專利名稱：帶有模糊度部分固定的gnss信號(hào)處理的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)領(lǐng)域。更具體地說(shuō)，本發(fā)明涉及使用多GNSS和/或采用FDMA的GNSS的模糊度解算。尤其是，基本上改進(jìn)了使用GPS和GLONASS信號(hào)的結(jié)合的固定模糊度載波相位定位。

背景技術(shù)：
2005年5月12日公布的Vollath的美國(guó)專利申請(qǐng)US 2005/0101248A1公開(kāi)了用于三個(gè)或三個(gè)以上載波的GNSS信號(hào)模糊度估計(jì)。在Kozlov等人的1999年6月22日的美國(guó)專利5,914,685以及Kozlov等人的2001年5月8日的美國(guó)專利6,229,479B1中，描述了既使用GPS載波相位測(cè)量又使用GLONASS載波相位測(cè)量的相對(duì)位置測(cè)量技術(shù)。在Rog等人2002年8月27日的美國(guó)專利6,441,780B1中描述了使用GLONASS和GPS系統(tǒng)的信號(hào)的接收機(jī)。在Vorobiev等人2004年5月4日的美國(guó)專利6,731,701B2中描述了用于GPS和GLONASS弱信號(hào)跟蹤的導(dǎo)航數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)。使用多GNSS和/或采用FDMA的GNSS的用于模糊度解算的改進(jìn)方法和裝置是所期望的，這將從以下描述變得清楚。


發(fā)明內(nèi)容
圖1示意性示出使用兩個(gè)GNSS(110，120)、基準(zhǔn)站130和流動(dòng)站140的情況?？梢允褂靡粋€(gè)或多個(gè)附加的基準(zhǔn)站150。GNSS 120具有兩個(gè)載波L1和L2。基準(zhǔn)站130和流動(dòng)站140(如果提供基準(zhǔn)站150，則還有基準(zhǔn)站150)從第一GNSS的任意數(shù)量的衛(wèi)星(例如衛(wèi)星110-1、110-2、......、110-N)以及第二GNSS的任意數(shù)量的衛(wèi)星(例如衛(wèi)星120-1、120-2、......、120-M)接收GNSS信號(hào)。將根據(jù)在接收機(jī)處(例如在基準(zhǔn)站和流動(dòng)站140處)收集的GNSS信號(hào)數(shù)據(jù)來(lái)確定距每一衛(wèi)星的各個(gè)偽距PR1、PR2等。
例如，可以使用具有大約一米的誤差的GPS C/A碼來(lái)確定偽距。不使用僅軍用的P/Y碼的民用GPS接收機(jī)以幾米范圍內(nèi)的誤差來(lái)確定流動(dòng)站位置。然而，可以以0.01-0.05周的精度(與2mm至1cm的偽距誤差對(duì)應(yīng))來(lái)測(cè)量L1載波和L2載波的相位，從而允許通過(guò)載波模糊度的適當(dāng)估計(jì)而以幾毫米至幾厘米的范圍內(nèi)的誤差來(lái)估計(jì)流動(dòng)站的相對(duì)位置。
對(duì)來(lái)自多個(gè)GNSS的信號(hào)的結(jié)合處理(例如結(jié)合的GPS+GLONASSRTK處理)在算法方面有一些特殊問(wèn)題待解決。這些問(wèn)題包括A.時(shí)鐘差、B.頻率依賴性偏差、以及C.部分固定。
A.時(shí)鐘差。GNSS間數(shù)據(jù)(例如GPS和GLONASS數(shù)據(jù))的時(shí)鐘誤差可以相差幾米到幾十米，這取決于所使用的接收機(jī)硬件。圖2A是GNSS110的時(shí)鐘誤差偏差δt1和GNSS 120的時(shí)鐘誤差偏差δt2對(duì)時(shí)間的典型圖線。δt1和δt2的值在與幾十米的誤差對(duì)應(yīng)的范圍上變化，并且不可一歷元(epoch)一歷元地預(yù)測(cè)?，F(xiàn)有技術(shù)對(duì)δt1和δt2獨(dú)立地建模。由于預(yù)先不知道時(shí)鐘誤差，因此必須對(duì)它們建模。
一種建模方法是，將GPS時(shí)鐘誤差和GLONASS時(shí)鐘誤差分別對(duì)待，即，作為兩個(gè)完全無(wú)關(guān)的時(shí)鐘誤差。這樣的結(jié)果是，需要第二基準(zhǔn)衛(wèi)星，即，一個(gè)基準(zhǔn)衛(wèi)星用于GPS，一個(gè)基準(zhǔn)衛(wèi)星用于GLONASS。這樣有兩個(gè)不利結(jié)果超定更糟糕，并且必須可獲得來(lái)自至少6個(gè)衛(wèi)星(對(duì)于每一GNSS，至少2個(gè)衛(wèi)星)的信號(hào)以獲得動(dòng)態(tài)RTK解。
數(shù)據(jù)分析已經(jīng)示出兩個(gè)GNSS的不同時(shí)鐘誤差之間的差隨著時(shí)間而保持得相當(dāng)恒定，并且可以是依賴于溫度的。這說(shuō)明，在載波相位測(cè)量的情況下，對(duì)于毫米級(jí)別，穩(wěn)態(tài)估計(jì)是可能的。這樣的優(yōu)點(diǎn)是，更快地轉(zhuǎn)換所有估計(jì)過(guò)程。圖2B是在時(shí)鐘誤差偏差δt1和δt2之間的差

對(duì)時(shí)間的圖線。與δt1和δt2的大的改變相對(duì)照，GNSS間的偏差

是一歷元一歷元地相一致的，在與幾毫米誤差對(duì)應(yīng)的范圍上變化，并且與接收機(jī)硬件的溫度相關(guān)。對(duì)于雙GNSS系統(tǒng)，本發(fā)明實(shí)施例對(duì)δt1和

建模。對(duì)于三GNSS系統(tǒng)，本發(fā)明實(shí)施例對(duì)δt1和兩個(gè)GNSS間偏差以及建模。
時(shí)鐘誤差差值建模要求對(duì)于GPS和GLONASS，原始接收機(jī)時(shí)鐘誤差尚未獨(dú)立地改變。如果例如在RTCM 2.3格式消息類型20/21中，接收機(jī)時(shí)鐘誤差將被獨(dú)立地確定并且其后被從觀測(cè)中移除，則將出現(xiàn)這種情況。過(guò)去，某些接收機(jī)要求從GPS和GLONASS觀測(cè)值中移除相同的接收機(jī)時(shí)鐘誤差。RTCM 2.3標(biāo)準(zhǔn)沒(méi)有包括對(duì)GPS和GLONASS之間的接收機(jī)時(shí)鐘誤差處理的限制。然而，現(xiàn)有基準(zhǔn)站軟件應(yīng)該對(duì)其進(jìn)行正確處理，并且其它格式?jīng)]有這個(gè)問(wèn)題。來(lái)自其它源的可用的時(shí)鐘誤差差值沒(méi)有解決不同時(shí)鐘誤差的問(wèn)題。在任意事件中，它們僅在分米到米的級(jí)別上是精確的，并且因此不可應(yīng)用于載波相位定位。
B.頻率依賴性偏差。GLONASS的另一問(wèn)題是頻率依賴性偏差。這些偏差發(fā)源于固有地頻率依賴性硬件、濾波器和其它元件中。(帶通)濾波器總是引入頻率依賴性偏差，該頻率依賴性偏差可以在數(shù)學(xué)上推導(dǎo)。另一影響是這樣的事實(shí)，即模糊度的絕對(duì)級(jí)別很要緊在該絕對(duì)級(jí)別中的誤差還生成頻率依賴性誤差。當(dāng)來(lái)自不同制造商的接收機(jī)的數(shù)據(jù)被結(jié)合時(shí)，與硬件有關(guān)的問(wèn)題被極大地放大，導(dǎo)致不可靠的定位。
圖3示出兩個(gè)GNSS(110、320)、基準(zhǔn)站130和流動(dòng)站140的情況?？梢允褂靡粋€(gè)或多個(gè)附加基準(zhǔn)站150。GNSS 320是FDMA系統(tǒng)，例如GLONASS。存在多個(gè)頻率依賴性誤差來(lái)源，包括GNSS 320的衛(wèi)星，每一衛(wèi)星在不同頻率上進(jìn)行發(fā)送；接收機(jī)濾波器硬件，其引入頻率依賴性偏差；信號(hào)處理，其引入頻率依賴性偏差。根據(jù)本發(fā)明這個(gè)方面的實(shí)施例，直接在濾波器處理中對(duì)依賴于頻率/波長(zhǎng)的誤差進(jìn)行建模。初始測(cè)試示出當(dāng)來(lái)自不同制造商的接收機(jī)的數(shù)據(jù)被結(jié)合時(shí)至少量級(jí)的可靠性增加，使得能夠操作為混合的系統(tǒng)(例如具有來(lái)自不同制造商的GNSS接收機(jī)的系統(tǒng))。因此，可以用來(lái)自一個(gè)制造商的接收機(jī)來(lái)擴(kuò)大來(lái)自另一制造商的接收機(jī)的現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)，而不會(huì)由于頻率依賴性偏差而導(dǎo)致結(jié)果退化。
C.部分固定。部分固定方法通過(guò)固定所跟蹤的衛(wèi)星的子集而不是衛(wèi)星的全集來(lái)增加可用性(減少定位時(shí)間)和可靠性。
圖4示出兩個(gè)或更多GNSS 110、320、410(例如分別是GPS、GLONASS和GALILEO)、基準(zhǔn)站130和流動(dòng)站140的情況。可以使用一個(gè)或多個(gè)附加的基準(zhǔn)站150。在圖4的示例中，GNSS 320是FDMA系統(tǒng)，但FDMA并非必須；部分固定將對(duì)于任意一個(gè)或多個(gè)GNSS(例如對(duì)于GPS、GLONASS和未來(lái)GALILEO的任意一個(gè)或任意結(jié)合)起作用。與使用來(lái)自GNSS的子集或GNSS內(nèi)的衛(wèi)星的子集的數(shù)據(jù)相比，可能更不期望使用來(lái)自多GNSS的所有衛(wèi)星的信號(hào)的數(shù)據(jù)。與正確固定較小的子集相比，通常更不可能同時(shí)正確固定大量模糊度。根據(jù)本發(fā)明這個(gè)方面的實(shí)施例逐歷元地確定GNSS/衛(wèi)星的哪個(gè)/哪些結(jié)合是最佳的。
根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例解決了在向用戶提供一個(gè)或多個(gè)頻率的當(dāng)前和未來(lái)GNSS系統(tǒng)(例如GPS、GLONASS和未來(lái)GALILEO)中對(duì)載波相位模糊度解算的需要。
在現(xiàn)實(shí)物理模型上采用高效計(jì)算技術(shù)，以獲得載波相位模糊度的良好近似。
根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例可以提供一個(gè)或多個(gè)優(yōu)點(diǎn)以較短時(shí)間段固定模糊度，從而可以更快地提供厘米級(jí)別的位置；增加了模糊度解算的可靠性，使得被報(bào)告具有厘米級(jí)精度而實(shí)際上僅處于分米級(jí)或更差的位置的百分比最小；以及/或者在使得能夠基本不同的硬件的情況下混合來(lái)自GNSS接收機(jī)的觀測(cè)結(jié)果。



