專利名稱：具有候選集選擇的gnss信號處理方法和裝置的制作方法
技術領域：
本發(fā)明涉及位置估計方法和裝置，并且尤其涉及基于導航衛(wèi)星系統(tǒng)信號的這樣的 方法和裝置。這些方法和裝置的應用領域包括但不限于導航、地圖制作、土地測繪、土木工 程、防災和減災，以及科學研究。
背景技術：
1.簡介全球導航衛(wèi)星系統(tǒng)(GNSQ包括全球定位系統(tǒng)(GPQ (美國)、GL0NASS (俄羅斯)、 Galileo (歐洲)和COMPASS (中國)(使用中或開發(fā)中的系統(tǒng))。GNSS通常使用環(huán)繞地球的 多個衛(wèi)星。所述多個衛(wèi)星形成衛(wèi)星的星群(constellation)。GNSS接收機檢測在由衛(wèi)星廣 播的電磁信號上所調制的碼。該碼也被稱為測距碼。碼檢測包括將廣播信號上所調制的 比特序列與要檢測的碼的接收機側版本進行比較?；趯σ幌盗行l(wèi)星中的每個衛(wèi)星的碼到 達時間的檢測，GNSS接收機估計其位置。定位包括地理定位，即，在地球的表面上的定位。在 Sandra Verhagen 的 The GNSS integer ambiguities !estimation and validation, Delft University of Technology, 2004, ISBN 90-804147-4-3 (在此被稱為 “[1]”)的章節(jié) 2. 1. 1、2. 1. 2 和 2. 1. 3 中提供了 GPS、GL0NASS 和(ialileo 的概述(其也在 Publications on Geodesy 58, Delft, 2005, ISBN-13 :9789061322900,ISBN-10 :906132290 中被公開)。使用GNSS信號碼進行定位提供了有限的精確度，主要由于在通過大氣傳輸時碼 所經(jīng)受的失真。例如，GPS包括在1575. 45MHz (所謂的Ll頻率)處對粗捕獲(C/A)碼的傳 輸。相比于保留給軍事應用的精(P)碼，該碼對公眾是免費可用的。當既考慮與C/A碼的 檢測(對偽隨機碼的到達時間的電子檢測)相關聯(lián)的電子不確定性，又考慮其它誤差(包 括由于電離層和對流層效應、星表誤差(印hemeris error)、衛(wèi)星時鐘誤差和多徑傳播而造 成的誤差)的時候，使用GPS C/A碼的基于碼的定位的精確度大約是15米。一種對基于碼檢測的定位的替代是基于載波相位測量進行定位。在該替代方法 中，檢測從衛(wèi)星發(fā)射的GNSS信號的載波相位，而不是在從衛(wèi)星發(fā)射的信號上所調制的碼。與基于碼的方法相比，基于載波相位測量的方法可能提供高得多的定位精確度， 即高達厘米級別或者甚至毫米級別的精確度。原因可以直觀地理解如下。諸如Ll波段上 的GPS C/A碼這樣的碼比調制該碼的載波的一個周期長得多。因此，相比于針對碼檢測，針 對載波相位檢測的位置解算可被視為更好。然而，在基于載波相位測量估計位置的過程中，載波相位由于未知的周期數(shù)而模 糊(這例如在[1]的章節(jié)1.1的第二段中進行了解釋)?？梢源_定接收信號的相位，但是無法以明確的方式直接確定周期。這是所謂的“整數(shù)(或整周)模糊度問題(integer ambiguity problem)，，、“整數(shù)模糊度角軍算問題(integer ambiguity resolution problem)，， 或"相位模糊度角軍算問題(phase ambiguity resolution problem)，，。例如，在[1]的章節(jié)2. 2. 1和2. 2. 2中分別提供了用于碼觀測值(code observations)和用于相位觀測值(phase observations)的GNSS觀測等式。在[1]的 章節(jié)3中提供了對GNSS整數(shù)解算問題的簡介。然而，在Remondi于1984年的Using the Global Positioning System(GPS)Phase Observable for Relative Geodesy :Modeling, Processing and Results, Center for Space Research, The University of Texas at Austin, May，1984 (在此被稱為“[2]”)中已經(jīng)介紹了使用載波相位數(shù)據(jù)用于GNSS定位的 構想?，F(xiàn)在將參照圖1至圖4解釋GNSS整數(shù)解算問題的基本原理。然后，利用在實現(xiàn)用 于精確位置估計的整數(shù)解算系統(tǒng)時通常涉及的進一步因素的數(shù)學支持和解釋，提供了進一 步的解釋。2. GNSS整數(shù)解算問題的基本原理圖1示意性地圖示了僅具有兩個衛(wèi)星和一個接收機的GNSS。移動接收機也被稱為 漫游器(rover)，固定接收機可以被稱為基站(對差分處理有用，例如DGPS)或參考站(對 網(wǎng)絡處理有用)。雖然實際的GNSS涉及不止兩個衛(wèi)星，但是為了說明GNSS載波相位測量的 基本原理，圖1上僅表示了兩個衛(wèi)星。每個衛(wèi)星均廣播信號(通過源自衛(wèi)星并且在接收機 的方向上行進的箭頭來圖示)。在接收機附近示意性地表示了每個信號的一部分載波。為 了清楚起見，在圖1中以非調制的形式表示了該部分載波。事實上，在載波上對碼進行了調 制(例如雙相移鍵控(BPSK調制))。在一個時間點，接收機可以測量接收信號的載波相位。接收機也可以跟蹤載波相 位，并且將其鎖定以便跟蹤由于接收機與衛(wèi)星之間的距離改變而造成的載波的附加周期。 然而，現(xiàn)在為了清楚起見而忽視了在時間上跟蹤相位這方面，但是稍后將進行解釋。雖然接收機可以測量所接收到的信號的載波相位，但是衛(wèi)星與接收機之間的周期 數(shù)是未知的。與例如GPS Ll頻率載波(1575. 45MHz)的一個周期相對應的距離大約是19厘 米(考慮了無線電信號的傳播速度，即光的速度)。19厘米的距離對應于載波的波長。換 句話說，可以在一個時間點開始測量載波相位，但是例如在起始時間點，從衛(wèi)星到接收機的 整周期數(shù)(the integer number of cycles)是未知的。而且，從第一衛(wèi)星到接收機的周期 數(shù)與從第二衛(wèi)星到接收機的周期數(shù)之間的差是未知的。通過標示“_1”、“0”、“+1”、“+2”圖示了圖1中GNSS信號載波的一些連續(xù)周期的
幅度峰值。這直觀地圖示了關于周期數(shù)的整數(shù)模糊度。通過標示“0”所表示的峰值對應于 從接收機到衛(wèi)星的特定周期數(shù)。通過標示“+1”所表示的峰值對應于多一個周期，通過標示 “-1”所表示的峰值對應于少一個周期，等等。對接收機的位置的估計取決于對于從衛(wèi)星到 接收機的正確周期數(shù)的知識。從第一衛(wèi)星到接收機的給定周期數(shù)(例如，對應于圖1的左手側上的標示“+1”) 以及從第二衛(wèi)星到接收機的給定周期數(shù)(例如，對應于圖1的右手側上的標示“-1”)得出 一個估計的位置。換句話說，可以看出，整數(shù)對(+1，-1)得出二維圖示中的一個估計位置。 每個衛(wèi)星的周期數(shù)的另一組合得出另一估計的位置。例如，組合(0，+1)得出二維圖示中的另一估計的位置。參照圖2a至圖4將更好地理解這一點。圖2a公開了已知接收機在其中或者至少已知接收機很可能在其中的二維不確定 性區(qū)域。關于接收機在該不確定性圓內的知識可以例如根據(jù)基于粗碼的位置估計。雖然實 際GNSS實現(xiàn)涉及不止一個二維不確定性區(qū)域，但是通過僅參照二維未知空間，可以理解載 波相位測量的基本原理。