度的整数线性关系加入载波相位整周模糊度参数估计观测模型中，以搜索并确定BDS原始频率双差载波相位整周模糊度。
进一步的，所述预设模糊度固定标准包括实数双差超宽巷模糊度与其最近的整数之差的绝对值小于0.25周，实数双差模糊度就近取整成功率大于0.99，双差超宽巷模糊度平均值的中误差小于或等于0.15。
进一步的，所述预设选星规则包括将GEO卫星作为BDS系统的参考星，将高度角大于预设阈值的卫星作为GPS系统的参考星。
进一步的，在根据固定结果进行法方程更新时，将基准站网络闭合多边形相同卫星的双差模糊度代数和为零作为搜索模糊度参数解的判别标准。
进一步的，所述解算单元在基于模糊度参数解固定整周模糊度时，利用LAMBDA算法对L1整周模糊度进行降相关处理，所述LAMBDA算法包括：
对L1整周模糊度方差阵使用整数Gauss变换，以构建整数可逆矩阵Z；
使用整数可逆矩阵Z对L1整周模糊度进行Z变换，对L1整周模糊度对应的协方差阵进行降相关Z变换；
根据降相关后的L1整周模糊度协方差阵对Z变换后的L1整周模糊度进行搜索；
使用Z-1还原对应的L1整周模糊度。
进一步的，所述解算单元在基于模糊度参数解固定整周模糊度时，通过假设检验对应的预设显著性水平进行L1整周模糊度的质量控制。
需要说明的是，所属本领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的装置和各单元的具体工作过程，可以参考前述整周模糊度并行滤波解算方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
上述实施例提供的装置可以实现为一种计算机程序的形式，该计算机程序可以在如图4所示的整周模糊度并行滤波解算设备上运行。
本申请实施例还提供了一种整周模糊度并行滤波解算设备，包括：通过系统总线连接的存储器、处理器和网络接口，存储器中存储有至少一条指令，至少一条指令由处理器加载并执行，以实现前述的整周模糊度并行滤波解算方法的全部步骤或部分步骤。
其中，网络接口用于进行网络通信，如发送分配的任务等。本领域技术人员可以理解，图4中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
处理器可以是CPU，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital SignalProcessor，DSP)、专用集成电路( Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程逻辑门阵列( Field Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器，或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，处理器是计算机装置的控制中心，利用各种接口和线路连接整个计算机装置的各个部分。
存储器可用于存储计算机程序和/或模块，处理器通过运行或执行存储在存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现计算机装置的各种功能。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如视频播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如视频数据、图像数据等)等。此外，存储器可以包括高速随存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘、智能存储卡(Smart Media Card，SMC)、安全数字( Secure digital，SD)卡、闪存卡( Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件或其他易失性固态存储器件。
本申请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，计算机程序被处理器执行时，实现前述的整周模糊度并行滤波解算方法的全部步骤或部分步骤。
本申请实施例实现前述的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法的步骤。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(Read-Only memory，ROM)、随机存取存储器（Random Accessmemory，RAM )、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
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、服务器或计算机程序产品。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和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备（系统）和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
以上所述仅是本申请的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种整周模糊度并行滤波解算方法，其特征在于，包括以下步骤：
基于预设选星规则分别从BDS系统和GPS系统中筛选出参考星；
基于参考星并行对BDS卫星和GPS卫星按照波长从长到短的顺序分别固定观测值组合的双差模糊度，并按照从短到长的顺序分别固定基线；
根据固定结果进行法方程更新，以得到模糊度参数解；
其中，所述根据固定结果进行法方程更新，以得到模糊度参数解，包括：
求解出所述双差模糊度的实数解；
将所述实数解中的一部分模糊度参数固定为整数，且将所述整数作为已知值代入法方程进行更新，并按照上述步骤进行迭代，直至得到所有模糊度参数解；
基于模糊度参数解固定整周模糊度。
2.如权利要求1所述的整周模糊度并行滤波解算方法，其特征在于，所述基于参考星并行对BDS卫星和GPS卫星按照波长从长到短的顺序分别固定观测值组合的双差模糊度，包括：
对于BDS卫星，利用不同频率的观测值及预设模糊度固定标准确定出超宽巷整周模糊度；
将固定的超宽巷整周模糊度与其他宽巷整周模糊度的线性关系作为约束条件，以估计宽巷整周模糊度、相对天顶对流层延迟误差和电离层延迟误差，并搜索确定宽巷整周模糊度；
将固定的宽巷整周模糊度与三频载波相位整周模糊度的整数线性关系加入载波相位整周模糊度参数估计观测模型中，以搜索并确定BDS原始频率双差载波相位整周模糊度。
3.如权利要求2所述的整周模糊度并行滤波解算方法，其特征在于：所述预设模糊度固定标准包括实数双差超宽巷模糊度与其最近的整数之差的绝对值小于0.25周，实数双差模糊度就近取整成功率大于0.99，双差超宽巷模糊度平均值的中误差小于或等于0.15。
4.如权利要求1所述的整周模糊度并行滤波解算方法，其特征在于：所述预设选星规则包括将GEO卫星作为BDS系统的参考星，将高度角大于预设阈值的卫星作为GPS系统的参考星。
5.如权利要求1所述的整周模糊度并行滤波解算方法，其特征在于：
在根据固定结果进行法方程更新时，将基准站网络闭合多边形相同卫星的双差模糊度代数和为零作为搜索模糊度参数解的判别标准。
6.如权利要求1所述的整周模糊度并行滤波解算方法，其特征在于：在基于模糊度参数解固定整周模糊度时，利用LAMBDA算法对L1整周模糊度进行降相关处理，所述LAMBDA算法包括：
对L1整周模糊度方差阵使用整数Gauss变换，以构建整数可逆矩阵Z；
使用整数可逆矩阵Z对L1整周模糊度进行Z变换，对L1整周模糊度对应的协方差阵进行降相关Z变换；
根据降相关后的L1整周模糊度协方差阵对Z变换后的L1整周模糊度进行搜索；
使用Z-1还原对应的L1整周模糊度。
7.如权利要求6所述的整周模糊度并行滤波解算方法，其特征在于：在基于模糊度参数解固定整周模糊度时，通过假设检验对应的预设显著性水平进行L1整周模糊度的质量控制。
8.一种整周模糊度并行滤波解算装置，其特征在于，包括：
筛选单元，其用于基于预设选星规则分别从BDS系统和GPS系统中筛选出参考星；
固定单元，其用于基于参考星并行对BDS卫星和GPS卫星按照波长从长到短的顺序分别固定观测值组合的双差模糊度，并按照从短到长的顺序分别固定基线；
更新单元，其用于根据固定结果进行法方程更新，以得到模糊度参数解；
其中，所述更新单元具体用于：
求解出所述双差模糊度的实数解；
将所述实数解中的一部分模糊度参数固定为整数，且将所述整数作为已知值代入法方程进行更新，并按照上述步骤进行迭代，直至得到所有模糊度参数解；
解算单元，其用于基于模糊度参数解固定整周模糊度。
9.一种整周模糊度并行滤波解算设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述存储器中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由所述处理器加载并执行，以实现权利要求1至7中任一项所述的整周模糊度并行滤波解算方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于：所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，以实现权利要求1至7中任一项所述的整周模糊度并行滤波解算方法。
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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