一种基于自适应滤波的GNSS伪距多路径消除方法技术

一种基于自适应滤波的GNSS伪距多路径消除方法，包括基于接收机伪距观测值和载波观测值，获得码载波偏差相邻历元差分量的序列，获取分段频谱，通过滑动窗平均处理得到连续谱；进行离散化和自适应异常谱峰频带搜索，获得异常谱峰频带频域范围；对异常频谱范围进行内插，获得无异常峰影响的分段谱；进行傅里叶反变换，获得修正后的码载波偏差相邻历元差分量；进行求差处理，得到CMCD改正差序列，积分获得未修正初相的CMC改正差序列，利用初相和波动幅度进行初相改正，获得周期性多径消除后的伪距。本发明专利技术适用于多种观测环境下，自适应提取出不同环境下的异常谱峰，提供给用户无周期性多径影响的伪距，极大降低非理想观测条件下的GNSS伪距的误差波动影响。

【技术实现步骤摘要】
一种基于自适应滤波的GNSS伪距多路径消除方法
本专利技术属于GNSS数据处理领域，是一种基于自适应滤波的GNSS多路径消除方法。
技术介绍
全球卫星导航系统(简称GNSS)是国际重大的空间和信息化基础设施，在国民经济建设和国防安全领域发挥着重要的作用。多路径误差是影响GNSS接收机观测数据质量的主要因素之一。多路径误差主要包括伪距多径和载波多径。多径误差中，尤其是伪距多径的存在，严重影响了GNSS定位精度。多路径的改正是GNSS数据处理与精度提升的难点。相较于星历误差、对流层误差等模型化误差，多路径误差与测站的周围环境、接收机本身的结构、性能相关，实际应用中受限于实测环境的多样性，难以对其进行模型化消除，而不同测站之间的多路径误差没有相关性，使其难以通过差分方式抑制其影响。目前的多径抑制技术主要包括硬件抑制技术和软件抑制技术，但各类技术均存在各种不足，其中软件抑制技术的主要缺陷包括：(1)滑动窗时域平均技术的多径抑制和噪声抑制水平依赖于滑动窗口的选择，当多径特征为非白噪声的情况下抑制水平较差。(2)小波去噪的性能依赖于小波基的选择和阈值选择，在实际情况中，对于不同的观测数据采用预先设定的小波基和阈值普适性不够强。(3)FIR滤波器的滤波性能依赖于截止频率和滤波器设计，而且在滤波频带和信息频带的重合的情况下，容易导致原有信息的丢失。针对以上问题，本专利技术给出了一种基于自适应滤波的GNSS伪距多路径消除方法，能够自适应的提取出异常谱峰频带，有效的抑制了GNSS周期性多路径给伪距测量带来的影响。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于自适应滤波的GNSS伪距多路径消除技术，所获得的伪距可以显著降低其中由环境引起的周期性伪距波动带来的影响。为实现上述目的，本专利技术的技术方案提供一种基于自适应滤波的GNSS伪距多路径消除方法，自适应地提取出异常谱峰频带，包括如下步骤，步骤1，基于接收机伪距观测值和载波观测值，计算获得码载波偏差；再通过相邻历元码载波偏差，获得码载波偏差相邻历元差分量的序列；步骤2，对码载波偏差相邻历元差分量的序列进行短时傅里叶变换，获取分段频谱；步骤3，对步骤2获得的分段频谱通过滑动窗平均，处理得到连续谱；步骤4，利用步骤3获得的连续谱，通过与预设门限比较进行离散化，对离散化序列进行自适应异常谱峰频带搜索，获得异常谱峰频带频域范围；步骤5，基于步骤4获得的结果，通过步骤2获得的分段频谱的正常区间对异常频谱范围进行内插，获得无异常峰影响的分段谱；步骤6，基于步骤5获得的无异常峰影响的分段谱，进行傅里叶反变换，获得修正后的码载波偏差相邻历元差分量；步骤7，基于步骤1所得码载波偏差相邻历元差分量的序列，获取周期性波动幅度，并计算初相；步骤8，利用步骤7所得修正后的码载波偏差相邻历元差分量与步骤1所得原始的码载波偏差相邻历元差分量，进行求差处理，得到CMCD改正差序列，积分获得未修正初相的CMC差序列；利用步骤7获得的初相和波动幅度进行初相改正，获得周期性多径消除后的伪距。