圖1示意性示出使用具有根據(jù)本發(fā)明某些實(shí)施例而建模的不同時(shí)鐘誤差偏差的兩個(gè)GNSS的情況； 圖2A是圖1的兩個(gè)GNSS之一的時(shí)鐘誤差偏差對(duì)時(shí)間的典型圖線； 圖2B是圖2A的時(shí)鐘誤差偏差之間的差對(duì)時(shí)間的圖線； 圖3示出兩個(gè)GNSS的情況，所述兩個(gè)GNSS之一是具有根據(jù)本發(fā)明某些實(shí)施例而建模的頻率依賴性偏差的FDMA系統(tǒng)； 圖4示出兩個(gè)或更多GNSS的情況，其中，可以根據(jù)本發(fā)明的某些實(shí)施例而采用部分固定法； 圖5是根據(jù)本發(fā)明某些實(shí)施例的信號(hào)數(shù)據(jù)處理的流程圖； 圖6是示出根據(jù)本發(fā)明某些實(shí)施例的偽觀測(cè)技術(shù)的流程圖； 圖7是示出根據(jù)本發(fā)明某些實(shí)施例的條件方差技術(shù)的實(shí)施例的流程圖； 圖8A示出在圖5的過(guò)程的變型中使用卡爾曼濾波器(Kalman-filter)狀態(tài)向量； 圖8B示出在兩個(gè)GNSS的情況下在圖5的過(guò)程的變型中使用卡爾曼濾波器狀態(tài)向量； 圖9是根據(jù)本發(fā)明某些實(shí)施例用于以因式分解的載波模糊度解算濾波器來(lái)處理多GNSS的裝置的框圖； 圖10是與圖9對(duì)應(yīng)的因式分解的載波模糊度解算處理的流程圖； 圖11示出對(duì)于圖5過(guò)程的變型中的第一實(shí)現(xiàn)方式的卡爾曼濾波器狀態(tài)向量的使用，所述卡爾曼濾波器狀態(tài)向量具有用于波長(zhǎng)/頻率依賴性因子的狀態(tài)； 圖12示出對(duì)于在圖5過(guò)程的變型中的第二實(shí)現(xiàn)方式的卡爾曼濾波器狀態(tài)向量的使用，所述卡爾曼濾波器狀態(tài)向量具有用于模糊度估計(jì)誤差的狀態(tài)； 圖13是根據(jù)本發(fā)明某些實(shí)施例的利用因式分解的載波模糊度解算濾波器來(lái)處理多GNSS的裝置的框圖； 圖14是與圖13對(duì)應(yīng)的因式分解的載波模糊度解算處理的流程圖； 圖15A是根據(jù)本發(fā)明某些實(shí)施例的部分固定方法的流程圖； 圖15B是根據(jù)本發(fā)明某些實(shí)施例的可替換的部分固定方法的流程圖； 圖16A示出根據(jù)本發(fā)明某些實(shí)施例的部分固定如何可以減少固定時(shí)間的示例； 圖16B示出根據(jù)本發(fā)明某些實(shí)施例的部分固定如何防止固定生效但錯(cuò)誤(validated-but-wrong)的完全解； 圖17是其中可以實(shí)現(xiàn)所述發(fā)明構(gòu)思中的一個(gè)或多個(gè)的實(shí)施例的多GNSS接收機(jī)的示意圖；以及 圖18是示出使用所述發(fā)明構(gòu)思中的一個(gè)或多個(gè)來(lái)增強(qiáng)在被提供有來(lái)自基準(zhǔn)站的數(shù)據(jù)的流動(dòng)站中的處理的示意圖。

具體實(shí)施例方式 A.構(gòu)思概述 通過(guò)定義觀測(cè)方程，即GNSS觀測(cè)結(jié)果(在信號(hào)數(shù)據(jù)中表示的測(cè)量結(jié)果)如何與將要確定的未知(狀態(tài))相關(guān)，來(lái)開(kāi)始熟知的浮點(diǎn)解。
該文檔中所使用的載波相位觀測(cè)方程是用于由接收機(jī)r從衛(wèi)星s所接收到的信號(hào)的，衛(wèi)星s是GNSSgi中的成員。所使用的載波頻段(例如L1、L2、L5)以b來(lái)表示。
在此，Rrs指的是衛(wèi)星s與用戶接收機(jī)r之間的距離 其中，

是衛(wèi)星s的位置，

是用戶接收機(jī)r的位置 此外，

是GNSSgi的用戶接收機(jī)r的時(shí)鐘誤差， Trs是在用戶接收機(jī)r處的來(lái)自衛(wèi)星s的信號(hào)中的對(duì)流層誤差， bIrs是在用戶接收機(jī)r處的來(lái)自衛(wèi)星s的頻段b的信號(hào)中的電離層誤差，以及 bNrs是從衛(wèi)星s到用戶接收機(jī)r的頻段b的整數(shù)波長(zhǎng)的數(shù)量。
在用戶接收機(jī)與基準(zhǔn)接收機(jī)數(shù)據(jù)之間的單差操作估計(jì)衛(wèi)星特定的時(shí)鐘誤差δts和特定GNSS衛(wèi)星特定的時(shí)鐘誤差，其包括 在此， 通常，也實(shí)現(xiàn)單差碼(偽距)觀測(cè)方程，以將所有可用信息提供給濾波器，以便較快地收斂 其中， 這些觀測(cè)方程通過(guò)所使用的狀態(tài)向量來(lái)定義卡爾曼濾波器(Kalmanfilter)
其中，ng是GNSS的數(shù)量，ns是衛(wèi)星的數(shù)量。others項(xiàng)指的是用于對(duì)其余誤差源建模的附加狀態(tài)。這可以包括電離層延遲狀態(tài)、對(duì)流層延遲狀態(tài)和/或多徑狀態(tài)以及更多狀態(tài)。
這可以被擴(kuò)展為同時(shí)地在相同時(shí)間對(duì)多頻段(即對(duì)于不同頻段)進(jìn)行濾波
示例是用于2個(gè)頻段L1和L2以及來(lái)自兩個(gè)GNSSg1和g2的5個(gè)衛(wèi)星s1，......，s5。在此沒(méi)有使用others狀態(tài)
圖5是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的信號(hào)數(shù)據(jù)處理的流程圖。在510，準(zhǔn)備來(lái)自兩個(gè)或更多GNSS的歷元的信號(hào)數(shù)據(jù)505的集合。在具有增廣狀態(tài)的一個(gè)或多個(gè)卡爾曼濾波器520中處理所準(zhǔn)備的數(shù)據(jù)集合515，以用于將要描述的時(shí)鐘誤差差值建模和/或頻率依賴性偏差建模。濾波器520產(chǎn)生模糊度估計(jì)數(shù)組以及關(guān)聯(lián)的統(tǒng)計(jì)信息525。對(duì)該數(shù)組及其關(guān)聯(lián)統(tǒng)計(jì)信息525應(yīng)用整數(shù)最小二乘法過(guò)程530，在535執(zhí)行驗(yàn)證過(guò)程。在545進(jìn)行有效性的檢查。如550所示，可以把確定為有效的模糊度用于本領(lǐng)域中已知的各種目的，例如確定流動(dòng)站的位置。
B.多GNSS模糊度解算 對(duì)于使用先前章節(jié)中描述的多GNSS和單差浮點(diǎn)解的模糊度解算，采用另外的技術(shù)。
由于在兩個(gè)(或兩個(gè)以上)GNSS的所估計(jì)模糊度之間的相關(guān)性的影響，簡(jiǎn)單計(jì)算在所估計(jì)的單差模糊度之間的差不生成對(duì)于模糊度解算可使用的浮點(diǎn)解。
此外，對(duì)于基準(zhǔn)衛(wèi)星的模糊度的選取值被處理為對(duì)浮點(diǎn)解的約束。這意味著這樣的效果這些模糊度到預(yù)選值的設(shè)置必須被合適地建模。
1.偽觀測(cè)技術(shù) 這種易于實(shí)現(xiàn)的技術(shù)把作為附加信息的關(guān)于所選基準(zhǔn)衛(wèi)星模糊度的信息處理為浮點(diǎn)解濾波過(guò)程。缺點(diǎn)在于，在固定模糊度之前，浮點(diǎn)解被改變。為了連續(xù)對(duì)該解進(jìn)行改進(jìn)，將濾波器的“拷貝”用于準(zhǔn)備模糊度解算，同時(shí)濾波器的未受影響的版本連續(xù)地處理GNSS數(shù)據(jù)流。
對(duì)于被包括在整數(shù)模糊度解算中的每一GNSS，選取用于每一頻段的GNSSi的基準(zhǔn)衛(wèi)星ri的模糊度

