一種用于gnss定位的模糊度快速恢復(fù)方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種用于GNSS定位的模糊度快速恢復(fù)方法及系統(tǒng)，包括獲得異常事件發(fā)生前一歷元的固定解階段和異常事件發(fā)生時刻模糊度的重新初始化階段，所述異常事件發(fā)生時刻模糊度的重新初始化包括生成正確固定模糊度及測站坐標(biāo)的虛擬觀測方程及其權(quán)矩陣，聯(lián)合原始觀測方程進(jìn)行重新確定模糊度。本發(fā)明技術(shù)方案在衛(wèi)星發(fā)生異常事件時，能夠快速可靠重新固定模糊度，增加模糊度確定的可靠，并且實(shí)現(xiàn)簡單方便，節(jié)約系統(tǒng)資源，實(shí)際應(yīng)用效果好。
【專利說明】
一種用于GNSS定位的模糊度快速恢復(fù)方法及系統(tǒng)
技術(shù)領(lǐng)域
[0001 ]本發(fā)明涉及GNSS高精度相對定位技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種GNSS定位過程中模糊 度失鎖或發(fā)生周跳后的重新恢復(fù)技術(shù)方案。
【背景技術(shù)】
[0002] GNSS的全稱是全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（Global Navigation Satellite System)，目 前，GNSS高精度相對定位應(yīng)用非常廣泛，其中快速模糊度解算是高精度定位的關(guān)鍵。如果模 糊度能正確進(jìn)行固定，則對于動態(tài)觀測可達(dá)到厘米級定位精度，而對于一定時間的靜態(tài)觀 測則可達(dá)到毫米級精度。國內(nèi)外學(xué)者很早就開展了提高模糊度固定成功率的相關(guān)研究，并 提出了很多有效的算法。在模糊度搜索方面，主要包括Melb 〇urne(1985)和Wubbena(1985) 的基于觀測值域的Μ - W方法，R e m ο n d i (19 8 4)基于坐標(biāo)域的模糊度函數(shù)法（A m b i g u i t y Function Method，AFM)，基于模糊度域的Hatch(1990)的最小二乘搜索方法、Frei和 Beutler( 1990)的快速模糊度解算方法（Fast Ambiguity Resolution Approach，F(xiàn)ARA)及 Teunissen(1993)的最小二乘模糊度降相關(guān)平差方法（Least Squares Ambiguity Decorrelation Adjustment，LAMBDA)方法。其中基于整數(shù)最小二乘原理的LAMBDA方法已被 廣泛使用。
[0003] 在基于模糊度域的模糊度解算中，解算步驟主要分為兩部分。首先采用傳統(tǒng)的標(biāo) 準(zhǔn)最小二乘方法對方程各參數(shù)進(jìn)行估計，得到參數(shù)的實(shí)數(shù)解及其協(xié)方差矩陣，此時獲得的 基線坐標(biāo)稱為浮點(diǎn)解;然后利用整數(shù)最小二乘將實(shí)數(shù)的模糊度參數(shù)固定為整數(shù)，再將整數(shù) 模糊度重新帶入觀測方程，解得精確的基線坐標(biāo)，該解稱為固定解。從上面步驟可以看出， 要想獲得可靠的整數(shù)模糊度，需要先獲取較高精度的實(shí)數(shù)解，這對于精密定位顯得尤為重 要。
[0004] 在提高實(shí)數(shù)解精度的目標(biāo)下，眾多學(xué)者把精力集中在了優(yōu)化觀測的數(shù)學(xué)模型上， 包括描述觀測值物理或幾何信息的函數(shù)模型和描述觀測值精度情況的隨機(jī)模型上。比如盡 可能詳盡的模型化或用其他方法消除已知的各類誤差，或通過多系統(tǒng)組合觀測來提高實(shí)數(shù) 解的精度，或采用驗(yàn)后方差估計來實(shí)時調(diào)整觀測值的精度信息。實(shí)驗(yàn)表明，在大多數(shù)情況 下，這些方法能夠提高模糊度的固定成功率。
