一种GNSS双频载波相位整周模糊度解算方法技术

本发明专利技术提供一种GNSS双频载波相位整周模糊度解算方法，属于卫星高精度定位技术领域。本发明专利技术将双频载波相位观测值预处理后，筛选出较优的载波观测量组建双差无几何无电离层观测量及宽巷载波组合观测量，在估计宽巷模糊度浮点解精度及单历元宽巷模糊度通过率的前提下，利用LAMBDA方法搜索固定宽巷整周模糊度，利用卡尔曼滤波器估计无电离层组合观测量的模糊度浮点解，利用LAMBDA方法进行窄巷整周模糊度的搜索固定，最后进行定位方程组回代求解，实现卫星高精度定位及姿态解算。本发明专利技术在兼顾宽巷模糊度浮点解精度的同时，利用LAMBDA搜索算法解决宽巷模糊度固定率低的问题，同时对窄巷模糊度浮点解进行较好估计，提高了基线整体的固定率。

【技术实现步骤摘要】
一种GNSS双频载波相位整周模糊度解算方法
本专利技术属于卫星高精度定位
，特别涉及一种GNSS双频载波相位整周模糊度解算方法。
技术介绍
目前，四大全球卫星导航系统(GlobalNavigationSatelliteSystem,GNSS)包括美国的GPS、俄罗斯的GLONASS、中国的BDS和欧盟的Galileo系统。全球卫星导航系统实时相对定位，简称RTK(RealTimeKinematic)，其通过对接收机间与卫星间做差消除或削弱卫星轨道误差、大气传播延迟误差及卫星和接收机钟差等公有误差，利用高精度的载波相位观测量，实现厘米级甚至毫米级的定位。其具有高精度、高可靠性以及24小时不间断性等特点，在民用和军事领域具有广泛的应用。例如RTK可应用于传统测绘领域、无人驾驶导航等。实现高精度定位的关键是正确解算载波相位整周模糊度，而正确解算模糊度的难点在于对模糊度浮点解的整数估计。在基线长度小于15km的短基线情形下，通过在接收机和卫星间组建载波相位双差观测方程可以大大消除或减弱电离层延迟误差、对流层延迟误差、卫星钟误差和接收机误差，整周模糊度一般较容易固定，进而取得高精度的定位结果。然而在基线长大于15km的情形下，由于空间相关性减弱，部分大气延迟误差、多径误差会被吸收到模糊度浮点解中，从而造成整周模糊度难以准确固定，降低了RTK定位的精度和可靠性。常用的模糊度估计方法有：取整法、整数最小二乘法、FARA(FastAmbiguityResolutionApproach)法、LAMBDA(Least-squaresAmbiguityDecorrelationAdjustment)法。其中，LAMBDA法被公认为效果最好、应用最广泛的一种模糊度解算方法。但LAMBDA算法对模糊度浮点解精度有一定的要求，若待求的模糊度浮点解精度较差，那么搜索出的整数解一般就会有一周乃至多周的偏差。传统方法在解算中长基线时，直接利用取整浮点解的方法求解宽巷整周模糊度和窄巷整周模糊度，此方法因需多历元平滑解算，且解算的可靠性较差，所以初始化时间较久、固定成功率受限。
技术实现思路
针对现有技术中的缺陷，本专利技术提出一种新的整周模糊度解算方法，在充分利用LAMBDA算法优点的同时，利用宽巷整周模糊度可快速、可靠固定的特点，在解算宽巷模糊度时对其浮点解精度进行了评估并使用LAMBDA方法搜索固定宽巷整周模糊度，在解算窄巷模糊度时，利用可靠性较高的宽巷模糊度固定解和卡尔曼滤波估计出的无电离层模糊度浮点解，使用LAMBDA方法搜索固定窄巷整周模糊度。该方法缩短了初始化时间，提高了基线的固定率，实现了整周模糊度快速收敛及卫星高精度定位。为实现上述专利技术目的，本专利技术采用以下具体的技术方案。一种GNSS双频载波相位整周模糊度解算方法，包括：步骤一、无几何无电离层模型建模；所述步骤一具体包括：步骤1.1通过经质量检核及周跳探测处理后的GNSS双频载波相位观测量、双频伪距观测量，构建无电离层双频载波组合观测量和无电离层伪距组合观测量；步骤1.2利用无电离层载波组合观测量和无电离层伪距组合观测量构建无几何无电离层模型的双差观测方程；步骤二、宽巷模糊度搜索固定；所述步骤二具体包括：步骤2.1构建以双频载波相位观测量、双频伪距观测量的MW组合观测量，该观测量即为宽巷模糊度浮点解；步骤2.2对宽巷模糊度浮点解进行精度估计，同时判断该历元宽巷模糊度通过率是否大于80％；步骤2.3输入优选的宽巷模糊度浮点解及其协方差矩阵，利用LAMBDA方法搜索、固定宽巷整周模糊度；步骤三、无电离层模糊度卡尔曼滤波估计；所述步骤三具体包括：步骤3.1构建无电离层模糊度的卡尔曼滤波方程；步骤3.2利用卡尔曼滤波器估计无电离层模糊度；步骤四、窄巷模糊度搜索固定；所述步骤四具体包括：步骤4.1利用滤波求解出的无电离层模糊度浮点解和宽巷整周模糊度固定解，反求窄巷模糊度浮点解；步骤4.2对窄巷模糊度浮点解精度和窄巷组合观测量测量精度进行评估，筛选较优的窄巷模糊度浮点解，利用LAMBDA方法固定窄巷整周模糊度；步骤4.3解算单频点整周模糊度和固定后的无电离层模糊度，进行滤波方程的回代求解。