[发明专利]一种模型和数据双重驱动的GNSS RTK定位选星方法及系统

说明书

本发明涉及一种模型和数据双重驱动的GNSS RTK定位选星方法及系统。使用大样本GNSS数据拟合观测残差高度角、信噪比的混合模型，计算每颗卫星的理论噪声并剔除大粗差，再根据每颗卫星对GDOP的贡献值大小完成预选星。利用多普勒测速解算得到的精确速度信息构建载体的运动学方程，得到当前历元的预报位置，并将其代入双差观测方程中计算验前残差，使用Grubbs准则剔除离群值，对可用卫星的粗筛选。构建码相组合双差模型用于实时估计观测噪声并得到观测值方差协方差阵，由此计算验后标准化残差对模糊度进行精筛选。本发明可以为定位解算选择高精度观测数据，提高固定率，进而提升定位精度，同时减少矩阵运算带来的计算资源消耗。

技术领域

本发明属于GNSS导航定位领域，具体涉及一种模型和数据双重驱动的GNSS RTK定位选星方法及系统。

背景技术

随着我国北斗三号(BDS-3)全球系统于2020年7月正式建成，全球卫星导航系统(GNSS)已进入GPS、BDS、GLONASS、GALILEO等多系统融合发展的新时代，目前已有超过100颗在轨GNSS卫星向全球用户提供十余个不同频率的卫星信号。这些新兴的卫星导航系统和丰富的频率资源极大改善了卫星几何构型，带来更多的观测值，从而缩短了定位收敛时间，提高了GNSS定位的精度和可靠性，给导航定位带来了新的发展机遇。

如今，GNSS提供的精密位置服务逐渐从专业领域的有限需求走向大众用户的广泛需求，低成本定位终端凭借其低成本、低功耗、高灵敏度等特点，已成为导航与位置服务的主流载体。但是，多频多模的卫星信号和以城市为主的应用场景给低成本定位终端带来了新的挑战：一方面，受限于计算资源和电池容量等因素，在可视卫星数较多时，GNSS定位的观测方程维数较大，导致矩阵运算带来极大的计算资源消耗；另一方面，受到低成本、低功耗的GNSS器件限制和复杂多变的应用环境影响，GNSS原始观测值中容易出现大量粗差等异常观测，这不仅增加了抗差迭代次数、降低了解算效率，同时也破坏了定位的精度和可靠性。

为了兼顾计算效率和定位性能，满足低成本导航模块实时高精度定位的需求，本发明给出了一种模型和数据双重驱动的GNSS RTK定位选星方法，结合高度角、信噪比、GDOP混合模型驱动的预选星方法，验前残差数据驱动的粗选星方法，以及验后标准化残差数据驱动的精选星方法，能够有效地识别并剔除粗差观测值，从而实现对RTK定位精度的提升，并降低定位解算带来的计算资源消耗。

发明内容

本发明提出了一种模型和数据双重驱动的GNSS RTK定位选星方法，可以在兼顾定位性能的同时有效降低计算负荷，提高计算效率，满足低成本、低功耗的GNSS模块实时解算在计算资源和效率方面的需求。本发明的方法总体结构如图1所示，技术方案如下所述：

一种模型和数据双重驱动的GNSS RTK定位选星方法，

进行第一次卫星剔除：利用伪距噪声与高度角、信噪比的混合模型剔除质量差的卫星；

进行第二次卫星剔除：对剩余的每颗卫星根据其对GDOP的贡献值大小进行预筛选；

进行第三次卫星剔除：对于预筛选得到的卫星依据其当前历元的预报位置计算其验前伪距、相位双差残差，剔除离群值，完成粗筛选。

进行第四次卫星剔除：粗筛选后的卫星进入RTK浮点解算，并基于验后标准化残差对卫星进行精筛选后进入模糊度固定。

在上述的一种模型和数据双重驱动的GNSS RTK定位选星方法，进行第一次卫星剔除之前，高度角、信噪比的混合模型构建方法是：采集涵盖城市典型复杂场景的大样本GNSS原始观测数据，代入位置真值提取出每颗卫星的真实伪距噪声，从而构建伪距噪声与高度角、信噪比的混合模型。