[0005] 另一方面，在進(jìn)行衛(wèi)星觀測時，由于測站周圍的復(fù)雜環(huán)境，可能會導(dǎo)致接收的信號 異常而發(fā)生以下事件:如某顆衛(wèi)星的信號失鎖后重新捕獲，或某顆衛(wèi)星因高度角變化導(dǎo)致 觀測衛(wèi)星數(shù)隨之變化，或衛(wèi)星載波相位觀測值發(fā)生整周跳變（以下簡稱異常事件）。在這些 情況下，通常會因發(fā)生事件的衛(wèi)星模糊度發(fā)生改變而需要進(jìn)行重新初始化解算。一般在重 新初始化的過程中，沒有利用前期歷元的解算結(jié)果，再考慮到如果觀測值的信號不佳，就會 導(dǎo)致無法獲得較高精度的模糊度浮點(diǎn)解，最終模糊度無法正確固定。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明主要是解決現(xiàn)有技術(shù)中在觀測值的信號不佳時，由于衛(wèi)星發(fā)生異常事件而 導(dǎo)致模糊度無法固定的問題;利用異常事件發(fā)生前一歷元已經(jīng)固定的模糊度信息及靜態(tài)情 況下解得的測站精確坐標(biāo)，提供一種衛(wèi)星定位中快速可靠地重新初始化模糊度的技術(shù)方 案。
[0007] 本發(fā)明技術(shù)方案提供一種用于GNSS定位的模糊度快速恢復(fù)方法，包括以下步驟，
[0008] 步驟1，獲得異常事件發(fā)生前一歷元的固定解，包括以下子步驟，
[0009] 步驟1.1，對事件發(fā)生前某一歷元的觀測值進(jìn)行濾波解算，獲得模糊度浮點(diǎn)解；
[0010] 步驟1.2,進(jìn)行模糊度搜索，判斷搜索后次小與最小模糊度殘差二次型的比值 ratio是否大于預(yù)先設(shè)定的閾值，
[0011] 是則認(rèn)為模糊度正確固定，將模糊度當(dāng)作已知值，重新解算誤差方程獲得測站的 精確坐標(biāo)，進(jìn)入步驟1.3;
[0012] 否則返回步驟1.1取下一歷元的觀測值繼續(xù)進(jìn)行濾波解算；
[0013] 步驟1.3,存儲當(dāng)前歷元正確固定的模糊度及測站精確坐標(biāo)，然后利用該組正確模 糊度逐歷元進(jìn)行定位解算以更新測站精確坐標(biāo)，直至獲得異常事件發(fā)生前一歷元的正確模 糊度值及測站的固定解坐標(biāo)，進(jìn)入步驟2;
[0014] 步驟2,異常事件發(fā)生時刻模糊度的重新初始化，包括以下子步驟，
[0015]步驟2.1，標(biāo)定發(fā)生異常事件的衛(wèi)星號；
[0016] 步驟2.2,生成虛擬誤差方程，將新生成的虛擬誤差方程與原始的誤差方程進(jìn)行疊 加組合，得到擴(kuò)展觀測方程，實(shí)現(xiàn)方式如下，
[0017] 若為靜態(tài)觀測，則將正常衛(wèi)星正確固定的模糊度及測站精確坐標(biāo)各當(dāng)作一組虛擬 觀測值分別組成模糊度誤差方程及坐標(biāo)誤差方程，經(jīng)過疊加組合后所得擴(kuò)展觀測方程如 下，
[0019]若為動態(tài)觀測，則僅將正常衛(wèi)星正確固定的模糊度當(dāng)作虛擬觀測值組成模糊度誤 差方程，經(jīng)過疊加組合后所得擴(kuò)展觀測方程如下，
[0021] 其中，&為以米為單位的載波相位觀測值與幾何距離之差;B為測站坐標(biāo)的系數(shù)矩 陣，I為單位陣，λ為觀測值的波長， a為基線向量或測站坐標(biāo)的改正數(shù)，br為正確固定的模糊 度參數(shù)向量與對應(yīng)模糊度初始值之差，b w為未知模糊度參數(shù)向量與對應(yīng)模糊度初始值之 差，》V為載波相位觀測值的改正數(shù)；In和lx分別為以周和米為單位的正確模糊度及測站坐 標(biāo)與各自初始值之差的具體數(shù)值，分別為正確模糊度及測站坐標(biāo)的改正數(shù)；
[0022] 步驟2.3，確定模糊度及坐標(biāo)虛擬觀測值的權(quán)矩陣Pbr及Px，并與原始觀測值權(quán)矩陣 進(jìn)行擴(kuò)展組合，得到擴(kuò)展觀測值權(quán)矩陣，實(shí)現(xiàn)方式如下，
[0023] 假設(shè)原始觀測值的權(quán)矩陣為Pi，則
[0024]靜態(tài)觀測模式下擴(kuò)展組合后的權(quán)矩陣PS [0026]動態(tài)觀測模式下擴(kuò)展組合后的權(quán)矩陣PS

[0028] 步驟2.4，基于步驟2.2和2.3所得結(jié)果，根據(jù)測站的運(yùn)動狀態(tài)選擇對應(yīng)的擴(kuò)展觀測 方程及擴(kuò)展觀測值權(quán)矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)最小二乘解算，得到模糊度浮點(diǎn)解及其協(xié)方差矩陣；