應(yīng)該以來(lái)自所有濾波器的可用信息來(lái)完成對(duì)于該值的確定。得到這樣的估計(jì)的一種直接方式是通過(guò)使用單差化碼減載波(code-minus-carrier)估計(jì)
其中，Round(x)返回對(duì)x的最接近的整數(shù)。
用于該操作的觀測(cè)方程簡(jiǎn)單地是 理論上，該觀測(cè)結(jié)果將被添加以零方差。然而，在很多實(shí)現(xiàn)方式中，這是不可能的。在此情況下，使用一個(gè)非常小的數(shù)，例如10-20。
圖6是示出偽觀測(cè)技術(shù)的實(shí)施例的流程圖。在605，獲得新的歷元數(shù)據(jù)610。在615，將卡爾曼濾波器應(yīng)用于數(shù)據(jù)610。在620，準(zhǔn)備卡爾曼濾波器的拷貝。在625，將用于第一模糊度的偽觀測(cè)應(yīng)用于所述拷貝。對(duì)于每一模糊度，依次重復(fù)這個(gè)過(guò)程，直到在630，將用于最后模糊度的偽觀測(cè)應(yīng)用于所述拷貝。所得結(jié)果是來(lái)自該拷貝的估計(jì)數(shù)組635。在640，將整數(shù)最小二乘法過(guò)程應(yīng)用于估計(jì)數(shù)組635，以產(chǎn)生整數(shù)模糊度的數(shù)組645。在650，應(yīng)用驗(yàn)證過(guò)程。在655，檢查過(guò)程650是否已經(jīng)驗(yàn)證了整數(shù)模糊度。如果不是有效的，則過(guò)程以刷新的歷元數(shù)據(jù)而重新開(kāi)始。如果是有效的，則在660，例如對(duì)于位置確定，認(rèn)為整數(shù)模糊度645可使用。
2.條件方差技術(shù) 該技術(shù)通過(guò)直接操控單差浮點(diǎn)解結(jié)果而避免影響浮點(diǎn)解濾波器。
在C是浮點(diǎn)解

的方差/協(xié)方差矩陣的情況下，通過(guò)在必須被設(shè)置為固定值的所有模糊度j1，......，jk上進(jìn)行迭代來(lái)計(jì)算約束解 C(0)＝C C(i)<j>表示矩陣C(i)的第j行，C(i)<j，j>是相同矩陣的第j個(gè)對(duì)角線元素。

是向量

的第j項(xiàng)。最終的矩陣C(k)包含最終的約束方差/協(xié)方差矩陣，

是最終的約束浮點(diǎn)解。
圖7是示出條件方差技術(shù)的示例的流程圖。在705，獲得新的歷元數(shù)據(jù)710。在715，將卡爾曼濾波器應(yīng)用于數(shù)據(jù)710，以產(chǎn)生模糊度估計(jì)的初始數(shù)組720。在725，將條件方差應(yīng)用于對(duì)于第一模糊度的估計(jì)，以產(chǎn)生中間估計(jì)數(shù)組730。對(duì)于每一模糊度，依次重復(fù)這個(gè)過(guò)程，直到在735對(duì)最后的模糊度應(yīng)用條件方差。所得結(jié)果是最終估計(jì)數(shù)組740。在745，將整數(shù)最小二乘法過(guò)程應(yīng)用于估計(jì)數(shù)組740，以產(chǎn)生整數(shù)模糊度數(shù)組750。在755，應(yīng)用驗(yàn)證過(guò)程。在760，檢查過(guò)程755是否已經(jīng)驗(yàn)證了整數(shù)模糊度。如果不是有效的，則過(guò)程以刷新的歷元數(shù)據(jù)而重新開(kāi)始。如果是有效的，則在765，例如對(duì)于位置確定，認(rèn)為整數(shù)模糊度750可使用。
3.備注 注意1)對(duì)于所估計(jì)的模糊度的向量，其還對(duì)僅僅減去基準(zhǔn)模糊度起作用。在此提出的應(yīng)用約束技術(shù)仍然是優(yōu)選的(清楚)方式。然而，對(duì)于方差/協(xié)方差矩陣，使用約束技術(shù)是強(qiáng)制的。
注意2)僅當(dāng)GNSS中的至少一個(gè)是FDMA型的，例如GLONASS，才可以應(yīng)用該章節(jié)。
注意3)在類FAMCAR的實(shí)現(xiàn)方式中，這種技術(shù)僅可應(yīng)用于幾何濾波器。FAMCAR是“因式分解的多載波模糊度解算”的縮寫，其在例如2005年5月12日公開(kāi)的美國(guó)專利申請(qǐng)公布US 2005/0101248A1中被描述，并且通過(guò)這種引用而合并到此。其它FAMCAR濾波器(碼，電離層，Q)無(wú)需按該方式處理，而是通過(guò)文獻(xiàn)記載的雙差技術(shù)來(lái)進(jìn)行處理。
C.時(shí)鐘誤差差值建模 通常，在不同的GNSS中所使用的時(shí)間基準(zhǔn)會(huì)彼此不同。然而，在差分處理中，必須僅在一定程度上知道這個(gè)差，以便為同時(shí)在接收機(jī)中測(cè)量的數(shù)據(jù)計(jì)算精確的衛(wèi)星位置。例如，假定衛(wèi)星典型地相對(duì)于地球表面以1500m/s移動(dòng)，獲知十分之一毫秒內(nèi)的時(shí)間基準(zhǔn)將導(dǎo)致對(duì)于衛(wèi)星位置的15cm的精度，通常這個(gè)精度對(duì)于大多數(shù)絕對(duì)和差分定位技術(shù)是足夠精確的。
關(guān)于測(cè)量結(jié)果的時(shí)間差效果對(duì)于不同接收機(jī)將是相同的，并且因此當(dāng)在兩個(gè)接收機(jī)之間構(gòu)建測(cè)量差(單差)時(shí)抵消。這等同于將系統(tǒng)間時(shí)間差合并到衛(wèi)星時(shí)鐘誤差，以用于非求差技術(shù)。
同樣，在跟蹤不同電子器件中的信號(hào)并且有可能使用不同頻率的接收機(jī)硬件中(例如在諸如GLONASS的FDMA GNSS中)的差值將產(chǎn)生依賴于接收機(jī)的另一類型的共模誤差，并且因此在單差中沒(méi)有抵消。這些誤差被稱為GNSS間接收機(jī)時(shí)鐘差。這些偏差在時(shí)間上非常穩(wěn)定，并且主要依賴于接收機(jī)硬件溫度。由于這種特性，可以將它們建模為影響所有測(cè)量結(jié)果的常數(shù)偏差項(xiàng)。
在文獻(xiàn)記錄的現(xiàn)有算法中，通過(guò)對(duì)于每一GNSS引入不同的接收機(jī)時(shí)鐘誤差來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。該操作恰恰不采用這樣的特性誤差或多或少是時(shí)間上獨(dú)立的。
1.方法 較好的方案在于，使用以下修改，對(duì)GNSS間接收機(jī)時(shí)鐘誤差差值進(jìn)行建模 (13) 注意這種變換并不改變時(shí)鐘誤差的值，而是改變寫下它們的方式。
進(jìn)一步注意，對(duì)于第一GNSS(g1)，第二項(xiàng)抵消，從而原始定義留下 對(duì)于i＞1，我們定義 因此，式(13)變?yōu)? 也就是說(shuō)，項(xiàng)

表示在GNSS(gi)與GNSS(g1)的時(shí)鐘誤差之間的差。該方法并非為多GNSS中的每一個(gè)對(duì)完全無(wú)關(guān)的時(shí)鐘誤差進(jìn)行建模，而是對(duì)一個(gè)GNSS的時(shí)鐘誤差

以及在GNSS(g1)與其它GNSS(gi)中的每一個(gè)的時(shí)鐘誤差之間的慢變GNSS間時(shí)鐘誤差差值

進(jìn)行建模。
2.觀測(cè)方程 因此，用于除了GNSS 1之外的GNSS的衛(wèi)星的觀測(cè)方程(4)和(6)包括GNSS間時(shí)鐘誤差差值項(xiàng)

并且變?yōu)? 并且對(duì)于GNSS 1的衛(wèi)星s，式(4)和式(6)保持不變 3.狀態(tài)向量 于是新的卡爾曼濾波器狀態(tài)向量由下式定義
圖8A示出在圖5的過(guò)程的變型中使用該卡爾曼濾波器狀態(tài)向量。除了在810表示的用于GNSS 1的時(shí)鐘誤差狀態(tài)

之外，圖8A的卡爾曼濾波器520A還包括用于其它GNSS的GNSS間時(shí)鐘誤差差值狀態(tài)向量，例如如815和820所示的 對(duì)于帶有2個(gè)頻段L1和L2以及來(lái)自兩個(gè)GNSSg1和g2的5個(gè)衛(wèi)星s1，......，s5的示例(9)，如前所述
原則上，僅僅通過(guò)以GNSS間時(shí)鐘誤差差值項(xiàng)

來(lái)代替GNSS2的時(shí)鐘誤差項(xiàng)

，來(lái)修改前面給出的卡爾曼濾波器狀態(tài)向量。
圖8B示出在具有兩個(gè)GNSS的圖5過(guò)程的變型中使用該卡爾曼濾波器狀態(tài)向量。除了在830所表示的GNSS 1的時(shí)鐘誤差狀態(tài)

之外，圖8B的卡爾曼濾波器520BA還包括用于其它GNSS的GNSS間時(shí)鐘誤差差值狀態(tài)，例如如835所示的
圖9是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的用于處理具有因式分解的載波模糊度解算濾波器的多GNSS的裝置的框圖。除了將幾何濾波器965修改為如圖8B中的那樣具有用于GNSS 1的狀態(tài)

