一种对基站天线超短基线GNSS双天线实时测向的方法技术

本发明专利技术公开了一种对基站天线超短基线GNSS双天线实时测向的方法，对于载体的二维姿态，可以通过测量固定在载体上的向量确定。当两台接收机的天线安装在刚性载体上时，构成这样一个反映载体二维姿态的向量，精确确定该向量两端在空间内的方向和距离，便能够计算载体的航向角。本发明专利技术通过构建双差模型对基线向量进行整体解，消除了卫星和接收机的公共误差，同时先解算固定站间单差模糊度，避免出现参考星更换频繁的问题，采用EKF解算，保证了基线向量的可靠性，同时能够保证单历元进行解算，有效的保证了实时性，尤其避免了低成本定位模块和天线在绝对定位中观测值中的各种误差影响接收机天线难以获得高精度位置。

【技术实现步骤摘要】
一种对基站天线超短基线GNSS双天线实时测向的方法
本专利技术涉及航向测量领域，特别涉及一种对基站天线超短基线GNSS双天线实时测向的方法。
技术介绍
航向测量属于姿态测量技术的一种，可以提供被测载体在方位和俯仰两个方向上的姿态测量数据。传统的姿态测量系统主要基于光电姿态敏感器(太阳敏感器、星敏感器、红外地球敏感器等)、磁强计、加速计和陀螺仪等，这些测量系统均属于自主式系统，具有较好的自治性，但其缺点也较为明显。光电姿态敏感器受外界环境的影响较大，在测量过程中极易受到干扰。基于磁强计、加速度计和陀螺仪的惯性导航系统，具有良好的自治特性，受外界干扰小，能测量各种高速姿态变化，但本身存在的测量漂移特性导致无法进行持久的测量，惯性导航系统经过一段时间需要对测量数据进行修正，才能保证数据测量的精度，这样便限制了其应用的环境，降低了惯性导航系统的使用效率。利用GNSS载波相位测量原理，提供GNSS载波接收机、天线以及具有计算功能的模块，GNSS测向技术具有携带方便、安装灵活、测量精度高的优点。GNSS系统可以全球全天候实时性测量，这使得GNSS测姿测向技术受到地理、天气等外界因素产生的干扰大为降低，并且具有实时测量的优势。这些优势克服了光电姿态敏感器和惯性导航系统的不足，使GNSS测姿测向技术可以广泛应用于航天测量、精密着陆、地理姿态测量、车船姿态或航向测量等方面。现在市场上已经出现了采用GNSS测向技术大多采用了价格较高的高精度双频导航定位模块以及高精度的测量型天线，输出高质量的伪距和载波测量值，单个测量模块通过高质量的伪距和载波测量值进行绝对定位求出各自的准确位置，然后构成基线向量，最后通过基线向量计算出测向值(基线向量与真北方向顺时针旋转的角度)。但是由于这类测向方法采用的设备价格过高，低成本的导航定位模块和天线若采用上述方法很难得出精度较好的测向值。
技术实现思路
本专利技术的目的是克服上述现有技术中存在的问题，提供一种对基站天线超短基线GNSS双天线实时测向的方法，采用天线布局技术，可以实现GNSS天线间的精确相对定位，可以应用于低成本的导航定位模块和天线，同时还能为基站天线提供可靠的测向值。本专利技术的技术方案是：一种对基站天线超短基线GNSS双天线实时测向的方法，包括如下步骤：1)对数据进行导入及预处理实时读取接收机r和b的t时刻历元观测数据和导航星历，计算卫星坐标，通过对码与载波相位非差残差进行检验去除无法参与解算和质量较差的卫星数据；2)构建双差方程模型首先建立载波相位基本观测方程：在两个接收机历元时间相同t时刻，接收机r和b与卫星j之间的L1频点伪距和载波相位观测方程为：式中，λ为载波波长，c为载波传播速度，是是接收机r，b对于卫星j的伪距观测值，是接收机r，b对于卫星j的载波观测值，N为整周模糊度，ρ为接收机与卫星间的几何距离，dt为卫星钟差，