本发明一种结合综合信息的部分模糊度固定方法，属于卫星导航定位技术领域。
背景技术
整周模糊度解算一直是卫星导航定位中的重点研究问题。正确得到所有模糊度的固定值能够获得最优的定位结果，但在卫星受多径或噪声干扰较大以及信号发生周跳时，在一段时间内，不能得到全部模糊度的正确固定值，未得到固定的部分反而会阻碍整体模糊度的固定，甚至出现模糊度无法固定的情况。因此，采用部分模糊度固定的方法一定程度上可以避免卫星信号受干扰时的模糊度固定成功率不高的问题。
在部分模糊度固定方法中，循环遍历搜索方法搜索了所有的可见卫星的情况，相较于其他方法更为可靠，但该方法耗时长，明显增加了模糊度固定的时长。传统基于卫星仰角信息的部分模糊固定方法循环次数少，但存在高仰角卫星未必具有较高模糊度精度的问题。因此设计一种兼顾模糊度固定时间和模糊度固定可靠性的方法十分必要。
模糊度浮点解精度是影响整周模糊度能否正确解算的关键因素之一。模糊度浮点解精度主要取决于相对定位最优估计算法和测量模型。目前，常用的相对定位最优估计算法是最小二乘法和扩展卡尔曼滤波(extendkalmanfilter，ekf)，其中ekf滤波能够有效利用动力学模型信息提高参数估计精度，因而得到更广泛的应用。
技术实现要素：
为解决现有技术存在的不足，本发明公开了一种结合综合信息的部分模糊度固定方法来进行模糊度固定，有效解决部分卫星信号严重被干扰时模糊度固定不可靠的问题。
本发明所采用的技术方案如下：
一种结合综合信息的部分模糊度固定方法，结合卫星高度角信息和模糊度方差信息，改进具有单一标准的部分模糊度固定方法，包括如下步骤：
第一步，使用ekf得到模糊度浮点解，并对坐标及对流层延迟误差进行估计；
第二步，采用部分遍历循环搜索的方式，采用lambda算法进行搜索固定模糊度，将ratio值作为检验标准，判断是否达到符合标准的ratio值，若达到，此时则模糊度固定正确；若未达到符合标准的ratio值，进行循环剔除最大方差模糊度，排除数量i≤2个模糊度精度较差的卫星，剔除模糊度中存在1-2颗精度较差的情形；
第三步，针对部分遍历循环搜索的方式未能达到模糊度固定要求的情况，采用基于仰角排序的方法，将剩余卫星的模糊度参数按照仰角进行排序分组，采用lambda算法进行搜索固定模糊度，将ratio值作为检验标准，判断是否达到符合标准的ratio值，若达到，此时则模糊度固定正确；若未通过ratio值检测，进行逐步排除仰角最低的卫星的模糊度，优先固定仰角较高的卫星的模糊度，直至模糊度固定或卫星数≤4颗时终止；
第四步，在模糊度固定成功后，将固定的模糊度回代入观测方程中，得到坐标值及其他待估参数的解。
所述ekf得到模糊度浮点解的具体算法如下：
1)利用ekf建立的观测方程在某一点处泰勒展开并进行线性化可以表示为：
其中，
由上式整理可得：
简化上式可得到：
lk＝hkxk+vk
式中，用xk代表δxk，上式可改写为：
预估残差权逆阵为：
计算增益矩阵kk：
计算最终的滤波解：
2)将双差电离延迟通过双频无电离层组合消除，双差对流层湿延迟作为待估参数与其他参数一起进行滤波解算，
建立的状态向量如下：
xk＝(dx,dy,dz,δtz,rp,δ▽n)
式中，dx、dy、dz为坐标，δtz,rp为对流层湿延迟，且δtz,rp＝tz,r-tz,p，n为载波相位的整周模糊度，r、p分别表示参考站和流动站；
3)观测方程表示为：
式中，λ表示波长，r为接收机到卫星之间的几何距离，l、m、n为基站到卫星的方向余弦，δ▽tz,rp为双差对流层延迟，且δ▽tz,rp＝[f(θr)-f(θp)]δtz,rp，其中f为高度角函数；
4)离散化系统状态方程如下：