已知或假設接收機的位置處在由所表示的圓限制的不確定性區(qū)域 內，但是在該圓內的位置還是未知的。圖2b公開了添加了具有箭頭的虛線的圖2a的二維不確定性區(qū)域。虛線表示朝向 被稱為衛(wèi)星1的一個GNSS衛(wèi)星的方向。衛(wèi)星1廣播含有載波的信號。在不確定性區(qū)域中 表示的平行線是當假設僅衛(wèi)星1的載波用于位置估計時，接收機可以位于其中的線。每條 線對應于通過衛(wèi)星1廣播的信號的特定波陣面(wave front)。相鄰波陣面間隔一個載波波 長。取決于到衛(wèi)星1的正確周期數(shù)，接收機可被視為位于這些線中的一條線上。由于整數(shù) 模糊度，正確的位置線是未知的。圖2c表示與圖2b相同的元素，即，不確定性區(qū)域以及由衛(wèi)星1廣播的信號的載波 波陣面。另外，圖2c包括具有箭頭的第二虛線，其示意性地指示第二 GNSS衛(wèi)星(即，衛(wèi)星 2)的方向。與衛(wèi)星2的方向垂直的那些線表示由衛(wèi)星2廣播的信號的載波波陣面。取決于 到衛(wèi)星2的正確的周期數(shù)，接收機可被視為位于這些線中的一條線上。除了從與衛(wèi)星1相關聯(lián)的載波導出的位置信息之外，由衛(wèi)星2廣播的信號的載波 也可以用于位置估計。因此，可以減少不確定性。不是僅能夠假設接收機的位置在(圖2a 的)圓內的某處，或者僅假設接收機的位置在圖2b上所表示的直線之一上，現(xiàn)在可以假設 接收機的位置在與衛(wèi)星1的波陣面相對應的那些線之一上并且同時在與衛(wèi)星2相對應的那 些平行線之一上。換句話說，通過使用來自兩個衛(wèi)星的載波相位測量，可以假設接收機的位 置是在或者可能是在與衛(wèi)星1的波陣面相關聯(lián)的線和與衛(wèi)星2的波陣面相關聯(lián)的線之間 的交叉點上?？梢钥闯觯趫D2c的示例性不確定性區(qū)域內存在28個線交叉點。這些交叉點對 應于接收機的28個可能的位置。因此，將不確定性區(qū)域內的位置估計問題減化成找出接 收機位于這些交叉點中的哪一個交叉點上的問題。不止兩個衛(wèi)星可用于估計接收機位置。因此，可以在嘗試解決整數(shù)模糊度時使用 來自又一衛(wèi)星的信號的載波。圖2d表示與圖2c相同的元素，即，不確定性區(qū)域以及由衛(wèi)星1和由衛(wèi)星2廣播的 信號的載波波陣面。另外，圖2d包括具有箭頭的第三虛線，其指示了第三GNSS衛(wèi)星(即， 衛(wèi)星3)的方向。因此，表示了與衛(wèi)星3相關聯(lián)的第三載波波陣面集合。添加在圖2d上并且在圖案上與圖2c的示例性的28個交叉點重疊的第三波陣面 集合提供了用于輔助解決整數(shù)模糊度的附加信息。與衛(wèi)星3相關聯(lián)的波陣面和與衛(wèi)星1及 衛(wèi)星2相關聯(lián)的波陣面之間的交叉點的契合程度提供了關于一個特定交叉點是正確位置 的概率的指示。例如，三元組(0，0，0)可以直觀地被認為提供了高度可能的波陣面組合。接 收機很可能位于與波陣面的三元組(0，0，0)相對應的交叉點處。然而，這不是唯一可能的 交叉點(也稱為節(jié)點)。為了向(如圖2c所示)與衛(wèi)星1和衛(wèi)星2相關聯(lián)的波陣面的每個交叉點指派作 為正確位置的概率，可以逐一考慮每個交叉點。圖2e圖示了所考慮或搜索的特定交叉點或
10節(jié)點。特定交叉點或搜索節(jié)點位置(使用圖加的標記)是(+2，0)，8卩，與衛(wèi)星1相關聯(lián)的 波陣面“+2”，與衛(wèi)星2相關聯(lián)的波陣面“0”。搜索節(jié)點距離與衛(wèi)星3相關聯(lián)的最近波陣面 的遠近程度可以直觀地被視為提供了關于搜索節(jié)點對應于正確位置的概率的指示。與衛(wèi)星3相關聯(lián)的波陣面“+2”是距離搜索節(jié)點(+2，0)最近的波陣面。然而，與 衛(wèi)星3相關聯(lián)的波陣面“+2”相對遠離該搜索節(jié)點，S卩，重疊匹配并不良好。這導致三元組 (+2,0, +2)相對不可能對應于正確的位置?？梢钥紤]與衛(wèi)星1相關聯(lián)的波陣面和與衛(wèi)星2相關聯(lián)的波陣面的每個組合，并且 可以向這些整數(shù)組合(也被稱為“模糊度”或“整數(shù)模糊度”)中的每一個指派概率。這在 圖3中被示出。與每個交叉點或搜索節(jié)點相關聯(lián)的垂直箭頭給出了關于搜索節(jié)點對應于正 確位置的概率的指示。注意到，圖3上示出的概率是示例性的，并且不一定對應于圖2d和 圖加中示出的情形。圖3示出了配對(0，0)在不確定性區(qū)域內具有顯著概率(predominant probability)。高度可能的是，該整數(shù)配對對應于可以從其最為精確地導出接收機位置的 lE石；1 角牟(integer solution)。圖4示出了另一示例性概率映射，其中，通過垂直箭頭來指示與波陣面的每個交 叉點相關聯(lián)的概率。然而，在圖4中，與配對(0，0)和(+1，-1)相對應的兩個搜索節(jié)點具有 幾乎相等的概率。在該情形下，高度可能的是這兩個整數(shù)配對之一對應于可以從其最為精 確地導出接收機位置的正確整數(shù)解。因此，GNSS整數(shù)解算問題在于以最高可能的置信度估計針對模糊度的正確整數(shù)值 集合的問題，以便提供高精確度的GNSS定位。它可以包括使用統(tǒng)計測量，掃描通過可能的 整數(shù)組合或搜索節(jié)點(如圖2所示)，以便評估哪個組合是正確的組合。3.數(shù)學公式和進一步的考慮3. 1觀測等式通過下式提供線性GNSS觀測等式y(tǒng) = Aa+Bb+e(1)其中y是m階的GPS觀測向量(可觀測量的向量)，a和b分別是具有維度η和ρ的未知參數(shù)向量，A和B表示從所使用的GNSS模型的線性化觀測等式導出的設計矩陣，以及e是噪聲向量(殘差)。參數(shù)向量a的條目是未知的整數(shù)載波相位模糊度，其以周期為單位來表達，即 a e τ。其余參數(shù)是所謂的基線參數(shù)(baseline parameters)，即b e Rp，包括例如大氣延 遲(參見[1]，章節(jié)2. 2和3. 1)。當觀測值的數(shù)目增加時，噪聲向量變成根據(jù)正態(tài)分布的表 現(xiàn)形式。觀測向量y可以包括在可用的很多頻率上并且在所有觀測歷元(observation epochs)上累積的相位觀測值和碼觀測值。因此，基于來自用于確定接收機的位置的多個衛(wèi) 星的一個或多個頻率，利用很多觀測值而一般化了在以上章節(jié)“ [2. GNSS整數(shù)解算問題的 基本原理]”中所描述的問題。觀測等式可以考慮很多觀測數(shù)據(jù)以及很多類型的觀測數(shù)據(jù)。例如，從差分GPS(DGPS)系統(tǒng)獲得的差分數(shù)據(jù)。DGPS使用一個或多個參考站，所述參考站的位置是精確 已知的。這使得能夠計算在一個時刻的電離層效應、衛(wèi)星時鐘漂移、衛(wèi)星星表誤差。最初開 發(fā)的DGPS技術是為了補償在打開GPS所謂的“選擇性可用性(SA) ”特征時所添加的故意時 鐘誤差。在2000年已經(jīng)永久關閉了 SA特征，但是DGPS技術對補償在特定時間段期間造成 合理恒定延遲的效應仍然有用。因此，可以向接收機提供該信息，接收機可以考慮該信息用 于改進位置估計精確度。換句話說，DGPS參考站傳送要由GNSS接收機使用的差分校正，以 便改進位置估計。這些校正可以作為觀測值集成到觀測等式中，而不影響在GNSS整數(shù)模糊 度解算問題背后的一般原理。