CN117452462A - 一种模型和数据相结合的部分模糊度固定方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种模型和数据相结合的部分模糊度固定方法，包括获取当前历元的第一固定解、Ratio值ratio1和前一历元的Ratio值pre_ratio，依据当前历元卫星数量和成功率计算ratio检测阈值c1，判断是否符合剔除新加入卫星的要求，否，满足ratio1≥c1，第一固定解，是，依次剔除新加入卫星、最低高度角卫星、最大模糊度方差卫星，依次判断Ratio值≥ratio检测阈值，是，固定解，均否，计算成功率Ps；判断ratio4≥c4且Ps≥P0，是，第四固定解，否，卫星数量是否小于N，是，浮点解，否，剔除最大模糊度方差对应卫星，循环步骤四。本发明可提高模糊度固定解的可靠性和连续性。
Description
技术领域
本发明涉及模糊度固定技术领域，具体涉及一种模型和数据相结合的部分模糊度固定方法。
背景技术
实时动态载波相位差分定位技术(Real time Kinematic, RTK)凭借其算法简单、收敛快、定位精度高和可靠性强等优点被广泛应用于测绘、监测、导航等方面。随着全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)的不断发展和完善，基于GNSS的RTK技术在理论算法、工程应用、数据处理等方面也取得了巨大的进步。整周模糊度的正确固定是实现高精度RTK定位的基础和前提，是制约RTK性能的关键因素。实际定位时，整周模糊度固定往往受到多种因素的影响，如可视卫星数目、大气干扰、多路径效应和观测噪声等，易造成模糊度错误固定现象发生，其定位效果甚至要劣于模糊度浮点解。
随着四大全球卫星导航系统的建设和更新，卫星数量不断增加，观测频率数量也不断提高，待估模糊度参数也越来越多。对于这种高维模糊度参数的解算不仅会增加模糊度全部固定成功的风险性，还会增加模糊度错误固定的可能性。另一方面，在城市峡谷等高遮挡高噪声环境下模糊度固定困难，且错误固定频发。以上两个因素严重制约着RTK的定位效果。现有的部分模糊度固定策略并没有考虑到历元间模糊度参数及其方差协方差在定位时间段内的相关性，在复杂环境下，难以实现连续的高精度定位效果。
发明内容
有鉴于此，本发明要解决的问题是提供一种模型和数据相结合的部分模糊度固定方法，能够在复杂环境下，实现连续的高精度定位效果，同时更好地保证了模糊度固定解的可靠性和连续性。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：
一种模型和数据相结合的部分模糊度固定方法，包括，
步骤一，获取当前历元的第一固定解、当前历元的Ratio值和前一历元的Ratio值ratio1，依据当前历元卫星数量和成功率拟合计算当前历元的ratio检测阈值c1，判断pre_ratio≥c1且ratio1<c1，或pre_ratio≥2*ratio1，不符合要求时，在满足ratio1≥c1的条件下，为第一固定解，符合要求时，剔除当前历元新加入卫星，重新部分模糊度固定以计算出第二固定解、Ratio值ratio2和ratio检测阈值c2；
步骤二，判断ratio2≥c2，符合要求时，使用第二固定解，不符合要求时，剔除最低高度角的卫星，重新部分模糊度固定以计算出第三固定解、Ratio值ratio3和ratio检测阈值c2；
步骤三，判断ratio3≥c3，符合要求时，使用第三固定解，不符合要求时，剔除最大模糊度方差对应卫星，重新部分模糊度固定以计算出第四固定解、Ratio值ratio4和ratio检测阈值c4，并计算出模糊度固定成功率Ps；
步骤四，判断ratio4≥c4且Ps≥P0，P0为成功率的检测阈值，符合要求时，使用第四固定解，不符合要求时，判断卫星数量是否小于N，是，使用浮点解，否，剔除最大模糊度方差对应卫星，重新确定第四固定解、Ratio值ratio4、ratio检测阈值c4和成功率Ps，并循环步骤四。
进一步的，执行步骤一之前，计算三维位置状态量的方差协方差(varx, vary,varz)的均值posvar，同时设定均值阈值varthres，
判断posvar≥varthres，符合要求时，直接使用浮点解，不符合要求时，执行步骤一。
进一步的，所述浮点解通过最小二乘求得。
