本發明公開一種面向復雜環境低成本的PPP隨機模型自適應調整方法，涉及衛星導航與定位技術領域。該方法的具體步驟包括：對復雜環境下低成本終端的GNSS原始觀測數據進行嚴格的質量控制；基于碼減相位模型獲取觀測值誤差并擬合得到基于載噪比的先驗隨機模型；通過PPP驗后殘差自適應調整偽距、載波相位觀測值的權重以獲得更加魯棒的定位結果。本發明充分利用了多系統、多頻率GNSS測量誤差的相關性，并結合驗后殘差閾值檢驗自適應地調整隨機模型，有效地提升了城市復雜環境下低成本終端PPP的收斂速度與定位精度。

技術領域

本發明涉及衛星導航技術領域，尤其涉及一種面向復雜環境低成本的PPP隨機模型自適應調整方法。

背景技術

GNSS信號在傳播過程中面臨著多種模型化與非模型化誤差的嚴重影響。衛星軌道、鐘差、差分碼偏差、電離層、對流層等模型化誤差，可以通過觀測域差分或狀態域改正的方式較好地消除。然而，非模型化誤差如測量噪聲、多路徑、射頻干擾等通常沒有統一的修正模型，對GNSS定位性能的影響變得越來越嚴重。尤其是隨著現代化建設的不斷發展，城市環境變得越來越復雜。各種建筑物對GNSS信號的遮擋與反射、不同無線網絡設施產生的射頻干擾以及低成本終端較差的抗多徑干擾能力，都使得在復雜環境中實現精準可靠定位面臨著極大的挑戰。而影響定位精度與可靠性的重要因素是如何合理地分配多系統、多頻率GNSS觀測值的權重。

傳統的GNSS觀測值加權模型通常采用等權模型或高度角定權模型。等權模型認為所有衛星導航系統、所有頻率的觀測值測距精度相等，然而該模型在大部分現實環境中均不適用。高度角定權模型認為GNSS觀測值的測量誤差主要與衛星的高度相關，對高度角較高的衛星分配較大的權重，而對高度角較低的衛星進行降權。該模型廣泛應用于國際上一些知名的GNSS數據處理軟件如BERNESE、PANDA、GAMIT等，并在開闊的環境中實現了較好的定位結果，但在建筑物、樹木嚴重遮擋的城市復雜環境中效果不佳。因此，設計一種合理的多系統、多頻率GNSS觀測值加權模型，自適應地調整偽距、載波相位的觀測值權重，是提升城市復雜環境下低成本終端PPP收斂速度與定位精度的關鍵因素。

發明內容

提供了本發明以解決現有技術中存在的上述問題。因此，需要一種面向復雜環境低成本的PPP隨機模型自適應調整方法、裝置及介質，可以在城市復雜環境中顯著改善低成本導航終端的抗粗差能力，有效提升PPP的收斂速度與定位精度。

根據本發明的第一方案，提供了一種面向復雜環境低成本的PPP隨機模型自適應調整方法，所述方法包括：

根據質量控制參數，對復雜環境下低成本終端的GNSS原始觀測數據進行質量控制，以得到GNSS觀測值，所述質量控制參數包括偽距粗差探測、載波周跳探測及載波比閾值檢驗；

通過碼減相位模型獲取觀測值誤差，并根據所述觀測值誤差與載噪比的相關性擬合得到基于載噪比的先驗隨機模型；

通過濾波求解得到PPP驗后殘差，并根據殘差閾值檢驗自適應地調整偽距、載波相位觀測值的權重以獲得定位結果。

進一步地，所述根據質量控制參數，對復雜環境下低成本終端的GNSS原始觀測數據進行質量控制，以得到GNSS觀測值，具體包括：

根據歷元間偽距與多普勒的關系，構建如下的偽距粗差探測模型：

G_P＝(P_k-P_k-1)-(D_k+D_k-1)·λ/2,k≥2?(33)