以及表示GNSS 2與GNSS 1之間的時(shí)鐘誤差差值的狀態(tài)

之外，在US 2005/0101248A1中描述了處理。圖10是與圖9對(duì)應(yīng)的因式分解的載波模糊度解算處理的流程圖。
4.時(shí)間更新 對(duì)于卡爾曼濾波器定義仍有兩件事情時(shí)間更新和初始協(xié)方差矩陣。在該方法的一個(gè)版本中，使用默認(rèn)行為將GNSS間時(shí)鐘誤差差值狀態(tài)

看作常數(shù)，并且假設(shè)初始值是未知的。
為了處理時(shí)鐘差隨時(shí)間的潛在改變(例如通過(guò)改變用戶接收機(jī)或基準(zhǔn)接收機(jī)的硬件溫度而導(dǎo)致的)，可以將噪聲輸入應(yīng)用于GNSS間時(shí)鐘誤差差值狀態(tài)。來(lái)自卡爾曼濾波器領(lǐng)域的一種已知技術(shù)是用于隨機(jī)漫步過(guò)程的噪聲輸入。另一可能性是將時(shí)鐘狀態(tài)定義為所謂的一階高斯-馬爾科夫過(guò)程GM(1)。
如果基本GNSSg1沒(méi)有可用的觀測(cè)結(jié)果，則濾波過(guò)程可能變得在數(shù)值上不穩(wěn)定。時(shí)鐘差狀態(tài)相對(duì)于第一GNSS時(shí)鐘來(lái)定義，所以，如果這一點(diǎn)沒(méi)有被確定，則所述差也可能變?yōu)楸辉愀獾卮_定。作為一種解決方案，在該方法的另一實(shí)現(xiàn)方式中，可以將初始方差連同零初始值一起分配給時(shí)鐘誤差差值狀態(tài)。在另一實(shí)現(xiàn)方式中，第一系統(tǒng)的時(shí)鐘誤差可以用零和有限初始方差來(lái)初始化。在此所描述的時(shí)鐘誤差差值建模技術(shù)可應(yīng)用于處理任意兩個(gè)或兩個(gè)以上GNSS(例如GPS+GLONASS、GPS+GALILEO、GLONASS+GALILEO、GPS+GLONASS+GALILEO)的衛(wèi)星信號(hào)觀測(cè)結(jié)果。
D.頻率依賴性偏差建模 接收機(jī)硬件將總是包含頻率依賴性偏差。這些偏差中的一個(gè)起源是RF濾波器和IF濾波器。濾波總是導(dǎo)致頻率依賴性偏差。此外，由于濾波器硬件絕對(duì)不會(huì)完美地匹配于理論模型，因此產(chǎn)生更多的偏差。FDMA GNSS(例如GLONASS)對(duì)于不同衛(wèi)星使用不同頻率。結(jié)果，不同衛(wèi)星將具有不同偏差。當(dāng)構(gòu)建接收機(jī)-接收機(jī)差值(單差)時(shí)，這些偏差不會(huì)抵消。
此外，F(xiàn)DMA信號(hào)需要用于模糊度解算的其它技術(shù)。原因在于，F(xiàn)DMA信號(hào)的雙差對(duì)于在絕對(duì)模糊度級(jí)別上的改變不再恒定。
1.方法 再次以式(4)開(kāi)始 對(duì)于以下推導(dǎo)，電離層和對(duì)流層誤差被忽略(或者，被歸在幾何距離下)，從而得到簡(jiǎn)化的載波相位觀測(cè)方程 雙差公式(即在衛(wèi)星s與基準(zhǔn)衛(wèi)星t之間求差)從式中移除時(shí)鐘誤差，并且產(chǎn)生 其中，是衛(wèi)星之間的單差的差，而雙差用于幾何距離。
由于未建模的偏差，導(dǎo)致僅可以例如通過(guò)應(yīng)用整數(shù)最小二乘法技術(shù)來(lái)確定雙差整數(shù)模糊度

單差整數(shù)模糊度ΔbNr，qs不能被可靠地固定。因此，使用恒等式ax-by＝a(x-y)+(a-b)y來(lái)對(duì)該式重新用公式表示為 現(xiàn)在，用于衛(wèi)星t的單差模糊度ΔbNr，qt的信息變得重要。
注意對(duì)于非FDMA的情況，bλs＝bλt，因此，這個(gè)附加項(xiàng)消失。
任意估計(jì)值

——例如從碼測(cè)量結(jié)果所推導(dǎo)的——將總是包含誤差 尤其是，其整數(shù)值不能被可靠地解算。易見(jiàn)，對(duì)于衛(wèi)星s，已經(jīng)引入了波長(zhǎng)依賴性的誤差項(xiàng) b∈(s)＝(bλs-bλt)∈ΔbNr，qt(28) 該誤差依賴于衛(wèi)星s對(duì)基準(zhǔn)衛(wèi)星t的波長(zhǎng)差bλs-bλt以及用于基準(zhǔn)衛(wèi)星載波相位測(cè)量的單差載波相位模糊度的誤差∈ΔbNr，qt。為了求解這個(gè)觀測(cè)方程，不僅必須求解雙差整數(shù)模糊度，而且還需要對(duì)于基準(zhǔn)衛(wèi)星的單差模糊度的良好估計(jì)。
2.觀測(cè)方程 可以將基準(zhǔn)模糊度重新公式化為通用波長(zhǎng)/頻率依賴性因子

其對(duì)于每一(FDMA)GNSSgi和頻段b是共用的。第一實(shí)現(xiàn)方式使用對(duì)GNSSgi的基準(zhǔn)波長(zhǎng)

的差。就浮點(diǎn)解而言，載波觀測(cè)方程變?yōu)?
第二實(shí)現(xiàn)方式直接使用每一衛(wèi)星的波長(zhǎng)來(lái)確定系

其等同于模糊度估計(jì)誤差。
偽距觀測(cè)方程仍然不變。
3.狀態(tài)向量 于是對(duì)于第一實(shí)現(xiàn)方式，為一個(gè)FDMA型的GNSSgi定義新的卡爾曼濾波器狀態(tài)向量
而對(duì)于第二實(shí)現(xiàn)方式
如將在VIF章節(jié)中示出的，這還將對(duì)接收機(jī)硬件所導(dǎo)致的任意頻率依賴性誤差進(jìn)行建模。
圖11示出在圖5過(guò)程的變型中對(duì)于第一實(shí)現(xiàn)方式使用卡爾曼濾波器狀態(tài)向量。圖11的卡爾曼濾波器520C包括如狀態(tài)1110所示的波長(zhǎng)/頻率依賴性因子
圖12示出在圖5過(guò)程的變型中對(duì)于第二實(shí)現(xiàn)方式使用卡爾曼濾波器狀態(tài)向量。圖12的卡爾曼濾波器520D包括如狀態(tài)1210所示的系

其等同于的模糊度估計(jì)誤差。
圖13是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的利用因式分解的載波模糊度解算濾波器來(lái)處理多GNSS的裝置的框圖。除了將幾何濾波器1365修改為如圖11中那樣將波長(zhǎng)/頻率依賴性因子

作為其狀態(tài)之一，或者如圖12中那樣將等同于模糊度估計(jì)誤差的系數(shù)

作為其狀態(tài)之一之外，在US2005/0101248A1中描述了處理。圖14是與圖13對(duì)應(yīng)的因式分解的載波模糊度解算處理的流程圖。
E.對(duì)頻率模糊度中的誤差的影響的分析 為了分析在該特殊情況下“良好”意味著什么，就載波頻率差而言給出誤差 從而，誤差與相對(duì)載波頻率差

乘以以長(zhǎng)度bλtΔNr，qt為單位的絕對(duì)單差基準(zhǔn)模糊度中的誤差成比例。
例如，對(duì)于俄羅斯GLONASS系統(tǒng)L1載波頻率，衛(wèi)星的頻率由下式給出 fs＝1602·106+ks·0.5625·10b(34) 其中，k是范圍在0至12的對(duì)于特定衛(wèi)星給出的信道號(hào)。相對(duì)載波頻率可以徹底近似為 這意味著，在絕對(duì)單差基準(zhǔn)模糊度的確定中，對(duì)于12的最大信道差ks-kt，所引入的附加誤差將是每誤差米4.2mm。
F.等效原理 頻率依賴性偏差與波長(zhǎng)依賴性偏差是等效的。這可以從下式看出 包括準(zhǔn)確的二次殘余項(xiàng)的一階泰勒級(jí)數(shù)產(chǎn)生 因此，通過(guò)僅使用線性項(xiàng)——即，將頻率依賴性偏差轉(zhuǎn)換為波長(zhǎng)依賴性偏差，附加的二次誤差對(duì)應(yīng)于平方波長(zhǎng)差對(duì)絕對(duì)波長(zhǎng)的商。對(duì)于GLONASS，這意味著至少300的因子的衰減。這說(shuō)明，對(duì)于所有實(shí)踐目的，可以忽略該殘余項(xiàng)。
G.對(duì)其它浮點(diǎn)解的應(yīng)用 如果不以直接觀測(cè)的載波相位和偽距可觀測(cè)量bφrs和bprs對(duì)濾波器公式化，則在前面章節(jié)VIB、VIC和VID中描述的技術(shù)對(duì)于單載波也是可應(yīng)用的。
例如，可以用任意不受限于電離層的載波結(jié)合a1*L1+a2*L2＝Lc來(lái)替換L1載波(由上式所涵蓋)。如在美國(guó)專利申請(qǐng)公開(kāi)US 2005/0101248A1的因式分解的載波模糊度解算技術(shù)中，可以使用最小誤差結(jié)合，而不是L1、L2或L5。
因此，如果對(duì)于nb頻段b1，......，bk所使用的載波相位是以下結(jié)合，則保持了優(yōu)點(diǎn)
其中，有效波長(zhǎng)
和/或所使用的碼是結(jié)合。

