GNSSRTK实时自适应无缝换站方法、系统、终端技术方案

本发明专利技术属于卫星定位技术领域，公开了一种GNSS RTK实时自适应无缝换站方法、系统、终端，利用流动站与两个参考站之间形成3条基线之间的几何关系，利用换站前基线状态向量和辅助基线即两参考站形成的基线向量的状态向量得到换站后的基线状态向量的先验信息，利用先验信息约束换站后的基线状态向量滤波解，进行多基站之间放入无缝切换。本发明专利技术可以在切换参考站时获得连续，可靠的高精度定位结果。本发明专利技术计算效率高，可移植到移动设备，适用于实时计算。在多参考站支持下，能够突破传统RTK定位对基线长度的限制，为RTK用户提供大范围内连续稳定的高精度定位结果。定的高精度定位结果。定的高精度定位结果。

【技术实现步骤摘要】
GNSS RTK实时自适应无缝换站方法、系统、终端


[0001]本专利技术属于卫星定位
，尤其涉及一种GNSS RTK实时自适应无缝换站方法、系统、终端。

技术介绍

[0002]目前，GNSS高精度定位近年来越来越多的应用于大众消费领域，成为自动驾驶，无人机，机器人等领域的关键技术之一。基于GNSS载波相位差分的实时动态定位(RTK)技术是目前GNSS高精度定位领域应用最广泛的技术，但是其局限性在于用户和参考站之间的距离不能太远，工程应用中一般要求参考站和用户之间的距离(称为基线长度)不大于10Km。但随着参考站和流动站之间距离的增加，参考站和流动站间各项参数之间的相关性减小，尤其是电离层参数与模糊度难以快速分离，公共误差通过双差的方式难以消除，模糊度固定的成功率下降，进而导致定位精度和可靠性下降。对于无人驾驶，智能交通等领域的用户，10Km的活动范围限制显然不能满足要求，可以采用多基站RTK定位或者网络RTK定位。在用户移动过程中，如果从一个基站附近移动到另外一个基站附近，就要求定位算法能够自适应的选择最佳的基站，并进行参考站切换。对于网络RTK用户，采用虚拟参考站(VRS)技术进行定位也同样存在参考站切换问题。
[0003]但是，在载体运动过程中，更换参考站会使得模糊度重新初始化，导致双差模糊度重新固定，解算结果重新收敛，换站前后定位结果不连续。
[0004]针对换站后模糊度重新初始化问题，目前研究尚不足，特别是现有的方法是基于最小二乘批处理的方法，目前已有的一种换站算法是通过将用户轨迹分割成为具有一定重叠时段的两个时段，再分别进行最小二乘批处理计算，通过参数消除法进行换站，该算法不适用于实时换站，且其换站的基本原理与本专利技术不同。
[0005]通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：GNSS RTK定位依靠用户与参考站观测值形成差分观测值的形式消除公共误差，提升定位精度的，然而一旦用户与参考站的距离(通常称作基线)比较远，则会导致残余误差较大，RTK模糊度难以固定，定位精度和稳定性下降。如果允许用户自动切换到最优的参考站，就会引起参考站换站问题。在换站过程中由于参考站观测值不同，导致定位使用的滤波器中历史信息无法继续使用，因而必须重新初始化滤波器，导致定位滤波器重新收敛，参考站切换期间定位出现不连续，定位精度下降等问题。
[0006]解决以上问题及缺陷的难度为：
[0007]RTK参考站切换以后，RTK滤波器中除了位置参数之外的参数，包括模糊度，对流层天顶延迟，电离层延迟参数等都发生了跳变，滤波器中的历史信息无法使用，而重新初始化滤波器导致重新收敛。重新收敛过程导致定位不连续，模糊度固定失败，需要过一段收敛时间后才能恢复模糊度固定，从而实现高精度定位。这种断断续续的高精度定位这对于大部分用户是不可接受的，而目前尚没有相关方法能够实现实时的无缝参考站切换。
[0008]解决以上问题及缺陷的意义为：
[0009]RTK定位技术是目前使用最广泛，技术最成熟的GNSS高精度定位技术，然而其基线长度限制导致RTK技术难以满足大范围高精度定位的需求，特别是在自动驾驶等智能交通领域。网络RTK中广泛使用的VRS技术同样存在虚拟参考站切换的问题。本专利技术所述的方法允许用户通过布设多个参考站的方式实现大区域内无缝高精度定位，从而突破了RTK定位技术的瓶颈，扩展了RTK定位技术的服务范围和应用领域。