dr,ion，db,ion为电离层延迟，dr,trop，db,trop为对流层延迟，ε为接收机噪声和多路径引起的相位误差；作差后得到伪距和载波相位观测单差方程：再令两台接收机同时观测卫星k，得到两台接收机对卫星k的单差方程：建立双差方差：将公式(3)和式(4)作差，得到伪距和载波相位测量相对定位的双差方程：上述双差方程建立后，对伪距和载波相位的双差方程的残差进行检验，若检验通过进行下一步解算；若检验未通过，认为当前观测数据存在粗差不可用，直接丢弃，返回步骤1)读入下一个历元的数据并计算；3)扩展Kalman滤波解算采用扩展Kalman滤波(ExtendedKalmanFilter，EKF)处理待估计向量，并更新Kalman相关矩阵参数；4)整周模糊度解算采用连续的模糊度固定模型，载波相位站间单差模糊度用下述的不用方式来处理：通过EKF的时间更新下，在下一历元继承单差模糊度的值。通过LLI(失锁探测器)来检测周跳，如果在测量数据中发现了周跳，相应的单差模糊度状态重置为初始值，过程噪声矩阵设置足够大的值(104㎡)；通过上述EKF解算出待求状态向量，其中状态向量站间单差浮点模糊度能够转换为双差整周模糊度从而提高收敛时间和收敛精度。首先，待求估计状态向量和它们的协方差矩阵可由下面公式转换为双差形式：其中，G为单差转双差的转换矩阵，通过将单差模糊度转换为双差模糊度可以消除接收机之间的本身存在的偏差，同时也可避免出现参考星更换频繁而导致EKF滤波难以收敛的问题，假设整周模糊度为相应的协方差矩阵伪QN，最接近模糊度真值的为由此构建了一个模糊度整周解的最小二乘问题(ILS)为了解决模糊度整周解的最小二乘问题，采用通用的MLAMBDA方法，为了检验解的可靠性，采用显著门限比例判决；双差模糊度固定成功后，然后转换为单差模糊度，更新EKF各矩阵的状态信息，提高了对之后历元的解算待求状态向量的估值精度。上述步骤3)中所述扩展Kalman滤波的方法如下：其中未知模型参数的状态向量以及它的协方差矩阵P用tk时刻的观测向量yk，通过计算得到：Pk＝(I-KkHk)Pk，k-1(7)其中I为单位阵；Pk,k-1分别为一步预测值及其方差-协方差阵；Kk为增益矩阵；为了减少滤波算法对计算舍入误差的敏感性，保证Pk的对称正定性，以提高滤波的数值稳定性，防止滤波发散，实际计算中需要将式(7)改写为如下形式假设移动站和接收站都使用GNSS单频接收机，被估计的未知状态向量X定义如下：其中，为L1频点上星站际单差模糊度(单位为周)。使用单差模糊度而不使用双差模糊度可以很好地避免了双差模糊度中参考星频繁更换的问题；用双差载波相位及伪距测量值来定义观测向量y其中，测量模型向量h(x)，偏导数矩阵(观测矩阵系数阵)H(x)和测量误差协方差矩阵Rk分别表示如下：其中，为单差方程，为L1频点载波测量值误差标准差(m)，为L1频点伪距测量值误差的标准偏差(m)。在应用EKF中，需要对状态转移矩阵Φk,k-1，过程噪声Qk-1进行定义，考虑为超短基线且为静态状态，Φk,k-1，Qk-1因此定义为下式：通过上述矩阵采用EKF，本历元待估计的移动站的状态向量中的载波相位站间单差模糊度即可求出，用于双差模糊度的搜索。上述步骤4)中所述的显著门限比例判决其方法如下：其中，当Ratio大于预定设定的门限值时，本文门限值设定为3，则判断若对应的双差整周模糊度组合是唯一正确的。为了保证固定的正确性，存储模糊度信息，若连续10个历元连续固定，则模糊度固定检验通过，只输出精度较高的固定解若检验失败则需要由下式计算浮点解过上述步骤可以精确的解算出两天线之间的基线向量，然后可以通过基线向量计算航向角。