进一步地，步骤一中，伪距无电离层组合观测量和载波相位无电离层组合观测量分别表示为：式中，PIF、ΦIF分别为伪距无电离层组合观测量、载波无电离层组合观测量，f1、f2分别为GNSS系统两个频点的频率，λ1、λ2为其对应的波长，P1、P2为GNSS系统两个频点的原始伪距观测量，为GNSS系统两个频点的原始载波观测量；无电离层组合观测量模糊度浮点解BC定义为：进一步地，步骤二中，双差伪距、双差载波观测方程分别表示如下：首先，构建MW组合，该卫星对的双差宽巷模糊度浮点解为上式中，λ分别为以米为单位的双差载波组合观测量，双差伪距组合观测量及宽巷组合波长，[*]ROUND为取整运算符；取伪距测量标准差σP＝0.3m，组合伪距测量值的方差为单差噪声方差表示为式中，el为卫星高度角。宽巷模糊度的测量噪声方差可表示为式中，上标i,j分别表示为参考星和目标星的索引，m为平滑的历元数；模糊度解算通过率表示为式中，Psucc为通过率，nfix、nall分别表示通过某条件的模糊度个数和参与解算模糊度的总数；其次，进行宽巷模糊度的搜索解算。较佳地，所述宽巷模糊度的搜索解算方法包括：循环解算当前历元所有宽巷模糊度浮点解，设置宽巷浮点解模糊度取整误差小于0.2周及宽巷模糊度测量噪声标准差小于0.2，并且当前历元的双差宽巷模糊度满足上述两个条件的比例要大于80％，满足以上条件后存储相应的宽巷模糊度浮点解，否则，当前历元不解算，算法返回步骤一，重新进行下一历元的解算。进一步地，步骤三中，采用扩展卡尔曼滤波进行定位方程的状态估计，具体流程如下：(一)测量更新上式中，和Pk分别表示历元tk时刻的状态估计向量及其协方差矩阵，(+)、(-)分别表示滤波更新前后标识，h(x)、H(x)和Rk分别表示测量模型向量、设计矩阵和测量误差的协方差矩阵。(二)时间更新上式中，和分别表示卡尔曼滤波转移矩阵和系统噪声的协方差矩阵。状态向量：x＝(rrT,vrT,B1T,B2T)T测量向量：y＝(ΦIFT,PIFT)T式中，测量模型向量：h(x)＝(hΦ,IFT,hP,IFT)T设计矩阵：测量噪声协方差矩阵：上式中，为单差测量矩阵；为视线方向向量；为无电离层载波组合观测量测量噪声协方差阵；为本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种GNSS双频载波相位整周模糊度解算方法，其特征在于包括：/n步骤一、无几何无电离层模型建模；/n所述步骤一具体包括：/n步骤1.1通过经质量检核及周跳探测处理后的GNSS双频载波相位观测量、双频伪距观测量，构建无电离层双频载波组合观测量和无电离层伪距组合观测量；/n步骤1.2利用无电离层载波组合观测量和无电离层伪距组合观测量构建无几何无电离层模型的双差观测方程；/n步骤二、宽巷模糊度搜索固定；/n所述步骤二具体包括：/n步骤2.1构建以双频载波相位观测量、双频伪距观测量的MW组合观测量，该观测量即为宽巷模糊度浮点解；/n步骤2.2对宽巷模糊度浮点解进行精度估计，同时判断该历元宽巷模糊度通过率是否大于80％；/n步骤2.3输入优选的宽巷模糊度浮点解及其协方差矩阵，利用LAMBDA方法搜索、固定宽巷整周模糊度；/n步骤三、无电离层模糊度卡尔曼滤波估计；/n所述步骤三具体包括：/n步骤3.1构建无电离层模糊度的卡尔曼滤波方程；/n步骤3.2利用卡尔曼滤波器估计无电离层模糊度；/n步骤四、窄巷模糊度搜索固定；/n所述步骤四具体包括：/n步骤4.1利用滤波求解出的无电离层模糊度浮点解和宽巷整周模糊度固定解，反求窄巷模糊度浮点解；/n步骤4.2对窄巷模糊度浮点解精度和窄巷组合观测量测量精度进行评估，筛选较优的窄巷模糊度浮点解，利用LAMBDA方法固定窄巷整周模糊度；/n步骤4.3解算单频点整周模糊度和固定后的无电离层模糊度，进行滤波方程的回代求解。/n...