[0029] 步驟2.5,進(jìn)行搜索，得到模糊度組及相應(yīng)的比值ratio;若該值大于預(yù)先設(shè)定的閾 值，則認(rèn)為模糊度正確固定，重新初始化成功，得到恢復(fù)結(jié)果。
[0030] 而且，步驟2.1中，若衛(wèi)星發(fā)生周跳，則先進(jìn)行周跳探測再進(jìn)行標(biāo)定。
[0031]而且，步驟2.3中，模糊度及坐標(biāo)虛擬觀測值的權(quán)矩陣Pbr及Px分別表示為，
[0032] Pbr = diag(MN)
[0033] Px=diag(Mx)
[0034] 其中，diag(x)表示對角線元素均為x的對角矩陣，Mn及Mx分別表示兩個預(yù)設(shè)的常 數(shù)。
[0035] 本發(fā)明還提供一種用于GNSS定位的模糊度快速恢復(fù)系統(tǒng)，包括以下模塊，
[0036] 第一模塊，用于獲得異常事件發(fā)生前一歷元的固定解，包括以下子單元，
[0037] 第一單元，用于對事件發(fā)生前某一歷元的觀測值進(jìn)行濾波解算，獲得模糊度浮點(diǎn) 解；
[0038] 第二單元，用于進(jìn)行模糊度搜索，判斷搜索后次小與最小模糊度殘差二次型的比 值ratio是否大于預(yù)先設(shè)定的閾值，
[0039]是則認(rèn)為模糊度正確固定，將模糊度當(dāng)作已知值，重新解算誤差方程獲得測站的 精確坐標(biāo)，命令第三單元工作；
[0040] 否則命令第一單元工作，取下一歷元的觀測值繼續(xù)進(jìn)行濾波解算；
[0041] 第三單元，用于存儲當(dāng)前歷元正確固定的模糊度及測站精確坐標(biāo)，然后利用該組 正確模糊度逐歷元進(jìn)行定位解算以更新測站精確坐標(biāo)，直至獲得異常事件發(fā)生前一歷元的 正確模糊度值及測站的固定解坐標(biāo)，命令第二模塊工作；
[0042] 第二模塊，用于異常事件發(fā)生時刻模糊度的重新初始化，包括以下子單元，
[0043]第一單元，用于標(biāo)定發(fā)生異常事件的衛(wèi)星號；
[0044]第二單元，用于生成虛擬誤差方程，將新生成的虛擬誤差方程與原始的誤差方程 進(jìn)行疊加組合，得到擴(kuò)展觀測方程，實(shí)現(xiàn)方式如下，
[0045]若為靜態(tài)觀測，則將正常衛(wèi)星正確固定的模糊度及測站精確坐標(biāo)各當(dāng)作一組虛擬 觀測值分別組成模糊度誤差方程及坐標(biāo)誤差方程，經(jīng)過疊加組合后所得擴(kuò)展觀測方程如 下，
[0047]若為動態(tài)觀測，則僅將正常衛(wèi)星正確固定的模糊度當(dāng)作虛擬觀測值組成模糊度誤 差方程，經(jīng)過疊加組合后所得擴(kuò)展觀測方程如下，
[0049] 其中，&為以米為單位的載波相位觀測值與幾何距離之差;B為測站坐標(biāo)的系數(shù)矩 陣，I為單位陣，λ為觀測值的波長， a為基線向量或測站坐標(biāo)的改正數(shù)，br為正確固定的模糊 度參數(shù)向量與對應(yīng)模糊度初始值之差，b w為未知模糊度參數(shù)向量與對應(yīng)模糊度初始值之 差，％為載波相位觀測值的改正數(shù);In和lx分別為以周和米為單位的正確模糊度及測站坐標(biāo) 與各自初始值之差的具體數(shù)值，分別為正確模糊度及測站坐標(biāo)的改正數(shù)；
[0050] 第三單元，用于確定模糊度及坐標(biāo)虛擬觀測值的權(quán)矩陣Pbr及Px，并與原始觀測值 權(quán)矩陣進(jìn)行擴(kuò)展組合，得到擴(kuò)展觀測值權(quán)矩陣，實(shí)現(xiàn)方式如下，
[0051] 假設(shè)原始觀測值的權(quán)矩陣為Pi，則 [0052]靜態(tài)觀測模式下擴(kuò)展組合后的權(quán)矩陣P為
[0054]動態(tài)觀測模式下擴(kuò)展組合后的權(quán)矩陣P為
[0056]第四單元，用于基于第二單元和第三單元所得結(jié)果，根據(jù)測站的運(yùn)動狀態(tài)選擇對 應(yīng)的擴(kuò)展觀測方程及擴(kuò)展觀測值權(quán)矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)最小二乘解算，得到模糊度浮點(diǎn)解及其協(xié) 方差矩陣；