等式系統(tǒng)(1)和與其解算相關聯(lián)的問題對于以下原因來說是特別的。等式涉及實 數(shù)未知量(基線參數(shù)b)和整數(shù)未知量(整數(shù)模糊度a)。對于在已知一些未知量具有整數(shù) 值的情況下處理等式系統(tǒng)的解算來說，技術還不太成熟。在以上觀測系統(tǒng)⑴中，未知量的數(shù)目并不等于觀測值的數(shù)目。存在比未知量的 數(shù)目更多的觀測值，從而使得系統(tǒng)是超定(overdetermined)的等式系統(tǒng)。統(tǒng)計屬性可以與 超定系統(tǒng)的每個可能的解相關聯(lián)。對系統(tǒng)的解算在于找到對系統(tǒng)來說最可能的解，包括整 數(shù)未知量和實數(shù)未知量的值?；谳d波相位測量的GNSS模型的一個特定特性在于如果可以以高置信度來標 識整數(shù)解(即，在正確解的概率接近于一的情況下)，則這提供了非常精確的解(高達厘米 級別的精確度)。然而，整數(shù)模糊度解算具有的風險是在一個或多個衛(wèi)星和頻帶上的載波 相位模糊度被不正確地定點化(fixed)。因為GNSS GPS信號具有大約20厘米的載波，如果 載波相位模糊度被設置成錯誤的整數(shù)，則這可能導致分米或者更多的位置誤差。3. 2在時間上的一般化以及浮點解在以上章節(jié)“ [2. GNSS整數(shù)解算問題的基本原理]”中，僅考慮了在時間上的一個 快照。然而，通過使用一系列連續(xù)觀測值，可以在時間上改進精確度。從一個衛(wèi)星廣播的載波的相位在第一時間點上的一個觀測值與在第二時間點上 的另一觀測值不同。然而，可以跟蹤載波相位，從而使得載波相位模糊度本身并不改變。換 句話說，接收機可以鎖定到一個載波的相位上。求解等式系統(tǒng)(1)的常用技術是首先將未知量a視為實數(shù)，即，浮點數(shù)(即使已知 向量a的未知量是整數(shù))。該方法是有利的，因為諸如卡爾曼(Kalman)濾波和最小二乘解 算這樣的公知技術可以用于導出浮點解，即，用于未知的載波相位模糊度的實數(shù)集合。即使 沒有考慮未知的載波相位模糊度(即，在以上等式系統(tǒng)(1)中的參數(shù)向量a的條目)是整 數(shù)值這一事實，該方法也是有利的。該方法也是有利的，因為只要允許足夠的時間，則它收斂到正確的整數(shù)解。通過添 加快照(在各個歷元處的觀測值的集合)，并且通過保存與每個快照相關聯(lián)的觀測值來改 進解(例如，最小二乘解)，出現(xiàn)了收斂解。然而，浮點解的實際缺點在于盡管它收斂，但是這樣做是費時的。通常，浮點解一 般花費數(shù)十分鐘來針對厘米級別的工作進行充分收斂。盡管Kalman濾波器可以用于獲得 浮點解，并且該浮點解收斂于對載波相位模糊度的良好估計，但是這樣做太費時。需要使該 過程加速。未知量a是整數(shù)的事實可以當作約束來使用，用于從浮點解導出整數(shù)值的組合，甚至在浮點解充分收斂到正確的整數(shù)解之前?，F(xiàn)在將對此進行解釋。3. 3將浮點解定點化到整數(shù)值定點解存在用于將模糊度定點化到整數(shù)值的已知方法。例如，浮點解被投影或映射到整 數(shù)解。參見出現(xiàn)在 IUGG2003，session G04, Sapporo, Japan 的 Teunissen，P. J. G. (2003)， GNSS Best Integer Equivariant estimation 的章節(jié) 2. 1 和 2. 2 (在此被稱為 “ [3] ” )。這使得能夠更快地獲得定點解。將浮點解定點化到整數(shù)解的原因是使用關于模 糊度實際上必須是整數(shù)這一知識，從而使得如果基于模糊度的浮點值選擇了正確的整數(shù)， 則改進并加速了對其余未知量(即，等式系統(tǒng)(1)中向量b的未知量)的估計。因此，模 糊度被定點化到最可能的整數(shù)解，以便減少未知量的數(shù)目并且由此增加等式系統(tǒng)的超定性 (over-determination) 0定點化包括將每個模糊度設置成整數(shù)值，以及使用整數(shù)值的組合來減少等式系 統(tǒng)中未知量的數(shù)目。然而，雖然對模糊度進行定點化加快了收斂過程，但是這是在不正確地 對模糊度進行定點化的風險下進行的，這可能導致朝著錯誤的解收斂。要注意，模糊度指示了在特定時刻(例如，當初始化系統(tǒng)時或者在任何其它起始 時間點)接收機與衛(wèi)星之間載波的未知數(shù)目的周期，并且因而是定點值。因此，濾波器用于 基于所做出的觀測值來估計這些定點值。更確切地，通過隨時間收集越來越多的觀測值，濾 波器的狀態(tài)向量(尤其包括模糊度)逐漸收斂到表示模糊度的穩(wěn)定整數(shù)值。為了說明從衛(wèi)星到接收機的隨著時間變化的距離，通常在接收機中采用鎖相環(huán)來 跟蹤載波信號以便確定要添加的附加周期數(shù)，或者從要由濾波器在起始時間點對模糊度 估計的初始值推導出的附加周期數(shù)。最佳整數(shù)等變(BIE)估計器(參見[3]的“Best Integer Equivariant Estimation”的章節(jié)4或[1]的第4章)是估計器的例子，其中，在沒有明確實行單個正確 的整數(shù)模糊度組合的情況下使用載波相位模糊度的整數(shù)性質。BIE方法使用整數(shù)模糊度組 合的加權平均來產(chǎn)生解，該解具有總是優(yōu)于其浮點和定點對應部分的精確度或者與其浮點 和定點對應部分的精確度一樣好的精確度(參見[1]的第69頁的章節(jié)4. 1)。BIE方法的重要計算方面在于浮點模糊度解應當被變換成更為正交的空間，以 便加速用于生成在加權求和中所使用的整數(shù)模糊度組合的過程(參見[1]，章節(jié)4. 2.2，第 71頁)。這一到更為正交的搜索空間的變換被稱為“Z變換”，并且在例如[1]的第33-36 頁白勺章節(jié) 3· 1· 4 中或在 Teunissen 白勺 The least-squares ambiguity decorrelation adjustment :a method for fast GPS integer ambiguity estimation， Journal of Geodesy，70:65-82中進行了更詳細的解釋。在[1]的第34頁的圖3. 6 (第34頁)中示出 了模糊度搜索空間的Z變換的二維例子。如在[1]的第34頁第3-6行“Due to the high correlation between the individual ambiguities，the search space in the case of GNSS is extremely elongated,so that the search for the integer solution may take very long. Therefore, the search space is first transformed to a morespherical shape by means of a decorrelation of the original float ambiguities(由于在各個 模糊度之間的高相關性，在GNSS情況下的搜索空間被極度拉伸，從而使得對整數(shù)解的搜索 可能耗時較長。因此，借助于原始浮點模糊度的解相關而首先將搜索空間變換成更接近球 形)”中所提及的。
