【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于卫星导航定位领域，尤其涉及一种较低转速下基于非连续信号统计特性加权的gnss接收机定位方法。
技术介绍
1、火箭、炮弹等载体由于采用飞行中自旋的方式，才能保证姿态稳定和消除转配误差对飞行姿态的影响。为了实现导航能力，需要在这些载体表面加装天线。在传统的单天线的解决方案中，如果将天线安装在旋转载体顶部，由于旋转载体飞行姿态变化，容易出现各种遮挡情况，进而导致卫星信号接收范围受限。如果将天线安装在旋转载体的侧面，天线跟随载体的中心轴在横截面上进行圆周运动，那么天线信号的范围将由原来的固定接收角度范围(例如天线设计接收范围通常为120°～160°)，提高到360°。而且载体在旋转时，接收天线由于旋转原因接收的信号是非连续的，因此很难确保其信号的稳定跟踪和观测量的精度。国外学者对此已进行了多年研究，大多数学者主要通过加入旋转跟踪环路解决旋转对接收信号的影响。
2、实际上，在较低转速下一个天线可能无法保障信号的稳定接收，因此有人尝试了安装两个及以上天线的方案。例如在旋转载体的两侧对称安装天线，以保证在旋转的过程中，能够至少有一个天线能接收到卫星信号，保证接收信号的范围扩大，从而使得定位的可用卫星数提高，最终提高定位精度。但是，并不是天线越多，实际性能越好，其缺点主要有以下几个方面：1)采用多天线接收信号时，天线间信号容易出现干扰；2)硬件延迟的不一致也需要在使用前进行标定和补偿，这就使得算法在实际应用时，需要增加很多工作；3)多天线接收信号的噪声相比于单天线信号噪声有所增加，尤其是在旋转条件下，信号相比常规情况较
3、在卫星导航旋转载体接收天线处于旋转接收条件时，由于信号接收处于不连续状态，会影响载体定位的连续性和精度，通过在旋转载体上对称安装两颗甚至更多数量的天线，可以一定程度上缓解此问题。在一定转速下，接收机可以依靠本身基带环路维持信号的跟踪状态，像常规接收机一样完成定位解算。但是，在相对较低转速下，接收机由于丢失信号时间较长，只能依靠捕获天线转向卫星方向时的有限时间信号，重新完成信号的跟踪及收敛，这个过程中信号可能仍然受到信号接收时间较短，即非连续接收影响，一种可能是无法完成捕获，另一种可能是捕获后观测量数据还来不及收敛又再次丢失信号。对于后者，常规的数值预处理方法是将收敛较差的数据当做野值剔除，将其影响降到最低。但是对于这种非连续接收环境，本身可用卫星观测数据就比较少，如果只是简单的数据剔除，很容易会使得可用卫星观测数据数量进一步降低，再加上这种卫星数量的突然减少，也会影响卫星几何分布，即pdop值，使得定位结果进一步恶化。
技术实现思路
1、针对上述现有技术存在的缺陷，本专利技术提出一种基于非连续信号统计特性加权的gnss接收机(以下简称接收机)定位方法，该方法利用切比雪夫多项式识别观测量权重，对kalman滤波算法进行加权，以达到提高定位精度的效果。大量的仿真实验证明，本专利技术在较低转速条件(通常指转速低于1转)下，根据非连续信号的统计特性进行加权，在定位解算的过程中提高了解算精度。
2、本专利技术采用的技术方案为：一种基于非连续信号统计特性加权的gnss接收机定位方法，该方法包括以下步骤：
3、s1：建立基于gnss定位系统的接收机状态方程；
4、kalman滤波是在考虑估计误差的情况下，对离散时间系统状态的最优估计方法，其估计过程考虑了前后多个历元的相关性。滤波过程选取载体(例如火箭、炮弹)的三个坐标分量上的位置、速度、加速度和接收机的钟差、频差所组成的在第k个历元时的11维系统状态向量xk来描述：
5、xk＝[x vx ax y vy ay z vz az δtu δfu] (1)
6、其中x,y,z分别为接收机三维位置，vx,vy,vz分别为接收机三维速度，ax,ay,az分别为接收机三维加速度，δtu为接收机钟差，δfu为接收机频差；
7、根据系统状态向量xk，对应的状态方程为：
8、xk＝axk-1+buk-1+wk-1 (2)
9、其中，a为状态转移矩阵，b为系统输入量与系统状态之间的关系矩阵，uk-1代表第k-1个历元时的系统输入量，wk-1代表第k-1个历元时的过程噪声向量；
10、状态转移矩阵a为：
11、
12、其中，ts是状态方程的差分步长；
13、s2：根据步骤s1中的状态转移矩阵a对接收机状态进行预测；
14、设代表第k-1个历元时kalman滤波对系统状态向量xk-1的最优估计值，则第k个历元时的kalman滤波对系统状态向量xk的先验估计值为：
15、
16、其中wk为第k个历元时的过程噪声向量；
17、则先验估计误差为：
18、
19、在kalman滤波中，每个先验估计误差都必须跟随一个用来衡量先验估计值可靠性的均方误差阵先验估计误差的均方误差阵中需添加过程噪声的协方差；
20、设过程噪声向量wk的协方差矩阵q为：
21、
22、其中，qp、qv、qa、qt、qf分别代表接收机的位置、速度、加速度、钟差、频差的过程噪声协方差；则先验估计误差的均方误差阵为：
23、
24、其中，pk-1表示第k-1个历元时的状态估计均方误差阵；
25、s3：利用s2预测过程得出的先验估计误差的均方误差阵计算观测量残余和测量方差；
26、kalman滤波的各个系统状态向量xk具有可观测性，其值能直接或间接地反应在系统观测量中，因此可以用观测向量yk来估算系统状态向量xk；根据观测向量yk与系统状态向量xk存在的线性关系即可完成估算：
27、yk＝cxk+vk (8)
28、其中，vk表示测量噪声向量，c表示观测向量yk与系统状态向量xk之间的关系矩阵；当卫星位置为(xs,ys,zs)，用户位置为(x,y,z)时，则星地距离l为：
29、
30、则关系矩阵c为：
31、
32、根据式(8)和先验估计值可计算观测向量yk与预测值之间的差异，称之为观测向量残余δyk：
33、
34、kalman滤波将先验估计值与观测向量残余δyk的线性组合作为对系统状态向量xk的最优估计值即：
35、
36、其中，kk为滤波器增益；
37、根据式(5)，后验估计误差ek为：
38、
39、则后验估计误差ek的均方误差阵pk为：
40、
41本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于非连续信号统计特性加权的GNSS接收机定位方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.一种基于权利要求1所述基于非连续信号统计特性加权的GNSS接收机定位方法，其特征在于：等价权函数的分段边界参数a和b中，a的最优取值范围为[5,15]，b的最优取值范围为[25,35]。
3.一种基于权利要求2所述基于非连续信号统计特性加权的GNSS接收机定位方法，其特征在于：等价权函数的分段边界参数a和b中，a的最优取值为10，b的最优取值为30。
【技术特征摘要】
1.一种基于非连续信号统计特性加权的gnss接收机定位方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.一种基于权利要求1所述基于非连续信号统计特性加权的gnss接收机定位方法，其特征在于：等价权函数的分段边界参数a和b中，a的最优...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴鹏，甘佳辉，冯璐，仝海波，朱培栋，郑昱，张竹娴，刘杭琦，邓翔凌，
申请(专利权)人：长沙学院，
类型：发明
国别省市：
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