而且，步骤2中，进行短时傅里叶变换时，区间取2的M次幂，M为大于1的整数。而且，步骤4中，与预设门限比较进行离散化，实现方式为，对于连续谱大于0的点，如果超出了谱峰上升门限，设为1；如果低于谱峰上升门限，设为0；对于连续小于0的点，如果低于谱峰下降门限，设为-1；如果高于谱峰下降门限，设为0。而且，步骤4中，对离散化序列进行自适应异常谱峰频带搜索，实现方式如下，步骤1，在极限峰宽度N内，搜索第一个离散特征序列为1所处的位置，设为左标志点，如果指定峰宽度内不存在，则搜索起点直接跳至下一区间；步骤2，如果指定峰宽度内存在离散特征序列为1的点，设为左标志点，向右搜索第一个离散特征序列为-1的点，如果指定区间内该点不存在，则搜索起点跳至下一个历元步骤3，如果指定区间内离散特征序列为-1的点存在，则继续向右搜索，如果当前历元为-1且下一历元不等于-1，则搜索结束，将该点列为右标志点；步骤4，如果左标志点和右标志点之间区间宽度小于极限峰宽度，则异常峰搜索完成，异常峰频谱从左标志点所在频率开始，右标志点所在频率结束；如果超出极限峰宽度，则搜索起点直接跳至下一区间。5.根据权利要求1或2或3或4所述基于自适应滤波的GNSS伪距多路径消除方法，其特征在于：进行自适应异常谱峰频带搜索时，根据频带特征和门限设定设置相应缓冲区间，缓冲区间为搜索区间分别向左和向右延伸，确保异常峰完全包括在内。与现有技术相比，本专利技术具有如下优点和有益效果：1)本专利技术中，周期性波动的影响通常波动达到dm级，这类误差波动在Hatch滤波方式或者小波等滤波方式处理中，通常被作为趋势项处理，抑制效果较差。本专利技术中的方法能够提供良好的改进效果。2)不同观测环境下，多径误差是否包括周期性影响，周期性影响的程度均不同，本专利技术提供的方法可以自适应判断出多径误差周期性影响是否存在，从而进一步自适应提取出异常谱峰频域，进行滤波处理。本方法对于不受周期性多径影响的伪距观测量无影响，对于受到周期性多径的伪距中的这类误差，具有良好的改正效果。3)本专利技术提供的方法可以针对性的去除周期性波动影响，不影响数据后续继续采用Hatch滤波，小波去噪和FIR滤波器滤波等多种去噪方式进一步消除高频白噪声。附图说明图1为本专利技术实施例的基于自适应滤波的GNSS伪距多路径消除方法总体框架图。图2为本专利技术实施例的谱峰搜索流程图。具体实施方式为了更加清楚地阐述本专利技术的目的、技术方案和有益效果，以下结合附图和具体实施例进行详细描述。应理解本专利技术的具体实施方式不限于这里的示例描述。本专利技术提供单频数据的GNSS周期性伪距多路径消除方法，利用单频GNSS的原始伪距和载波观测数据，变换获得码载波偏差量的相邻历元差分量；通过利用短时傅里叶变换获取差分量的频谱，自适应提取异常谱峰所在的频域范围；对异常谱峰所在的频域进行内插，并对内插后的频谱进行傅里叶反变换，获得消除了异常谱峰影响的码载波偏差相邻历元差分量；结合前述异常谱峰的特征，对连续时域数据进行初相估计，通过引入初相并对消除异常谱峰影响的码载波偏差相邻历元差分量和初始码载波偏差相邻历元差分量求差并进行积分，即可获得异常谱峰波动影响，结合原始伪距，可以获得消除周期性的多径影响的GNSS伪距。本专利技术适用于多种观测环境下，可以自适应提取出不同环境下的异常谱峰，提供给导航定位用户无周期性多径影响的伪距，极大降低非理想观测条件下的GNSS伪距的误差波动影响。