基于GNSS共视时间比对算法的时间频率传递方法及接收机与流程
本发明属于卫星导航系统接收机时间比对技术领域，具体涉及一种基于gnss共视时间比对算法的时间频率传递方法及接收机。
背景技术：
目前时间频率重要性越来越凸显，主要体现在空间技术领域、计量领域等等，因此，越来越多的地方出现了使用时间频率标准的需求。在定位导航精度不断提高的背景下，高精度的时间同步已经成为各个gnss卫星定位导航系统中的关键技术，是定位导航精度的重要保证。
时间比对算法是实现时间同步技术的关键，是确定不同地面接收机时间差的重要方法。目前现有的时间比对算法主要包括共视法时间比对、全视法时间比对、载波相位法时间比对等。
allan和weiss等人提出共视时间比对算法，jung与petit提出了全视时间比对算法。全视法时间比对需要多个接收机同时观测多颗卫星，这对接收机和比对算法有较高要求；载波相位法虽然精度较高，但观测器材的成本也相对较高，且算法复杂，不易实现。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种利用共视法实现接收机时间比对，并对比对结果进行事后处理以提高比对精度的基于gnss共视时间比对算法的时间频率传递方法及接收机。
本发明的目的是这样实现的：
本发明公开了一种基于gnss共视时间比对算法的时间频率传递方法，gnss共视时间比对算法的具体实现步骤包括：
(1)建立伪距观测方程：不断接收卫星播发的导航信号，根据接收的信号来计算不同位置地面接收机的时间差，通过时间比对算法建立伪距观测方程；
(2)对电离层延迟修正值、对流层时延修正值、地球自转效应修正值进行建模，确定卫星轨道位置和接收机位置；
(3)根据卫星轨道位置和接收机位置计算出卫星和接收机的真实距离；
(4)对实时时间进行比对得到两地面接收机时间差，并对结果进行kalman滤波和rts事后处理。
对于一种基于gnss共视时间比对算法的时间频率传递方法，步骤(1)中所述的建立伪距观测方程的基础为伪距测量，其具体的实现方法为：
(1.1)gnss系统在地球上不同位置设置多个地面接收机，这些接收机实时同步观测同一颗gnss卫星导航信号中的时标；
(1.2)将本地时钟钟面时与卫星时标信号解算出的卫星钟面时作差，再乘以信号传播速度，得到地面接收机与被观测卫星的伪距值；
(1.3)将所得的伪距值通过互联网进行传递；
(1.4)所建立的伪距观测方程为：
ρj(s)＝rj+δtuj-δtj(s)+ij+tj+ερj
其中，s代表卫星，u代表接收机，i和j代表不同的接收机；ρ(s)为接收机的伪距观测值，δt(s)为卫星钟差，i为电离层延时，t为对流层延时，r为接收机到卫星的真实距离，ερ为伪距观测噪声，在设计算法时可以忽略。
对于一种基于gnss共视时间比对算法的时间频率传递方法，步骤(2)中所述的确定卫星轨道的方法包括gps，glonass，galileo和compass法，gps，glonass，galileo和compass四个系统利用双频接收机直接测量出电离层延时修正值，其公式为：
其中，i1和i2分别为双频信号传播过程中的电离层延迟修正值；
对于一种基于gnss共视时间比对算法的时间频率传递方法，步骤(2)中所述的gps，glonass，galileo和compass四个系统的测量值中的gnss对流层时延修正值采用hopfield模型，包括干分量时延和湿分量时延两种情况，其中，干分量指氧气与氮气等干空气，湿分量指水蒸气；
对流层延时天顶方向干分量tzd的估算公式为：
其中，p0与tk0分别代表在地面上高度为零处的大气总压力与热力学温度；
天顶方向对流层延时湿分量tzw的估算公式为：
其中，e00＝11.691mbar为地面零高度处的水汽分压；
在信号传播方向上的对流层延时t为
t＝tzdfd+tzwfw
干分量倾斜率fd的估算模型为
湿分量倾斜率fw的估算模型为
其中，θ为卫星与地面接收机之间形成的高度角，单位为弧度。
对于一种基于gnss共视时间比对算法的时间频率传递方法，步骤(3)中所述的卫星到接收机的真实距离r的确定方式为
其中，s代表卫星，d代表接收机，i和j代表不同接收机；xs,ys,zs为卫星在地心地固坐标系中的坐标值；gps，compass和galileo系统通过解算卫星星历电文实时获得卫星轨道位置，glonass采用卫星轨道推算方法获得卫星轨道位置，xu,yu,zu为接收机的位置坐标。
对于一种基于gnss共视时间比对算法的时间频率传递方法，步骤(4)中所述的由伪距观测方程推导出的两地面接收机时间差为
其中，角标l1和l2代表不同的信号，i和j代表不同的接收机，δu为两接收机时间差，ρ代表观测伪距，γ12为两信号频率比值的平方，r为卫星到接收机的真实距离，t为对流层延时修正值，εij为观测噪声。