进一步的，所述模糊度成功率Ps的公式为：
其中，为对角阵D的第/>个元素；/>为标准正态分布函数；n为有效卫星的数量。
进一步的，所述ratio检测阈值通过有效卫星对数和对应计算出的成功率拟合计算出。
进一步的，所述Ratio值计算公式为：
其中，为最优固定解，/>为次优固定解，/>为浮点解对应的方差协方差阵。
进一步的，所述次优固定解和最优固定解通过LAMBDA算法计算出。
本发明具有的优点和积极效果是：
通过在模型驱动部分采用成功率指标法；在数据驱动部分，结合历元间Ratio值的大小及模糊度固定状态对下一历元用于模糊度固定的卫星做适当调整。有效解决模型驱动缺乏对于真实观测数据的考虑以及数据驱动无法对内部观测模型强度进行评估的缺点，更好地保证了模糊度固定解的可靠性和连续性。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明的一种模型和数据相结合的部分模糊度固定方法的整体原理图；
图2是本发明的一种模型和数据相结合的部分模糊度固定方法中为0.01时，内的参数表。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及／或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
本发明提供一种模型和数据相结合的部分模糊度固定方法，如图1所示，数据驱动包括：依据接收卫星数据，计算出整周模糊度的浮点解，通过LAMBDA算法分别计算出整周模糊度的次优固定解/>和最优固定解/>，以计算整周模糊度固定解的Ratio值。
Ratio值的计算公式为：
其中，为固定解，/>为浮点解，/>为浮点解对应的方差协方差阵，c为Ratio检测阈值。将固定解的次优解和最优解的残差二次型之比作为检验统计量，Ratio越大，得到的固定解的精度越高。
LAMBDA算法进行整周模糊度固定，过程为：
使用最小二乘求得的模糊度浮点解为，浮点解对应的方差协方差阵为/>,模糊度固定解为/>，首先使用整数变化矩阵Z对模糊度参数进行整数高斯变换得到/>、/>、/>；
对和/>进行上三角Cholesky分解：
其中，L为下三角矩阵，D为对角线矩阵。
采用最小二乘准则求解模糊度固定解，则在整数变换后其目标函数为：
由于模糊度本身具有整数特性，最小二乘问题转换为整数最小二乘问题，其无法直接求解得到，通常只能通过搜索的方式来选出最优的模糊度候选解。假设搜索空间大小为，则有：
完成搜索算法后进行逆整数变换，求得整周模糊度参数的最优解和次优解。
现有技术中，ratio检测阈值c通常设定为1.5~3，但随着在轨卫星数目不断增加，观测模型的强度也不断增强，ratio值十分接近1。传统ratio检测阈值c的设定方法会造成大量的弃真现象发生，严重影响RTK的定位性能。为提高RTK的定位准确性，依据有效卫星对数和对应计算出的成功率，拟合计算出ratio检测阈值c。
拟合计算原理或公式为：
的值域为[0,1]，/>表示固定率与ILS失败率拟合函数，如果则将之赋值为1；/>为容许失败率，通常将其设定为0.01；n为模糊度参数的个数；/>为整数最小二乘失败率，ILS表示整数最小二乘（Integer Least Squares，ILS）；如图2所示，/>，/>，/>和/>的取值通过n和/>的值通过查表获得。
模型驱动包括：使用Bootstrapping方法计算出整周模糊度的成功率Ps，Bootstrapping方法成功率主要取决于条件模糊度参数的标准差，通过改变Bootstrapping处理的模糊度参数的顺序改变条件模糊度参数的方差，从而改变Bootstrapping方法的成功率。
成功率计算公式为：，
其中，为对角阵D的第/>个元素；/>为标准正态分布函数；n为有效卫星的数量。
模糊度固定解可靠性的判别条件为：
为固定解，/>为浮点解，P0为检测阈值，通常将其设为0.95。
基于模型与数据相结合的部分模糊度固定策略的过程为：
步骤一，通过LAMBDA算法获取当前历元的第一固定解、当前历元的Ratio值和前一历元的Ratio值ratio1，依据当前历元卫星数量和成功率拟合计算当前历元的ratio检测阈值c1，判断pre_ratio≥c1且ratio1<c1，或pre_ratio≥2*ratio1，不符合要求时，在满足ratio1≥c1的条件下，为第一固定解，符合要求时，剔除当前历元相较于上一历元新加入的卫星，并重新进行部分模糊度固定，以计算出第二固定解、当前历元ratio值ratio2，并确定ratio检测阈值c2。