[0057]第五單元，用于進(jìn)行搜索，得到模糊度組及相應(yīng)的比值ratio;若該值大于預(yù)先設(shè) 定的閾值，則認(rèn)為模糊度正確固定，重新初始化成功，得到恢復(fù)結(jié)果。
[0058]而且，第二模塊的第一單元中，若衛(wèi)星發(fā)生周跳，則先進(jìn)行周跳探測再進(jìn)行標(biāo)定。 [0059]而且，第二模塊的第三單元中，模糊度及坐標(biāo)虛擬觀測值的權(quán)矩陣Pbr及Px分別表 示為，
[0060] Pbr = diag(MN)
[0061] Px=diag(Mx)
[0062] 其中，diag(x)表示對角線元素均為x的對角矩陣，Mn及Mx分別表示兩個預(yù)設(shè)的常 數(shù)。
[0063] 本發(fā)明具有如下優(yōu)點(diǎn)：1.恢復(fù)的第一步為異常事件發(fā)生前的操作，與常規(guī)解算流 程一致，保持了常規(guī)方法的不變性;2.恢復(fù)的第二步只需在常規(guī)誤差方程基礎(chǔ)上增加擴(kuò)展 兩類虛擬誤差方程即可，操作十分簡單;3.進(jìn)行方程擴(kuò)展操作時，充分考慮到了動態(tài)觀測模 式和靜態(tài)觀測模式的區(qū)別，提高了解算信息的利用效率;4.充分利用了前期解算的正確模 糊度及測站坐標(biāo)信息，提高了模糊度浮點(diǎn)解的精度，加快了模糊度正確固定。
[0064] 本發(fā)明應(yīng)用效果良好，具有重要的市場價值。
【附圖說明】
[0065]圖1為本發(fā)明實(shí)施例的流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0066]考慮到目前研究衛(wèi)星發(fā)生異常事件后模糊度確定的方法，主要是將該衛(wèi)星觀測值 等同周跳問題進(jìn)行處理，通過周跳探測及修復(fù)技術(shù)來重新初始化模糊度。但該方法依賴于 周跳修復(fù)的可靠性，特別是對于小周跳采用現(xiàn)有技術(shù)很難可靠進(jìn)行修復(fù)。一旦周跳修復(fù)錯 誤，將會導(dǎo)致厘米至分米級的定位誤差。本發(fā)明充分利用解算前期獲得的模糊度及測站坐 標(biāo)信息，提出一種新的模糊度快速重新恢復(fù)方法，即基于前期解算信息的模糊度快速重新 初始化方法。該方法能快速可靠地固定模糊度。
[0067] 以下結(jié)合附圖和實(shí)施例詳細(xì)說明本發(fā)明技術(shù)方案。
[0068] 本發(fā)明技術(shù)方案所提供方法可采用計算機(jī)軟件方式支持自動運(yùn)行流程。參見圖1， 本發(fā)明實(shí)施例所提供方法包括以下步驟：
[0069] 第一步，獲得異常事件發(fā)生前一歷元的固定解。
[0070] 1.1對事件發(fā)生前某一歷元的觀測值進(jìn)行濾波解算，獲得模糊度浮點(diǎn)解；
[0071] 按照常規(guī)，一般是采用卡爾曼濾波方式。
[0072] 1.2進(jìn)行模糊度搜索，判斷搜索后次小與最小模糊度殘差二次型的比值(ratio值） 是否大于預(yù)先設(shè)定的閾值，具體實(shí)施時本領(lǐng)域技術(shù)人員可自行預(yù)設(shè)閾值，比如3。是則認(rèn)為 模糊度正確固定，此時將模糊度當(dāng)作已知值，重新解算誤差方程獲得測站的精確坐標(biāo)，進(jìn)入 步驟1.3;否則返回步驟1.1取下一歷元的觀測值繼續(xù)進(jìn)行濾波結(jié)算，如果直到異常事件發(fā) 生前一歷元都沒有將模糊度正確固定，則重新初始化失敗。
[0073] 1.3存儲當(dāng)前歷元正確固定的模糊度及測站精確坐標(biāo)，然后利用該組正確模糊度 逐歷元進(jìn)行定位解算以更新測站精確坐標(biāo)，直至處理完異常事件發(fā)生前一歷元的觀測數(shù)據(jù) 才結(jié)束第一步，進(jìn)入第二步。此時獲得異常事件發(fā)生前一歷元的正確模糊度值及測站的固 定解坐標(biāo)。
[0074] 第二步，異常事件發(fā)生時刻模糊度的重新初始化。