对于一种基于gnss共视时间比对算法的时间频率传递方法，所述的步骤(4)中在对共视资料预处理后，对含噪声的异地钟差数据序列进行多率kalman滤波。
本发明还公开了一种基于gnss共视时间比对算法的时间频率传递接收机，包括时频单元、射频单元、信号处理单元及监控单元；
时频单元，产生射频单元和基带信号处理单元所需要的时频信号，同时输出pps信号；
射频单元，把经过天线模块处理的射频信号进行分离，经下变频及低噪声放大、agc控制后，为信号处理模块提供满足一定信噪比(s/n)和幅度要求的中频信号；
信号处理单元，完成导航信号的采样、捕获、跟踪、导航电文解调、伪距测量并上报各种观测量等；
监控单元，对观测数据进行传输和对各单元下发控制指令。
本发明的有益效果在于：
第一，易于实现，使用共视法时间比对方法，只需要让被测量的接收机同时观测一颗卫星即可实现时间比对；
第二，多率卡尔曼滤波算法是消除计算过程中随机误差的最有效手段，也是最常见的对观测数据处理的常用算法，应用最为成熟，本发明使用多率卡尔曼滤波对时间比对结果进行比对，相比于传统的卡尔曼滤波，时间比对的精度更高。
附图说明
图1为本发明中时间比对算法流程图；
图2为本发明中伪距测量示意图；
图3为本发明中gnss共视接收机原理图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步描述。
结合图1，本发明公开了一种基于gnss共视时间比对算法的时间频率传递方法，gnss共视时间比对算法的具体实现步骤包括：
(1)建立伪距观测方程：不断接收卫星播发的导航信号，根据接收的信号来计算不同位置地面接收机的时间差，通过时间比对算法建立伪距观测方程。
结合图2，伪距测量是基于伪距观测的gnss共视时间比对算法的基础，其具体的实现方法为：
(1.1)gnss系统在地球上不同位置设置多个地面接收机，这些接收机实时同步观测同一颗gnss卫星导航信号中的时标；
(1.2)将本地时钟钟面时与卫星时标信号解算出的卫星钟面时作差，再乘以信号传播速度，得到地面接收机与被观测卫星的伪距值；
(1.3)将所得的伪距值通过互联网进行传递；
(1.4)所建立的伪距观测方程为：
ρj(s)＝rj+δtuj-δtj(s)+ij+tj+ερj
其中，s代表卫星，u代表接收机，i和j代表不同的接收机；ρ(s)为接收机的伪距观测值，δt(s)为卫星钟差，i为电离层延时，t为对流层延时，r为接收机到卫星的真实距离，ερ为伪距观测噪声，在设计算法时可以忽略。
(2)对电离层延迟修正值、对流层时延修正值、地球自转效应修正值进行建模，确定卫星轨道位置和接收机位置。
确定卫星轨道的方法包括gps、glonass、galileo和compass法，gps、glonass、galileo和compass四个系统利用双频接收机直接测量出电离层延时修正值，双频接收机计算方法的优势在于不需要数学模型，双频接收机通过伪距观测和计算便可获得实时的电离层时延值，其公式为：
其中，i1和i2分别为双频信号传播过程中的电离层延迟修正值；
在估算gps、galileo、glonass和compass测量值中的对流层时延时采用统一的霍普菲尔德(hopfield)模型，包括干分量时延和湿分量时延两种情况，其中，干分量指氧气与氮气等干空气，湿分量指水蒸气；
对流层延时天顶方向干分量tzd的估算公式为：
其中，p0与tk0分别代表在地面上高度为零处的大气总压力与热力学温度；
天顶方向对流层延时湿分量tzw的估算公式为：
其中，e00＝11.691mbar为地面零高度处的水汽分压；
在信号传播方向上的对流层延时t为
t＝tzdfd+tzwfw
干分量倾斜率fd的估算模型为
湿分量倾斜率fw的估算模型为
其中，θ为卫星与地面接收机之间形成的高度角，单位为弧度。
(3)根据卫星轨道位置和接收机位置计算出卫星和接收机的真实距离。
卫星位置可依据卫星星历计算获得，接收机位置也是已知的，因此卫星到接收机的真实距离r的确定方式为
其中，s代表卫星，d代表接收机，i和j代表不同接收机；xs,ys,zs为卫星在地心地固坐标系中的坐标值；gps，compass和galileo系统通过解算卫星星历电文实时获得卫星轨道位置，glonass采用卫星轨道推算方法获得卫星轨道位置，xu,yu,zu为接收机的位置坐标。
(4)对实时时间进行比对得到两地面接收机时间差，并对结果进行kalman滤波和rts事后处理。
由伪距观测方程推导出的两地面接收机时间差为
其中，角标l1和l2代表不同的信号，i和j代表不同的接收机，δu为两接收机时间差，ρ代表观测伪距，γ12为两信号频率比值的平方，r为卫星到接收机的真实距离，t为对流层延时修正值，εij为观测噪声。