xk＝φk,k-1xk-1+wk-1
式中，φk,k-1为状态转移矩阵，wk-1为状态噪声向量。
所述符合标准的ratio值为3，ratio≥3.0则固定成功，
所述ratio检验计算公式为：
式中，定义运算
本发明与现有技术相比具有以下有益效果：
本发明针对部分模糊度固定方法中，利用单一标准作为模糊度子集选取方法无法满足模糊度固定条件的问题，提出了基于综合信息的部分模糊度固定算法。使用ekf得到模糊度浮点解，并对坐标等进行估计；综合循环遍历法和仰角信息，利用扩展卡尔曼滤波得到模糊度的浮点解后，在兼顾模糊度固定可靠性的同时，缩短模糊度固定时间，有效解决部分卫星信号严重被干扰时模糊度固定不可靠的问题，进一步改善定位准确性。
循环剔除最大方差模糊度步骤中，排除数量i≤2个模糊度精度较差的卫星，以减小计算量、降低搜索时间。
在精密定位中，主要误差在预处理阶段均可改正，例如钟差和双差对流层延迟干分量。对于其余误差，本设计将双差电离延迟通过双频无电离层组合消除，双差对流层湿延迟作为待估参数与其他参数一起进行滤波解算。
附图说明
图1为部分模糊度固定方法流程图；
图2为采用循环遍历法的模糊度均方误差；
图3为采用基于仰角排序的部分模糊度固定法的模糊度均方误差；
图4为采用结合综合信息的部分模糊度固定法的模糊度均方误差。
具体实施方式
下面结合具体实施例和附图对本发明做进一步的详细说明，但是本发明的保护范围并不限于这些实施例，凡是不背离本发明构思的改变或等同替代均包括在本发明的保护范围之内。
如图1所示，本发明结合综合信息的部分模糊度固定算法，结合卫星高度角信息和模糊度方差信息，改进具有单一标准的部分模糊度固定方法。使用ekf得到模糊度浮点解，并对坐标等进行估计；综合循环遍历法和仰角信息，利用扩展卡尔曼滤波得到模糊度的浮点解后，采用结合综合信息的部分模糊度固定方法来进行模糊度固定，在兼顾模糊度固定可靠性的同时，缩短模糊度固定时间，有效解决部分卫星信号严重被干扰时模糊度固定不可靠的问题，进一步改善定位准确性。
具体包括如下步骤：
一种结合综合信息的部分模糊度固定方法，结合卫星高度角信息和模糊度方差信息，改进具有单一标准的部分模糊度固定方法，包括如下步骤：
第一步，使用ekf得到模糊度浮点解，并对坐标及对流层延迟误差进行估计；
第二步，采用部分遍历循环搜索的方式，采用lambda算法进行搜索固定模糊度，将ratio值作为检验标准，判断是否达到符合标准的ratio值，若达到，此时则模糊度固定正确；若未达到符合标准的ratio值，进行循环剔除最大方差模糊度，排除数量i≤2个模糊度精度较差的卫星，剔除模糊度中存在1-2颗精度较差的情形；
第三步，针对部分遍历循环搜索的方式未能达到模糊度固定要求的情况，采用基于仰角排序的方法，将剩余卫星的模糊度参数按照仰角进行排序分组，采用lambda算法进行搜索固定模糊度，将ratio值作为检验标准，判断是否达到符合标准的ratio值，若达到，此时则模糊度固定正确；若未通过ratio值检测，进行逐步排除仰角最低的卫星的模糊度，优先固定仰角较高的卫星的模糊度，直至模糊度固定或卫星数≤4颗时终止；
第四步，在模糊度固定成功后，将固定的模糊度回代入观测方程中，得到坐标值及其他待估参数的解。
所述ekf得到模糊度浮点解的具体算法如下：
1)采用ekf求解模糊度的浮点解，ekf算法具体过程如下：
利用ekf建立的观测方程在某一点处泰勒展开并进行线性化可以表示为：
其中，
由上式整理可得：
简化上式可得到：
lk＝hkxk+vk
式中，用xk代表δxk，上式可改写为：
预估残差权逆阵为：
计算增益矩阵kk：
计算最终的滤波解：