所有方法與前面概述的方法相同地被使用。
H.部分固定 原則上，在解中所使用的衛(wèi)星數(shù)量增加的情況下，模糊度解算應(yīng)該總是變得更加可靠并且更快。然而，兩種效果對(duì)這個(gè)通用規(guī)則起反作用 ·包括了更多的衛(wèi)星，對(duì)于所有衛(wèi)星必須正確求解更多的模糊度。
·當(dāng)結(jié)合來(lái)自數(shù)據(jù)質(zhì)量和可靠性方面上的特性非常不同的不同GNSS的數(shù)據(jù)時(shí)，存在來(lái)自“良好”GNSS的數(shù)據(jù)將被“糟糕”GNSS的數(shù)據(jù)所連累的可能性。
GNSS用戶的期望是，將另一GNSS添加到接收機(jī)(并且因此對(duì)用戶增加成本)將總是產(chǎn)生比對(duì)于單個(gè)GNSS系統(tǒng)更好的性能。這將由所有可能的準(zhǔn)則(例如可靠性、可用性、精度以及固定時(shí)間)來(lái)判斷。
為了繞開(kāi)上述限制，本發(fā)明的實(shí)施例使用部分固定方法。它們?cè)谔幚韾毫迎h(huán)境(例如頂蓋)的數(shù)據(jù)方面也是非常有幫助的。
1.算法示例 根據(jù)本發(fā)明的某些實(shí)施例對(duì)于模糊度的部分固定使用以下算法 1.執(zhí)行完全搜索，并且保存搜索結(jié)果。
2.(可選)如果啟用選項(xiàng)并且跟蹤GLONASS衛(wèi)星，則禁用所有GLONASS模糊度，并且僅搜索GPS模糊度。保存這些搜索結(jié)果。
3.(可選)如果啟用選項(xiàng)并且跟蹤GLONASS衛(wèi)星，則對(duì)于每一GLONASS衛(wèi)星依次禁用模糊度，并且搜索其余模糊度。保存這些搜索結(jié)果中的每一個(gè)。
4.(可選)如果啟用選項(xiàng)并且跟蹤GLONASS衛(wèi)星，則禁用所有GPS模糊度，并且僅搜索GLONASS模糊度。保存這些搜索結(jié)果。
5.(可選)如果啟用選項(xiàng)并且跟蹤GLONASS衛(wèi)星，則對(duì)于每一GPS衛(wèi)星依次禁用模糊度，并且搜索其余模糊度。保存這些搜索結(jié)果中的每一個(gè)。
6.從步驟2至步驟5，尋找通過(guò)驗(yàn)證并且具有最高比率概率的搜索結(jié)果。
7.如果從步驟6沒(méi)有可用的搜索結(jié)果，則部分搜索已經(jīng)失敗。
8.如果從步驟6的搜索結(jié)果可用，則對(duì)所述模糊度與來(lái)自完全搜索步驟1的模糊度進(jìn)行比較。
9.如果所有模糊度相同，則接受所述部分搜索結(jié)果 10.如果任意模糊度為不同，則拒絕所述部分搜索結(jié)果。
由處理應(yīng)用來(lái)可選地啟用/禁用步驟2至步驟5。例如，處理應(yīng)用可以僅啟用步驟2-5的任意期望組合，例如僅步驟2和步驟3。
根據(jù)本發(fā)明的其它實(shí)施例使用以下算法 a.做完備解 b.僅當(dāng)完備解失敗，才應(yīng)用部分固定 c.總是應(yīng)用部分固定 d.通過(guò)排除(某一個(gè))GNSS的所有衛(wèi)星來(lái)進(jìn)行部分固定 e.通過(guò)禁用所有衛(wèi)星(一個(gè)或多個(gè))的子集來(lái)進(jìn)行部分固定 f.結(jié)合d.和e. 2.禁用衛(wèi)星 存在多種可能性來(lái)從總的結(jié)果中禁用(即排除)衛(wèi)星子集。一種簡(jiǎn)單的方法是，在應(yīng)用整數(shù)最小二乘法搜索之前，從浮點(diǎn)解中移除解的一部分。于是，從該解中移除衛(wèi)星等同于僅移除用于所移除衛(wèi)星的模糊度的浮點(diǎn)解向量的項(xiàng)以及方差/協(xié)方差矩陣的行和列。如果模糊度估計(jì)N被給出為
并且應(yīng)該移除衛(wèi)星j，則得到的數(shù)據(jù)看起來(lái)如下
相應(yīng)地，對(duì)于對(duì)應(yīng)的協(xié)方差矩陣C，移除指示所排除衛(wèi)星的模糊度的行和列。可以在單差浮點(diǎn)解以及雙差解上進(jìn)行這種項(xiàng)的移除。后者的缺點(diǎn)在于，不能排除基準(zhǔn)衛(wèi)星，但需要較少的計(jì)算時(shí)間。
其它可能的實(shí)現(xiàn)方式包括并行運(yùn)行多個(gè)浮點(diǎn)解，一個(gè)浮點(diǎn)解用于所排除衛(wèi)星的每一子集。于是可以從這些濾波器直接取得用于所述子集的解。
圖15A是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的部分固定方法的流程圖。在1504，對(duì)逐歷元的來(lái)自一個(gè)或多個(gè)GNSS的GNSS信號(hào)數(shù)據(jù)集合1502求單差。在1508，在一個(gè)或多個(gè)卡爾曼濾波器中處理所得到的單差化數(shù)據(jù)集合1506，以產(chǎn)生對(duì)于所有載波相位觀測(cè)結(jié)果和關(guān)聯(lián)統(tǒng)計(jì)信息的模糊度估計(jì)數(shù)組1510。在此階段，如在1512所示，可以可選地對(duì)數(shù)據(jù)集合求雙差。在1514，將整數(shù)最小二乘法過(guò)程應(yīng)用于數(shù)組1510(或從1514處的可選雙差所得的數(shù)組)。在1516，應(yīng)用驗(yàn)證過(guò)程，并且根據(jù)需要(或從關(guān)聯(lián)統(tǒng)計(jì)信息中選擇)來(lái)確定質(zhì)量測(cè)量。所得結(jié)果是模糊度估計(jì)數(shù)組1518，其與具有有效性和質(zhì)量測(cè)量的衛(wèi)星完全集合相對(duì)應(yīng)。在1520，檢查是否已經(jīng)驗(yàn)證了所述完全集合。
在1530，例如，通過(guò)消除來(lái)自一個(gè)GNSS的數(shù)據(jù)或者來(lái)自GNSS的一個(gè)或多個(gè)衛(wèi)星的數(shù)據(jù)，來(lái)選擇第一子集1532。在1534，在一個(gè)或多個(gè)卡爾曼濾波器中處理子集1532，以產(chǎn)生對(duì)于第一子集的模糊度估計(jì)數(shù)組1536。在1538，將整數(shù)最小二乘法應(yīng)用于數(shù)組1536。在1540，應(yīng)用驗(yàn)證過(guò)程，并且根據(jù)需要(或從關(guān)聯(lián)統(tǒng)計(jì)信息中選擇)來(lái)確定質(zhì)量測(cè)量。所得結(jié)果是模糊度估計(jì)數(shù)組1542，其與具有有效性和質(zhì)量測(cè)量的衛(wèi)星第一子集對(duì)應(yīng)。在1544，檢查是否已經(jīng)驗(yàn)證了所述第一子集。
對(duì)于某些數(shù)量K的子集中的每一子集，執(zhí)行相似的過(guò)程。在1550，例如，通過(guò)消除來(lái)自一個(gè)GNSS的數(shù)據(jù)，或者來(lái)自GNSS中的一個(gè)或多個(gè)衛(wèi)星的數(shù)據(jù)，來(lái)選擇子集K 1552。在1554，在一個(gè)或多個(gè)卡爾曼濾波器中處理子集1552，以產(chǎn)生對(duì)于子集K的模糊度估計(jì)數(shù)組1556。在1558，將整數(shù)最小二乘法應(yīng)用于數(shù)組1556。在1550，應(yīng)用驗(yàn)證過(guò)程，并且根據(jù)需要(或從關(guān)聯(lián)統(tǒng)計(jì)信息中選擇)來(lái)確定質(zhì)量測(cè)量。所得結(jié)果是模糊度估計(jì)數(shù)組1542，其與具有有效性和質(zhì)量測(cè)量的衛(wèi)星子集K對(duì)應(yīng)。在1544，檢查是否已經(jīng)驗(yàn)證了所述子集K。
在1570，確定將要被選擇作為“正確”的衛(wèi)星集合或子集，從而得到具有關(guān)聯(lián)統(tǒng)計(jì)信息的所選模糊度估計(jì)數(shù)組1575?？梢允褂酶鞣N選擇準(zhǔn)則。除了其它方案以外，可以用其它子集的衛(wèi)星的模糊度來(lái)增廣所選正確子集的模糊度數(shù)組。以下給出選擇過(guò)程的非限定性示例。
圖15B是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的可替換的部分固定方法的流程圖。圖15B的方法并非(如圖15A中在1534和1554那樣)應(yīng)用卡爾曼濾波器，而是使用以下技術(shù)通過(guò)刪去數(shù)據(jù)列和行，從數(shù)組1510(或可選雙差所得的結(jié)果1512)提取部分解。因此，在1580，通過(guò)刪去用于將要從子集1中排除的那些衛(wèi)星的數(shù)據(jù)列和行來(lái)準(zhǔn)備對(duì)于子集1的部分解；并且在1590，通過(guò)刪去用于將要從子集K排除的那些衛(wèi)星的數(shù)據(jù)列和行來(lái)準(zhǔn)備對(duì)于子集K的部分解。
3.示例 以下章節(jié)給出部分固定的可能結(jié)果的示例。為了這些示例的目的，假定成功驗(yàn)證結(jié)果具有至少99.99％的概率。對(duì)于每一衛(wèi)星，指定衛(wèi)星id、L1模糊度N1和L2模糊度N2。以粗體字體來(lái)呈現(xiàn)可以被驗(yàn)證的解。以斜體字體來(lái)給出在驗(yàn)證的集合之間不一致的已驗(yàn)證模糊度。對(duì)于沒(méi)有被包括在部分集合中的衛(wèi)星的項(xiàng)被簡(jiǎn)單地被留為空。
圖16A所示的第一示例示出在不能驗(yàn)證傳統(tǒng)完全解的情況下，部分固定如何可以通過(guò)生成驗(yàn)證的模糊度集合來(lái)減少固定時(shí)間。
