CN117055087B - 一种雾霾影响区域的gnss实时定位解算方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种雾霾影响区域的GNSS实时定位解算方法，属于导航定位技术领域，能够解决现有GNSS在雾霾影响区域的定位精度较低，且定位解算的收敛速度较慢的问题。所述方法包括：S1、接收IGS数据，并根据IGS数据获取雾霾影响区域的基准站NEU坐标和流动站NEU坐标；S2、获取雾霾影响区域的雾霾含量和基准站坐标真值，并利用基准站NEU坐标、雾霾含量和基准站坐标真值建立坐标‑偏差模型；S3、利用坐标‑偏差模型对流动站NEU坐标进行修正，得到流动站修正坐标。本发明用于雾霾影响区域的GNSS实时定位。
Description
技术领域
本发明涉及一种雾霾影响区域的GNSS实时定位解算方法，属于导航定位技术领域。
背景技术
全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）监测技术以无可比拟的高精度、实时、低成本和安全性等优势在工程与地质灾害监测中广泛应用。但现有的变形监测技术受到大气效应、多路径效应、监测设备性能和模型算法等条件的限制，导致在高山峡谷及复杂气象条件下监测精度控制困难问题突出。尤其对于临灾地质灾害体，低效率的预警可能会带来重大的安全隐患。为此，科研人员多年来一直致力于改进误差抑制技术，但长期以来针对误差抑制研究主要集中在电离层、对流层延迟和多路径效应等方面，对于国内季节性广泛分布的雾霾天气对精度的影像研究尚为空白。
随着状态域校正格式的实时数据流的播发，快速促进了实时定位的发展，而区域高精度实时定位解算是亟待解决的问题。定位解算结果的偏差是影响高精度定位的主要因素之一，也是GNSS气象学重要研究对象。气溶胶光学厚度（Aerosol Optical Depth，AOD）是气溶胶总含量的基本参数，2.5微米的细颗粒物（Particulate Matter 2.5，PM2.5）是表示空气质量的基本参数，均是研究大气的重要参数。在传统的定位数据处理过程中，并未考虑雾霾天气不同污染条件下AOD与PM2.5对GNSS定位结果的影响，而定位结果偏差的不准确将会影响定位的精度和收敛速度，使得定位的精度较低，且定位解算的收敛速度较慢。
发明内容
本发明提供了一种雾霾影响区域的GNSS实时定位解算方法，能够解决现有GNSS在雾霾影响区域的定位精度较低，且定位解算的收敛速度较慢的问题。
本发明提供了一种雾霾影响区域的GNSS实时定位解算方法，所述方法包括：
S1、接收IGS数据，并根据所述IGS数据获取雾霾影响区域的基准站NEU坐标和流动站NEU坐标；
S2、获取所述雾霾影响区域的雾霾含量和基准站坐标真值，并利用所述基准站NEU坐标、所述雾霾含量和所述基准站坐标真值建立坐标-偏差模型；
S3、利用所述坐标-偏差模型对所述流动站NEU坐标进行修正，得到流动站修正坐标。
可选的，所述S2具体包括：
S21、获取所述雾霾影响区域的基准站坐标真值，并计算所述基准站NEU坐标与所述基准站坐标真值之间的坐标偏差；
S22、获取所述雾霾影响区域的雾霾含量，并利用所述基准站NEU坐标、所述雾霾含量和所述坐标偏差建立坐标-偏差模型。
可选的，所述坐标偏差为所述基准站NEU坐标与所述基准站坐标真值之间的差值。
可选的，所述雾霾含量为AOD含量和PM2.5含量。
可选的，所述S3具体包括：
S31、将所述流动站NEU坐标代入所述坐标-偏差模型中，得到流动站偏差；
S32、计算所述流动站NEU坐标与所述流动站偏差的和值，并将所述和值作为流动站修正坐标。
可选的，在所述S3之后，所述方法还包括：
S4、对所述流动站修正坐标进行精度评估，得到定位解算的评估结果。
可选的，所述S4具体包括：
S41、获取所述雾霾影响区域的流动站坐标真值；
S42、计算所述流动站修正坐标与所述流动站坐标真值之间的均方根，将所述均方根作为定位解算的评估结果。
