[發明專利]一種基于GNSS的含約束EKF相對定位方法

有效

• 申請號: 201711071693.3
• 申請日: 2017-11-03
• 公開（公告）號: CN108051840B
• 公開（公告）日: 2021-07-16
• 發明（設計）人: 魏華波;李裕;張展宇;張小清
• 申請（專利權）人: 中國航空無線電電子研究所
• 主分類號: G01S19/51
• 分類號: G01S19/51;G01S19/44
• 代理公司: 上海和躍知識產權代理事務所(普通合伙) 31239
• 代理人: 楊慧

1.一種基于GNSS的含約束EKF相對定位方法，包含以下步驟：

步驟1：獲取EKF狀態向量的初始值令進入步驟2；其中獲取初始值的步驟包含：

步驟1.1、利用移動站接收機r和基準站接收機m的單點定位解給出EKF狀態向量中的相對位置解的初始值：

其中，表示移動站接收機的位置向量，表示基準站接收機的位置向量；

步驟1.2、利用移動站接收機r和基準站接收機m接收到的衛星s和衛星p的偽距測量信息和載波相位測量信息構建雙差偽距測量方程和雙差載波相位測量方程

其中：表示雙差幾何距離，表示雙差整周模糊度，表示偽矩的測量噪聲，表示載波相位的測量噪聲，λ為載波L波長；

步驟1.3、利用雙差偽距測量方程和雙差載波相位測量方程給出EKF狀態向量中雙差整周模糊度的初始值：

得到

步驟2：計算當前歷元時刻的一步狀態預測和一步狀態預測方差協方差陣P_k,k-1：

其中，F_k,k-1為狀態轉移矩陣，Q_k為噪聲陣，為上一歷元時刻得到的狀態向量，P_k-1為第k-1歷元時刻的方差協方差陣；

步驟3：計算當前歷元的狀態向量和方差協方差陣P_k并代入步驟4中：

P_k＝(I-K_kH_k，1)P_k,k-1

其中，K_k，1為EKF濾波測量模型的一次增益矩陣，

H_k，1為EKF濾波測量模型的一次設計矩陣，當歷元時刻k＝1時，當歷元時刻k1時，

R_k，1為EKF濾波測量模型的一次測量方差協方差陣，

z_k，1為EKF濾波測量模型一次濾波測量向量，當歷元時刻k＝1時，當歷元時刻k1時，為k-1歷元時刻的部分固定模糊度向量；

步驟4：找出滿足模糊度固定成功率所需的整周模糊度個數l；

如果l≥3,則從狀態向量和方差協方差陣P_k中解出精密相對位置解和部分整周模糊度向量并傳入到步驟5-1進行當前歷元時刻的再次濾波；

如果0l3，則從狀態向量和方差協方差陣P_k中解出部分整周模糊數向量并傳入的步驟5-2進行當前歷元時刻的再次濾波；

如果l＝0，則令P_k-1＝P_k代入步驟2，進行下一歷元時刻導航解算；

如果l＝n，則進入步驟七，解算出精密相對位置解；

步驟5-1：利用精密相對位置解、部分整周模糊度向量、雙差偽距測量模型和雙差載波相位測量模型構建含約束的EKF濾波測量模型的再次濾波測量向量z_k，2、再次設計矩陣H_k，2和再次方差協方差陣R_k，2；

其中M_m×(n-1)為對應于部分模糊度固定解向量的稀缺矩陣，為部分固定的模糊度解，為精密相對位置解，為精密相對位置解的方差協方差陣；

步驟5-2：利用部分固定模糊解向量、雙差偽距測量模型和雙差載波相位測量模型構建含約束的EKF濾波測量模型的再次濾波測量向量z_k，2、再次設計矩陣H_k，2和再次方差與協方差陣R_k，2；

其中M_m×(n-1)為對應于部分固定模糊解向量的稀缺矩陣；

步驟6：對狀態向量和方差協方差陣P_k進行更新并代入步驟4中：

P_k＝(I-K_k，2H_k，1)P_k,k-1

其中，再次增益矩陣

步驟7：求解精密相對位置：

采用步驟4已經部分固定整數模糊度Z變換向量求解精密相對位置解和方差協方差矩陣；將固定的部分模糊度解傳送至步驟2做測量信息；

其中，