由于99.20％的概率完全集合不能被驗(yàn)證。盡管如此，部分集合Part2和Part5分別以99.99％和100％的概率被驗(yàn)證。由于這兩個(gè)集合中的模糊度結(jié)果對(duì)于共用的衛(wèi)星是相同的，因此固定模糊度是可能的。對(duì)于集合Part1、Part4和Part6，它們包含的解與被驗(yàn)證的解不一致。然而，由于這些部分集合尚未被驗(yàn)證，因此它們不導(dǎo)致解的完全拒絕。在第一變型中，由于集合Part5具有最高概率，因此將使用它。在另一變型中，固定集合Part2和Part5的結(jié)果的聯(lián)合。這與完備結(jié)果一致，因此允許在傳統(tǒng)的僅完備固定方法對(duì)于求解模糊度失效的情況下的完全固定。
在圖16B所示的示例中，部分固定技術(shù)防止了固定生效但錯(cuò)誤的完全解。被驗(yàn)證的集合是Full和Part2。然而，sv11和sv28的解是不同的。因此，原先接受的完全解將被拒絕。
I.技術(shù)結(jié)合 可以單獨(dú)使用所提出的技術(shù)，每次使用所提出的兩種技術(shù)，或者，結(jié)合使用全部三種技術(shù)。為了最佳結(jié)果，應(yīng)該并且可以結(jié)合所提出的全部三種技術(shù)。例如，以上給出觀測(cè)方程和狀態(tài)向量，以用于結(jié)合時(shí)鐘誤差差值和頻率依賴性偏差建模。將部分固定方法應(yīng)用于濾波器結(jié)果是可能的，并且此外被推薦。
觀測(cè)方程(4)和(6)變?yōu)?
并且，如果衛(wèi)星來(lái)自于在此被假定為FDMA型的GNSS 1，則
于是由下式來(lái)定義完備狀態(tài)向量
對(duì)于如前所述具有2個(gè)頻段L1和L2以及來(lái)自兩個(gè)GNSS g1和g2的5個(gè)衛(wèi)星s1，......，s5的示例(9)
J.裝置 圖17是多GNSS接收機(jī)的示意圖，其中可以實(shí)現(xiàn)本發(fā)明構(gòu)思(在濾波器中建模的時(shí)鐘誤差偏差、在濾波器中建模的頻率依賴性偏差、和/或部分固定)中的一個(gè)或多個(gè)的實(shí)施例。
圖18是示意圖，示出使用本發(fā)明構(gòu)思(在濾波器中建模的時(shí)鐘誤差偏差、在濾波器中建模的頻率依賴性偏差、和/或部分固定)中的一個(gè)或多個(gè)以增強(qiáng)在被提供有來(lái)自基準(zhǔn)站的數(shù)據(jù)的流動(dòng)站中的處理。
可以用各種硬件配置(例如在具有用于執(zhí)行上述方法中的一個(gè)或多個(gè)的指令的處理器中(例如圖9中的處理器900、圖13中的處理器1300、圖17中的處理器1750、圖18中的流動(dòng)站處理器1830等))來(lái)實(shí)現(xiàn)所描述的方法。處理器可以與接收機(jī)分離，或者可以形成GNSS接收機(jī)的一部分。
K.實(shí)現(xiàn)方式 本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)理解，本發(fā)明實(shí)施例的詳細(xì)描述僅僅是示例性的，并非意欲以任意方式進(jìn)行限制。本發(fā)明其它實(shí)施例將容易地呈現(xiàn)給得益于該公開(kāi)的技術(shù)人員。為了清楚，并未示出和描述在此描述的實(shí)現(xiàn)方式的全部常規(guī)特征。應(yīng)理解，在任意這種實(shí)際的實(shí)現(xiàn)方式的開(kāi)發(fā)中，必須進(jìn)行大量實(shí)現(xiàn)方式特定的判斷以實(shí)現(xiàn)開(kāi)發(fā)者的特定目標(biāo)，例如與有關(guān)應(yīng)用和商業(yè)的約束的順應(yīng)性，并且這些特定目標(biāo)將隨著從一種實(shí)現(xiàn)方式到另一實(shí)現(xiàn)方式并且從一個(gè)開(kāi)發(fā)者到另一開(kāi)發(fā)者而改變。此外。應(yīng)理解，這樣的開(kāi)發(fā)努力可能是復(fù)雜而耗時(shí)的，但絕不是對(duì)于得益于該公開(kāi)的本領(lǐng)域技術(shù)人員的例行任務(wù)。
根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例，可以使用各種類型的操作系統(tǒng)(OS)、計(jì)算機(jī)平臺(tái)、計(jì)算機(jī)程序、計(jì)算機(jī)語(yǔ)言和/或通用機(jī)器，來(lái)實(shí)現(xiàn)組件、過(guò)程步驟和/或數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。所述方法可以運(yùn)行為在處理電路上運(yùn)行的被編程的過(guò)程。處理電路可以采用處理器和操作系統(tǒng)的各種結(jié)合或單機(jī)設(shè)備的形式。過(guò)程可以被實(shí)現(xiàn)為由所述硬件、單獨(dú)的硬件或它們的任意結(jié)合所執(zhí)行的指令。軟件可以被存儲(chǔ)在機(jī)器可讀的程序存儲(chǔ)設(shè)備中?？梢允褂妹嫦?qū)ο蟮木幊陶Z(yǔ)言來(lái)容易地實(shí)現(xiàn)計(jì)算元件(例如濾波器和濾波器組)，從而根據(jù)需要而示例每一所需的濾波器。本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)理解，在不脫離在此所公開(kāi)的本發(fā)明構(gòu)思的范圍和精神的情況下，還可以使用較少通用特性的設(shè)備，例如硬導(dǎo)線設(shè)備、現(xiàn)場(chǎng)可編程邏輯設(shè)備(FPLD)(包括現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(FPGA)和復(fù)雜可編程邏輯設(shè)備(CPLD))、專用集成電路(ASIC)等。
根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例，所述方法可以實(shí)現(xiàn)在數(shù)據(jù)處理計(jì)算機(jī)上，例如個(gè)人計(jì)算機(jī)、工作站計(jì)算機(jī)、大型計(jì)算機(jī)、或運(yùn)行OS的高性能服務(wù)器，所述OS是例如可從華盛頓Redmond的Microsoft公司獲得的MicrosoftWindows XP和Windows 2000，或可從加州Santa Clara的SunMicrosystems有限公司獲得的Solaris，或例如可從很多賣家獲得的Linux的Unix操作系統(tǒng)的各種版本。所述方法還可以實(shí)現(xiàn)在多處理器設(shè)備上，或?qū)崿F(xiàn)在計(jì)算環(huán)境中，所述計(jì)算環(huán)境包括各種外設(shè)，例如輸入設(shè)備、輸出設(shè)備、顯示器、指示設(shè)備、存儲(chǔ)器、存儲(chǔ)設(shè)備、媒體接口等，以用于將數(shù)據(jù)傳遞出入處理器。這樣的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)或計(jì)算環(huán)境可以在本地聯(lián)網(wǎng)，或通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)而聯(lián)網(wǎng)。
根據(jù)另一實(shí)施例，提供一種包括指令的程序，所述指令適用于使得數(shù)據(jù)處理器進(jìn)行具有上述實(shí)施例的特征的方法。根據(jù)另一實(shí)施例，提供一種實(shí)施所述程序的計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)。所述計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)可以包括任意類型的計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，在其上以有形的方式持久地或臨時(shí)地存儲(chǔ)信息，并且/或者使所述信息具體化，所述介質(zhì)包括磁介質(zhì)、光學(xué)介質(zhì)、模擬信號(hào)和數(shù)字信號(hào)，但不限于此。根據(jù)另一實(shí)施例，計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品可以包括具體化所述程序的計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)。
L.本發(fā)明的構(gòu)思 以下是本發(fā)明的構(gòu)思的部分概述 A.時(shí)鐘差建模 1.一種處理從在多個(gè)站處接收的來(lái)自兩個(gè)或兩個(gè)以上GNSS中的衛(wèi)星的信號(hào)導(dǎo)出的信號(hào)數(shù)據(jù)的方法，每一GNSS具有單獨(dú)時(shí)鐘誤差，所述方法包括 a.通過(guò)對(duì)從在第一站處接收的信號(hào)導(dǎo)出的信號(hào)數(shù)據(jù)與從在第二站處接收的信號(hào)導(dǎo)出的信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行求差來(lái)準(zhǔn)備單差數(shù)據(jù)；以及 b.將由狀態(tài)向量定義的濾波器應(yīng)用于所述單差數(shù)據(jù)，以估計(jì)載波模糊度集合，其中，所述狀態(tài)向量包括第一時(shí)鐘誤差狀態(tài)，其表示第一GNSS的時(shí)鐘誤差；以及第二時(shí)鐘誤差狀態(tài)，其表示在所述第一GNSS的時(shí)鐘誤差與第二GNSS的時(shí)鐘誤差之間的差。
2.如A.1所述的方法，其中，所述狀態(tài)向量進(jìn)一步包括表示每一站的位置的狀態(tài)；以及表示載波模糊度的狀態(tài)。
