[發(fā)明專利]一種基于非差非組合模型的網(wǎng)絡(luò)RTK模糊度解算方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410837313.2
• 申請(qǐng)日: 2014-12-29
• 公開（公告）號(hào): CN104502935A
• 公開（公告）日: 2015-04-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 潘樹國;汪登輝;高成發(fā);鄧家棟;楊徉
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 東南大學(xué)
• 主分類號(hào): G01S19/44
• 分類號(hào): G01S19/44
• 代理公司: 南京瑞弘專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙)32249
• 代理人: 楊曉玲

1.一種基于非差非組合模型的網(wǎng)絡(luò)RTK模糊度解算方法，其特征在于，首先使用非差非組合模型對(duì)全網(wǎng)的單站非差模糊度進(jìn)行估計(jì)，其中將衛(wèi)星鐘作為未知參數(shù)，實(shí)時(shí)衛(wèi)星鐘差產(chǎn)品作為偽觀測(cè)量加入；然后根據(jù)用戶位置，提取用戶相鄰站點(diǎn)的非差模糊度，在相鄰站點(diǎn)中選擇一個(gè)作為基準(zhǔn)站點(diǎn)，利用差分算子還原得到雙差模糊度的整數(shù)特性，單歷元獲得具有整數(shù)特性的雙差模糊度結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于非差非組合模型的網(wǎng)絡(luò)RTK模糊度解算方法，其特征在于，包括如下具體步驟：

步驟1)，使用各站點(diǎn)的原始觀測(cè)值，對(duì)各站點(diǎn)的的單站非差模糊度進(jìn)行估計(jì)，并將衛(wèi)星鐘差作為未知參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，如式(1.1)所示：

Pj,ks=ρks+cδtk-cδts+Tks+αjIks+dk,Pj-dPjs+ϵk,otherss+ϵk,PjsΦj,ks=ρks+cδtk-cδts+Tks-αjIks+bk,Φj-bΦjs+ϵk,otherss+λjNj+ϵk,Φjs---(1.1)]]>

其中：s表示衛(wèi)星，k表示基準(zhǔn)站接收機(jī)，j代表各觀測(cè)值頻率，j＝1、2；表示衛(wèi)星s與站點(diǎn)k間在頻率j上的偽距觀測(cè)量，表示衛(wèi)星s與站點(diǎn)k間在頻率j上的相位觀測(cè)量，表示衛(wèi)星到接收機(jī)天線相位中心的幾何距離，δt_k表示接收機(jī)鐘差，δt^s表示衛(wèi)星鐘差，表示對(duì)流層延遲，表示電離層延遲；α_j是頻率比值，f_j表示頻率j的值；分別表示頻率j上的接收機(jī)和衛(wèi)星的硬件延遲；是其它可模型化的誤差；分別表示頻率j上的接收機(jī)和衛(wèi)星的相位小數(shù)偏差；λ_j是頻率j上的載波波長(zhǎng)，N_j是頻率j上的相位模糊度；是頻率j上的偽距觀測(cè)值和相位觀測(cè)值噪聲；c表示光速；

根據(jù)式(1.1)，使用卡爾曼濾波對(duì)未知參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，得到非差浮點(diǎn)模糊度，包括如下具體步驟：

步驟a)，設(shè)置未知參數(shù)向量X_i，如式(1.2)所示：

Xi=ZTDw,kδtk′Iks′δts′N1sN2sT,(s=1...n)]]>

其中，未知參數(shù)X_i分為時(shí)變和時(shí)不變兩個(gè)部分，時(shí)變部分包括天頂濕延遲ZTD_w，k；吸收接收機(jī)無電離層硬件延遲的接收機(jī)鐘差δt_k′，其中吸收接收機(jī)及衛(wèi)星頻率相關(guān)硬件延遲部分的n維電離層傾斜延遲Iks′=Iks+f22f12-f22(Bk-Bs),]]>其中Bk=dk,P2-dk,P1,Bs=dP2s-dP1s,]]>n為該歷元觀測(cè)衛(wèi)星數(shù)，吸收衛(wèi)星無電離層硬件延遲的n維衛(wèi)星鐘差δt^s′，cδts′=cδts+dPifs,dPifs=f12f12-f22dP1s-f22f12-f22dP2s;]]>時(shí)不變部分包括n維非差初始N1整周模糊度和n維非差初始N2整周模糊度Iks′,Iks′=Iks+f22f12-f22(Bk-Bs),]]>