在用户本地坐标系中，两接收机的天线坐标构成基线向量，当测向系统所在的载体为刚体时，该基线向量便可反映出载体实时的二维姿态。在载体纵轴方向安装接收机r和b的天线1和2，天线1和2在用户本地坐标系中的坐标分别为(x1,y1,z1)和(x2,y2,z3)，通过GNSS载波相对定位精确确定基线向量向量沿坐标轴方向的量分别为：假设偏航角ψ为在xoy平面上的投影与x轴的夹角，俯仰角θ为向量与xoy平面的夹角，具体计算公式如下：式中偏航角ψ的取值范围为0-360°，俯仰角θ的取值范围为-90-90°。因为本地坐标系为东北天坐标系，x轴指向载体所在位本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种对基站天线超短基线GNSS双天线实时测向的方法，其特征在于，包括如下步骤：1)对数据进行导入及预处理实时读取接收机r和b的t时刻历元观测数据和导航星历，计算卫星坐标，通过对码与载波相位非差残差进行检验去除无法参与解算和质量较差的卫星数据；2)构建双差方程模型首先建立载波相位基本观测方程：在两个接收机历元时间相同t时刻，接收机r和b与卫星j之间的L1频点伪距和载波相位观测方程为：

【技术特征摘要】
1.一种对基站天线超短基线GNSS双天线实时测向的方法，其特征在于，包括如下步骤：1)对数据进行导入及预处理实时读取接收机r和b的t时刻历元观测数据和导航星历，计算卫星坐标，通过对码与载波相位非差残差进行检验去除无法参与解算和质量较差的卫星数据；2)构建双差方程模型首先建立载波相位基本观测方程：在两个接收机历元时间相同t时刻，接收机r和b与卫星j之间的L1频点伪距和载波相位观测方程为：式中，λ为载波波长，c为载波传播速度，是是接收机r，b对于卫星j的伪距观测值，是接收机r，b对于卫星j的载波观测值，N为整周模糊度，ρ为接收机与卫星间的几何距离，dt为卫星钟差，dr,ion，db,ion为电离层延迟，dr,trop，db,trop为对流层延迟，ε为接收机噪声和多路径引起的相位误差；作差后得到伪距和载波相位观测单差方程：再令两台接收机同时观测卫星k，得到两台接收机对卫星k的单差方程：建立双差方差：将公式(3)和式(4)作差，得到伪距和载波相位测量相对定位的双差方程：上述双差方程建立后，对伪距和载波相位的双差方程的残差进行检验，若检验通过进行下一步解算；若检验未通过，认为当前观测数据存在粗差不可用，直接丢弃，返回步骤1)读入下一个历元的数据并计算；3)扩展Kalman滤波解算采用扩展Kalman滤波处理待估计向量，并更新Kalman相关矩阵参数；4)整周模糊度解算采用连续的模糊度固定模型，载波相位站间单差模糊度用下述的不用方式来处理：通过EKF的时间更新下，在下一历元继承单差模糊度的值；通过失锁探测器LLI来检测周跳，如果在测量数据中发现了周跳，相应的单差模糊度状态重置为初始值；通过上述EKF解算出待求状态向量，其中状态向量站间单差浮点模糊度能够转换为双差整周模糊度从而提高收敛时间和收敛精度；首先，待求估计状态向量和它们的协方差矩阵可由下面公式转换为双差形式：其中，G为单差转双差的转换矩阵，通过将单差模糊度转换为双差模糊度可以消除接收机之间的本身存在的偏差，同时也可避免出现参考星更换频繁而导致EKF滤波难以收敛的问题，假设整周模糊度为相应的协方差矩阵伪QN，最接近模糊度真值...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖厦，沈朋礼，成芳，卢晓春，
申请(专利权)人：中国科学院国家授时中心，
类型：发明
国别省市：陕西,61