3.如A.1-A.2中的一項(xiàng)所述的方法，其中，所述狀態(tài)向量進(jìn)一步包括表示每一站的位置的狀態(tài)；以及表示用于至少一個(gè)載波頻率結(jié)合的載波模糊度的狀態(tài)。
4.如A.1-A.3中的一項(xiàng)所述的方法，進(jìn)一步包括將每一GNSS中的一個(gè)衛(wèi)星選擇作為基準(zhǔn)衛(wèi)星，并且約束所述載波模糊度。
5.如A.1-A.4中的一項(xiàng)所述的方法，其中，所述約束載波模糊度的步驟包括確定所述載波模糊度的單差化碼減載波估計(jì)。
6.如A.5所述的方法，其中，所述約束載波模糊度的步驟包括將所述載波模糊度的所述單差化碼減載波加到具有零方差的狀態(tài)向量。
7.如A.5所述的方法，其中，所述約束載波模糊度的步驟包括將所述載波模糊度的所述單差化碼減載波加到具有較小非零方差的狀態(tài)向量。
8.如A.1-A.4中的一項(xiàng)所述的方法，其中，所述約束載波模糊度的步驟包括通過(guò)在將要約束的載波模糊度上迭代浮點(diǎn)解的方差/協(xié)方差矩陣來(lái)確定所述載波模糊度。
9.如A.4-A.8中的一項(xiàng)所述的方法，其中，所述濾波器是應(yīng)用于所述單差數(shù)據(jù)的因式分解濾波器集合的幾何濾波器。
10.如A.1-A.9中的一項(xiàng)所述的方法，其中，所述第二時(shí)鐘誤差狀態(tài)是常數(shù)，并且具有未知的初始值。
11.如A.1-A.9中的一項(xiàng)所述的方法，進(jìn)一步包括將噪聲輸入應(yīng)用于所述第二時(shí)鐘誤差狀態(tài)。
12.如A.所述的方法11，其中，所述噪聲輸入是隨機(jī)漫步噪聲輸入。
13.如A.1-A.9中的一項(xiàng)所述的方法，其中，由一階高斯馬爾科夫過(guò)程來(lái)定義所述第二時(shí)鐘誤差狀態(tài)。
14.如A.1-A.9中的一項(xiàng)所述的方法，進(jìn)一步包括將零初始值和初始方差分配給所述第二時(shí)鐘誤差狀態(tài)。
15.如A.1-A.13中的一項(xiàng)所述的方法，進(jìn)一步包括將零初始值和初始方差分配給所述第一時(shí)鐘誤差狀態(tài)。
16.如A.1-A.13中的一項(xiàng)所述的方法，其中，所述狀態(tài)向量進(jìn)一步包括第三時(shí)鐘誤差狀態(tài)，其表示在所述第一GNSS的時(shí)鐘誤差與第三GNSS的時(shí)鐘誤差之間的差。
17.如A.1-A.16中的一項(xiàng)所述的方法，其中，所述準(zhǔn)備單差數(shù)據(jù)的步驟進(jìn)一步包括對(duì)從在所述第一站處接收的信號(hào)導(dǎo)出的信號(hào)數(shù)據(jù)與從在一個(gè)或多個(gè)其它站處接收的信號(hào)導(dǎo)出的信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行求差。
B.頻率依賴性偏差建模 1.一種處理從在多個(gè)站處接收的來(lái)自兩個(gè)或兩個(gè)以上GNSS的衛(wèi)星的信號(hào)導(dǎo)出的信號(hào)數(shù)據(jù)的方法，至少一個(gè)GNSS包括FDMA GNSS，所述方法包括 a.通過(guò)對(duì)從在第一站處接收的信號(hào)導(dǎo)出的信號(hào)數(shù)據(jù)與從在第二站處接收的信號(hào)導(dǎo)出的信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行求差，來(lái)準(zhǔn)備單差數(shù)據(jù)；以及 b.將由狀態(tài)向量定義的濾波器應(yīng)用于所述單差數(shù)據(jù)，以估計(jì)載波模糊度集合，其中，所述狀態(tài)向量包括表示對(duì)于每一FDMA GNSS的每一頻段的波長(zhǎng)/頻率依賴性因子的狀態(tài)。
2.如B.1所述的方法，其中，所述波長(zhǎng)/頻率依賴性因子表示對(duì)基準(zhǔn)波長(zhǎng)的差。
3.如B.2所述的方法，其中，一個(gè)GNSS包括GLONASS系統(tǒng)，并且其中，所述波長(zhǎng)/頻率依賴性因子表示對(duì)GLONASS波長(zhǎng)的差。
4.如B.1所述的方法，其中，所述FDMA GNSS中的每一衛(wèi)星具有唯一載波頻段，并且其中，對(duì)于給定衛(wèi)星的波長(zhǎng)/頻率依賴性因子是基于所述給定衛(wèi)星的唯一載波頻段的系數(shù)。
5.如B.1-B.4所述的方法，所述濾波器是應(yīng)用于所述單差數(shù)據(jù)的因式分解濾波器集合的幾何濾波器。
6.如B.1-B.5中的一項(xiàng)所述的方法，其中，所述狀態(tài)向量進(jìn)一步包括表示每一站的位置的狀態(tài)；以及表示對(duì)于至少一個(gè)載波頻率的載波模糊度的狀態(tài)。
7.如B.1-B.5中的一項(xiàng)所述的方法，其中，所述狀態(tài)向量進(jìn)一步包括表示每一站的位置的狀態(tài)；以及表示用于至少一個(gè)載波頻率結(jié)合的載波模糊度的狀態(tài)。
8.如B.1-B.7中的一項(xiàng)所述的方法，進(jìn)一步包括計(jì)算固定模糊度位置。
9.如B.1-B.7中的一項(xiàng)所述的方法，進(jìn)一步包括計(jì)算單差固定模糊度位置。
10.如B.1-B.7中的一項(xiàng)所述的方法，進(jìn)一步包括計(jì)算雙差固定模糊度位置。
C.部分固定 1.一種處理從在多個(gè)站處接收的來(lái)自一個(gè)或多GNSS的衛(wèi)星的信號(hào)導(dǎo)出的信號(hào)數(shù)據(jù)的方法，所述方法包括 a.從所述信號(hào)數(shù)據(jù)確定對(duì)于所有衛(wèi)星的整數(shù)模糊度的完備集合； b.確定所述完備集合的整數(shù)模糊度的有效性以及用于所述完備集合的至少一個(gè)質(zhì)量測(cè)量； c.對(duì)于所述衛(wèi)星的多個(gè)子集中的每一子集，確定整數(shù)模糊度的部分集合； d.對(duì)于所述部分集合中的每一個(gè)，確定所述部分集合的整數(shù)模糊度的有效性以及用于所述部分集合的至少一個(gè)質(zhì)量測(cè)量；以及 e.從被確定為有效的這些完備集合和部分集合之中，選擇所述質(zhì)量測(cè)量為最優(yōu)的集合作為正確集合。
2.如C.1所述的方法，其中，所述所選正確集合包括部分集合，所述方法進(jìn)一步包括以另一集合或部分集合的整數(shù)模糊度來(lái)增廣所述所選正確集合。
3.如C.1-C.2所述的方法其中，所述質(zhì)量測(cè)量是以下項(xiàng)中的至少一個(gè) a.比率概率；以及 b.Fischer概率測(cè)試。
4.如C.1-C.3中的一項(xiàng)所述的方法，其中，所述信號(hào)數(shù)據(jù)是從在多個(gè)站處接收的來(lái)自兩個(gè)或兩個(gè)以上GNSS的衛(wèi)星的信號(hào)中導(dǎo)出的。
5.如C.4所述的方法，其中，所述衛(wèi)星的至少一個(gè)子集包括的衛(wèi)星少于所述兩個(gè)或兩個(gè)以上GNSS的全部。
6.如C.1-C.5中的一項(xiàng)所述的方法，其中，所述衛(wèi)星的至少一個(gè)子集包括除了所述衛(wèi)星中的一個(gè)之外的所有衛(wèi)星。
7.如C.1-C.6中的一項(xiàng)所述的方法，其中，所述衛(wèi)星的至少一個(gè)子集包括除了所述衛(wèi)星中的兩個(gè)之外的所有衛(wèi)星。
8.如C.1-C.7中的一項(xiàng)所述的方法，其中，所述從所述信號(hào)數(shù)據(jù)確定對(duì)于所有衛(wèi)星整數(shù)模糊度的完備集合的步驟包括 a.從信號(hào)數(shù)據(jù)的集合確定具有關(guān)聯(lián)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的浮點(diǎn)模糊度的完備集合；以及 b.從所述浮點(diǎn)模糊度的完備集合確定固定整數(shù)模糊度的完備集合。
9.如C.1-C.8中的一項(xiàng)所述的方法，其中，所述確定整數(shù)模糊度的部分集合的步驟包括處理所述信號(hào)數(shù)據(jù)的子集。
10.如C.8所述的方法，其中，所述確定整數(shù)模糊度的部分集合的步驟包括從浮點(diǎn)模糊度的完備集合準(zhǔn)備浮點(diǎn)模糊度的部分集合；以及處理所述浮點(diǎn)模糊度的部分集合，以產(chǎn)生整數(shù)模糊度的部分集合。
11.如C.8-C.10中的一項(xiàng)所述的方法，其中，浮點(diǎn)模糊度的數(shù)組包括單差模糊度估計(jì)。
12.如C.8-C.10中的一項(xiàng)所述的方法，其中，浮點(diǎn)模糊度的數(shù)組包括雙差模糊度估計(jì)。
D.結(jié)合 1.方法A與方法B結(jié)合。
2.方法A與方法C結(jié)合。
3.方法B與方法C結(jié)合。
4.方法A與方法B結(jié)合，并且與方法C結(jié)合。
E.裝置 1.處理裝置，例如具有指令的處理器，所述指令用于執(zhí)行上述方法中的一個(gè)或多個(gè)。
2.一種GNSS接收機(jī)，其具有處理器，所述處理器具有用于執(zhí)行上述方法中的一個(gè)或多個(gè)的指令。
權(quán)利要求
1.一種處理從在多個(gè)站處接收的來(lái)自一個(gè)或多個(gè)GNSS的衛(wèi)星的信號(hào)中導(dǎo)出的信號(hào)數(shù)據(jù)的方法，
從所述信號(hào)數(shù)據(jù)中確定對(duì)于所有衛(wèi)星的整數(shù)模糊度的完備集合；
確定所述完備集合的整數(shù)模糊度的有效性以及對(duì)于所述完備集合的至少一個(gè)質(zhì)量測(cè)量；