Z變換(在此也被稱為簡單Z變換)不同于(并且不應當混淆于)頻域中的傅立 葉變換。Z變換也不同于(并且不應當混淆于)從Rn實數(shù)空間到Zn整數(shù)空間的浮點值的 映射。4.在模糊度上的加權也已經(jīng)公開了用于基于所有可能的整數(shù)組合來估計接收機位置的方法。Betti B.，Crespi M.，Sanso F.的 A geometric illustration of ambiguityresolution in GPS theory and a Bayesian approach， Manuscripta Geodaetica (1993) 18 :317_330 (在此被稱為“ [4] ”)公開了一種方法，其中不需要求解模糊 度，相反該方法涉及"sum[ming]over all possible ambiguities with proper weights directly derived from the likelihood function(利用直接從似然函數(shù)導出的適當權值 對所有可能的模糊度求和)”(第326頁，左側欄，注解4. 2)。在[4]中，還建議對整數(shù)值的一些組合取平均進行限制“It has to beunderlined that on the practical implementation of. . . in reality we have extended the summation not over the whole grid of ambiguities but just to the closer knots as the function. . . drops very quickly to zero when β attains large
values (要強調的是，在實際實現(xiàn)......時，實際上我們并未在模糊度的整個柵格上擴展
總和，而僅僅根據(jù)函數(shù)......擴展到較近的結點......當β達到大的值的時候很快降至
零)”(第327頁，右側欄，第34-39行)。5.要解決的問題需要改進基于GNSS載波相位測量來實現(xiàn)定位系統(tǒng)，從而以快速、穩(wěn)定和用戶友好 的方式來獲得接收機位置的精確估計。

發(fā)明內容
本發(fā)明的實施例的目的是滿足上述需要。特別地，本發(fā)明的實施例的目的是在考 慮改進可用性的同時快速獲得穩(wěn)定和精確的解的目標的情況下，改進現(xiàn)有技術的方法的實 現(xiàn)。本發(fā)明的實施例包括如在權利要求中限定的方法、裝置、漫游器、網(wǎng)絡站、計算機 程序和計算機可讀介質。


現(xiàn)在將結合附圖描述本發(fā)明的實施例，在附圖中圖1示意性示出了具有兩個衛(wèi)星和一個接收機的GNSS，用于圖示本發(fā)明的背景技 術；圖2a示意性示出了已知接收機的位置處于其中的不確定性區(qū)域，用于圖示本發(fā) 明的背景技術；圖2b示意性示出了圖2a的不確定性區(qū)域，其中表示了與第一衛(wèi)星(衛(wèi)星1)相關 聯(lián)的波陣面，用于圖示本發(fā)明背景技術中的一個載波相位模糊度；圖2c示意性示出了圖2a的不確定性區(qū)域和圖2b的波陣面，其中表示了與第二衛(wèi) 星(衛(wèi)星2)相關聯(lián)的波陣面，用于圖示本發(fā)明背景技術中的兩個載波相位模糊度；
圖2d示意性示出了圖2a的不確定性區(qū)域以及圖2b和圖2c的波陣面，其中表示 了與第三衛(wèi)星(衛(wèi)星3)相關聯(lián)的波陣面，用于圖示本發(fā)明背景技術中的三個載波相位模糊 度；圖2e與圖2d相同，不同之處是示意性圖示了與整數(shù)載波相位值的組合相對應的 搜索節(jié)點；圖3示意性示出了已知接收機的位置位于其中的不確定性區(qū)域、與兩個衛(wèi)星相關 聯(lián)的波陣面以及與每個整數(shù)組合相關聯(lián)的概率，即每個模糊度的整數(shù)值的每個集合，用于 圖示本發(fā)明的背景技術；圖4與圖3相同，不同之處是示出了兩個搜索節(jié)點具有基本上相同的概率對應于 正確解，用于圖示本發(fā)明的背景技術；圖5a是圖示了本發(fā)明的方法的一個實施例的流程圖；圖5b圖示了關于本發(fā)明的方法的一個實施例的收斂速度的示例性益處；圖6a和圖6b是兩個流程圖，在本發(fā)明的方法的一個實施例中，每個流程示了 將整數(shù)值指派給浮點解以形成候選集的步驟以及基于第一門限選擇候選集的步驟；圖7圖示了在本發(fā)明的方法的一個實施例中搜索整數(shù)模糊度的樹以選擇候選集 的過程；圖8是圖示了本發(fā)明的方法的一個實施例的一部分的流程圖；圖9是圖示了本發(fā)明的方法的一個實施例的一部分的流程圖，其中，如果最初選 擇的候選集的數(shù)目不夠，則選擇更多的候選集；圖10是圖示了本發(fā)明的方法的一個實施例的一部分的流程圖，其中，如果最初選 擇的候選集的數(shù)目大于必需的數(shù)目，則排除一些候選集；圖11a、圖lib和圖Ilc是圖示了本發(fā)明的方法的三個實施例的流程圖，其中，使用 被調整的質量測量來影響加權平均的形成；圖12圖示了圖Ila至圖Ilc的流程圖的一部分；圖13a和圖13b圖示了圖Ila至圖Ilc中圖示的步驟之一(即，步驟1170)的細 節(jié)；圖14圖示了在選擇和/或形成候選集的加權平均之前的殘差的概率分布的換算 (scaling)；圖15是圖示了本發(fā)明的方法的實施例的流程圖，其中，確定形式上的精確度 (formal precision)和所獲得的精確度(achieved precision)，以便提供關于位置估計過 程的收斂性的指示；圖16a圖示了在圖15中圖示的方法的特定實施例中圖15的流程圖的一部分；圖16b至圖16e圖示了實施例的例子，其用于根據(jù)所獲得的精確度針對形式上的 精確度的收斂來提供關于收斂性的指示(例如，“浮點”或“定點”)；圖17a和圖17b圖示了本發(fā)明的一個實施例的方法的流程圖部分，其中，在提供 關于iFlex解的收斂性的指示的過程中分別使用無條件含括和排除門限(unconditional inclusion and exclusion thresholds)；圖18a至圖18d圖示了這樣的例子，其中，在從參照圖17a和圖17b描述的實施例 中導出的實施例中，基于所獲得的精確度來提供關于收斂性的指示；
圖19和圖20是圖示了本發(fā)明的方法的兩個實施例的兩個流程圖，其中，鑒于改進 位置估計，在中斷對衛(wèi)星信號的跟蹤之后，保持衛(wèi)星舊有的(legacy)觀測值；圖21和圖22是圖示了本發(fā)明的方法的兩個實施例的兩個流程圖，其中，在用于形 成浮點解的濾波器狀態(tài)向量中考慮了模糊度的子集而不是所有觀測到的模糊度；圖23是依照本發(fā)明的一些實施例的集成GNSS接收機系統(tǒng)的框圖；圖24示意性圖示了依照本發(fā)明的一些實施例的網(wǎng)絡定位情形；以及圖25示意性圖示了依照本發(fā)明的一些實施例的實時運動學定位情形。
