[发明专利]一种用于北斗卫星导航系统共视数据的预处理方法

说明书

技术领域

本发明涉及数据处理方法，特别是涉及一种用于北斗卫星导航系统共视时间频率传递的数据预处理方法。

背景技术

在北斗卫星导航系统共视时间频率传递过程中，参与共视的两个时频实验室在同一时刻观测同一颗北斗卫星，分别得到各自本地钟与该北斗卫星星载钟的时差数据，经通信链路将各自测得的数据相互交换，经数据处理去掉星载钟即可得到两时频实验室之间时差，从而实现北斗共视时间传递。

由于在接收北斗信号时存在干扰，为获得更精确的本地钟与星载钟时差，在进行数据交换之前，需要在本地进行数据预处理，包括：共视数据的选取，信号传播时延的修正，随机误差的削除。信号传播时延修正是指对时差数据中几何时延、空间传播介质时延、相对论时延、接收机硬件延迟等进行修正，可通过建立模型和校准的方式实现，而随机误差的削弱只能通过数据平滑的方式实现。

数据平滑是数据处理中一项很重要的工作，用户要从测量数据中得到有效的信息，必须对测量数据做预处理，尽可能减小随机误差的影响，同时还可以评估测量数据的质量。目前常用的平滑方法有曲线拟合，滑动平均方法和Vondrak平滑方法。曲线拟合方法的前提是给出函数形式，大多数为多项式，其阶数往往根据经验而定，人为因素影响较大；滑动平均方法要求数据必须是等间距而且采样点比较密集，具有很大的局限性。Vondrak平滑方法实质是通过选择平滑因子，在对测量序列的绝对拟合和绝对平滑之间寻求一个平衡，在未知拟合函数形式的情况下Vondrak方法也能对测量资料进行合理的平滑，其关键是选择合理的平滑因子。目前常用的选择平滑因子方法有：观测误差法、频率响应法、交叉认证法。观测误差法要求预先知道观测数据先验标准差，而通常我们并不能准确的知道标准差信息；频率响应法对于已经知道频率或周期的观测数据才能够得到较好的滤波效果；交叉认证方法是通过反复的试验选择平滑因子，运算量大，速度缓慢，选择的平滑因子随机性也比较大。

因此，需要提供一种共视数据的预处理方法，以快速选取平滑因子，降低运算量，提高运行速度。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种用于北斗共视时间频率传递的数据预处理方法，解决目前共视数据处理中，常用平滑方法平滑效果不理想以及传统Vondrak平滑方法中平滑因子难以选择的问题。

为解决上述技术问题，本发明采用下述技术方案。

一种用于北斗卫星导航系统共视数据的预处理方法，该方法步骤包括

S1、根据时频实验室的观测状态和卫星状态，选取合适的共视数据；

S2、对选取后的共视数据信号传播过程中的延迟进行修正；

S3、对修正后的共视数据进行粗大误差剔除处理；

S4、采用k阶Vondrak滤波器对共视数据进行平滑处理，通过最小二乘估计法迭代选取最佳平滑因子，消除随机误差。

优选的，所述步骤S1中对共视数据的选取条件包括

保证两个时频实验室在同一时刻观测同一颗卫星；

被观测卫星的高度角不小于15°；

根据北斗卫星导航系统特点延长全长跟踪时间。

优选的，所述步骤S2中需要修正的延迟项包括几何距离延迟、电离层延迟、对流层延迟，sagnac效应以及接收机延迟。

优选的，延迟修正方法包括

利用双频数据对电离层延迟进行修正；

根据北斗卫星导航系统接收机当行电文中提取的延迟参数和卫星星历建模，消除几何距离延迟、对流层延迟和sagnac效应；

通过校准接收机的方式克服接收机延迟。

优选的，所述步骤S3中采用3σ准则剔除共视数据中的粗大误差。

优选的，所述步骤S4中采用最小二乘迭代法选取平滑因子，其步骤包括

S41、取平滑后的时差序列作为待估量，由Vondrak滤波基本原理，将时差序列和时差序列的k阶差分作为两类观测值，分别建立误差方程，从而将Vondrak滤波转化为最小二乘平差问题；

S42、给定初始平滑因子，利用最小二乘法求解观测值的误差方程，获得一次平滑结果；

S43、利用Helmert方差分量估计的方法，根据前次平滑得到的改正数向量V来估计方差分量，修正初始平滑因子；

S44、通过多次迭代，获得最佳平滑因子，同时迭代结束即完成消除随机误差。

本发明的有益效果如下：

本发明所述技术方案计算量小，运算速度快，能够快速获得合适的平滑因子，能够有效的消除共视数据中的随机误差。

附图说明