[0075] 解算的第二步利用先前歷元解算得到的正確模糊度和測站坐標(biāo)結(jié)果，在原始誤差 方程基礎(chǔ)上增加擴(kuò)展虛擬誤差方程;進(jìn)行方程擴(kuò)展操作時，充分考慮動態(tài)觀測模式和靜態(tài) 觀測模式的區(qū)別，對于動態(tài)觀測僅擴(kuò)展模糊度虛擬誤差方程，對于靜態(tài)觀測同時擴(kuò)展模糊 度及坐標(biāo)虛擬誤差方程;利用組合擴(kuò)展后的誤差方程和權(quán)矩陣進(jìn)行模糊度重新初始化。 [0076]具體包括以下子步驟：
[0077] 2.1標(biāo)定發(fā)生異常事件的衛(wèi)星號，若該衛(wèi)星可能發(fā)生周跳則先進(jìn)行周跳探測再進(jìn) 行標(biāo)定。
[0078] 2.2若為靜態(tài)觀測則將正常衛(wèi)星正確固定的模糊度及測站精確坐標(biāo)各當(dāng)作一組虛 擬觀測值分別組成模糊度及坐標(biāo)誤差方程，若為動態(tài)觀測則僅將正常衛(wèi)星正確固定的模糊 度當(dāng)作虛擬觀測值組成模糊度誤差方程。將新生成的虛擬誤差方程與原始的誤差方程進(jìn)行 疊加組合，得到擴(kuò)展觀測方程。
[0079]原始的誤差方程如（1)所示：
[0081] 其中，^為以米為單位的載波相位觀測值與幾何距離之差。B為測站坐標(biāo)的系數(shù)矩 陣，I為單位陣，λ為觀測值的波長，a為基線向量或測站坐標(biāo)的改正數(shù)，b r為正確固定的模糊 度參數(shù)向量與對應(yīng)模糊度初始值之差，bw為未知模糊度參數(shù)向量與對應(yīng)模糊度初始值之 差，' 為載波相位觀測值的改正數(shù)。
[0082] 根據(jù)正確固定的模糊度及測站坐標(biāo)的構(gòu)建的虛擬的誤差方程的形式分別如(2)和 (3)所示：
[0083] lN=br+VN (2)
[0084] lx=a+Vx (3)
[0085] 其中，In和lx分別為以周和米為單位的正確模糊度及測站坐標(biāo)與各自初始值之差 的具體數(shù)值，分別為正確模糊度及測站坐標(biāo)的改正數(shù)。
[0086] 則靜態(tài)觀測模式和動態(tài)觀測模式下經(jīng)過疊加組合后新的觀測方程分別如（4)及 (5)所示：
[0089] 2.3確定模糊度及坐標(biāo)虛擬觀測值的權(quán)矩陣，并與原始觀測值權(quán)矩陣進(jìn)行擴(kuò)展組 合，得到擴(kuò)展觀測值權(quán)矩陣。其中模糊度及坐標(biāo)虛擬觀測值的權(quán)矩陣分別可表示為：
[0090] Pbr = diag(MN) (6)
[0091] Px=diag(Mx) (7)
[0092] 式中，Pbr及px分別表示模糊度及坐標(biāo)虛擬觀測值的權(quán)矩陣，diag(x)表示對角線元 素均為X的對角矩陣，Mn及M x分別表示兩個大常數(shù)，具體實(shí)施時本領(lǐng)域技術(shù)人員可自行預(yù)設(shè)， 推薦 Mn= 100000，MX= 1000。
[0093] 假設(shè)原始觀測值的權(quán)矩陣為Pi，則靜態(tài)觀測模式下擴(kuò)展組合后的權(quán)矩陣P*
[0095]動態(tài)觀測模式下擴(kuò)展組合后的權(quán)矩陣PS
[0097] 2.4基于步驟2.2和2.3所得結(jié)果，根據(jù)測站的運(yùn)動狀態(tài)分別選擇對應(yīng)的擴(kuò)展觀測 方程及擴(kuò)展觀測值權(quán)矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)最小二乘解算，得到模糊度浮點(diǎn)解及其協(xié)方差矩陣。 [0098] 2.5利用現(xiàn)有LAMBDA方法進(jìn)行搜索，得到模糊度組及相應(yīng)的ratio值。若該值大于 預(yù)先設(shè)定的閾值(比如3)，則認(rèn)為模糊度正確固定，重新初始化成功;否則重新初始化失敗。
[0099] 具體實(shí)施時，本發(fā)明所提供方法可基于軟件技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動運(yùn)行流程，也可采用模 塊化方式實(shí)現(xiàn)相應(yīng)系統(tǒng)。本發(fā)明實(shí)施例還提供一種用于GNSS定位的模糊度快速恢復(fù)系統(tǒng)， 包括以下模塊，
[0100] 第一模塊，用于獲得異常事件發(fā)生前一歷元的固定解，包括以下子單元，
