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[發明專利]一種用于北斗衛星導航系統共視數據的預處理方法在審

專利信息
申請號: 201410419574.2 申請日: 2014-08-22
公開(公告)號: CN104199054A 公開(公告)日: 2014-12-10
發明(設計)人: 易航;王宏博;張升康;王海峰 申請(專利權)人: 北京無線電計量測試研究所
主分類號: G01S19/23 分類號: G01S19/23
代理公司: 北京正理專利代理有限公司 11257 代理人: 張文祎
地址: 100854 北*** 國省代碼: 北京;11
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摘要:
搜索關鍵詞: 一種 用于 北斗 衛星 導航系統 數據 預處理 方法
【說明書】:

技術領域

發明涉及數據處理方法,特別是涉及一種用于北斗衛星導航系統共視時間頻率傳遞的數據預處理方法。

背景技術

在北斗衛星導航系統共視時間頻率傳遞過程中,參與共視的兩個時頻實驗室在同一時刻觀測同一顆北斗衛星,分別得到各自本地鐘與該北斗衛星星載鐘的時差數據,經通信鏈路將各自測得的數據相互交換,經數據處理去掉星載鐘即可得到兩時頻實驗室之間時差,從而實現北斗共視時間傳遞。

由于在接收北斗信號時存在干擾,為獲得更精確的本地鐘與星載鐘時差,在進行數據交換之前,需要在本地進行數據預處理,包括:共視數據的選取,信號傳播時延的修正,隨機誤差的削除。信號傳播時延修正是指對時差數據中幾何時延、空間傳播介質時延、相對論時延、接收機硬件延遲等進行修正,可通過建立模型和校準的方式實現,而隨機誤差的削弱只能通過數據平滑的方式實現。

數據平滑是數據處理中一項很重要的工作,用戶要從測量數據中得到有效的信息,必須對測量數據做預處理,盡可能減小隨機誤差的影響,同時還可以評估測量數據的質量。目前常用的平滑方法有曲線擬合,滑動平均方法和Vondrak平滑方法。曲線擬合方法的前提是給出函數形式,大多數為多項式,其階數往往根據經驗而定,人為因素影響較大;滑動平均方法要求數據必須是等間距而且采樣點比較密集,具有很大的局限性。Vondrak平滑方法實質是通過選擇平滑因子,在對測量序列的絕對擬合和絕對平滑之間尋求一個平衡,在未知擬合函數形式的情況下Vondrak方法也能對測量資料進行合理的平滑,其關鍵是選擇合理的平滑因子。目前常用的選擇平滑因子方法有:觀測誤差法、頻率響應法、交叉認證法。觀測誤差法要求預先知道觀測數據先驗標準差,而通常我們并不能準確的知道標準差信息;頻率響應法對于已經知道頻率或周期的觀測數據才能夠得到較好的濾波效果;交叉認證方法是通過反復的試驗選擇平滑因子,運算量大,速度緩慢,選擇的平滑因子隨機性也比較大。

因此,需要提供一種共視數據的預處理方法,以快速選取平滑因子,降低運算量,提高運行速度。

發明內容

本發明要解決的技術問題是提供一種用于北斗共視時間頻率傳遞的數據預處理方法,解決目前共視數據處理中,常用平滑方法平滑效果不理想以及傳統Vondrak平滑方法中平滑因子難以選擇的問題。

為解決上述技術問題,本發明采用下述技術方案。

一種用于北斗衛星導航系統共視數據的預處理方法,該方法步驟包括

S1、根據時頻實驗室的觀測狀態和衛星狀態,選取合適的共視數據;

S2、對選取后的共視數據信號傳播過程中的延遲進行修正;

S3、對修正后的共視數據進行粗大誤差剔除處理;

S4、采用k階Vondrak濾波器對共視數據進行平滑處理,通過最小二乘估計法迭代選取最佳平滑因子,消除隨機誤差。

優選的,所述步驟S1中對共視數據的選取條件包括

保證兩個時頻實驗室在同一時刻觀測同一顆衛星;

被觀測衛星的高度角不小于15°;

根據北斗衛星導航系統特點延長全長跟蹤時間。

優選的,所述步驟S2中需要修正的延遲項包括幾何距離延遲、電離層延遲、對流層延遲,sagnac效應以及接收機延遲。

優選的,延遲修正方法包括

利用雙頻數據對電離層延遲進行修正;

根據北斗衛星導航系統接收機當行電文中提取的延遲參數和衛星星歷建模,消除幾何距離延遲、對流層延遲和sagnac效應;

通過校準接收機的方式克服接收機延遲。

優選的,所述步驟S3中采用3σ準則剔除共視數據中的粗大誤差。

優選的,所述步驟S4中采用最小二乘迭代法選取平滑因子,其步驟包括

S41、取平滑后的時差序列作為待估量,由Vondrak濾波基本原理,將時差序列和時差序列的k階差分作為兩類觀測值,分別建立誤差方程,從而將Vondrak濾波轉化為最小二乘平差問題;

S42、給定初始平滑因子,利用最小二乘法求解觀測值的誤差方程,獲得一次平滑結果;

S43、利用Helmert方差分量估計的方法,根據前次平滑得到的改正數向量V來估計方差分量,修正初始平滑因子;

S44、通過多次迭代,獲得最佳平滑因子,同時迭代結束即完成消除隨機誤差。

本發明的有益效果如下:

本發明所述技術方案計算量小,運算速度快,能夠快速獲得合適的平滑因子,能夠有效的消除共視數據中的隨機誤差。

附圖說明

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