具體實施例方式現(xiàn)在將結合具體實施例來描述本發(fā)明?？梢宰⒁獾剑唧w實施例用于向本領域技 術人員提供更好的理解，而并不旨在以任何方式限制本發(fā)明的范圍，本發(fā)明的范圍由所附 的權利要求來限定。特別地，可以組合貫穿本說明書單獨描述的實施例，以便在其互不排斥 的程度上形成進一步的實施例。1.候選集選擇發(fā)明人已經(jīng)明顯意識到，有效地為加權平均選擇候選者數(shù)目可以以減少的處理要 求來改進估計。根據(jù)一個實施例，基于質量測量來選擇用于形成加權平均的整數(shù)解，即，整數(shù)候選 集。更確切地，可以選擇具有比基于參考候選集的參考質量測量所確定的門限更優(yōu)的質量 測量的候選集。因而，質量測量(例如，具有最佳質量測量的候選集相對于濾波器的狀態(tài)向量中 的模糊度的“浮點解”而言的統(tǒng)計距離)確定了該選擇。因此，用于對要在加權平均中使用 的候選集進行選擇的門限可以取決于最佳候選集的質量測量，換句話說，取決于最佳候選 者與浮點解在統(tǒng)計上相距多遠。最佳候選集與浮點解相距越遠，則門限可以被設置得越低， 從而使得相比于在統(tǒng)計上接近浮點解的最佳候選集，為加權平均選擇更大數(shù)目的候選集。 這改進了加權平均的可靠性。該過程的優(yōu)點包括-不需要在一個點定點化整數(shù)模糊度，從而使得消除了錯誤地定點化整數(shù)模糊度 的風險；-所選候選集的加權平均更快地收斂到正確的整數(shù)解，從而使得不需要在能夠執(zhí) 行厘米級別的工作之前等待數(shù)十分鐘；以及-在嘗試加快浮點解收斂時，通過所選候選集的加權平均而提供的精確度比通過 對解進行定點化(包括在一個時間點定點化一些載波相位模糊度(等式(1)中))所報告 的精確度更為現(xiàn)實。根據(jù)一個實施例，估計從GNSS信道導出的參數(shù)(即模糊度)包括從多個GNSS衛(wèi) 星中的每個GNSS衛(wèi)星獲得GNSS信號的觀測值；將觀測值饋送到具有狀態(tài)向量(其至少包 括GNSS信號的每個接收頻率的浮點模糊度)的濾波器，每個浮點模糊度構成了與在GNSS 信號的接收機和從其接收GNSS信號的GNSS衛(wèi)星之間的GNSS信號的整波長數(shù)相關聯(lián)的實 數(shù)估計，并且濾波器用于估計該狀態(tài)向量的每個浮點模糊度的浮點值；將整數(shù)值指派給所 估計的浮點值的至少一個子組，以便定義多個整數(shù)模糊度候選集；選擇第一數(shù)目的候選集，
16其具有優(yōu)于第一門限的質量測量，其中，基于參考候選集的參考質量測量來確定第一門限； 以及獲得所選候選集的加權平均，每個候選集基于其質量測量而在加權平均中被加權。后續(xù)操作中的模糊度可以用于確定接收機的位置或者可以用于在可用來擴增 (augment)漫游器的位置信息的網(wǎng)絡側(例如，在網(wǎng)絡處理器中)準備數(shù)據(jù)。圖5a是圖示了本發(fā)明的方法的一個實施例的流程圖。通過圖5a的流程示的 方法100是用于估計從對于確定位置有用的GNSS信號所導出的參數(shù)的方法。要估計的參數(shù)是關于等式(1)(參見背景技術部分)所描述的未知參數(shù)向量的未 知參數(shù)。也就是說，這些參數(shù)包括形成向量a的未知整數(shù)載波相位模糊度，以及形成向量b 的實數(shù)基線參數(shù)。每個衛(wèi)星每個觀測載波(即，每個觀測頻率，或者更一般地，獲得了觀測值的每個 頻率)僅有一個未知的整數(shù)載波相位模糊度，即，一個未知的整周期數(shù)。如果每個衛(wèi)星發(fā) 射三個載波，即，例如1575，42MHz載波(GPSL1頻帶)>1227, 60MHz載波(GPS L2頻帶)和 1176，45MHz載波(GPS L5頻帶)，并且如果觀測到所有三個頻率(或者更一般地，如果獲得 了所有三個頻率的觀測值)，如果觀測到來自10個GNSS衛(wèi)星的信號(或者更一般地，如果 獲得了 10個GNSS衛(wèi)星的觀測值)，則存在30個未知的整數(shù)載波相位模糊度。換句話說，向 量a的維度是30。取決于接收機和衛(wèi)星，有可能每個衛(wèi)星僅觀測一個頻率(或者更一般地，獲得一 個頻率的觀測值)，或者每個衛(wèi)星觀測兩個或更多頻率(或者更一般地，獲得兩個或更多頻 率的觀測值)。然而，觀測(或者更一般地，獲得觀測值)和使用所有可用的頻率是有益的， 因為這增加了系統(tǒng)的超定特征。存在很多由所使用的GNSS模型提供的基線參數(shù)。向量b的維度取決于所使用的 GNSS模型。典型的GNSS模型包括但不限于針對以下內容的參數(shù)位置(X，y，ζ)、時間(t) 以及諸如電離層和對流層這樣的大氣影響。GNSS信號包括來自GNSS衛(wèi)星的信號。這可以包括對于來自屬于不同GNSS基礎設 施的衛(wèi)星的信號(即，例如來自GPS和GL0NASS衛(wèi)星這二者的信號)的同時使用。該方法、要估計的參數(shù)以及GNSS信號對確定GNSS接收機的位置是有用的。該方法包括用于從衛(wèi)星獲得GNSS信號的觀測值(步驟120)的步驟或過程。這包 括接收(即，獲取)信號，以及在一個時間點確定或測量來自GNSS衛(wèi)星的GNSS信號的載 波相位。這還包括在時間上跟蹤載波相位。這還可以包括在一個頻率上確定來自GNSS 衛(wèi)星的碼的到達時間。這還可以包括檢索先前已經(jīng)測量并存儲用于稍后處理(后處理) 的觀測值。用于獲得120觀測值的這個步驟或過程生成或檢索(S卩，輸出)構成等式(1) 的向量y的一系列觀測值。這些觀測值不僅是在一個時間點上獲得的，而且是被順序測量 的(盡管可以從儲存器中分批檢索而不是順序處理這些觀測值)。在步驟或過程140中，觀測值被饋送到濾波器(諸如Kalman濾波器)中，該濾波器 使用觀測值來估計未知參數(shù)的值。濾波器具有狀態(tài)向量，其含有每一個未知參數(shù)的值。觀 測值被饋送到濾波器中并且狀態(tài)向量相應地被更新。對于接近實時(有時被稱為實時)的 處理，通常按照歷元(by epoch)來順序處理觀測值，而對于后處理，可以一起處理多個歷元 的觀測值。狀態(tài)向量至少包括對于每一個未知的整數(shù)載波相位模糊度的實數(shù)估計。整數(shù)載波相位模糊度的這些實數(shù)估計中的每一個在此被稱為“浮點模糊度”。對于GNSS信號的每個接收頻率，每個衛(wèi)星存在一個浮點模糊度。GNSS信號的接收 頻率的浮點模糊度是與在GNSS信號的接收機和廣播該GNSS信號的GNSS衛(wèi)星之間的GNSS 信號的整波長數(shù)或整周期數(shù)相關聯(lián)的實數(shù)估計。浮點模糊度可以是在接收機和GNSS衛(wèi)星 之間的GNSS信號的整波長數(shù)或整周期數(shù)的實數(shù)估計。浮點模糊度還可以是以下二者之間的整數(shù)差的實數(shù)估計(單差模糊度 (single-differenced ambiguity))在接收機和第一GNSS衛(wèi)星之間的GNSS信號的第一整 周期數(shù)，以及在接收機和第二 GNSS衛(wèi)星之間的GNSS信號的第二整周期數(shù)。浮點模糊度還 可以是以下二者之間的整數(shù)差的實數(shù)估計(單差模糊度)在第一接收機和GNSS衛(wèi)星之間 的GNSS信號的第一整周期數(shù)，以及在第二接收機和同一 GNSS衛(wèi)星之間的GNSS信號的第二 整周期數(shù)。浮點模糊度還可以是多個差值的整數(shù)差的實數(shù)估計(雙差模糊度 (double-differenced ambiguity))；也就是，第一單差模糊度例如被形成為以下二者之間 的差在第一接收機和第一GNSS衛(wèi)星之間的GNSS信號的第一整周期數(shù)，以及在第二接收機 和第一 GNSS衛(wèi)星之間的GNSS信號的第二整周期數(shù)；第二單差模糊度例如被形成為以下二 者之間的差在第一接收機和第二GNSS衛(wèi)星之間的GNSS信號的第三整周期數(shù)，以及在第二 接收機和第二衛(wèi)星之間的GNSS信號的第四整周期數(shù)；并且雙差模糊度被形成為在第一單 差模糊度和第二單差模糊度之間的差。無論是無差、單差還是雙差，這就是為什么將接收頻率的浮點模糊度定義為與整 波長數(shù)或整周期數(shù)相關聯(lián)的實數(shù)估計的原因。濾波器為狀態(tài)向量的每個浮點模糊度估計浮點值。濾波器的輸出是浮點解，其包 括狀態(tài)向量的每個浮點模糊度的浮點值。就Kalman濾波器、順序最小二乘估計器、穩(wěn)健估計或其它可比較的數(shù)據(jù)處理方案 而言，可以很容易實現(xiàn)濾波過程。