[0101] 第一單元，用于對事件發(fā)生前某一歷元的觀測值進(jìn)行濾波解算，獲得模糊度浮點(diǎn) 解；
[0102] 第二單元，用于進(jìn)行模糊度搜索，判斷搜索后次小與最小模糊度殘差二次型的比 值ratio是否大于預(yù)先設(shè)定的閾值，
[0103] 是則認(rèn)為模糊度正確固定，將模糊度當(dāng)作已知值，重新解算誤差方程獲得測站的 精確坐標(biāo)，命令第三單元工作；
[0104] 否則命令第一單元工作，取下一歷元的觀測值繼續(xù)進(jìn)行濾波解算；
[0105] 第三單元，用于存儲當(dāng)前歷元正確固定的模糊度及測站精確坐標(biāo)，然后利用該組 正確模糊度逐歷元進(jìn)行定位解算以更新測站精確坐標(biāo)，直至獲得異常事件發(fā)生前一歷元的 正確模糊度值及測站的固定解坐標(biāo)，命令第二模塊工作；
[0106] 第二模塊，用于異常事件發(fā)生時刻模糊度的重新初始化，包括以下子單元，
[0107] 第一單元，用于標(biāo)定發(fā)生異常事件的衛(wèi)星號；
[0108] 第二單元，用于生成虛擬誤差方程，將新生成的虛擬誤差方程與原始的誤差方程 進(jìn)行疊加組合，得到擴(kuò)展觀測方程，實(shí)現(xiàn)方式如下，
[0109] 若為靜態(tài)觀測，則將正常衛(wèi)星正確固定的模糊度及測站精確坐標(biāo)各當(dāng)作一組虛擬 觀測值分別組成模糊度誤差方程及坐標(biāo)誤差方程，經(jīng)過疊加組合后所得擴(kuò)展觀測方程如 下，
[0111]若為動態(tài)觀測，則僅將正常衛(wèi)星正確固定的模糊度當(dāng)作虛擬觀測值組成模糊度誤 差方程，經(jīng)過疊加組合后所得擴(kuò)展觀測方程如下，
[0113] 其中，匕為以米為單位的載波相位觀測值與幾何距離之差;B為測站坐標(biāo)的系數(shù)矩 陣，I為單位陣，λ為觀測值的波長，a為基線向量或測站坐標(biāo)的改正數(shù)，b r為正確固定的模糊 度參數(shù)向量與對應(yīng)模糊度初始值之差，bw為未知模糊度參數(shù)向量與對應(yīng)模糊度初始值之 差，心為載波相位觀測值的改正數(shù);In和l x分別為以周和米為單位的正確模糊度及測站坐標(biāo) 與各自初始值之差的具體數(shù)值，分別為正確模糊度及測站坐標(biāo)的改正數(shù)；
[0114] 第三單元，用于確定模糊度及坐標(biāo)虛擬觀測值的權(quán)矩陣Pbr及Px，并與原始觀測值 權(quán)矩陣進(jìn)行擴(kuò)展組合，得到擴(kuò)展觀測值權(quán)矩陣，實(shí)現(xiàn)方式如下，
[0115] 假設(shè)原始觀測值的權(quán)矩陣為則
[0116] 靜態(tài)觀測模式下擴(kuò)展組合后的權(quán)矩陣P為
[0118]動態(tài)觀測模式下擴(kuò)展組合后的權(quán)矩陣P為
[0120] 第四單元，用于基于第二單元和第三單元所得結(jié)果，根據(jù)測站的運(yùn)動狀態(tài)選擇對 應(yīng)的擴(kuò)展觀測方程及擴(kuò)展觀測值權(quán)矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)最小二乘解算，得到模糊度浮點(diǎn)解及其協(xié) 方差矩陣；
[0121] 第五單元，用于進(jìn)行搜索，得到模糊度組及相應(yīng)的比值ratio;若該值大于預(yù)先設(shè) 定的閾值，則認(rèn)為模糊度正確固定，重新初始化成功，得到恢復(fù)結(jié)果。
[0122] 各模塊具體實(shí)現(xiàn)可參見相應(yīng)步驟，本發(fā)明不予贅述。
