一种BDS和GPS融合的三频宽巷紧组合定位方法与流程

文档序号:17334483发布日期:2019-04-05 22:20阅读:415来源:国知局
一种BDS和GPS融合的三频宽巷紧组合定位方法与流程

本发明涉及gnss(globalnavigationsatellitesystem)定位与导航技术领域,特别是一种bds和gps融合的三频宽巷紧组合定位方法。



背景技术:

rtk技术是目前应用范围最广的gnss精密定位技术之一,且能够让用户实时地获得高精度的定位结果。模糊度的快速可靠固定对于获得实时高精度定位结果而言至关重要。目前在rtk定位中,一般都是求解l1或l2的基础模糊度去进行定位解算,但其受基站间距离、大气延迟误差、观测环境等因素的影响,短时间内模糊度解算的成功率较低,且其初始化时间很长,在观测环境较差的情况可能会出现长时间模糊度无法固定的情况。因此,其定位结果的可靠性无法得到保障。为了提高模糊度解算的成功率、可靠性和缩短其定位的初始化时间,有人利用宽巷的长波长的特性,采用载波和伪距组合基于无几何模型固定宽巷模糊度,但这种模型放大了伪距观测噪声,使宽巷模糊度解算成功率受伪距观测噪声的影响较大,单历元固定的可靠性不高,且需要一定的初始化时间。目前,gps有部分卫星可以播发三频信号,bds全系统卫星均播发三频信号,因此可利用三频超宽巷/宽巷模糊度波长较长从而易于固定的优势,使宽巷模糊度解算结果快速、准确、可靠。

同时,随着人们对于获得高精度、实时、准确的位置信息的需求不断增加,多gnss融合定位成为了卫星导航定位的发展趋势。多gnss融合主要使用两种模型:一种是各系统选择各自基准卫星的松组合模型,即系统内差分模型,没有建立系统间的联系,在遮挡环境下的定位精度较低;另一种是不同系统选择共同基准卫星的紧组合模型,即系统间差分模型。中等基线下,在成功固定宽巷模糊度的前提下,如果可以正确处理基于宽巷的差分系统间偏差,系统间差分模型有利于增加大量的冗余观测信息,有望提高定位精度,特别是在卫星信号容易被阻挡的严重观测环境下。



技术实现要素:

本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的不足而提供一种bds和gps融合的三频宽巷紧组合定位方法,中等基线下,超宽巷/宽巷模糊度能够快速可靠固定,且采用系统间紧组合模型可以显著提高定位精度,在可见卫星数少的遮挡环境下提升更为明显。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案:

根据本发明提出的一种bds和gps融合的三频宽巷紧组合定位方法,包括以下步骤:

步骤1、利用三频数据固定超宽巷组合(0,-1,1)的模糊度,来解算出宽巷组合(1,-1,0)的模糊度;

步骤2、以bds为基准系统,构建bds系统内双差宽巷组合模型与bds/gps系统间双差宽巷组合模型;

步骤3、对bds/gps系统间双差宽巷组合模糊度重参化并进行参数去相关;

步骤4、实时估计基于宽巷组合的载波差分系统间偏差disb,并在基准卫星变化时对disb进行转换以实现disb的持续可估性,且对disb时变特性进行统计分析;

步骤5、基于步骤4对disb时变特性的分析结果,建立基于宽巷组合的bds和gps紧组合定位模型。

作为本发明所述的一种bds和gps融合的三频宽巷紧组合定位方法进一步优化方案,步骤1具体如下:

步骤11、构建基于线性组合的双差观测模型:

考虑双差对流层和电离层一阶项的相应,以距离为单位的双差载波和伪距观测方程表示为

其中:

其中,式(1)是基于线性组合的双差载波和伪距观测方程;ρs为第s颗卫星对应的卫地距,表示第s颗卫星线性组合系数为i,j,k的载波观测值,s=1,2,…,m,s表示卫星号,m为卫星总数,i,j,k表示频率点的载波组合系数,表示第s颗卫星线性组合系数为α,β,γ的伪距观测值,α,β,γ表示频率点的伪距组合系数,表示双差算子,f1,f2,f3表示三个频率点的频率,η(i,j,k)表示线性组合系数为i,j,k的电离层延迟系数,η[α,β,γ]表示线性组合系数为α,β,γ的电离层延迟系数,t和i分别表示对流层和电离层延迟,λ(i,j,k)表示线性组合系数为i,j,k的卫星信号波长,n(i,j,k)表示线性组合系数为i,j,k的整周模糊度,表示第s颗卫星线性组合系数为i,j,k的载波测量噪声,表示第s颗卫星线性组合系数为α,β,γ的伪距测量噪声,φ(i,j,k)为3个频率点组合后的载波观测值,φ1,φ2,φ3分别是频率点1,2,3对应的载波观测值,p[α,β,γ]为3个频率点组合后的伪距观测值,p1,p2,p3分别是频率点1,2,3对应的伪距观测值;

步骤12、根据步骤11所构建基于线性组合的双差观测模型,基于无几何和无电离层模型,得到超宽巷模糊度解算模型如下:

其中,n(0,-1,1)为表示线性组合系数为0,-1,1的整周模糊度,φ(0,-1,1)为线性组合系数为0,-1,1的载波观测值,p[0,1,1]为线性组合系数为0,-1,1的伪距观测值,λ(0,-1,1)为线性组合系数为0,-1,1的卫星信号波长;

步骤13、根据步骤12所构建超宽巷模糊度解算模型,基于分步固定思想的tcar方法,得宽巷模糊度解算模型如下:

其中,n(1,-1,0)为线性组合系数为1,-1,0的整周模糊度,λ(1,-1,0)为线性组合系数为1,-1,0的卫星信号波长,φ(1,-1,0)为线性组合系数为1,-1,0的载波观测值,η(0,-1,1)为线性组合系数为0,-1,1的电离层延迟系数,η(1,-1,0)为线性组合系数为1,-1,0的电离层延迟系数。

作为本发明所述的一种bds和gps融合的三频宽巷紧组合定位方法进一步优化方案,步骤1中

作为本发明所述的一种bds和gps融合的三频宽巷紧组合定位方法进一步优化方案,步骤2的具体步骤如下:

步骤21、首先,构建gps系统单差宽巷组合模型如下:

同理,构建bds系统单差宽巷组合模型如下:

其中,δ表示站间单差算子,g和c分别表示gps和bds系统,q和s分别表示gps和bds系统的第q颗和第s颗卫星,为gps系统第q颗卫星的基于宽巷组合的载波观测值,为bds系统第s颗卫星的基于宽巷组合的载波观测值,为gps系统第q颗卫星的卫地距,为bds系统第s颗卫星的卫地距,δt为对流层延迟,为gps系统基于宽巷组合的卫星信号波长,为bds系统基于宽巷组合的卫星信号波长,为gps系统的基于宽巷组合的载波硬件延迟,为bds系统的基于宽巷组合的载波硬件延迟,为gps系统第q颗卫星的基于宽巷组合的模糊度,为bds系统第s颗卫星的基于宽巷组合的模糊度,为gps系统第q颗卫星的基于宽巷组合的载波观测噪声,为gps系统第s颗卫星的基于宽巷组合的载波观测噪声。

步骤22、基于单差宽巷组合模型,选择bds系统作为基准系统,首先构建bds系统内双差宽巷组合模型如下:

其中,1c表示bds系统的基准卫星,为bds系统内第s颗卫星与基准卫星1c的基于宽巷组合载波观测值之差,为bds系统内第s颗卫星的基于宽巷组合的载波观测值,为bds系统内基准卫星1c的基于宽巷组合的载波观测值,为bds系统内第s颗卫星与基准卫星1c的卫地距之差,为bds系统内第s颗卫星与基准卫星1c的基于宽巷组合模糊度之差,为bds系统内第s颗卫星与基准卫星1c的基于宽巷组合载波观测噪声之差;

步骤23、构建bds/gps系统间双差宽巷组合模型如下:

其中,为gps系统内第q颗卫星与bds系统基准卫星1c的基于宽巷组合载波观测值之差,为gps系统内第q颗卫星的基于宽巷组合载波观测值,为bds系统基准卫星1c的基于宽巷组合载波观测值,为gps系统内第q颗卫星与bds系统基准卫星1c的卫地距之差,为bds系统基准卫星1c的基于宽巷组合模糊度,为gps系统与bds系统的基于宽巷组合的载波硬件延迟之差,为gps系统内第q颗卫星与bds系统基准卫星1c的基于宽巷组合载波观测噪声之差。

作为本发明所述的一种bds和gps融合的三频宽巷紧组合定位方法进一步优化方案,步骤3中,对bds/gps系统间双差宽巷组合模糊度重参化并进行参数去相关,包括以下步骤:

通过参数合并,式(9)表示为:

其中:

其中,1g表示gps系统的基准卫星,为gps系统内第q颗卫星与基准卫星1g的卫地距之差,为gps系统内第q颗卫星与基准卫星1g的基于宽巷组合模糊度之差,为disb参数,为gps系统基准卫星1g与bds系统基准卫星1c的基于宽巷组合模糊度之差,为bds系统基准卫星1c的基于宽巷组合模糊度。

作为本发明所述的一种bds和gps融合的三频宽巷紧组合定位方法进一步优化方案,步骤4包括以下步骤:

步骤41、当bds基准卫星由1c变化为2c时,disb参数变换策略如下:

其中:

其中,1c为bds系统t1时刻的基准卫星,2c为bds系统t2时刻的基准卫星,分别表示转换前后的disb参数,表示变化前后的基准卫星间的双差宽巷模糊度,为gps系统基准卫星1g与bds系统t2时刻的基准卫星2c的基于宽巷组合模糊度之差,为bds系统t2时刻的基准卫星2c与bds系统t1时刻基准卫星1c的基于宽巷组合模糊度之差,为bds系统t2时刻的基准卫星2c的宽巷组合模糊度;

步骤42、在多历元连续定位对disb参数实时估计的过程中,当gps或bds基准卫星发生变化时,disb参数都会随之变化;当bds基准卫星由1c变化为2c时,其相应的disb参数变换策略如下:

其中:

其中,t1和t2分别表示变化前后的历元时刻,为t2时刻的disb参数,为t1时刻的disb参数,为bds系统t2时刻的基准卫星2c与bds系统t1时刻基准卫星1c的基于宽巷组合模糊度之差,为gps系统基准卫星1g与bds系统t2时刻的基准卫星2c的基于宽巷组合模糊度之差;

当gps基准卫星由1g变化为2g时,其相应的disb参数变换策略如下:

其中,1g为gps系统t1时刻的基准卫星,2g为gps系统t2时刻的基准卫星,为t2时刻的基于宽巷组合的disb参数,为gps系统t2时刻的基准卫星2g与t1时刻的基准卫星1g的基于宽巷组合模糊度之差,为gps系统t2时刻的基准卫星2g与bds系统基准卫星1c的基于宽巷组合模糊度之差,为bds系统基准卫星1c的基于宽巷组合模糊度。

作为本发明所述的一种bds和gps融合的三频宽巷紧组合定位方法进一步优化方案,步骤5中,基于步骤4中对disb参数时变特性和disb时变特性的分析结果,建立基于宽巷组合的bds和gps紧组合定位模型,在对disb参数持续估计的同时,对坐标参数进行解算,从而实现多历元连续定位。

本发明采用以上技术方案与现有技术相比,具有以下技术效果:

(1)本发明采用超宽巷/宽巷固定宽巷模糊度,克服了mw组合受伪距观测噪声影响较大,宽巷模糊度解算成功率不高的缺点;

(2)本发明采用基于三频宽巷组合的bds和gps进行载波差分紧组合定位,在中等基线下更具有实际意义;