Kalman濾波技術在GNSS數(shù)據(jù)處理領域中是很成熟的，并 且一般能夠處理一個或多個參數(shù)具有時變屬性的狀態(tài)描述。在“Introduction to Random Signals and Applied Kalman Filtering，，，Brown, R. G, &Hwang, P. Y. C. , John Wiley & Sons, 3rd Ed, ISBN :0-471-12839_2中可以找到應用于GPS數(shù)據(jù)處理的Kalman濾波的描述。通過允許整數(shù)載波相位模糊度采用實值來獲得浮點解。然后應用以下約束載波 相位模糊度是整數(shù)。也就是，整數(shù)值被指派給形成浮點解的每個浮點值。在步驟或過程160 中，整數(shù)值被指派給每個所估計的浮點值，以便定義多個整數(shù)模糊度候選集。由于存在不止 一種方法來將整數(shù)值指派給浮點解的浮點值，因此步驟160導致定義多個整數(shù)模糊度候選 集，即，在特定程度上與浮點解相對應的整數(shù)值的多個組合。例如，讓我們想象浮點解包括七個浮點值，因為觀測了七個頻率(或者更一般地， 獲得了七個頻率的觀測值)。在一個時間點上的浮點解可以例如由以下構成(2. 11,3. 58，-0. 52，-2. 35，1. 01,0. 98，1. 50)在該例中，浮點值“2. 11”是以下二者之間的實數(shù)估計差-通過步驟140的濾波器被估計為實數(shù)的在第一頻率上從第一GNSS衛(wèi)星到接收機 的周期數(shù)；以及-通過(例如由基于碼的GNSS定位所確定的)粗略估計方法估計的在第一頻率上從第一衛(wèi)星到接收機的周期數(shù)。所謂的粗略估計方法可以例如提供如圖加至圖2e圖示的不確定性區(qū)域的邊界， 其中，不確定性區(qū)域(其可以是圓)的中心被認為是通過粗略估計方法估計的周期數(shù)。如 果所估計的差是浮點值“2. 11”，則它意味著浮點解包括對于第一模糊度，周期數(shù)距離不 確定性區(qū)域的中心相差2. 11個周期。因此浮點值“2. 11”是與在第一頻率上從第一衛(wèi)星到接收機的整周期數(shù)相關聯(lián)的 實數(shù)估計。存在很多從浮點解形成整數(shù)的集合的可能性。換句話說，將浮點解從具有實坐標 的η維空間Rn投影到具有整數(shù)坐標的η維空間Zn中可能導致很多不同的整數(shù)向量或整數(shù) 候選集。將浮點解投影到整數(shù)空間中的一個簡單方法是將每個模糊度(即，浮點解的每 個浮點值)取整到其最接近的整數(shù)值。如果最后的浮點值“1.50”被向下取整到“1”，則這 給出了第一模糊度候選集(2,4, -1, -2,1,1,1)如果浮點值“1. 50”被相反地向上取整到“2”，則提供了第二模糊度候選集(2,4, -1, -2,1,1,2)第二浮點值“3. 58”和第三浮點值“-0. 52”也可以被分別取整到“3”和“0”(仍要 記住使等式系統(tǒng)(1)的殘差e最小化的目的)。這給出了附加的一系列的六個候選集(2,3, -1, -2,1,1,1)(2,4,0, -2,1,1,1)(2,3,0, -2,1,1,1)(2,3, -1, -2,1,1,2)(2,4,0, -2,1,1,2)(2,3,0, -2,1,1,2)下面將討論如圖fe所示的執(zhí)行Z變換的可選步驟140a。步驟160在于通過將整數(shù)值指派給浮點值來形成或定義整數(shù)值的候選集。整數(shù)的 候選集被稱為整數(shù)模糊度候選集。形成整數(shù)模糊度候選集的步驟160包括定義多個候選集?？梢曰谌舾蓽蕜t之一 來確定要定義多少候選集。在一個實施例中，通過所述指派步驟160來形成落入圖加至圖加中所示類型的 不確定性區(qū)域內的所有候選集。該實施例具有的優(yōu)點在于如果以非常高的概率已知整數(shù) 的正確組合落入了不確定性區(qū)域內，則以同樣高的概率還已知在所考慮的候選集中的一個 候選集是正確的那個。然而，候選集的數(shù)目可能變大。例如，如果不確定性區(qū)域對每個模糊 度包括六個可能的整數(shù)值(大致對應于圖加至圖2e中示出的那種情形)，并且如果在每個 整數(shù)模糊度候選集中存在七個模糊度(圖2d和圖加僅示出了三個模糊度)，則存在67 (6 的七次冪)個候選集，其給出279936個候選集。將參照圖6a和圖6b來描述該方法的其它實施例并且特別是步驟160。上述例子涉及在每個整數(shù)模糊度候選集中的七個模糊度。然而，這僅是例子，并且 可能有多于或少于七個模糊度及相應的浮點值。
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仍然參照圖5a，用于選擇候選集的步驟180包括-在步驟160中定義的候選集當中，標識出一個參考候選集，-計算參考候選集的參考質量測量，其中，參考質量測量表示候選集距離浮點解的 接近程度，-基于參考質量測量來定義含括門限(inclusionthreshold)，在此被稱為第一門 限，以及-在步驟160中定義的候選集當中，選擇具有優(yōu)于第一門限的質量測量的候選集。所選候選集構成了步驟180的輸出。第一門限是基于參考候選集距離浮點解的接 近程度來確定的。這使得能夠針對最佳候選集有多好來修整該過程，這已被認為是對該估 計過程的收斂程度的度量。步驟200包括形成在步驟180中選擇的所有候選集的加權平均，其中，基于候選 集的質量測量或正確性的概率來確定與每個候選集相關聯(lián)的權重。候選集越可能正確，則 其在加權平均中的權重越大。該加權平均形成了新的浮點解，在此被稱為iFlex解。iFlex 解是一些可能的整數(shù)模糊度結果(而不是(不確定性區(qū)域內的)所有可能的整數(shù)模糊度結 果)的加權組合。已經(jīng)發(fā)現(xiàn)相比于浮點解的收斂時間，iFlex解以合理的計算時間量更快 地收斂到正確解。下面將討論如圖fe所示的執(zhí)行逆Z變換的可選步驟200a。質量測量反映了一個特定的整數(shù)模糊度候選者符合觀測值的程度。因此，質量測 量與觀測殘差的大小(size)成比例。經(jīng)由下面的矩陣內積可以計算適當?shù)馁|量測量+ 。
權利要求
1.一種用于估計從對確定位置有用的全球導航衛(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)信號所導出的參數(shù)的 方法，所述方法包括從多個GNSS衛(wèi)星中的每個GNSS衛(wèi)星獲得GNSS信號的觀測值； 將所述觀測值饋送到具有狀態(tài)向量的濾波器，所述狀態(tài)向量至少包括所述GNSS信號 的每個接收頻率的浮點模糊度，每個浮點模糊度構成了與在所述GNSS信號的接收機和從 其接收所述GNSS信號的GNSS衛(wèi)星之間的所述GNSS信號的整波長數(shù)相關聯(lián)的實數(shù)估計，并 且所述濾波器用于估計所述狀態(tài)向量的每個浮點模糊度的浮點值；將整數(shù)值指派給所估計的浮點值的至少一個子組，以便定義多個整數(shù)模糊度候選集； 選擇具有優(yōu)于第一門限的質量測量的第一數(shù)目的候選集，其中，所述第一門限是基于 參考候選集的參考質量測量來確定的；以及獲得所選候選集的加權平均，每個候選集基于其質量測量而在所述加權平均中進行加權。
2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其包括使用所述加權平均來估計所述GNSS信號的接 收機的位置。
3.根據(jù)權利要求1和2中的至少一個所述的方法，其中，所述參考候選集是具有最佳質 量測量的候選集。