[0123] 本文中所描述的具體實(shí)施例僅僅是對本發(fā)明精神作舉例說明。本發(fā)明所屬技術(shù)領(lǐng) 域的技術(shù)人員可以對所描述的具體實(shí)施例做各種各樣的修改或補(bǔ)充或采用類似的方式替 代，但并不會偏離本發(fā)明的精神或者超越所附權(quán)利要求書所定義的范圍。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種用于GNSS定位的模糊度快速恢復(fù)方法，其特征在于:包括w下步驟， 步驟1，獲得異常事件發(fā)生前一歷元的固定解，包括W下子步驟， 步驟1.1，對事件發(fā)生前某一歷元的觀測值進(jìn)行濾波解算，獲得模糊度浮點(diǎn)解； 步驟1.2,進(jìn)行模糊度捜索，判斷捜索后次小與最小模糊度殘差二次型的比值ratio是 否大于預(yù)先設(shè)定的闊值， 是則認(rèn)為模糊度正確固定，將模糊度當(dāng)作已知值，重新解算誤差方程獲得測站的精確 坐標(biāo)，進(jìn)入步驟1.3; 否則返回步驟1.1取下一歷元的觀測值繼續(xù)進(jìn)行濾波解算； 步驟1.3,存儲當(dāng)前歷元正確固定的模糊度及測站精確坐標(biāo)，然后利用該組正確模糊度 逐歷元進(jìn)行定位解算W更新測站精確坐標(biāo)，直至獲得異常事件發(fā)生前一歷元的正確模糊度 值及測站的固定解坐標(biāo)，進(jìn)入步驟2; 步驟2，異常事件發(fā)生時刻模糊度的重新初始化，包括W下子步驟， 步驟2.1，標(biāo)定發(fā)生異常事件的衛(wèi)星號； 步驟2.2,生成虛擬誤差方程，將新生成的虛擬誤差方程與原始的誤差方程進(jìn)行疊加組 合，得到擴(kuò)展觀測方程，實(shí)現(xiàn)方式如下， 若為靜態(tài)觀測，則將正常衛(wèi)星正確固定的模糊度及測站精確坐標(biāo)各當(dāng)作一組虛擬觀測 值分別組成模糊度誤差方程及坐標(biāo)誤差方程，經(jīng)過疊加組合后所得擴(kuò)展觀測方程如下，若為動態(tài)觀測，則僅將正常衛(wèi)星正確固定的模糊度當(dāng)作虛擬觀測值組成模糊度誤差方 程，經(jīng)過疊加組合后所得擴(kuò)展觀測方程如下，其中，/p為W米為單位的載波相位觀測值與幾何距離之差;B為測站坐標(biāo)的系數(shù)矩陣，I 為單位陣，λ為觀測值的波長，a為基線向量或測站坐標(biāo)的改正數(shù)，br為正確固定的模糊度參 數(shù)向量與對應(yīng)模糊度初始值之差，bw為未知模糊度參數(shù)向量與對應(yīng)模糊度初始值之差盧0為 載波相位觀測值的改正數(shù);In和lx分別為W周和米為單位的正確模糊度及測站坐標(biāo)與各自 初始值之差的具體數(shù)值，VN及Vx分別為正確模糊度及測站坐標(biāo)的改正數(shù)； 步驟2.3，確定模糊度及坐標(biāo)虛擬觀測值的權(quán)矩陣Pbr及Px，并與原始觀測值權(quán)矩陣進(jìn)行 擴(kuò)展組合，得到擴(kuò)展觀測值權(quán)矩陣，實(shí)現(xiàn)方式如下， 假設(shè)原始觀測值的權(quán)矩陣為Pi，貝。 靜態(tài)觀測模式下擴(kuò)展組合后的權(quán)矩陣P為動態(tài)觀測模式下擴(kuò)展組合后的權(quán)矩陣P為步驟2.4，基于步驟2.2和2.3所得結(jié)果，根據(jù)測站的運(yùn)動狀態(tài)選擇對應(yīng)的擴(kuò)展觀測方程 及擴(kuò)展觀測值權(quán)矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)最小二乘解算，得到模糊度浮點(diǎn)解及其協(xié)方差矩陣； 步驟2.5,進(jìn)行捜索，得到模糊度組及相應(yīng)的比值ratio;若該值大于預(yù)先設(shè)定的闊值， 則認(rèn)為模糊度正確固定，重新初始化成功，得到恢復(fù)結(jié)果。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述用于GNSS定位的模糊度快速恢復(fù)方法，其特征在于:步驟2.1中， 若衛(wèi)星發(fā)生周跳，則先進(jìn)行周跳探測再進(jìn)行標(biāo)定。3. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述用于GNSS定位的模糊度快速恢復(fù)方法，其特征在于:步驟2.3 中，模糊度及坐標(biāo)虛擬觀測值的權(quán)矩陣Pbr及Px分別表示為， Pbr = diag(MN) Px = diag(Mx) 其中，diag(x)表示對角線元素均為X的對角矩陣，Mn及Mx分別表示兩個預(yù)設(shè)的常數(shù)。4. 