可选的，所述S1具体包括：
S11、获取IGS数据，并根据所述IGS数据获取雾霾影响区域的基准站XYZ坐标和流动站XYZ坐标；
S12、对所述基准站XYZ坐标和所述流动站XYZ坐标分别进行NEU坐标系转换，得到基准站NEU坐标和流动站NEU坐标。
可选的，所述S11具体为：
获取IGS数据，并基于所述IGS数据，利用卡尔曼滤波方法对定位模型进行解算，得到雾霾影响区域的基准站XYZ坐标和流动站XYZ坐标。
可选的，所述定位模型为PPP函数模型。
本发明能产生的有益效果包括：
本发明提供的雾霾影响区域的GNSS实时定位解算方法，利用接收的实时IGS数据对基准站的坐标进行解算；然后估计基准站坐标在N、E、U三个方向上的位置偏差（即坐标偏差），并建立其与基准站NEU坐标、雾霾含量（即AOD含量和PM2.5含量）之间的关系式；最后解算流动站的坐标位置，并将通过该关系式得到的流动站坐标偏差修正到流动站的NEU坐标上；本发明考虑了不同污染水平对GNSS解算精度的影响，最后将其直接应用到定位的偏差估计中，对于改善定位精度和收敛速度具有重要意义。
附图说明
图1为本发明实施例提供的雾霾影响区域的GNSS实时定位解算方法流程图；
图2为本发明实施例提供的雾霾影响区域的GNSS实时定位解算方法流程框图。
具体实施方式
下面结合实施例详述本发明，但本发明并不局限于这些实施例。
本发明实施例提供了一种雾霾影响区域的GNSS实时定位解算方法，如图1和图2所示，所述方法包括：
S1、接收IGS数据，并根据IGS数据获取雾霾影响区域的基准站NEU坐标和流动站NEU坐标。
S1具体包括：
S11、获取IGS数据，并根据IGS数据获取雾霾影响区域的基准站XYZ坐标和流动站XYZ坐标。
其中，IGS（International GNSS Service，国际GNSS服务）数据包括实时观测数据、广播星历以及改正数据。
实时用户在接收实时数据时，可以通过网络下载IGS数据中心播发的实时观测文件、广播星历以及改正数据。具体包括以下几个步骤：1）设置挂载点与数据接收，一般观测文件用户根据自己的需求尽量选择信息种类和导航系统较多的挂载点，广播星历选择RTCM3EPH-MGEX挂载点，改正数据选择SSRC00CNE0挂载点，设置好挂载点后进行数据接收；2）数据的解码，IGS数据中心播发的是RTCM协议的数据文件，用户根据自己的需求将其解码为能够解算的文件格式；3）实时数据恢复，用户根据播发的广播星历以及精密星历和轨道改正数，将星历和轨道文件恢复为精密星历和轨道文件。基于SSR轨道改正参数校正广播星历恢复精密卫星轨道时，需要选择与广播星历具有相同IOD的轨道参数。在进行精密轨道合成时，GPS与Galileo系统的广播星历提供了IOD参数，但GLONASS与BDS没有提供IOD参数，其计算公式如下：
（1）
式中，为GLONASS的IOD参数，/>为日历中UTC日历秒对应的莫斯科时间。
（2）
式中，为BDS的IOD参数，/>为广播星历内的周内秒。
假设在时刻卫星在径向、切向、法向的轨道位置和轨道速率的校正值为/>、/>、、/>、/>、/>，对于/>后邻近时刻/>，轨道校正量/>为：
（3）
式中，为/>时刻卫星的径向、切向、法向的轨道校正量。
将轨道校正值转换到ECEF坐标系下：
（4）
式中，为轨道校正量转换到ECEF坐标系下的坐标改正量；/>为切向单位矢量，/>，/>为卫星速度矢量，/>为法向单位矢量，/>，/>为径向单位矢量，。
则时刻通过实时校正值改正后的卫星精密轨道位置/>为：
（5）
式中，为改正前卫星轨道位置，/>为经过实时校正值改正后的卫星轨道位置。
区域实时高精度定位模型和传统的定位模型并无差别，常用的定位模型有：无电离层组合模型、UoFC模型和非差非组合模型，本发明利用伪距和载波相位观测值基于非差非组合观测模型进行定位结果的解算，具体公式如下：
（6）