步驟b)，設(shè)置卡爾曼濾波的設(shè)計(jì)矩陣B_i和觀測(cè)向量L_i，如式(1.3)所示：

Li=Φ1,ksP1,ksΦ2,ksP2,ksδtIGSs,Bi=BMFwBδtk′BI-Bδts′00BMFwBδtk′f12f22BI-Bδts′00BMFwBδtk′-BI-Bδts′BN10BMFwBδtk′-f12f22BI-Bδts′0BN2000Bδts′00---(1.3)]]>

其中，所述觀測(cè)向量L_i包含四個(gè)非差觀測(cè)值以及一個(gè)實(shí)時(shí)衛(wèi)星鐘差產(chǎn)品結(jié)果作為偽觀測(cè)值，分別表示衛(wèi)星s與站點(diǎn)k間分別在頻率1，2上的相位觀測(cè)量，分別表示衛(wèi)星s與站點(diǎn)k間分別在頻率1，2上的偽距觀測(cè)量；

n表示該歷元觀測(cè)衛(wèi)星數(shù)，θⁿ表示第n個(gè)衛(wèi)星該歷元的衛(wèi)星高度角，MF_w(θ)為天頂濕延遲與衛(wèi)星高度角相關(guān)的映射函數(shù)，c表示光速，λ₁，λ₂分別代表頻率1，2的波長(zhǎng)；

根據(jù)所述未知參數(shù)向量X_i以及設(shè)計(jì)矩陣B_i和觀測(cè)向量L_i，進(jìn)行卡爾曼濾波得到非差浮點(diǎn)模糊度

步驟2)，根據(jù)用戶位置與站點(diǎn)的距離，提取至少三個(gè)用戶相鄰站點(diǎn)的非差模糊度，各用戶相鄰站點(diǎn)的非差模糊度如式(1.5)所示：

Xks2n×1=N1,k1...N1,knN2,k1...N2,knT---(1.5)]]>

其中，分別為對(duì)應(yīng)相鄰站點(diǎn)中第1到第n顆衛(wèi)星的非差基礎(chǔ)模糊度N1；分別為對(duì)應(yīng)相鄰站點(diǎn)中第1到第n顆衛(wèi)星的非差基礎(chǔ)模糊度N2；

步驟3)，首先在所述各用戶相鄰站點(diǎn)中選擇一個(gè)站點(diǎn)作為基準(zhǔn)站點(diǎn)，其他相鄰站點(diǎn)作為非基準(zhǔn)站點(diǎn)；然后設(shè)置所述基準(zhǔn)站點(diǎn)與非基準(zhǔn)站點(diǎn)的站間差分算子C_kd和參考衛(wèi)星與非參考衛(wèi)星的星間差分算子C^sd，根據(jù)所述差分算子C_kd和C^sd還原站間星間具有整數(shù)特性的雙差模糊度，所述還原步驟如式(1.6)所示：

Xk1,k2s,r2(n-1)×1=Csd·Ckd·Xk1sXk2s=N1,k1,k2s,rN2,k1,k2s,rT---(1.6)]]>

其中，k1、k2分別為基準(zhǔn)站點(diǎn)與非基準(zhǔn)站點(diǎn)，r為參考衛(wèi)星，s為非參考衛(wèi)星，為站間星間雙差模糊度，分別為站點(diǎn)k1和k2的非差模糊度，分別為雙差基礎(chǔ)模糊度N1、N2；

步驟4)，使用LAMBDA算法進(jìn)行模糊度搜索固定，具體為：先將所述雙差基礎(chǔ)模糊度N1、N2轉(zhuǎn)換為寬巷模糊度和N1模糊度部分再采用LAMBDA算法得到固定的整數(shù)寬巷模糊度，最后使用寬巷模糊度作為已知值，確定N1模糊度整數(shù)值。