4.根據(jù)權利要求1至3中的至少一個所述的方法，其中，所述候選集的質量測量由殘余 誤差范數(shù)值來構成，候選集的殘余誤差范數(shù)值是對所述候選集到具有所述浮點模糊度的所 述狀態(tài)向量的統(tǒng)計距離的度量。
5.根據(jù)權利要求1至4中的至少一個所述的方法，其中，所述第一門限被確定為以下中 的至少一個所述參考質量測量的分數(shù)、所述參考質量測量的倍數(shù)，以及與所述參考質量測 量的距離。
6.根據(jù)權利要求1至5中的至少一個所述的方法，其包括如果所選候選集的第一數(shù) 目小于第二門限，則以具有最佳質量測量的非所選候選集開始，按照降序，基于候選集的質 量測量來選擇第二數(shù)目的進一步的候選集用于形成所述加權平均，所述第二數(shù)目由在所選 候選集的第一數(shù)目與定義了要包括在所述加權平均中的候選集的最小數(shù)目的第二門限之 間的差來構成。
7.根據(jù)權利要求1至6中的至少一個所述的方法，其包括如果所選候選集的第一數(shù) 目大于第三門限，則以具有最差質量測量的所選候選集開始，按照降序，在形成所述加權平 均時排除第三數(shù)目的所選候選集，其中，所述第三數(shù)目由在所選候選集的第一數(shù)目與定義 了要包括在所述加權平均中的候選集的最大數(shù)目的第三門限之間的差來構成。
8.根據(jù)權利要求1至7中的至少一個所述的方法，其中，選擇第一數(shù)目的候選集包括 確定所述候選集的最佳質量測量；確定具有所述最佳質量測量的候選集的期望值； 確定作為所述最佳質量測量與所述期望值之比的誤差測量； 根據(jù)所述誤差測量來調整所述候選集的質量測量；以及 基于所調整的質量測量來執(zhí)行對所述第一數(shù)目的候選集的選擇。
9.根據(jù)權利要求1至8中的至少一個所述的方法，其中，獲得所述加權平均包括 確定所述候選集的最佳質量測量；確定具有所述最佳質量測量的候選集的期望值； 確定作為所述最佳質量測量與所述期望值之比的誤差測量； 根據(jù)所述誤差測量來調整所述候選集的質量測量；以及 基于所調整的質量測量來形成所述加權平均。
10.根據(jù)權利要求8和9中的至少一個所述的方法，其包括通過調節(jié)所述濾波器的方 差-協(xié)方差矩陣，根據(jù)所述誤差測量來調整所述候選集的質量測量。
11.根據(jù)權利要求8至10中的至少一個所述的方法，其包括如果所述誤差測量在預 定范圍中，則使用所述誤差測量來調節(jié)所述濾波器的方差-協(xié)方差矩陣。
12.根據(jù)權利要求8至11中的至少一個所述的方法，其包括如果所述誤差測量大于 一，則使用所述誤差測量來調節(jié)所述浮點解的方差-協(xié)方差矩陣。
13.根據(jù)權利要求1至12中的至少一個所述的方法，其中，定義所述整數(shù)候選集包括 選擇所述狀態(tài)向量的浮點模糊度的子集，以便形成用于定義所述多個整數(shù)模糊度候選集的所述狀態(tài)向量的浮點模糊度的子組；以及將整數(shù)值指派給所述子集的浮點模糊度的所估計的浮點值，以便定義多個整數(shù)模糊度 候選集。
14.根據(jù)權利要求13所述的方法，其中所述選擇包括選擇被連續(xù)跟蹤達最長時間段 的頻率的浮點模糊度，作為所述子集的浮點模糊度。
15.根據(jù)權利要求1至14中的至少一個所述的方法，其包括由所述濾波器來估計所述狀態(tài)向量的每個浮點模糊度的浮點值以及與所述狀態(tài)向量 相關聯(lián)的協(xié)方差值；基于所述濾波器的協(xié)方差值來確定形式上的精確度值，所述形式上的精確度值是對可 獲得的精確度的度量；確定所述加權平均的所獲得的精確度值；將所獲得的精確度值與所述形式上的精確度值進行比較以獲得收斂值；以及 基于所述收斂值來指示所述狀態(tài)向量的確定結果的收斂性。
16.根據(jù)權利要求15所述的方法，其中，所述收斂值是作為所獲得的精確度值與所述 形式上的精確度值之比而獲得的。
17.根據(jù)權利要求15和16中的至少一個所述的方法，其包括 確定當所述位置的收斂值優(yōu)于收斂門限時的時刻；以及在所確定的時刻處和在所確定的時刻之后，指示所述狀態(tài)向量的確定結果的收斂性。
18.根據(jù)權利要求15至17中的至少一個所述的方法，其包括 估計基于加權模糊度所確定的接收機位置的所獲得的精確度；以及如果所述位置的所獲得的精確度優(yōu)于含括門限，則指示所述狀態(tài)向量的確定結果的收 斂性。
19.根據(jù)權利要求15至18中的至少一個所述的方法，其包括 估計基于加權模糊度所確定的接收機位置的所獲得的精確度；以及如果所述位置的所獲得的精確度差于排除門限，則指示所述狀態(tài)向量的確定結果的非 收斂性。
20.根據(jù)權利要求1至19中的至少一個所述的方法，其包括從所述多個GNSS衛(wèi)星獲得所述GNSS信號的至少一個頻率的觀測值，以便獲得在多個 時刻的觀測值；基于所述觀測值隨時間更新所述狀態(tài)向量的浮點模糊度；確定在跟蹤衛(wèi)星的至少一個信號時發(fā)生了中斷；以及將發(fā)生了跟蹤中斷的所述至少一個信號的狀態(tài)向量的浮點模糊度維持為在發(fā)生跟蹤 中斷之前的值。
21.根據(jù)權利要求20所述的方法，其中，如果至少一個信號的觀測值對于至少一個所 述時刻不可用，則確定在跟蹤衛(wèi)星的所述至少一個信號時發(fā)生了中斷。
22.根據(jù)權利要求20和21中的至少一個所述的方法，其中，如果發(fā)生了周跳，則確定在 跟蹤衛(wèi)星的至少一個信號時發(fā)生了中斷。
23.根據(jù)權利要求20至22中的至少一個所述的方法，其包括如果在信號的跟蹤中斷 之后，所述信號的跟蹤恢復，則將發(fā)生了跟蹤中斷的信號的狀態(tài)向量的浮點模糊度維持為 在發(fā)生跟蹤中斷之前的值，作為第一浮點模糊度，并且在恢復跟蹤之后，將所述信號的第二 浮點模糊度引入到所述狀態(tài)向量中。
24.一種用于估計從對確定位置有用的全球導航衛(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)信號所導出的參數(shù) 的裝置，所述裝置包括接收機，所述接收機從多個GNSS衛(wèi)星中的每個GNSS衛(wèi)星接收GNSS信號；濾波器，所述濾波器具有至少包括所述GNSS信號的每個接收頻率的浮點模糊度的狀 態(tài)向量，每個浮點模糊度構成了與在所述GNSS信號的接收機和從其接收到GNSS信號的 GNSS衛(wèi)星之間的所述GNSS信號的整波長數(shù)相關聯(lián)的實數(shù)估計，并且所述濾波器用于估計 所述狀態(tài)向量的每個浮點模糊度的浮點值；處理元件，所述處理元件適于將整數(shù)值指派給所估計的浮點值的至少一個子組，以便定義多個整數(shù)模糊度候選集；選擇具有比第一門限更優(yōu)的質量測量的第一數(shù)目的候選集，其中，所述第一門限是基 于參考候選集的參考質量測量來確定的；以及獲得所選候選集的加權平均，每個候選集基于其質量測量而在所述加權平均中進行加權。
25.根據(jù)權利要求M所述的裝置，其中，所述處理元件適于使用所述加權平均來估計 所述GNSS信號的接收機的位置。
26.根據(jù)權利要求M和25中的至少一個所述的裝置，其中，所述參考候選集是具有最 佳質量測量的候選集。
27.根據(jù)權利要求M至沈中的至少一個所述的裝置，其中，所述候選集的質量測量由 殘余誤差范數(shù)值來構成，候選集的殘余誤差范數(shù)值是對所述候選集到具有所述浮點模糊度 的所述狀態(tài)向量的統(tǒng)計距離的度量。
28.根據(jù)權利要求M至27中的至少一個所述的裝置，其中，所述處理元件適于將所述 第一門限確定為以下中的至少一個所述參考質量測量的分數(shù)、所述參考質量測量的倍數(shù)， 及與所述參考質量測量的距離。