對(duì)于所述衛(wèi)星的多個(gè)子集中的每一子集，確定整數(shù)模糊度的部分集合；
對(duì)于所述部分集合中的每一個(gè)，確定所述部分集合的整數(shù)模糊度的有效性以及對(duì)于所述部分集合的至少一個(gè)質(zhì)量測(cè)量；以及
從被確定為有效的這些完備集合和部分集合之中，選擇所述質(zhì)量測(cè)量為最優(yōu)的集合作為正確集合。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述所選正確集合包括部分集合，所述方法進(jìn)一步包括以另一集合或部分集合的整數(shù)模糊度來(lái)增廣所述所選正確集合。
3.如權(quán)利要求1-2中的一項(xiàng)所述的方法，其中，所述質(zhì)量測(cè)量是以下項(xiàng)中的至少一個(gè)
比率概率；以及
Fischer概率測(cè)試。
4.如權(quán)利要求1-3中的一項(xiàng)所述的方法，其中，所述信號(hào)數(shù)據(jù)是從在多個(gè)站處接收的來(lái)自兩個(gè)或兩個(gè)以上GNSS的衛(wèi)星的信號(hào)中導(dǎo)出的。
5.如權(quán)利要求4所述的方法，其中，所述衛(wèi)星的至少一個(gè)子集包括比所述兩個(gè)或兩個(gè)以上GNSS的全部少的衛(wèi)星。
6.如權(quán)利要求1-5中的一項(xiàng)所述的方法，其中，所述衛(wèi)星的至少一個(gè)子集包括除了所述衛(wèi)星中的一個(gè)之外的所有衛(wèi)星。
7.如權(quán)利要求1-6中的一項(xiàng)所述的方法，其中，所述衛(wèi)星的至少一個(gè)子集包括除了所述衛(wèi)星中的兩個(gè)之外的所有衛(wèi)星。
8.如權(quán)利要求1-7中的一項(xiàng)所述的方法，其中，從所述信號(hào)數(shù)據(jù)確定對(duì)于所有衛(wèi)星的整數(shù)模糊度的完備集合包括
從信號(hào)數(shù)據(jù)的集合中確定具有關(guān)聯(lián)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的浮點(diǎn)模糊度的完備集合；以及
從所述浮點(diǎn)模糊度的完備集合確定固定整數(shù)模糊度的完備集合。
9.如權(quán)利要求1-8中的一項(xiàng)所述的方法，其中，確定整數(shù)模糊度的部分集合包括處理所述信號(hào)數(shù)據(jù)的子集。
10.如權(quán)利要求8所述的方法，其中，確定整數(shù)模糊度的部分集合包括從浮點(diǎn)模糊度的完備集合中準(zhǔn)備浮點(diǎn)模糊度的部分集合；以及處理所述浮點(diǎn)模糊度的部分集合，以產(chǎn)生整數(shù)模糊度的部分集合。
11.如權(quán)利要求8-10中的一項(xiàng)所述的方法，其中，浮點(diǎn)模糊度的數(shù)組包括單差模糊度估計(jì)。
12.如權(quán)利要求8-10中的一項(xiàng)所述的方法，其中，浮點(diǎn)模糊度的數(shù)組包括雙差模糊度估計(jì)。
13.一種裝置，包括處理器，所述處理器具有用于執(zhí)行如權(quán)利要求1-12中的一項(xiàng)所述的方法的指令。
14.一種裝置，包括GNSS接收機(jī)，其具有處理器，所述處理器用于執(zhí)行如權(quán)利要求1-12中的一項(xiàng)所述的方法。
15.一種處理從在多個(gè)站處接收的來(lái)自一個(gè)或多個(gè)GNSS的衛(wèi)星的信號(hào)中導(dǎo)出的信號(hào)數(shù)據(jù)的裝置，所述裝置包括處理器，所述處理器具有用于執(zhí)行以下操作的指令
從所述信號(hào)數(shù)據(jù)中確定對(duì)于所有衛(wèi)星的整數(shù)模糊度的完備集合；
確定所述完整集合的整數(shù)模糊度的有效性以及對(duì)于所述完備集合的至少一個(gè)質(zhì)量測(cè)量；
對(duì)于所述衛(wèi)星的多個(gè)子集中的每一子集，確定整數(shù)模糊度的部分集合；
對(duì)于所述部分集合中的每一個(gè)，確定所述部分集合的整數(shù)模糊度的有效性以及對(duì)于所述部分集合的至少一個(gè)質(zhì)量測(cè)量；以及
從被確定為有效的完備集合和部分集合之中，選擇所述質(zhì)量測(cè)量為最優(yōu)的集合作為正確集合。
16.如權(quán)利要求15所述的裝置，其中，所述所選正確集合包括部分集合，并且其中，所述指令包括用于以另一集合或部分集合的整數(shù)模糊度來(lái)增廣所述所選正確集合的指令。
17.如權(quán)利要求15-16中的一項(xiàng)所述的裝置，其中，所述質(zhì)量測(cè)量是以下項(xiàng)中的至少一個(gè)
比率概率；以及
Fischer概率測(cè)試。
18.如權(quán)利要求15-17中的一項(xiàng)所述的裝置，其中，所述信號(hào)數(shù)據(jù)是從在多個(gè)站處接收的來(lái)自兩個(gè)或更多GNSS的衛(wèi)星的信號(hào)中導(dǎo)出的。
19.如權(quán)利要求18所述的裝置，其中，所述衛(wèi)星的至少一個(gè)子集包括比所述兩個(gè)或兩個(gè)以上GNSS的全部少的衛(wèi)星。
20.如權(quán)利要求15-19中的一項(xiàng)所述的裝置，其中，所述衛(wèi)星的至少一個(gè)子集包括除了所述衛(wèi)星中的一個(gè)之外的所有衛(wèi)星。
21.如權(quán)利要求15-20中的一項(xiàng)所述的裝置，其中，所述衛(wèi)星的至少一個(gè)子集包括除了所述衛(wèi)星中的兩個(gè)之外的所有衛(wèi)星。
22.如權(quán)利要求15-21中的一項(xiàng)所述的裝置，其中，所述用于從所述信號(hào)數(shù)據(jù)中確定對(duì)于所有衛(wèi)星的整數(shù)模糊度的完備集合的指令包括用于執(zhí)行以下操作的指令
從信號(hào)數(shù)據(jù)的集合中確定具有關(guān)聯(lián)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的浮點(diǎn)模糊度的完備集合；以及
從所述浮點(diǎn)模糊度的完備集合確定固定整數(shù)模糊度的完備集合。
23.如權(quán)利要求15-22中的一項(xiàng)所述的裝置，其中，所述確定整數(shù)模糊度的部分集合的指令包括用于處理所述信號(hào)數(shù)據(jù)的子集的指令。
24.如權(quán)利要求8所述的裝置，其中，所述確定整數(shù)模糊度的部分集合的指令包括用于從浮點(diǎn)模糊度的完備集合中準(zhǔn)備浮點(diǎn)模糊度的部分集合的指令；以及用于處理所述浮點(diǎn)模糊度的部分集合，以產(chǎn)生整數(shù)模糊度的部分集合的指令。
25.如權(quán)利要求22-24中的一項(xiàng)所述的裝置，其中，浮點(diǎn)模糊度的數(shù)組包括單差模糊度估計(jì)。
26.如權(quán)利要求22-24中的一項(xiàng)所述的裝置，其中，浮點(diǎn)模糊度的數(shù)組包括雙差模糊度估計(jì)。
27.一種程序，其包括適用于使得處理器進(jìn)行如權(quán)利要求1-12中的一項(xiàng)所述的方法的指令。
28.一種計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，程序被具體化在所述計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)上，其中，所述程序包括適用于使得處理器執(zhí)行如權(quán)利要求1-12中的一項(xiàng)所述的方法的指令。
29.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，其包括如權(quán)利要求28所述的計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)。
全文摘要
提出了三種新方法，用于改進(jìn)多個(gè)全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(GNSS)的浮點(diǎn)解和模糊度解算，所述多個(gè)GNSS中的一個(gè)可以是基于FDMA的GNSS(例如GLONASS)，所述三種方法包括(1)對(duì)兩個(gè)(或兩個(gè)以上)不同GNSS之間的與硬件有關(guān)的不同時(shí)鐘誤差進(jìn)行建模；(2)對(duì)頻分多址(FDMA)GNSS中呈現(xiàn)的頻率依賴性偏差進(jìn)行建模；以及(3)被稱為記分牌部分固定(SPF)的模糊度解算方法。所提出的方法獨(dú)立于對(duì)于每一衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)所跟蹤的載波頻率的數(shù)量。該應(yīng)用產(chǎn)生更快更可靠的模糊度解算。與因多GNSS而常導(dǎo)致退化性能的已知算法對(duì)照，以十分高效的方式利用了多GNSS的結(jié)合觀測(cè)的優(yōu)點(diǎn)。已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，例如，對(duì)于處理來(lái)自不同制造商的GNSS接收機(jī)的信號(hào)，利用來(lái)自基本相異的硬件的結(jié)合的GNSS觀測(cè)，頻率依賴性偏差的方法很有效。
文檔編號(hào)G01S19/44GK101341419SQ200680037074
公開(kāi)日2009年1月7日 申請(qǐng)日期2006年9月26日 優(yōu)先權(quán)日2005年10月3日
發(fā)明者U·沃爾拉特, K·D·杜塞 申請(qǐng)人:天寶導(dǎo)航有限公司