(3)本发明可以减少待估参数,有利于在遮挡环境下增强观测模型稳定性,提高定位精度与可靠性。

附图说明

图1是本方法流程图。

图2是中等基线下解算的超宽巷模糊度和宽巷模糊度浮点解小数部分;其中,(a)为超宽巷模糊度浮点解小数部分,(b)为宽巷模糊度浮点解小数部分,(c)为多历元平均滤波后的宽巷模糊度浮点解小数部分。

图3a是卫星数变化图。

图3b是零基线下bds-gps基于宽巷组合的载波系统间偏差时间序列图。

图4是bds+gps松组合、bds+gps紧组合在模拟遮挡环境(7颗可视卫星)下n、e、u方向1天定位偏差对比图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图及具体实施例对本发明进行详细描述。

图1是本方法流程图,本发明提供了一种bds和gps融合的三频宽巷紧组合定位方法,包括以下步骤:

步骤1,利用三频数据固定超宽巷组合(0,-1,1)的模糊度,借此辅助宽巷组合(1,-1,0)模糊度的解算;

步骤2,以bds为基准系统,构建bds系统内双差宽巷组合模型与bds/gps系统间双差宽巷组合模型;

步骤3,对bds/gps系统间双差宽巷组合模糊度重参化并进行参数去相关;

步骤4,在基准卫星变化时对disb进行转换以实现disb的持续可估性,且对其时变特性进行统计分析;

步骤5,基于步骤4所述模型及分析结果,建立基于宽巷组合的bds和gps紧组合定位模型。

所述步骤1中,利用三频数据固定超宽巷组合(0,-1,1)的模糊度,借此辅助宽巷组合(1,-1,0)模糊度解算包括以下步骤:

步骤11,构建基于线性组合的双差观测模型:

考虑双差对流层和电离层一阶项的相应,以距离为单位的双差载波和伪距观测方程可以表示为

其中:

式(1)是基于线性组合的双差载波和伪距观测方程。式中,(上标s=1,2,…,m表示卫星号,下标i,j,k表示频率点的载波组合系数)表示卫星线性组合的双差载波观测值(米),(下标α,β,γ表示表示频率点的伪距组合系数)表示卫星线性组合的双差伪距观测值,表示双差算子,f1,f2,f3表示三个频率点的频率,η表示电离层延迟系数,t和i分别表示对流层和电离层延迟,λ表示卫星信号的波长,n表示整周模糊度,δδj,g表示gps卫星接收机端站间单差载波硬件延迟,表示gps卫星站间单差模糊度,ε和e分别表示载波和伪距测量噪声。

步骤12,根据步骤11所构建基于线性组合的双差观测模型,基于无几何和无电离层模型,可得超宽巷模糊度解算模型如下:

在上式中,超宽巷模糊度解算受载波和伪距测量噪声的影响,且噪声很难精确获得,故在实际应用中,超宽巷模糊度解算模型如下:

式(4)同样消除了电离层延迟、几何相关项等误差的影响,经实验结果可知,单历元下的超宽巷模糊度解算成功率可以达到100%

步骤13,根据步骤12所构建超宽巷模糊度解算模型,基于分步固定思想的tcar方法,得宽巷模糊度解算模型如下:

其中:

由式(6)可知,电离层延迟影响系数为-0.352,敏感程度较小,在中等基线下,可以忽略对宽巷模糊度解算的影响。因此,在载波观测值精度较好的情况下,宽巷模糊度可以实现快速可靠固定,为进一步提高宽巷模糊度解算的成功率,在单历元解算的基础上,可采用多历元平均滤波后四舍五入取整,得到双差宽巷整周模糊度。

所述步骤2中,以bds为基准系统,构建bds系统内双差宽巷组合模型与bds/gps系统间双差宽巷组合模型,包括以下步骤:

步骤21,首先,构建gps系统单差宽巷组合模型如下:

同理,构建bds系统单差宽巷组合模型如下:

式中,δ表示站间单差算子,g和c分别表示gps和bds系统,q和s分别表示gps和bds系统卫星,δ表示载波硬件延迟。

步骤22,基于单差宽巷组合模型,选择bds系作为基准系统,首先构建bds系统内双差宽巷组合模型如下:

式中,1c表示bds系统的基准卫星

步骤23,同理,构建bds/gps系统间双差宽巷组合模型如下:

其中:

所述步骤3中,对bds/gps系统间双差宽巷组合模糊度重参化并进行参数去相关,包括以下步骤:

由于式(10)中的单差模糊度不能合并为双差模糊度,且该式是秩亏的,首先需要在gps系统内选择一颗基准卫星,式(10)的模糊度相关项可以进行以下的形式转化:

式中,1g表示gps系统的基准卫星

通过相应的参数合并,最后式(10)可以表示为:

其中:

所述步骤4中,在基准卫星变化时对disb进行转换以实现disb的持续可估性,且对其时变特性进行统计分析,包括以下步骤:

步骤41,从步骤3中的式(14)可知,新的disb参数包括gps和bds基准卫星间的双差宽巷模糊度、bds基准卫星的站间单差宽巷模糊度、原始的disb参数。由于整周模糊度具有整数特性,故在分析disb时变特性时,只需要对其小数部分进行分析即可,但当bds基准卫星变化时,其小数部分也会发生变化。当bds基准卫星由1c变化为2c时,其相应的disb参数变换策略如下:

其中:

式中,分别表示转换前后的disb参数,表示变化前后的基准卫星间的双差宽巷模糊度。

步骤42,在多历元连续定位对disb参数实时估计的过程中,当gps或bds基准卫星发生变化时,disb参数都会随之变化。当bds基准卫星由1c变化为2c时,其相应的disb参数变换策略如下:

其中:

式中,t1和t2分别表示变化前后的历元时刻。

当gps基准卫星由1g变化为2g时,其相应的disb参数变换策略如下:

所述步骤5中,基于步骤4所述模型及分析结果,建立基于宽巷组合的bds和gps紧组合定位模型。包括以下步骤:

步骤4中对disb参数时变特性的分析结果表明disb参数基本不随时间变化而变化,基于这一特性和disb参数持续可估模型,即可建立基于宽巷组合的bds和gps紧组合定位模型,在对disb参数持续估计的同时,即可对坐标参数进行解算,从而实现多历元连续定位。

表1是所用零基线和中等基线信息。采用表1所示的多系统gnss零基线和中等基线进行实验分析。按照上述步骤1可计算中等基线下的超宽巷模糊度和宽巷模糊度浮点解小数部分,结果如图2所示,图2中的(a)为超宽巷模糊度浮点解小数部分,图2中的(b)为宽巷模糊度浮点解小数部分,图2中的(c)为多历元平均滤波后的宽巷模糊度浮点解小数部分;从图中可以看出,超宽巷浮点解小数大部分都在0.2周以内,可直接取整固定,经统计,超宽巷模糊度固定成功率为100%;且经多历元平均滤波的宽巷模糊度浮点解小数大部分也都在0.2周以内,为了提高定位的可靠性,可将宽巷模糊度浮点解和固定解之差的绝对值阈值为0.2周,经统计,其差值的绝对值在0.2周以内的宽巷模糊度固定成功率为100%。同时按照上述步骤4可计算得到bds-gps基于宽巷组合的载波系统间偏差单历元估值序列,如图3a,图3b所示,图3a是卫星数变化图,图3b是零基线下bds-gps基于宽巷组合的载波系统间偏差时间序列图;可以看出,忽略观测噪声的影响,载波系统间偏差随时间变化都是较为稳定的,虽然在gps卫星数少的时刻,解算出的载波系统间偏差会出现波动,但整体而言,标准差为0.01周。图4给出了在可视卫星数量为7颗时,采用常规松组合模型和本发明紧组合模型时的定位结果对比,可以看出采用紧组合模型能显著提高定位精度,在n、e、u三个方向上分别提高22.9%、17.8%和18.2%。

表1

以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围内。

当前第1页1 2 
网友询问留言 已有0条留言
  • 还没有人留言评论。精彩留言会获得点赞!
1