29.根據(jù)權利要求M至觀中的至少一個所述的裝置，其中，所述處理元件適于如果 所選候選集的第一數(shù)目小于第二門限，則根據(jù)所述加權平均，以具有最佳質量測量的非所選候選集開始，按照降序，基于候選集的質量測量來選擇第二數(shù)目的進一步的候選集，所述 第二數(shù)目由在所選候選集的第一數(shù)目與定義了要包括在所述加權平均中的候選集的最小 數(shù)目的第二門限之間的差來構成。
30.根據(jù)權利要求M至四中的至少一個所述的裝置，其中，所述處理元件適于如果 所選候選集的第一數(shù)目大于第三門限，則以具有最差質量測量的所選候選集開始，按照降 序，在形成加權平均時排除第三數(shù)目的所選候選集，其中，所述第三數(shù)目由在所選候選集的 第一數(shù)目與定義了要包括在所述加權平均中的候選集的最大數(shù)目的第三門限之間的差來 構成。
31.根據(jù)權利要求M至30中的至少一個所述的裝置，其中，為了選擇第一數(shù)目的候選 集，所述處理元件適于確定所述候選集的最佳質量測量； 確定具有所述最佳質量測量的候選集的期望值； 確定作為所述最佳質量測量與所述期望值之比的誤差測量； 根據(jù)所述誤差測量來調整所述候選集的質量測量；以及 基于所調整的質量測量來執(zhí)行對所述第一數(shù)目的候選集的選擇。
32.根據(jù)權利要求對至31中的至少一個所述的裝置，其中，為了獲得所述加權平均，所 述處理元件適于確定所述候選集的最佳質量測量； 確定具有所述最佳質量測量的候選集的期望值； 確定作為所述最佳質量測量與所述期望值之比的誤差測量； 根據(jù)所述誤差測量來調整所述候選集的質量測量；以及 基于所調整的質量測量來形成所述加權平均。
33.根據(jù)權利要求31和32中的至少一個所述的裝置，其中，所述處理元件適于通過 調節(jié)所述浮點解的方差-協(xié)方差矩陣，根據(jù)所述誤差測量來調整所述候選集的質量測量。
34.根據(jù)權利要求31至33中的至少一個所述的裝置，其中，所述處理元件適于如果 所述誤差測量在預定范圍中，則使用所述誤差測量來調節(jié)所述浮點解的方差-協(xié)方差矩 陣。
35.根據(jù)權利要求31至34中的至少一個所述的裝置，其中，所述處理元件適于如果 所述誤差測量大于一，則使用所述誤差測量來調節(jié)所述浮點解的方差-協(xié)方差矩陣。
36.根據(jù)權利要求M至35中的至少一個所述的裝置，其中，為了定義所述整數(shù)候選集， 所述處理元件適于選擇所述狀態(tài)向量的浮點模糊度的子集，以便形成用于定義所述多個整數(shù)模糊度候選 集的所述狀態(tài)向量的浮點模糊度的子組；以及將整數(shù)值指派給所述子集的浮點模糊度的所估計的浮點值，以便定義多個整數(shù)模糊度 候選集。
37.根據(jù)權利要求36所述的裝置，其中，所述處理元件適于選擇被連續(xù)跟蹤達最長時 間段的頻率的浮點模糊度，作為所述子集的浮點模糊度。
38.根據(jù)權利要求M至37中的至少一個所述的裝置，其中所述濾波器適于估計所述狀態(tài)向量的每個浮點模糊度的浮點值以及與所述狀態(tài)向量相關聯(lián)的協(xié)方差值；并且 所述處理元件適于基于所述濾波器的協(xié)方差值來確定形式上的精確度值，所述形式上的精確度值是對可 獲得的精確度的度量；確定所述加權平均的所獲得的精確度值；將所獲得的精確度值與所述形式上的精確度值進行比較以獲得收斂值；以及 基于所述收斂值來指示所述狀態(tài)向量的確定結果的收斂性。
39.根據(jù)權利要求38所述的裝置，其中，所述處理元件適于獲得作為所獲得的精確度 值與所述形式上的精確度值之比的所述收斂值。
40.根據(jù)權利要求38和39中的至少一個所述的裝置，其中，所述處理元件適于 確定當所述位置的所獲得的精確度優(yōu)于收斂門限時的時刻；以及在所確定的時刻處和在所確定的時刻之后，指示所述狀態(tài)向量的確定結果的收斂性。
41.根據(jù)權利要求38至40中的至少一個所述的裝置，其中，所述處理元件適于 估計基于加權模糊度所確定的接收機位置的所獲得的精確度；以及如果所述位置的所獲得的精確度優(yōu)于含括門限，則指示所述狀態(tài)向量的確定結果的收 斂性。
42.根據(jù)權利要求38至41中的至少一個所述的裝置，其中，所述處理元件適于 估計基于加權模糊度所確定的接收機位置的所獲得的精確度；以及如果所述位置的所獲得的精確度差于排除門限，則指示所述狀態(tài)向量的確定結果的非 收斂性。
43.根據(jù)權利要求M至42中的至少一個所述的裝置，其適于從所述多個GNSS衛(wèi)星獲得所述GNSS信號的至少一個頻率的觀測值，以便獲得在多個 時刻的觀測值；基于所述觀測值隨時間更新所述狀態(tài)向量的浮點模糊度； 確定在跟蹤衛(wèi)星的至少一個信號時發(fā)生了中斷；以及將發(fā)生了跟蹤中斷的所述至少一個信號的狀態(tài)向量的浮點模糊度維持為在發(fā)生跟蹤 中斷之前的值。
44.根據(jù)權利要求43所述的裝置，其適于如果至少一個信號的觀測值對于至少一個 所述時刻不可用，則確定在跟蹤衛(wèi)星的所述至少一個信號時發(fā)生了中斷。
45.根據(jù)權利要求43和44中的至少一個所述的裝置，其適于如果發(fā)生了周跳，則確 定在跟蹤衛(wèi)星的至少一個信號時發(fā)生了中斷。
46.根據(jù)權利要求43至45中的至少一個所述的裝置，其適于如果在信號的跟蹤中斷 之后，所述信號的跟蹤恢復，則將發(fā)生了跟蹤中斷的信號的狀態(tài)向量的浮點模糊度維持為 在發(fā)生跟蹤中斷之前的值，作為第一浮點模糊度，并且在恢復跟蹤之后，將所述信號的第二 浮點模糊度引入到所述狀態(tài)向量中。
47.漫游器，其包括根據(jù)權利要求M至46中的任何一個的裝置。
48.網(wǎng)絡站，其包括根據(jù)權利要求M至46中的任何一個的裝置。
49.包括指令的計算機程序，所述計算機程序被配置以便當在計算機處理單元上執(zhí)行 時，實現(xiàn)根據(jù)權利要求1至23中任何一項的方法。
50.計算機可讀介質，其包括以下之一體現(xiàn)了根據(jù)權利要求49的計算機程序的計算 機可讀物理儲存介質，以及體現(xiàn)了根據(jù)權利要求49的計算機程序的計算機可讀傳輸介質。
全文摘要
提供了用于估計從GNSS信號導出的參數(shù)(即，模糊度)的方法和裝置。從多個GNSS衛(wèi)星中的每個GNSS衛(wèi)星獲得GNSS信號的觀測值(120)。將觀測值饋送到具有狀態(tài)向量的濾波器(140)，所述狀態(tài)向量至少包括所述GNSS信號的每個接收頻率的浮點模糊度。所述濾波器估計所述狀態(tài)向量的每個浮點模糊度的浮點值。將整數(shù)值指派給所估計的浮點值的至少一個子組，以便定義多個整數(shù)模糊度候選集(160)。選擇具有優(yōu)于第一門限的質量測量的第一數(shù)目的候選集，其中第一門限是基于參考候選集的參考質量測量來確定的(180)。形成所選候選集的加權平均，每個候選集基于其質量測量在所述加權平均中進行加權(200)。在后續(xù)操作中可以使用所述加權平均的模糊度來輔助確定接收機的位置，或者可以使用所述加權平均的模糊度以便例如在可用于擴增漫游器的位置信息的網(wǎng)絡處理器中準備數(shù)據(jù)。
文檔編號G01S19/44GK102124363SQ200980131268
公開日2011年7月13日 申請日期2009年8月5日 優(yōu)先權日2008年8月19日
發(fā)明者N·C·塔爾博特, U·沃爾拉特 申請人:天寶導航有限公司