一種用于GNSS定位的模糊度快速恢復(fù)系統(tǒng)，其特征在于:包括W下模塊， 第一模塊，用于獲得異常事件發(fā)生前一歷元的固定解，包括W下子單元， 第一單元，用于對事件發(fā)生前某一歷元的觀測值進(jìn)行濾波解算，獲得模糊度浮點(diǎn)解； 第二單元，用于進(jìn)行模糊度捜索，判斷捜索后次小與最小模糊度殘差二次型的比值 ratio是否大于預(yù)先設(shè)定的闊值， 是則認(rèn)為模糊度正確固定，將模糊度當(dāng)作已知值，重新解算誤差方程獲得測站的精確 坐標(biāo)，命令第Ξ單元工作； 否則命令第一單元工作，取下一歷元的觀測值繼續(xù)進(jìn)行濾波解算； 第Ξ單元，用于存儲當(dāng)前歷元正確固定的模糊度及測站精確坐標(biāo)，然后利用該組正確 模糊度逐歷元進(jìn)行定位解算W更新測站精確坐標(biāo)，直至獲得異常事件發(fā)生前一歷元的正確 模糊度值及測站的固定解坐標(biāo)，命令第二模塊工作； 第二模塊，用于異常事件發(fā)生時刻模糊度的重新初始化，包括W下子單元， 第一單元，用于標(biāo)定發(fā)生異常事件的衛(wèi)星號； 第二單元，用于生成虛擬誤差方程，將新生成的虛擬誤差方程與原始的誤差方程進(jìn)行 疊加組合，得到擴(kuò)展觀測方程，實(shí)現(xiàn)方式如下， 若為靜態(tài)觀測，則將正常衛(wèi)星正確固定的模糊度及測站精確坐標(biāo)各當(dāng)作一組虛擬觀測 值分別組成模糊度誤差方程及坐標(biāo)誤差方程，經(jīng)過疊加組合后所得擴(kuò)展觀測方程如下，若為動態(tài)觀測，則僅將正常衛(wèi)星正確固定的模糊度當(dāng)作虛擬觀測值組成模糊度誤差方 程，經(jīng)過疊加組合后所得擴(kuò)展觀測方程如下，其中，Zp為W米為單位的載波相位觀測值與幾何距離之差;B為測站坐標(biāo)的系數(shù)矩陣，I 為單位陣，λ為觀測值的波長，a為基線向量或測站坐標(biāo)的改正數(shù)，br為正確固定的模糊度參 數(shù)向量與對應(yīng)模糊度初始值之差，bw為未知模糊度參數(shù)向量與對應(yīng)模糊度初始值之差盧0為 載波相位觀測值的改正數(shù);In和lx分別為W周和米為單位的正確模糊度及測站坐標(biāo)與各自 初始值之差的具體數(shù)值，VN及Vx分別為正確模糊度及測站坐標(biāo)的改正數(shù)； 第Ξ單元，用于確定模糊度及坐標(biāo)虛擬觀測值的權(quán)矩陣Pbr及Px，并與原始觀測值權(quán)矩 陣進(jìn)行擴(kuò)展組合，得到擴(kuò)展觀測值權(quán)矩陣，實(shí)現(xiàn)方式如下， 假設(shè)原始觀測值的權(quán)矩陣為Pi，貝。 靜態(tài)觀測模式下擴(kuò)展組合后的權(quán)矩陣P為動態(tài)觀測模式下擴(kuò)展組合后的權(quán)矩陣P為第四單元，用于基于第二單元和第Ξ單元所得結(jié)果，根據(jù)測站的運(yùn)動狀態(tài)選擇對應(yīng)的 擴(kuò)展觀測方程及擴(kuò)展觀測值權(quán)矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)最小二乘解算，得到模糊度浮點(diǎn)解及其協(xié)方差 矩陣； 第五單元，用于進(jìn)行捜索，得到模糊度組及相應(yīng)的比值ratio;若該值大于預(yù)先設(shè)定的 闊值，則認(rèn)為模糊度正確固定，重新初始化成功，得到恢復(fù)結(jié)果。5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述用于GNSS定位的模糊度快速恢復(fù)系統(tǒng)，其特征在于:第二模塊的 第一單元中，若衛(wèi)星發(fā)生周跳，則先進(jìn)行周跳探測再進(jìn)行標(biāo)定。6. 根據(jù)權(quán)利要求4或5所述用于GNSS定位的模糊度快速恢復(fù)系統(tǒng)，其特征在于:第二模 塊的第Ξ單元中，模糊度及坐標(biāo)虛擬觀測值的權(quán)矩陣Pbr及Ρχ分別表示為， Pbr = diag(MN) Px = diag(Mx) 其中，diag(x)表示對角線元素均為X的對角矩陣，Mn及Mx分別表示兩個預(yù)設(shè)的常數(shù)。
【文檔編號】G01S19/51GK106093991SQ201610452402
【公開日】2016年11月9日
【申請日】2016年6月21日
【發(fā)明人】唐衛(wèi)明, 章紅平, 鄧辰龍, 李東俊, 張爽娜
【申請人】武漢大學(xué), 航天恒星科技有限公司