【技术实现步骤摘要】
动态定位方法及装置
本专利技术涉及定位
，具体而言，涉及一种动态定位方法及装置。
技术介绍
RTK(RealTimeKinematic，实时动态)定位技术，是实时处理两个测量站载波相位观测量的差分方法，将基准站采集的载波相位发给用户接收机，进行计算求得精确的站间距离。多路径误差是指在卫星信号传输到定位装置过程中，除了直射信号外还有其他反射信号被定位装置捕获跟踪，导致的定位误差。在RTK定位中，多路径误差是影响定位结果的主要误差之一，特别是在“城市峡谷”等复杂环境下，高楼林立，多路径频繁发生，且在动态环境下变化复杂，并且无法通过差分来消除或削弱，严重影响RTK定位结果。目前，多路径影响可以在天线端、信号处理等方面采取一些措施进行处理。在天线端采用扼流圈天线对多路径信号有很好的屏蔽效果，但扼流圈天线一般体积较大，在很多场合中应用受限；在信号处理中，采用窄相关技术只能检测一部分的多径信号，多路径抑制效果较差。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的在于提供一种动态定位方法及装置，以解决复杂环境下，RTK定位受多路径的影响而导致的定位误差问题。为了实现上述目的，本专利技术...
【技术保护点】
1.一种动态定位方法，其特征在于，所述方法包括：计算每颗卫星在预设滑动窗口内的信噪比方差值；其中，所述卫星为基准站和移动站同时观测到的且高度角不低于预设角度的卫星；依据所述信噪比方差值以及预先建立的卡尔曼滤波模型计算所述移动站在当前历元的位置。
【技术特征摘要】
1.一种动态定位方法，其特征在于，所述方法包括：计算每颗卫星在预设滑动窗口内的信噪比方差值；其中，所述卫星为基准站和移动站同时观测到的且高度角不低于预设角度的卫星；依据所述信噪比方差值以及预先建立的卡尔曼滤波模型计算所述移动站在当前历元的位置。2.如权利要求1所述的动态定位方法，其特征在于，所述依据所述信噪比方差值以及预先建立的卡尔曼滤波模型计算所述移动站在当前历元的位置的步骤包括：依据所述信噪比方差值计算每颗卫星的信噪比方差系数；依据所述信噪比方差系数以及所述卡尔曼滤波模型计算所述移动站在当前历元的位置。3.如权利要求2所述的动态定位方法，其特征在于，所述卡尔曼滤波模型包括状态预测方程和测量更新方程，所述依据所述信噪比方差系数以及所述卡尔曼滤波模型计算所述移动站在当前历元的位置的步骤包括：依据所述状态预测方程计算当前历元的状态向量预测值和当前历元的状态向量方差的预测值；依据所述信噪比方差系数、所述当前历元的状态向量预测值、所述当前历元的状态向量方差的预测值以及所述测量更新方程计算所述移动站在当前历元的位置。4.如权利要求3所述的动态定位方法，其特征在于，所述状态预测方程包括第一预测方程和第二预测方程所述依据所述状态预测方程计算当前历元的状态向量预测值和当前历元的状态向量方差的预测值的步骤包括：根据所述第一预测方程计算m历元的状态向量预测值，并将所述m历元的状态向量预测值作为所述当前历元的状态向量预测值；其中，表示所述m历元的状态向量预测值，表示m-1历元的状态向量滤波值，表示状态转移矩阵，I表示单位矩阵，ΔT表示历元时间间隔；根据所述第二预测方程计算m历元的状态向量方差的预测值，并将所述m历元的状态向量方差的预测值作为所述当前历元的状态向量方差的预测值；其中，表示所述m历元的状态向量方差的预测值，表示m-1历元的状态向量方差的滤波值，表示噪声系数矩阵，Qm-1表示m-1历元的过程噪声。5.如权利要求4所述的动态定位方法，其特征在于，所述测量更新方程包括增益方程及状态向量更新方程所述依据所述信噪比方差系数、所述当前历元的状态向量预测值、所述当前历元的状态向量方差的预测值以及所述测量更新方程计算所述移动站在当前历元的位置的步骤包括：根据所述m历元的状态向量方差的预测值及所述增益方程计算卡尔曼增益矩阵；其中，km表示所述卡尔曼增益矩阵，Hm表示测量系数矩阵且所述测量系数矩阵是根据获取的伪距观测值和载波相位观测值计算得到，Rm表示观测噪声方差且所述观测噪声方差是根据所述信噪比方差系数计算得到；根据所述m历元的状态向量预测值、所述卡尔曼增益矩阵及所述状态向量更新方...
【专利技术属性】
技术研发人员：王志平，
申请(专利权)人：湖南国科微电子股份有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南,43
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