【技术特征摘要】
1.一种GNSS双频载波相位整周模糊度解算方法，其特征在于包括：
步骤一、无几何无电离层模型建模；
所述步骤一具体包括：
步骤1.1通过经质量检核及周跳探测处理后的GNSS双频载波相位观测量、双频伪距观测量，构建无电离层双频载波组合观测量和无电离层伪距组合观测量；
步骤1.2利用无电离层载波组合观测量和无电离层伪距组合观测量构建无几何无电离层模型的双差观测方程；
步骤二、宽巷模糊度搜索固定；
所述步骤二具体包括：
步骤2.1构建以双频载波相位观测量、双频伪距观测量的MW组合观测量，该观测量即为宽巷模糊度浮点解；
步骤2.2对宽巷模糊度浮点解进行精度估计，同时判断该历元宽巷模糊度通过率是否大于80％；
步骤2.3输入优选的宽巷模糊度浮点解及其协方差矩阵，利用LAMBDA方法搜索、固定宽巷整周模糊度；
步骤三、无电离层模糊度卡尔曼滤波估计；
所述步骤三具体包括：
步骤3.1构建无电离层模糊度的卡尔曼滤波方程；
步骤3.2利用卡尔曼滤波器估计无电离层模糊度；
步骤四、窄巷模糊度搜索固定；
所述步骤四具体包括：
步骤4.1利用滤波求解出的无电离层模糊度浮点解和宽巷整周模糊度固定解，反求窄巷模糊度浮点解；
步骤4.2对窄巷模糊度浮点解精度和窄巷组合观测量测量精度进行评估，筛选较优的窄巷模糊度浮点解，利用LAMBDA方法固定窄巷整周模糊度；
步骤4.3解算单频点整周模糊度和固定后的无电离层模糊度，进行滤波方程的回代求解。


2.根据权利要求1所述的GNSS双频载波相位整周模糊度解算方法，其特征在于：
步骤一中，伪距无电离层组合观测量和载波相位无电离层组合观测量分别表示为：






式中，PIF、ΦIF分别为伪距无电离层组合观测量、载波无电离层组合观测量，f1、f2分别为GNSS系统两个频点的频率，λ1、λ2为其对应的波长，P1、P2为GNSS系统两个频点的原始伪距观测量，为GNSS系统两个频点的原始载波观测量；
无电离层组合观测量模糊度浮点解BC定义为：





3.根据权利要求1所述的GNSS双频载波相位整周模糊度解算方法，其特征在于：
步骤二中，双差伪距、双差载波观测方程分别表示如下：






首先，构建MW组合，该卫星对的双差宽巷模糊度浮点解为



上式中，Δ▽Φ、Δ▽P、λ分别为以米为单位的双差载波组合观测量，双差伪距组合观测量及宽巷组合波长，[*]ROUND为取整运算符；
取伪距测量标准差σP＝0.3m，组合伪距测量值的方差为



单差噪声方差表示为



式中，el为卫星高度角。
宽巷模糊度的测量噪声方差可表示为



式中，上标i,j分别表示为参考星和目标星的索引，...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨东森，董飞，王祥峰，
申请(专利权)人：北京华龙通科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11