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申请/专利权人：中国铁路设计集团有限公司

申请日：2019-03-25

公开（公告）日：2023-04-07

公开（公告）号：CN109932735B

专利技术分类：....在接收机内产生、预测或校正星历或历书数据[2010.01]

专利摘要：本发明公开了一种北斗短基线单频单历元解算的定位方法，包括：1北斗单频伪距单点定位；2数据预处理；3基于先验历史数据和考虑信噪比、卫星高度角对观测值影响构建卡尔曼滤波精密n维动态模型；4模型初始化；5进行北斗单频部分模糊度估计，得到各个分级模糊度的固定值；6结合单频模糊度固定值和更新值进行周跳逐历元探测；7基于固定模糊度进行基线向量计算和坐标协方差矩阵更新，模糊度固定后，回代载波相位观测方程，得到基线向量。该方法能自动实时消除对流层误差和多路径误差的影响，实现了北斗单频模糊度的准确固定，在保证监测实时性和精度的同时，极大降低了监测成本，有利于北斗定位技术推广应用。

专利权项：1.一种北斗短基线单频单历元解算的定位方法，包括以下步骤：1北斗单频伪距单点定位：根据伪距双差方程，利用Bancroft算法计算移动站初始坐标，采用Klobuchar和Saastamoinen模型改正电离层和对流层误差，然后将改正电离层和对流层误差后的初始坐标作为近似坐标，进行最小二乘线性化计算监测站、基准站坐标和卫星高度角：Pt＝ρt+It+Tt+vt其中，P为历元t时刻的伪距观测值,ρ为北斗卫星到测站之间的距离,I为电离层误差，T为对流层误差，v为观测噪声，各参数的单位均为m，2数据预处理：设置卫星高度截止角，根据步骤1计算卫星的高度角，剔除低于该高度角的卫星，采用多项式拟合载波相位观测值，初步探测修复周跳，3基于先验历史数据和考虑信噪比、卫星高度角对观测值影响构建卡尔曼滤波精密n维动态模型，包括以下步骤：1结合先验数据构建系统动态模型：利用先验历史数据估计当前基线的向量和浮点解，选取基线向量、速度向量和双模糊度作为系统状态向量，n维动态模型表示为： 其中，为监测站坐标，单位为m，为动态模型噪声误差，单位为m，为双差模糊度，单位为cycles，n为不同类型的运动模型，n＝0表示监测站处于静止或蠕变状态，n＝1处于匀速运动状态，n＝2表示处于加速运动状态，r表示基准站，m表示监测站，P表示参考卫星，s表示能观察到的除参考卫星以外的北斗卫星；2基于北斗单频载波相位观测值和考虑信噪比、卫星高度角对观测值的影响构建北斗单频精密函数模型和精密随机加权模型，构建精密随机加权模型的方法为：基于北斗卫星观测值相关及误差统计特性，为每颗卫星观测值分配合适的权比，考虑北斗卫星高度角和观测值信噪比影响，构建北斗精密随机加权模型，得到最优线性无偏估计： 其中，CN0为北斗卫星信号信噪比，e为卫星高度角，单位为°，s1为信噪比阈值，单位为db，设为50db，当CN0≥s1时，观测值权值DCN0,e设为1，认为此时观测值质量，信噪比值s0由经验参数A确定，经验参数A，a，s0分别取值为30，20，10；4模型初始化：将步骤1的结果作为Kalman模型的初始状态变量[Xr0Yr0Zr0]，速度向量初始化为零，假定监测站从静止状态开始移动，或者速度为一恒定值，初始历元的模糊度以最小二乘计算浮点解取整，或结合星站之间的近似距离和载波相位双差观测值进行计算；根据双差方程估计更新状态向量、双差观测值和浮点模糊度协方差矩阵，如果方程观测量不足，则结合双星站间距和载波相位计算模糊度和相应的方差： 式中，为由近似坐标计算得到的双差星站间距，单位为m，为近似坐标误差传播的估计误差单位为m，估计模糊度为：式中，为估计模糊度的中误差，σe为伪距双差观测值的中误差；初始状态向量协方差矩阵定义为： 式中，为初始坐标估计方差，单位为m2，由坐标协方差矩阵提供；为速度方差，单位为m2s2；为初始模糊度估计方差，单位为cycles2；5通过附加结构体变形特征和最大位移变化量约束进行北斗单频部分模糊度估计，得到各个分级模糊度的固定值；6结合单频模糊度固定值和更新值进行周跳逐历元探测，发生周跳需要重新对发生周跳卫星进行初始化：基于Kalman动态模型，模糊度不随着时间发生变化，因此，历元t更新的模糊度为： 根据协方差矩阵中卫星s对应的模糊度方差获取更新模糊度方差其中Tt为历元t的转换矩阵； 历元t时刻的模糊度更新估计由下式计算： 历元t时刻的模糊度相应的方差为为了探测周跳，采用如下公式进行检验： 式中，根据经验选取，如果探测到周跳，相应卫星能作为历元t时刻新添加的卫星进行处理，该相应卫星的模糊度重新固定；如果参考卫星发生周跳，历元t时刻所有双差观测值和模糊度应重新初始化回到步骤1，重新进行卡尔曼滤波单历元基线向量计算；7基于步骤5固定的模糊度进行基线向量计算和坐标协方差矩阵更新，其中坐标协方差矩阵表示为模糊度固定后，回代载波相位观测方程，得到基线向量：： 其中，HΦ为基线向量的系数矩阵；RΦ为双差载波相位观测值的协方差矩阵，根据步骤3精密随机模型确定；为双差载波相位估计值，单位为m，为双差模糊度固定值，单位为cycles。

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