[发明专利]一种有色噪声下GNSS抗差测速方法

说明书

本发明属于动态卫星导航领域，具体涉及一种有色噪声下卫星导航抗差测速方法。本发明方法的具体步骤为：利用移动窗口法获得一定长度的历史多普勒观测值；利用窗口内的历史观测值进行多项式拟合，获得当前历元的多普勒预测值；将当前多普勒预测值与当前多普勒观测值作差，求得多普勒残差，并将多普勒残差值标准化，使其服从正态分布；利用标准化多普勒残差值和等价权函数计算各个多普勒观测值的等价权，构建多普勒观测等价权矩阵；将多普勒观测等价权矩阵融入最小二乘测速法的过程中，最终求得待测速目标的速度抗差值。本发明在有色噪声环境下，能精准地进行观测粗差定位，并降低相应观测值的权值，使得测速结果稳健不发散。

技术领域

本发明属于动态卫星导航领域，具体涉及一种有色噪声下卫星导航抗差测速方法，其可运用在卫星导航接收机设计和卫星导航信息处理中。

背景技术

随着人类对时间和位置的需求日益增加，卫星导航技术已经渗透到社会的各个角落，广泛应用于民生和军事等领域。目前主流的全球导航卫星系统(GNSS)有美国的GPS、俄罗斯的GLONASS、欧盟的伽利略卫星导航系统和中国自主研发的北斗系统。这些GNSS系统不仅是国民需求的体现，也是大国地位的体现。

除了定位与授时，人类也渴望获得目标的速度。利用卫星导航定位技术计算目标的速度，主要有三种方法：一是将卫星导航的定位结果进行前后观测历元的位置差分，获得速度；二是利用卫星导航系统的原始多普勒观测值进行速度解算；三是通过载波相位中心差分获得多普勒值，再进行速度解算。

在利用卫星导航系统的原始多普勒观测值进行目标速度求解时，常用的求解方法有最小二乘法和卡尔曼滤波法。卡尔曼滤波法需要较为准确地掌握目标的运动趋势，才能保证速度解算值的可靠性，当运动载体的运动趋势复杂多变时，常规卡尔曼滤波的测速效果不理想。最小二乘法是一种完全依靠当前观测信息的迭代方法，利用最小二乘法测速，不受目标运动趋势的影响。

最小二乘法的优点是简单高效，但当多普勒观测值中含有有色噪声时，最小二乘法的测速结果便难以保证精度，甚至与实际状态大相径庭，这是最小二乘法完全依赖当前观测值的弊端。

发明内容

针对在有色噪声情况下传统最小二乘测速法难以确保测速精度的缺点，本发明提供了一种抗差测速方法，具体技术方案如下。

一种有色噪声下GNSS抗差测速方法，具体包括以下步骤：

(S1)针对某颗卫星，获取待测速目标一定长度的历史多普勒观测值，并根据历史多普勒观测值进行多项式拟合得到多普勒预测值的计算公式；

(S2)根据步骤(S1)中的多普勒预测值计算公式计算当前历元的多普勒预测值，并与当前历元多普勒实测值作差得到当前历元多普勒残差值；

(S3)将当前历元多普勒残差值标准化，使其服从正态分布；

(S4)重复步骤(S1)～步骤(S3)得到多颗卫星的标准化多普勒残差值，根据多颗卫星的标准化多普勒残差值，利用等价权函数计算各颗卫星的多普勒观测值的等价权，并构建多普勒观测等价权矩阵；

(S5)将多普勒观测等价权矩阵融入最小二乘测速法的过程中，求得待测目标的速度抗差值。

进一步地，所述步骤(S1)的具体过程为：

针对某颗卫星，选取当前历元k的前l个历元的多普勒观测值为移动窗口内历史多普勒观测值，表示第k-l个多普勒观测值，f_d表示当前历元k的前l个历元的多普勒观测值集合，k、l为整数，则当前历元k的多普勒预测值计算公式为：

其中a₀，a₁，a₂，…，a_n为一组多项式系数，由多普勒观测值集合f_d拟合求解得到，n为预先设置的多项式最高阶数；