步骤二，判断ratio2≥c2，符合要求时，使用第二固定解，不符合要求时，剔除最低高度角的卫星，并重新进行部分模糊度固定，计算出第三固定解、当前历元ratio值ratio3，并确定ratio检测阈值c3。
步骤三，判断ratio3≥c3，符合要求时，使用第三固定解，不符合要求时，剔除最大模糊度方差对应卫星，并重新进行模糊度固定，计算出第四固定解、当前历元ratio值ratio4、atio检测阈值c4；依据LAMBDA算法内的对角阵D，计算出成功率Ps。
步骤四，判断ratio4≥c4且Ps≥P0，P0为成功率的检测阈值符合要求时，使用第四固定解，不符合要求时，判断卫星数量是否小于N（N的数量可为6），是，使用浮点解，否，剔除最大模糊度方差对应卫星，并重新计算部分模糊度固定，并循环步骤四。
执行步骤一之前，计算三维位置状态量的方差协方差(varx, vary, varz)的均值posvar，同时设定均值阈值varthres，
判断posvar≥varthres，符合要求时，表示当前的定位误差较大，卫星的定位粗差不符合要求，直接使用浮点解，不符合要求时，表示定位误差较小，使用模型与数据相结合的部分模糊度固定方法，固定部分卫星的整周模糊度，进行定位。
以上对本发明的实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本专利涵盖范围之内。
Claims (7)
1.一种模型和数据相结合的部分模糊度固定方法，其特征在于，包括，
步骤一，获取当前历元的第一固定解、当前历元的Ratio值ratio1和前一历元的Ratio值pre_ratio，依据当前历元卫星数量和成功率拟合计算当前历元的ratio检测阈值c1，判断pre_ratio≥c1且ratio1<c1，或pre_ratio≥2*ratio1，不符合要求时，在满足ratio1≥c1的条件下，使用第一固定解，符合要求时，剔除当前历元新加入卫星，重新计算出第二固定解、Ratio值ratio2和ratio检测阈值c2；
步骤二，判断ratio2≥c2，符合要求时，使用第二固定解，不符合要求时，剔除最低高度角的卫星，部分模糊度固定以计算出第三固定解、Ratio值ratio3和ratio检测阈值c3；
步骤三，判断ratio3≥c3，符合要求时，使用第三固定解，不符合要求时，剔除最大模糊度方差对应卫星，重新部分模糊度固定以计算出第四固定解、Ratio值ratio4和ratio检测阈值c4，并计算出模糊度固定成功率Ps；
步骤四，判断ratio4≥c4且Ps≥P0，P0为成功率的检测阈值,符合要求时，使用第四固定解，不符合要求时，判断卫星数量是否小于N，是，使用浮点解，否，剔除最大模糊度方差对应卫星，重新确定第四固定解、Ratio值ratio4、ratio检测阈值c4和成功率Ps，并循环步骤四。
2.根据权利要求1所述的一种模型和数据相结合的部分模糊度固定方法，其特征在于，执行步骤一之前，计算三维位置状态量的方差协方差(varx, vary, varz)的均值posvar，同时设定均值阈值varthres，
判断posvar≥varthres，符合要求时，直接使用浮点解，不符合要求时，执行步骤一。
3.根据权利要求1所述的一种模型和数据相结合的部分模糊度固定方法，其特征在于，所述浮点解通过最小二乘求得。
4.根据权利要求1所述的一种模型和数据相结合的部分模糊度固定方法，其特征在于，所述模糊度成功率Ps的公式为：
其中，为对角阵D的第/>个元素；/>为标准正态分布函数；n为有效卫星的数量。
5.根据权利要求1所述的一种模型和数据相结合的部分模糊度固定方法，其特征在于，所述ratio检测阈值通过有效卫星对数和对应计算出的成功率拟合计算出。
6.根据权利要求1所述的一种模型和数据相结合的部分模糊度固定方法，其特征在于，所述Ratio值计算公式为：
其中，为最优固定解，/>为次优固定解，/>为浮点解对应的方差协方差阵。
7.根据权利要求6所述的一种模型和数据相结合的部分模糊度固定方法，其特征在于，所述最优固定解和次优固定解/>通过LAMBDA算法计算出。
