【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于gnss(global navigation satellite system)定位与导航，涉及异常模糊度检验方法，具体涉及一种基于对流层残差估计的参考站间异常模糊度检测方法。
技术介绍
1、网络rtk(real-time kinematic)是一种基于全球导航卫星系统(gnss)的高精度实时定位技术，通过多个分布在广域范围内的基准站和移动接收机之间的数据通信，实现对接收机位置的实时、连续、高精度的测量。
2、网络rtk的优势在于能够在大范围内提供高精度的实时定位服务，无需使用自己设置的基准站。它通过基准站网络中的多个基准站之间进行数据交互和处理，以实现高精度差分测量。网络rtk广泛应用于土地测绘、地质勘探、机械导航、车辆导航、无人机导航等领域，对于需要高精度定位的应用场景具有重要作用。
3、然而，在网络rtk中，要向用户提供高精度差分信息，关键是确保基准站之间的基础模糊度能够准确固定。因此，提高和保障模糊度固定成功率是网络rtk技术研究中的重要挑战之一。
4、在模糊度固定率和定位精度方面，依赖ratio值检验和贝叶斯后验概率检验的方法在长基线多卫星情况下存在准确性不足的问题。这种方法难以准确检测模糊度固定错误，并且无法针对单颗星的模糊度固定情况进行判断。
5、此外，目前采用的网元闭合检验方法虽然常用，但它仅属于必要不充分条件。该方法无法确保满足条件的模糊度一定是固定正确的，也无法确定不满足条件的模糊度一定是固定错误的。而且，该方法依赖于基线间卫星的共视，因此无法涵盖
技术实现思路
1、为解决上述问题，本专利技术公开了基于对流层残差估计的参考站间异常模糊度检测方法，并根据统计学原理设计了一套针对卫星模糊度固定异常的检测与剔除流程，通过该方法，可以有效地检测出模糊度存在异常的情况，并确保基准站之间模糊度的准确性，进而提高网络rtk的服务质量。
2、为达到上述目的，本专利技术的技术方案如下：
3、基于对流层残差估计的参考站间异常模糊度检测方法，包括以下步骤：
4、步骤1、提出一种利用模糊度固定回代，得到的各量测方程对应的天顶对流层估值的残差，并引入统计学检验筛选可能存在的模糊度异常值的方法；
5、步骤2、利用box-cox变换将呈长尾尖峰非标准正态分布的残差变换到标准正态分布，使得残差平方和满足卡方分布；
6、步骤3、结合高度角阈值与卡方临界值判断，优选观测数据噪声小、模糊度固定正确的卫星对，重新估计天顶对流层延迟；
7、步骤4、利用新计算的天顶对流层延迟得到每颗卫星的双差对流层延迟参考值，对初次筛选中剔除的卫星重新进行模糊度检验；
8、具体步骤为：
9、步骤1利用模糊度固定回代到量测方程，计算天顶对流层估计值残差。
10、首先考虑如式(1)所示的观测方程的矩阵形式：
11、
12、式中，l为组合载波观测值构成的列向量；α为天顶对流层映射值组成的列向量，即其中b、k为两个不同的参考站，r表示参考星，n为双差卫星数；b为组合波长组成的列向量；为模糊度浮点解；为浮点模糊度对应的天顶对流层值；v为浮点解残差。
13、通过lambda方法搜索固定后，得到模糊度固定解为通过式(2)即可得到天顶对流层固定解
14、
15、式中，为天顶对流层浮点解和模糊度浮点解对应的协方差矩阵；为模糊度浮点解对应的方差矩阵。
16、将模糊度固定解及天顶对流层固定解代入式(1)即可得到固定解残差
17、
18、式中，表征各量测方程估计天顶对流层的残余误差，若模糊度存在固定异常，该值会吸收异常固定所带来的浮点偏差，利用这个性质结合统计检验即可筛选出观测值噪声大或模糊度固定异常的卫星。
19、步骤2.利用box-cox变换将呈长尾尖峰非标准正态分布的残差变换到标准正态分布，并使用卡方检验检查异常值。
20、式(3)中得到的残差标准差取决于观测值l的噪声，并由于观测方程是双差方程，需要考虑由此引入的残差间的相关性。本专利技术中利用正弦高度角模型得到观测方程的噪声矩阵r，进一步由式(4)可得到单位化的固定解残差
21、
22、此时得到的单位化的固定解残差的分布的包络虽然仍呈钟形曲线，但是具有长尾尖峰的特性，这会导致在卡方检验中临界值附近出现正常值与异常值的混淆，从而导致大量虚警。于是必须通过变换使得残差的分布接近于标准正态分布。
23、本专利技术采用box-cox变换，对单位化的残差做广义幂变换，其表达式如式(5)所示：
24、
