[发明专利]基线约束下单频单历元GNSS快速定向方法

摘要

本发明属于GNSS精密定位和定姿应用领域，公开了基线约束下单频单历元快速GNSS定向方法。通过建立双差观测模型，采用最小二乘估计浮点模糊度解和浮点基线解，引入基线长度约束求解约束下的最优解，采用LAMBDA(Least‑squares ambiguity decorrelation adjustment)算法求解模糊度最优和次优候选解，进行模糊度检验，获得基线解等步骤，实现模糊度的快速准确解算。本发明了解决了无辅助和GNSS最难的单频单历元条件下的模糊度解算问题，能够在高端测量型和低成本接收机中实现应用。

主权项

基线约束下单频单历元GNSS快速定向方法，其特征在于包含以下步骤：步骤一，建立双差观测模型：由于在短基线条件下大气延迟等共性误差可以忽略，对于单频双差观测模型可以简化为其中E(·)表示期望运算符，为星地视线矢量构成的双差矩阵，Λ为GNSS信号波长构成的常系数对角矩阵，这里的Y为双差观测，a为双差模糊度b即为基线矢量Δrur；单频双差观测方程的随机模型可直接记为D(Y)=QYY=2σP2EET002σΦ2EET---(2)]]>其中为非差码观测的方差，为非差载波观测的方差,D(·)为方差算子,E为单差算子且em；Ik‑1为k‑1维的单位矩阵，em为元素为1的m×1列向量；步骤二，采用最小二乘估计浮点模糊度解和浮点基线解：浮点模糊度和基线矢量的浮点解表示为x^=a^b^=(ABTQYY-1AB)-1ABTQYY-1Y---(3)]]>此时，浮点模糊度和基线矢量的构成的协方差阵表示为B为星地视线矢量矩阵；步骤三，引入基线长度约束，求解基线约束下的最优解：基线约束下的最小二乘问题可以建模为基于约束(Cx)TCx＝l2    (4)建立拉格朗日方程解问题(4)L(x,λ)=(Dx-x^)T(Dx-x^)+λ(xTCTCx-l2)---(5)]]>对方程(5)求偏微分∂L(x)=DT(Dx-x^)+λCTCx=0∂L(λ)=xTCTCx-l2=0---(6)]]>整理方程组可得x^TD(DTD+λCTC)-1CTC(DTD+λCTC)-1DTx^-l2=0---(7)]]>问题转化为求解非线性方程的根，根据牛顿迭代法，求得相应的解；步骤四，采用LAMBDA(Least‑squares ambiguity decorrelation adjustment)算法，求得模糊度最优和次优候选解；步骤五，进行模糊度检验，获得基线解；模糊度检验采用比例检验法，即其中为模糊度最优解，为次优解，μ为检验阈值，这里取1.5；通过模糊度检验后采用最优模糊度候选解，否则采用浮点解；基于模糊度解算结果，求解相应的条件基线解，根据基线矢量即可求得载体的航向角和俯仰角其中θ为俯仰角，为航向角，b(a)＝(b1 b2 b3)T；b1，b2，b3分别表示构成b(a)的三个基线向量元素；基线矢量既可以采用模糊度固定后的条件基线解，也可以使用的基线浮点解。