式中，表示站星几何距离，/>表示信号频率标志，/>为卫星信号频率，/>为真空中的光速，/>和/>分别代表接收机和卫星系统，/>为测码伪距观测值，/>表示载波相位观测值，/>为载波信号频率的波长，/>表示接收机钟差，/>为卫星钟差，/>、/>分别表示接收端伪距硬件延迟和卫星端伪距硬件延迟，/>以及/>分别表示接收机端相位硬件延迟和卫星端相位硬件延迟，/>和/>分别表示电离层延迟和对流层延迟，/>表示整周模糊度，/>和/>分别表示伪距的残差项载波相位的残差项。
在GNSS数据处理过程中，用户基于接收到的观测文件、广播星历以及改正数据，可以利用卡尔曼滤波方法对PPP函数模型进行解算，获取雾霾影响区域的基准站XYZ坐标和流动站XYZ坐标。
S12、对基准站XYZ坐标和流动站XYZ坐标分别进行NEU坐标系转换，得到基准站NEU坐标和流动站NEU坐标。
用户在解算出基准站XYZ坐标之后，一般需要将其转换到N、E、U方向上计算其在三个方向上的偏差和位置，通常在将X、Y、Z坐标转换为N、E、U方向时，需要解出基准站坐标系中的坐标原点在WGS84坐标系下的坐标/>，其计算公式如下所示：
（7）
式中，为椭球偏心率，/>为基准椭球体的曲率半径。
（8）
（9）
式中，为基准站的XYZ坐标，/>为基准站在N、E、U方向上的坐标，即基准站NEU坐标。
同样的，在利用公式（6）解算出雾霾影响区域的所有的流动站XYZ坐标后，可以利用公式（7）到公式（9）解算出所有流动站在N、E、U方向上的坐标，即流动站NEU坐标/>。
S2、获取雾霾影响区域的雾霾含量和基准站坐标真值，并利用基准站NEU坐标、雾霾含量和基准站坐标真值建立坐标-偏差模型。
S2具体包括：
S21、获取雾霾影响区域的基准站坐标真值，并计算基准站NEU坐标与基准站坐标真值之间的坐标偏差；其中，坐标偏差为基准站NEU坐标与所述基准站坐标真值之间的差值。
首先获取IGS数据中心发布的雾霾影响区域的基准站坐标真值，然后计算基准站NEU坐标与基准站坐标真值之间的偏差，计算公式如下所示：
（10）
式中，为基准站坐标真值。
S22、获取雾霾影响区域的雾霾含量，并利用基准站NEU坐标、雾霾含量和坐标偏差建立坐标-偏差模型。
其中，雾霾含量可以为AOD含量和PM2.5含量。在本发明中，可以采用多项式拟合和机器学习/深度学习的方法获取AOD和PM2.5的含量。
在传统定位中，通常并未考虑雾霾情况下AOD和PM2.5对定位结果的影响，而AOD和PM2.5含量的多少会影响定位结果的偏差。因此本发明针对此现象对定位结果、AOD以及PM2.5含量与定位结果的偏差进行建模，具体计算公式如下所示：
（11）
式中，AOD为AOD的含量，PM2.5为 PM2.5的含量，、、/>可以采用机器学习的方法获取其表达式。
S3、利用坐标-偏差模型对流动站NEU坐标进行修正，得到流动站修正坐标。
S3具体包括：
S31、将流动站NEU坐标代入坐标-偏差模型中，得到流动站偏差；
S32、计算流动站NEU坐标与流动站偏差的和值，并将和值作为流动站修正坐标。
将步骤1中得到的每个流动站NEU坐标代入公式（11）中求得对应的流动站偏差，并将流动站偏差改正到每个对应的流动站在N、E、U方向上的坐标得到区域高精度坐标，即流动站修正坐标，具体公式如下所示：
（12）
进一步的，在S3之后，所述方法还包括：
S4、对流动站修正坐标进行精度评估，得到定位解算的评估结果。
S4具体包括：
S41、获取雾霾影响区域的流动站坐标真值；
S42、计算流动站修正坐标与流动站坐标真值之间的均方根，将均方根作为定位解算的评估结果。
在获取到雾霾影响区域中测站（即流动站）的高精度坐标后，为了评估区域流动站解算的精准度，可以采用坐标在N、E、U三个方向上的RMS变化，具体公式如下所示：
（13）
式中，为流动站修正坐标值，/>表示第几个测站，/>为流动站的个数，表示流动站坐标真值。
在评定测站收敛时间的变化时，通常在N和E方向上采用连续20个历元小于0.2m的时间，在U方向上通常采用连续20个历元小于0.4m的时间。本发明提出的雾霾区域实时高精度定位解算方法能够有效的提高定位的精度以及收敛速度，具有广泛适用性。