2)利用ekf建立的观测方程与状态方程如下：
在精密定位中，主要误差在预处理阶段均可改正，例如钟差和双差对流层延迟干分量。对于其余误差，将双差电离延迟通过双频无电离层组合消除，双差对流层湿延迟作为待估参数与其他参数一起进行滤波解算，
建立的状态向量如下：
xk＝(dx,dy,dz,δtz,rp,δ▽n)
式中，dx、dy、dz为坐标，δtz,rp为对流层湿延迟，且δtz,rp＝tz,r-tz,p，n为载波相位的整周模糊度，r、p分别表示参考站和流动站；
3)观测方程表示为：
式中，λ表示波长，r为接收机到卫星之间的几何距离，l、m、n为基站到卫星的方向余弦，δ▽tz,rp为双差对流层延迟，且δ▽tz,rp＝[f(θr)-f(θp)]δtz,rp，其中f为高度角函数；
4)离散化系统状态方程如下：
xk＝φk,k-1xk-1+wk-1
式中，φk,k-1为状态转移矩阵，wk-1为状态噪声向量。
所述符合标准的ratio值为3，ratio≥3.0则固定成功，
所述ratio检验计算公式为：
式中，定义运算
在循环剔除最大方差模糊度步骤中，排除数量i≤2个模糊度精度较差的卫星，以减小计算量、降低搜索时间。
在精密定位中，主要误差在预处理阶段均可改正，例如钟差和双差对流层延迟干分量。对于其余误差，本设计将双差电离延迟通过双频无电离层组合消除，双差对流层湿延迟作为待估参数与其他参数一起进行滤波解算。
如附图2、3、4所示，经过对采用循环遍历法、采用基于仰角排序的部分模糊度固定法和本发明的采用结合综合信息的部分模糊度固定法的模糊度均方误差进行比较，由图2、图4对比可知，本发明所提出的方法相较于循环遍历法，搜索时间大大降低；由图3、图4对比可知，本发明所提出的方法相较于基于仰角排序的部分模糊度固定法模糊度固定成功率有所提高。从图4可以看出，该方法能够在保证模糊度固定可靠性的同时，缩短模糊度固定时间。
在部分模糊度固定方法中，基于仰角排序的部分模糊度固定方法的基本思想是，将仰角低的卫星等同于模糊度精度差，因此将卫星按照仰角大小进行排序，优先固定仰角较高的卫星。但该方法的缺陷在于，如果遇到具有较高仰角的卫星在观测历元中发生周跳或受多径影响严重，此时该颗卫星的模糊度往往精度较差。但利用基于仰角排序的部分模糊度固定方法并不认为该颗卫星的模糊度参数精度低而排除该颗卫星，因此对模糊度固定影响较大。
循环遍历的搜索方法遍历了所有情况，较为完备，但耗时长且计算量大，大大增加了模糊度搜索固定的时间。
针对以上两种方法的优势及不足之处，本发明将两种方法相结合，提出一种基于综合信息的部分模糊度固定方法。
本发明将循环遍历法和基于仰角信息的部分模糊度固定方法相结合，降低模糊度搜索时间，提高模糊度固定效率。所述综合信息法如下：
首先采用部分遍历循环搜索的方式，循环剔除最大方差模糊度，从而排除部分模糊度精度较差的卫星，为减小计算量、降低搜索时间，设置该步骤中排除卫星数≤2。采用这种方式剔除模糊度中存在1～2颗卫星精度较差的情形。其次，若上一步未能达到模糊度固定要求，则采用基于仰角排序的方法。在排除两颗卫星模糊度之后，将剩余卫星的模糊度参数按照仰角进行排序分组，逐步排除仰角最低的卫星，优先固定仰角较高的卫星，直至模糊度固定或卫星数≤4颗时终止。
本发明中，对模糊度采用lambda算法进行搜索固定；将ratio值作为模糊度固定正确与否的检验标准，设置ratio≥3.0，若符合标准则固定成功。
ratio检验计算公式为：
式中，定义运算
本发明不会限制于本文所示的实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖性特点相一致的最宽范围。