技术实现思路

[0010]针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种GNSS RTK实时自适应无缝换站方法、系统、终端。
[0011]本专利技术是这样实现的，一种GNSS RTK实时自适应无缝换站方法，所述GNSS RTK实时自适应无缝换站方法包括：
[0012]利用流动站与两个参考站之间形成3条基线之间的几何关系，利用换站前基线状态向量和辅助基线即两参考站形成的基线向量的状态向量得到换站后的基线状态向量的先验信息，利用先验信息约束换站后的基线状态向量滤波解，进行多基站之间放入无缝切换。
[0013]进一步，所述GNSS RTK实时自适应无缝换站方法包括以下步骤：
[0014]步骤一，利用参考站b1数据和流动站r观测数据进行RTK计算；
[0015]步骤二，判断用户能否接收到来自多个参考站的差分数据；若用户只接受到一个有效参考站的数据，则返回步骤一；若用户可接受多个参考站的数据，则转向步骤三；
[0016]步骤三，对多个参考站的数据流进行解码，得到参考站的位置，并且逐个计算当前用户位置到各个参考站的距离，筛选出距离当前用户最近的两个参考站；
[0017]步骤四，计算流动站到最近两个参考站的基线长度，通过判断两基线长度之差是否小于预设阈值判断参考站是否处于换站临街状态；若否，则返回步骤一；若是，则转向步骤五；
[0018]步骤五，计算两个参考站形成的基线的模糊度，判断当前用户最近的基站是否发生切换；若未发生切换，则返回步骤一；若发生切换，则转向步骤六；
[0019]步骤六，利用基线rb1和b1b2的信息计算基线rb2的先验信息，进行自适应无缝换站；
[0020]步骤七，利用参考站b2数据和流动站r观测数据进行RTK计算定位。
[0021]进一步，步骤一中，所述利用参考站b1数据和流动站r观测数据进行RTK计算包括：
[0022](1)利用载波相位观测值和伪距观测值，在参考站、流动站和共视卫星间组成双差观测值：
[0023][0024]其中：是星间差分算子，Δ是站间差分算子，为星站间双差几何距离，和分别为电离层和对流层残差；
[0025](2)基于双差观测值进行动态GPS数据处理：采用序贯最小二乘或卡尔曼滤波处理GPS动态数据；
[0026]进一步，所述采用序贯最小二乘或卡尔曼滤波处理GPS动态数据包括：
[0027]建立动力学模型和观测模型，如下：
[0028]X
k
＝Φ
k,k
‑1X
k
‑1+W
k
,W
k
～N(0,Q
k
)
[0029]Z
k
＝H
k
X
k
+V
k
,V
k
～N(0,R
k
)；
[0030]其中：X
k
表示状态向量；W
k
表示过程噪声；V
k
表示观测噪声；Q
k
表示过程噪声方差矩阵；Φ
k,k
‑1表示从t
k
‑1到t
k
的状态转移矩阵；Z
k
表示双差残差向量；R
k
表示观测噪声方差矩阵；H
k
表示系数矩阵；
[0031]Z
k
、R
k
、H
k
计算公式如下：