本发明提供的雾霾影响区域的GNSS实时定位解算方法，利用接收的实时IGS数据对基准站的坐标进行解算；然后估计基准站坐标在N、E、U三个方向上的位置偏差（即坐标偏差），并建立其与基准站NEU坐标、雾霾含量（即AOD含量和PM2.5含量）之间的关系式；最后解算流动站的坐标位置，并将通过该关系式得到的流动站坐标偏差修正到流动站的NEU坐标上；本发明考虑了不同污染水平对GNSS解算精度的影响，最后将其直接应用到定位的偏差估计中，对于改善定位精度和收敛速度具有重要意义。
以上所述，仅是本申请的几个实施例，并非对本申请做任何形式的限制，虽然本申请以较佳实施例揭示如上，然而并非用以限制本申请，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本申请技术方案的范围内，利用上述揭示的技术内容做出些许的变动或修饰均等同于等效实施案例，均属于技术方案范围内。
Claims (8)
1.一种雾霾影响区域的GNSS实时定位解算方法，其特征在于，所述方法包括：
S1、接收IGS数据，并根据所述IGS数据获取雾霾影响区域的基准站NEU坐标和流动站NEU坐标；
S21、获取所述雾霾影响区域的基准站坐标真值，并计算所述基准站NEU坐标与所述基准站坐标真值之间的坐标偏差；
S22、获取所述雾霾影响区域的雾霾含量，并基于机器学习或深度学习的方法，利用所述基准站NEU坐标、所述雾霾含量和所述坐标偏差建立坐标-偏差模型；所述雾霾含量为AOD含量和PM2.5含量；
S3、利用所述坐标-偏差模型对所述流动站NEU坐标进行修正，得到流动站修正坐标。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述坐标偏差为所述基准站NEU坐标与所述基准站坐标真值之间的差值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S3具体包括：
S31、将所述流动站NEU坐标代入所述坐标-偏差模型中，得到流动站偏差；
S32、计算所述流动站NEU坐标与所述流动站偏差的和值，并将所述和值作为流动站修正坐标。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述S3之后，所述方法还包括：
S4、对所述流动站修正坐标进行精度评估，得到定位解算的评估结果。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述S4具体包括：
S41、获取所述雾霾影响区域的流动站坐标真值；
S42、计算所述流动站修正坐标与所述流动站坐标真值之间的均方根，将所述均方根作为定位解算的评估结果。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S1具体包括：
S11、获取IGS数据，并根据所述IGS数据获取雾霾影响区域的基准站XYZ坐标和流动站XYZ坐标；
S12、对所述基准站XYZ坐标和所述流动站XYZ坐标分别进行NEU坐标系转换，得到基准站NEU坐标和流动站NEU坐标。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述S11具体为：
获取IGS数据，并基于所述IGS数据，利用卡尔曼滤波方法对定位模型进行解算，得到雾霾影响区域的基准站XYZ坐标和流动站XYZ坐标。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述定位模型为PPP函数模型。
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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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