25、式中，λ为待定参数，y为变换前的数据，y(λ)表示变换后的数据。在本专利技术中采用搜索的方式确定待定参数λ，在[-5,5]的范围内以0.01为步长遍历所有可能的λ，将原始数据按式(5)变换后，利用shapiro-wilk正态分布检验求变换后数据服从标准正态分布的最大似然概率，概率最大的值即为所求的λ。
26、在本专利技术中所采用的弱电离层组合，利用三条基线所有卫星(分别为27204条、27206条和28040条数据)的单位化残差拟合得到的λ值分别为0.316、0.298、0.314。故取三者均值0.31作为正态分布变换参数，可以得到标准化固定解残差的变换式(6)：
27、
28、标准化固定解残差的平方和服从卡方分布，于是可以利用卡方检验判断残差向量中是否存在异常值：
29、
30、式中，χ2为残差计算的卡方值；表示自由度为υ的、显著水平为0.01的卡方临界值。
31、步骤3.结合高度角阈值与卡方临界值判断，优选观测数据噪声小、模糊度固定正确的卫星对，重新估计天顶对流层延迟。
32、考虑到低高度角卫星权值小，即使出现模糊度异常也难以通过卡方检验检出，故本专利技术在卡方检验的基础上在加上一个高度角阈值条件(e≥30°)以保证优选的卫星均为模糊度固定正确的卫星。将优选的卫星的固定的模糊度代入式(1)的观测方程，得到：
33、
34、式中，ls为优选的模糊度改正后的量测值；为天顶对流层高度角映射函数；为新天顶对流层湿延迟待估参数；为双差地卫距；为经验模型给出的双差对流层干延迟；为双差组合载波观测值；λ为组合波长。
35、由式(8)，通过最小二乘拟合，可以得到新的天顶对流层湿延迟估计值该值去除了异常模糊度的影响，同事降低了大噪声观测值的影响，比原天顶对流层估计值更准确。
36、步骤4.利用新计算的天顶对流层延迟得到每颗卫星的双差对流层延迟参考值，对初次筛选中剔除的卫星重新进行模糊度检验。
37、考虑到对流层干延迟使用先验模型估计精度可达亚毫米级，且对流层延迟约90％由干延迟组成，因此对流层绝大部分可以较精确地确定，对于湿延迟部分则采用新天顶对流层估值结合本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于对流层残差估计的参考站间异常模糊度检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于对流层残差估计的参考站间异常模糊度检测方法，其特征在于，步骤1所述天顶对流层估计值残差的计算方法，首先考虑如式(1)所示的观测方程的矩阵形式：
3.如权利要求1所述的基于对流层残差估计的参考站间异常模糊度检测方法，其特征在于，步骤2利用Box-Cox变换将呈长尾尖峰非标准正态分布的残差变换到标准正态分布，并使用卡方检验检查异常值；式(3)中得到的残差标准差取决于观测值L的噪声，并由于观测方程是双差方程，需要考虑由此引入的残差间的相关性；利用正弦高度角模型得到观测方程的噪声矩阵R，进一步由式(4)得到单位化的固定解残差
4.如权利要求1所述的基于对流层残差估计的参考站间异常模糊度检测方法，其特征在于，步骤3所述的结合高度角阈值与卡方临界值判断，优选观测数据噪声小、模糊度固定正确的卫星对，重新估计天顶对流层延迟；
5.如权利要求1所述的基于对流层残差估计的参考站间异常模糊度检测方法，其特征在于，步骤4所述的利用新计算的天顶对流层延迟得到每颗
...【技术特征摘要】
1.基于对流层残差估计的参考站间异常模糊度检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于对流层残差估计的参考站间异常模糊度检测方法，其特征在于，步骤1所述天顶对流层估计值残差的计算方法，首先考虑如式(1)所示的观测方程的矩阵形式：
3.如权利要求1所述的基于对流层残差估计的参考站间异常模糊度检测方法，其特征在于，步骤2利用box-cox变换将呈长尾尖峰非标准正态分布的残差变换到标准正态分布，并使用卡方检验检查异常值；式(3)中得到的残差标准差取决于观测值l的噪声，并由于观测方程是双差方程，需要...
【专利技术属性】
技术研发人员：高旺，张泽宇，潘树国，赵庆，刘昊，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：
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