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|---|---|
| CN (1) | CN117452462B (zh) |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106646565A (zh) * | 2016-12-28 | 2017-05-10 | 广州市中海达测绘仪器有限公司 | 载波相位差分定位方法和装置及单频接收机 |
| CN108490469A (zh) * | 2018-01-29 | 2018-09-04 | 东南大学 | 基于模糊度紧约束的多星座基准站间模糊度快速解算方法及其应用 |
| CN109116392A (zh) * | 2018-07-25 | 2019-01-01 | 西南交通大学 | 复杂环境条件下多星座gnss融合高精度动态定位方法 |
| CN113138402A (zh) * | 2020-01-19 | 2021-07-20 | 千寻位置网络有限公司 | 基于rtk的模糊度固定方法及装置、存储介质 |
| CN113466903A (zh) * | 2021-08-16 | 2021-10-01 | 电子科技大学 | 一种顾及观测值系统误差的部分模糊度固定算法 |
| CN113917506A (zh) * | 2021-10-15 | 2022-01-11 | 阿波罗智能技术(北京)有限公司 | 模糊度固定方法、装置、电子设备及自动驾驶设备 |
| CN115586555A (zh) * | 2022-10-25 | 2023-01-10 | 华东师范大学 | 一种基于ost与adop耦合的gnss部分模糊度固定方法 |
| CN115792980A (zh) * | 2022-11-24 | 2023-03-14 | 武汉大学 | 一种模型和数据双重驱动的gnss rtk定位选星方法及系统 |
-
2023
- 2023-12-22 CN CN202311774567.XA patent/CN117452462B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106646565A (zh) * | 2016-12-28 | 2017-05-10 | 广州市中海达测绘仪器有限公司 | 载波相位差分定位方法和装置及单频接收机 |
| CN108490469A (zh) * | 2018-01-29 | 2018-09-04 | 东南大学 | 基于模糊度紧约束的多星座基准站间模糊度快速解算方法及其应用 |
| CN109116392A (zh) * | 2018-07-25 | 2019-01-01 | 西南交通大学 | 复杂环境条件下多星座gnss融合高精度动态定位方法 |
| CN113138402A (zh) * | 2020-01-19 | 2021-07-20 | 千寻位置网络有限公司 | 基于rtk的模糊度固定方法及装置、存储介质 |
| CN113466903A (zh) * | 2021-08-16 | 2021-10-01 | 电子科技大学 | 一种顾及观测值系统误差的部分模糊度固定算法 |
| CN113917506A (zh) * | 2021-10-15 | 2022-01-11 | 阿波罗智能技术(北京)有限公司 | 模糊度固定方法、装置、电子设备及自动驾驶设备 |
| CN115586555A (zh) * | 2022-10-25 | 2023-01-10 | 华东师范大学 | 一种基于ost与adop耦合的gnss部分模糊度固定方法 |
| CN115792980A (zh) * | 2022-11-24 | 2023-03-14 | 武汉大学 | 一种模型和数据双重驱动的gnss rtk定位选星方法及系统 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 马立烨: "GNSS 部分模糊度解算方法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库基础科学辑》, 15 June 2021 (2021-06-15) * |
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