上述算法最终可以的到不同接收机时间差数据，但由于观测噪声的影响，这组数据的精度很难达到要求。由于卡尔曼滤波算法具有逐步迭代、各时刻滤波操作相对独立的特点，在不同采样时刻，观测数据的数目可以各不相同，卡尔曼滤波器只需根据观测数据的个数对当前滤波式中的矩阵维数进行变化，就可以完成基于多采样速率测的滤波估计。由于各种观测数据具有多种不同的采样频率，这一滤波过程常被称为多率kalman滤波。
多率kalman滤波最主要目的是去掉或削弱不想要的成分对估计值的影响，并增强想要的成分的权重。并且多率kalman滤波采用递推处理，用上个采样时刻的异地钟差估计值和当前时刻的异地钟差观测值，来估计当前时刻的异地钟差估计值，当前时刻以后的观测值不会对当前时刻的估计值产生任何影响，因而适合于实时的共视观测资料处理。因此对时间差数据进行卡尔曼滤波是提高时间比对精度的常用方法。对含噪声的钟差数据(观测量)进行多率kalman滤波，可估计出准确的钟差。共视时间比对的多率线性离散系统：
x(k+1)＝fkx(k)+γkω(k)
y(k)＝hkx(k)+ν(k)
其中，x(k)为状态向量，y(k)为观测向量，f.与h.分别表示状态矩阵和观测矩阵。ω(.)和ν(.)为过程噪声和观测噪声，通常ω(.)和ν(.)均为零均值的服从高斯分布的独立白噪声，方差分别为
e[ω(k)ωt(k)]＝q(k),e[ν(k)νt(k)]＝r(k)
多率kalman滤波器的动态系统维数n、观测系统维数m均为1。考虑接收机未能按照共视表规定时刻及时锁定卫星，甚至在共视表所规定的整个跟踪时间段内，一直未能锁定卫星，致使共视数据中缺少该记录。我们采用等间隔的多率kalman滤波器，对于共视间歇和未能锁星成功的时间段，我们用前3个时刻点上钟差估计值
在多率采样系统中，为了有效地利用各种观测信息，采用kalman滤波算法进行状态变量的最优/次优估计。由于kalman滤波算法具有逐步迭代、各时刻滤波操作相对独立的特点，在不同采样时刻，观测数据的数目可以各不相同，kalman滤波器只需根据观测数据的个数对当前滤波式中的矩阵维数进行变化，就可以完成基于多采样速率观测的滤波估计.由于各种观测数据具有多种不同的采样频率，这一滤波过程常被称为多率kalman滤波。
以上述多率线性离散系统为真实对象系统，假设多率kalman滤波模型如下：
根据滤波器的工作机理，给出多率kalman滤波算法的离散递推表达式，如下所示。
其中，k(k+1)表示kalman滤波在第k步的增益阵，
由递推式可以看出，多率kalman滤波与普通kalman滤波过程十分相似。但是，由于滤波对象的特殊性——多率性，多率kalman滤波过程中的部分矩阵参数会发生周期性变化。因而，对多率滤波过程的讨论不能利用普通滤波的分析结论，需要根据其特殊性单独分析。
结合图3，本发明还公开了一种基于gnss共视时间比对算法的时间频率传递接收机，包括时频单元、射频单元、信号处理单元及监控单元；
(1)时频单元，产生射频单元和基带信号处理单元所需要的时频信号，同时输出pps信号；
(2)射频单元，把经过天线模块处理的射频信号进行分离，经下变频及低噪声放大、agc控制后，为信号处理模块提供满足一定信噪比(s/n)和幅度要求的中频信号；
由于入口信号电平低(比白噪声电平低很多)，为了给后端处理部分提供足够幅度的中频信号，变频器单元与天线单元通道净增益应大于110db，其中天线部分增益大约40db，如果不考虑传输电缆的影响，两路信号的增益都应该大于70db。故要求射频芯片配置成低中频及零中频输出接口方式。
(3)信号处理单元，完成导航信号的采样、捕获、跟踪、导航电文解调、伪距测量并上报各种观测量等；
接收机信号处理单元包括信号捕获模块、通道跟踪模块(含跟踪通道组和流程控制单元)和信息处理模块。
捕获模块接收用户配置参数，根据不同的配置组合，可以完成所有频点的伪码捕获工作，为了扩展方便，该模块把所有频点的码速率和载波频率都设置成可配置的，这样该模块更容易实现各频点互操作功能，而且也容易适应不同的射频信道；
跟踪通道组包含伪码发生器、载波nco、码nco和累加器功能；
信息处理模块的主要工作是接收信号处理单元提供的卫星观测量和导航电文，进行自主完好性检测，并对多系统不同的电文参数、时间系统、坐标系统进行统一，然后完成定位解算并输出结果等。
(4)监控单元，对观测数据进行传输和对各单元下发控制指令。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
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