【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及精密单点定位，特别涉及一种基于因子图优化解的ppp模糊度固定方法及系统。
技术介绍
1、自从首次引入精密单点定位(precise point positioning，ppp)以来，由于其使用单个接收机可以在全球范围内进行绝对厘米/分米级定位的能力，引起了广泛关注并被应用于各种领域。然而，由于存在未校验的相位小数周偏差(fractional cycle bias,fcb)，传统ppp中载波相位观测的模糊度为浮点解，无法发挥整周模糊固定(ambiguityresolution，ar)的优势，导致收敛速度缓慢和精度较低。在过去二十年中，ppp的主要发展之一是模糊度固定技术。通过估算fcb并将其应用于用户的星间单差ppp可以实现ppp ar。除构建新的模型外，ppp ar还被扩展到多频多gnss系统。为了使用更多的频率，有利用非组合ppp模型并验证了非组合ppp ar的可行性。总之，ppp ar在多频多gnss方面取得了重大进展。当前，一些igs分析中心(international gnss services，igs)已经开始提供卫星产品以方便用户实现ppp ar。考虑到卫星钟差和相位偏差产品的一致性，igs分析中心还成立了ppp ar工作组，负责研究ppp ar产品的互操作性。可以预见，ppp ar未来将在许多领域的应用中取代传统ppp。
2、ppp在机器人同步定位和地图构建(simultaneous localization and mapping，slam)系统中的应用却非常少。通常情况下，机器人需要融合
3、然而，fgo在gnss定位方面的应用非常有限。fgo最先被应用于复杂观测环境中基于伪距的gnss定位粗差剔除。也有将基于fgo的伪距定位应用到gnss/ins组合导航系统中。上述工作中只使用了伪距观测值，而忽略了更精确的载波相位观测值。最近，时间差分后的载波相位观测值被用于基于fgo的闭环约束构建，改善相对定位精度，例如基于伪距的相对定位、视觉里程计和gnss/ins系统。上述研究也只使用了时间差分后的载波相位观测值。又如，基于fgo处理原始伪距和载波相位观测实现gnss实时动态定位(real-time kinematicpositioning，rtk)；利用图状态空间模型建立rtk模型，并用fgo实现rtk解算等。上述使用了完整的载波相位观测，但仅使用了差分定位模式，同样存在定位精度改善效果不佳的情形。
技术实现思路
1、为此，本专利技术提供一种基于因子图优化解的ppp模糊度固定方法及系统，通过增加模糊度固定因子来提升ppp定位精度，以解决现有fgo在gnss定位精度低、定位效果不理想等情形。
2、按照本专利技术所提供的设计方案，一方面，提供一种基于因子图优化解的ppp模糊度固定方法，包含：
3、基于接收机与卫星之间的状态变量建立ppp观测模型，其中，状态变量包括接收机位置参数、接收机钟差、对流层延迟参数和卫星载波相位模糊度；
4、设定不同时刻接收机位置参数、接收机钟差和对流层延迟参数的状态变量为第一变量节点，卫星载波相位模糊度状态变量为第二变量节点，gnss伪距观测数据和载波相位观测数据为因子节点，构建ppp因子图模型，其中，第二变量节点之间设置有消电离层组合模糊度固定因子；
5、基于构建的ppp因子图模型进行优化计算，以获得ppp模糊度固定解。
6、作为本专利技术基于因子图优化解的ppp模糊度固定方法，进一步地，ppp观测模型表示为：其中，x*,y*,z*表示接收机位置参数，,dt分别表示接收机钟差和对流层延迟参数，表示卫星s在周跳下的第ms个模糊度，n为滑动窗口大小。
7、作为本专利技术基于因子图优化解的ppp模糊度固定方法，进一步地，构建ppp因子图优化模型，还包含：从标准单点定位中获取先验因子，以利用先验因子获取初始时刻第一变量节点信息；且在因子节点中，设定伪距因子为与当前时刻第一变量节点相关的单边因子，设定载波相位因子为与第一变量节点及第二变量节点均相关的双边因子。
8、作为本专利技术基于因子图优化解的ppp模糊度固定方法，进一步地，第二变量节点之间设置有消电离层组合模糊度固定因子，包含：
9、首先，将卫星载波相位整周模糊度分解为宽巷模糊度和窄巷模糊度；
10、接着，利用hmw组合计算宽巷模糊度，并基于宽巷模糊度和浮点解模糊度获取窄巷模糊度；
11、然后，基于宽巷模糊度和窄巷模糊度对载波相位模糊度进行测试固定，并通过构建强约束条件，以形成ppp因子图优化模型中新的消电离层组合模糊度固定因子。
12、作为本专利技术基于因子图优化解的ppp模糊度固定方法，进一步地，强约束条件表示为：其中，s1和s2表示两个不同的卫星，表示星间单差的模糊度，分别表示s1、s2模糊度，ds1,s2表示星间相位延迟。