[0032][0033本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种GNSS RTK实时自适应无缝换站方法，其特征在于，所述GNSS RTK实时自适应无缝换站方法包括：利用参考站b1数据和流动站r观测数据进行RTK计算；判断用户能否接收到来自多个参考站的差分数据；若用户只接受到一个有效参考站的数据，则返回RTK计算步骤；若用户可接受多个参考站的数据，则转向下一步；对多个参考站的数据流进行解码，得到参考站的位置，并且逐个计算当前用户位置到各个参考站的距离，筛选出距离当前用户最近的两个参考站；计算流动站到最近两个参考站的基线长度，通过判断两基线长度之差是否小于预设阈值判断参考站是否处于换站临街状态；若否，则返回RTK计算步骤；若是，则转向下一步；计算两个参考站形成的基线的模糊度，判断当前用户最近的基站是否发生切换；若未发生切换，则返回RTK计算步骤；若发生切换，则转向下一步；利用基线rb1和b1b2的信息计算基线rb2的先验信息，进行自适应无缝换站；利用参考站b2数据和流动站r观测数据进行RTK计算定位。2.如权利要求1所述GNSS RTK实时自适应无缝换站方法，其特征在于，所述利用参考站b1数据和流动站r观测数据进行RTK计算包括：(1)利用载波相位观测值和伪距观测值，在参考站、流动站和共视卫星间组成双差观测值：其中：
▽
是星间差分算子，Δ是站间差分算子，
▽
Δρ为星站间双差几何距离，
▽
ΔI
i
和
▽
Δδ
trop
分别为电离层和对流层残差；(2)基于双差观测值进行动态GPS数据处理：采用序贯最小二乘或卡尔曼滤波处理GPS动态数据。3.如权利要求2所述GNSS RTK实时自适应无缝换站方法，其特征在于，所述采用序贯最小二乘或卡尔曼滤波处理GPS动态数据包括：建立动力学模型和观测模型，如下：X
k
＝Φ
k,k
‑1X
k
‑1+W
k
,W
k
～N(0,Q
k
)Z
k
＝H
k
X
k
+V
k
,V
k
～N(0,R
k
)；其中：X
k
表示状态向量；W
k
表示过程噪声；V
k
表示观测噪声；Q
k
表示过程噪声方差矩阵；Φ
k,k
‑1表示从t
k
‑1到t
k
的状态转移矩阵；Z
k
表示双差残差向量；R
k
表示观测噪声方差矩阵；H
k
表示系数矩阵；Z
k
、R
k
、H
k
计算公式如下：计算公式如下：
式中，λ表示载波波长，φ和P分别表示载波相位观测值和伪距观测值；i表示高度角最大的卫星的序号；表示载波相位双差残差；表示伪距双差残差；
▽
Δρ
i1rb
表示站星间双差几何距离；t
k
‑1时刻至t
k
的滤波器时间更新方程如下：X
k,k
‑1＝Φ
k,k
‑1X
k
‑
1,k
‑1其中，X
k,k
‑1和P
k,k
‑1分别表示t
k
时刻状态更新后的状态量及其协方差矩阵的预测值；X
k
‑
1,k
‑1和P
k
‑
1,k
‑1分别表示t
k
‑1时刻状态量滤波解及其方差协方差矩阵；用测量值更新预测值，得到t
k
时刻的滤波结果：X
k
＝X
k,k
‑1+K
k
(Z
k
‑
H
k
X
k,k
‑1)P
k
＝(I
‑
K
k
H
k
)P
k,k
‑1；滤波所得状态量中，模糊度参数为单差模糊度，将单差模糊度组成双差模糊度，并固定模糊度即可得到流动站位置的固定解。4.如权利要求1所述GNSS RTK实时自适应无缝换站方法，其特征在于，所述计算两个参考站形成的基线的模糊度还包括：若为长基线，则计算双差的电离层和对流层延迟参数；所述进行自适应无缝换站包括：处理换站前后双差模糊度的转换，进行自适应无缝换站。5.如权利要求4所述GNSS RTK实时自适应无缝换站方法，其特征在于，所述处理换站前后双差模糊度的转换包括：根据换站前参考站与流动站之间...

【专利技术属性】
技术研发人员：王磊，申丽丽，宋晓迪，周海涛，韩毅，李涛，
申请(专利权)人：武汉珈纬智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：