参见图1，本专利技术实施例的技术方案包括以下步骤，步骤1，基于接收机伪距观测值和载波观测值，计算获得码载波偏差；再通过相邻历元码载波偏差，获得码载波偏差相邻历元差分量，可以获得一个序列；本专利技术提出，采用的求取频谱特征的数据为码载波偏差相邻历元差分量。码载波偏差相邻历元差分量在低高度角下表现特征类似于白噪声，周期性波动减弱，截止高度角应当高于5°，设置为15°-20°为佳。实施例中，采用接收机对伪距和载波相位进行测量，采样间隔设为0.5s，截止高度角设为15°。对接收到的伪距和载波相位进行粗差探测剔除。对第i颗卫星，接收机实测伪距Pi和载波相位观测值Li，码载波偏差可写为：Zi(k)＝Pi-Li其中k表示所在历元。采用延时寄存器储存上一时刻的码载波偏差本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于自适应滤波的GNSS伪距多路径消除方法，其特征在于：自适应地提取出异常谱峰频带，包括如下步骤，步骤1，基于接收机伪距观测值和载波观测值，计算获得码载波偏差；再通过相邻历元码载波偏差，获得码载波偏差相邻历元差分量的序列；步骤2，对码载波偏差相邻历元差分量的序列进行短时傅里叶变换，获取分段频谱；步骤3，对步骤2获得的分段频谱通过滑动窗平均，处理得到连续谱；步骤4，利用步骤3获得的连续谱，通过与预设门限比较进行离散化，对离散化序列进行自适应异常谱峰频带搜索，获得异常谱峰频带频域范围；步骤5，基于步骤4获得的结果，通过步骤2获得的分段频谱的正常区间对异常频谱范围进行内插，获得无异常峰影响的分段谱；步骤6，基于步骤5获得的无异常峰影响的分段谱，进行傅里叶反变换，获得修正后的码载波偏差相邻历元差分量；步骤7，基于步骤1所得码载波偏差相邻历元差分量的序列，获取周期性波动幅度，并计算初相；步骤8，利用步骤7所得修正后的码载波偏差相邻历元差分量与步骤1所得原始的码载波偏差相邻历元差分量，进行求差处理，得到CMCD改正差序列，积分获得未修正初相的CMC差序列；利用步骤7获得的初相和波动幅度进行初相改正，获得周期性多径消除后的伪距。...

【技术特征摘要】
1.一种基于自适应滤波的GNSS伪距多路径消除方法，其特征在于：自适应地提取出异常谱峰频带，包括如下步骤，步骤1，基于接收机伪距观测值和载波观测值，计算获得码载波偏差；再通过相邻历元码载波偏差，获得码载波偏差相邻历元差分量的序列；步骤2，对码载波偏差相邻历元差分量的序列进行短时傅里叶变换，获取分段频谱；步骤3，对步骤2获得的分段频谱通过滑动窗平均，处理得到连续谱；步骤4，利用步骤3获得的连续谱，通过与预设门限比较进行离散化，对离散化序列进行自适应异常谱峰频带搜索，获得异常谱峰频带频域范围；步骤5，基于步骤4获得的结果，通过步骤2获得的分段频谱的正常区间对异常频谱范围进行内插，获得无异常峰影响的分段谱；步骤6，基于步骤5获得的无异常峰影响的分段谱，进行傅里叶反变换，获得修正后的码载波偏差相邻历元差分量；步骤7，基于步骤1所得码载波偏差相邻历元差分量的序列，获取周期性波动幅度，并计算初相；步骤8，利用步骤7所得修正后的码载波偏差相邻历元差分量与步骤1所得原始的码载波偏差相邻历元差分量，进行求差处理，得到CMCD改正差序列，积分获得未修正初相的CMC差序列；利用步骤7获得的初相和波动幅度进行初相改正，获得周期性多径消除后的伪距。2.根据权利要求1所述基于自适应滤波的GNSS伪距多路径消除方法，其特征在于：步骤2中，进行短时傅里叶变换时，区间取2的M次幂，M为大于1的整数。3.根据权利要求1所述基于自适应滤波...

【专利技术属性】
技术研发人员：张小红，喻思琪，郭斐，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42