13、作为本专利技术基于因子图优化解的ppp模糊度固定方法，进一步地，基于宽巷模糊度和窄巷模糊度对载波相位模糊度进行测试固定，包含：
14、利用四舍五入法固定宽巷模糊度，利用最小二乘降相关平差算法固定窄巷模糊度，并通过ppp定位精度对模糊度固定测试验证。
15、作为本专利技术基于因子图优化解的ppp模糊度固定方法，进一步地，基于构建的ppp因子图模型进行优化计算，以获得ppp模糊度固定解，包含：
16、首先，设定gnss观测数据相互独立且服从零均值的高斯分布，将ppp因子图模型优化中的计算最大后验估计问题转化为求解最小化系列残差之和的问题，其中，每个观测数据对应一个残差；
17、然后，基于先验信息、载波相位或伪距观测数据、及载波相位或伪距观测数据残差函数并利用贝叶斯方法求解获取状态向量的最大后验估计，以依据最大后验估计获取ppp模糊度固定解。
18、进一步地，本专利技术还提供一种基于因子图优化解的ppp模糊度固定系统，包含：观测模块、优化模块和输出模块，其中，
19、观测模块，用于基于接收机与卫星之间的状态变量建立ppp观测模型，其中，状态变量包括接收机位置参数、接收机钟差、对流层延迟参数和卫星载波相位模糊度；
20、优化模块，用于设定不同时刻接收机位置参数、接收机钟差和对流层延迟参数的状态变量为第一变量节点，卫本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于因子图优化解的PPP模糊度固定方法，其特征在于，包含：
2.根据权利要求1所述的基于因子图优化解的PPP模糊度固定方法，其特征在于，PPP观测模型表示为：其中，x*,y*,z*表示接收机位置参数，,dT分别表示接收机钟差和对流层延迟参数，表示卫星s在周跳下的第ms个模糊度，n为滑动窗口大小。
3.根据权利要求1或2所述的基于因子图优化解的PPP模糊度固定方法，其特征在于，构建PPP因子图优化模型，还包含：从标准单点定位中获取先验因子，以利用先验因子获取初始时刻第一变量节点信息；且在因子节点中，设定伪距因子为与当前时刻第一变量节点相关的单边因子，设定载波相位因子为与第一变量节点及第二变量节点均相关的双边因子。
4.根据权利要求1所述的基于因子图优化解的PPP模糊度固定方法，其特征在于，第二变量节点之间设置有消电离层组合模糊度固定因子，包含：
5.根据权利要求1或4所述的基于因子图优化解的PPP模糊度固定方法，其特征在于，强约束条件表示为：其中，s1和s2表示两个不同的卫星，表示星间单差的模糊度，分别表示s1、s2模糊度，d
6.根据权利要求4所述的基于因子图优化解的PPP模糊度固定方法，其特征在于，基于宽巷模糊度和窄巷模糊度对载波相位模糊度进行测试固定，包含：
7.根据权利要求1所述的基于因子图优化解的PPP模糊度固定方法，其特征在于，基于构建的PPP因子图模型进行优化计算，以获得PPP模糊度固定解，包含：
8.一种基于因子图优化解的PPP模糊度固定系统，其特征在于，包含：观测模块、优化模块和输出模块，其中，
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当计算机程序被执行时，能够实现如权利要求1～7任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于因子图优化解的ppp模糊度固定方法，其特征在于，包含：
2.根据权利要求1所述的基于因子图优化解的ppp模糊度固定方法，其特征在于，ppp观测模型表示为：其中，x*,y*,z*表示接收机位置参数，,dt分别表示接收机钟差和对流层延迟参数，表示卫星s在周跳下的第ms个模糊度，n为滑动窗口大小。
3.根据权利要求1或2所述的基于因子图优化解的ppp模糊度固定方法，其特征在于，构建ppp因子图优化模型，还包含：从标准单点定位中获取先验因子，以利用先验因子获取初始时刻第一变量节点信息；且在因子节点中，设定伪距因子为与当前时刻第一变量节点相关的单边因子，设定载波相位因子为与第一变量节点及第二变量节点均相关的双边因子。
4.根据权利要求1所述的基于因子图优化解的ppp模糊度固定方法，其特征在于，第二变量节点之间设置有消电离层组合模糊度固定因子，包含：
5.根据权利要求1或4...
【专利技术属性】
技术研发人员：肖国锐，魏浩鹏，肖正阳，李沛功，戴卿，范昊鹏，李丛，
申请(专利权)人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学，
类型：发明
国别省市：
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