專利名稱：用于內部接收器自動預測gnss星歷的方法和裝置的制作方法
技術領域：
本公開涉及基于衛(wèi)星的定位系統(tǒng)和方法。更具體地，本發(fā)明涉及使用直接從全球導航衛(wèi)星所獲得的廣播星歷(無需外部數(shù)據(jù)通信)預測衛(wèi)星星歷(印hmerides)(包括軌道和時鐘狀態(tài))的方法和裝置。
背景技術：
通過GNSS接收器來使用來自諸如全球定位系統(tǒng)(GPQ和GL0NASS的全球導航衛(wèi)星定位系統(tǒng)(GNSS)的導航信號以提供定位、導航、和授時(PNT)服務、以及多種相關應用。如圖1所示，GNSS接收器(110)通常包括射頻(RF)部(102)和數(shù)字部(105)。 數(shù)字部(105)進一步包括中央處理單元(CPU) (107)和存儲器(104)。某些GNSS接收器與諸如手機、或者個人導航裝置的主機裝置共享數(shù)字部。為了執(zhí)行其基本定位功能(該基本定位功能幾乎支持所有PNT應用)，GNSS接收器首先從足夠多的GNSS衛(wèi)星(100)中獲取GNSS導航信號(101)，然后，從信號(101)中提取必需的導航信息。在RF部(102)中實施GNSS信號的獲取，并且在數(shù)字部(105)中實施導航信息的提取。嵌入GNSS導航信號并需用于定位的導航信息包括i)從接收器至傳送衛(wèi)星的距離(也稱作偽距(Pseudo Range)，因為該偽距取決于衛(wèi)星和接收器時鐘的不精確信息，而這必須使用來自廣播導航消息的有關GNSS衛(wèi)星時鐘狀態(tài)的信息以及接收器時鐘狀態(tài)的最小二乘估計來在稍后對其進行調節(jié))，和ii)傳送衛(wèi)星的位置、速度、以及時鐘狀態(tài)。 使用數(shù)據(jù)i)和ii)，接收器可以使用最小二乘法或者類似估計方法對其位置作三角測量。接收器性能的重要度量是首次定位時間(TTFF)。這種度量測量在包括冷啟動的多種條件下(即，在缺少GNSS衛(wèi)星的當前狀態(tài)的位置或時間的任何現(xiàn)有準確信息的條件下)，接收器獲取GNSS信號并且估計其位置所花費的時間有多長。為了達到最好的用戶體驗，我們期望對TTFF進行最小化。通過接收器的RF部(102)在獲取GNSS信號中花費冷啟動(或者甚至“熱啟動”，其中，部分相關先驗信息可用)的TTFF的有效部分，并且在從GNSS 導航信號的導航消息部中提取衛(wèi)星位置和時鐘狀態(tài)信息的數(shù)字部(105)中花費額外的時間。信號獲取的時間消耗方面出于需要對用于期望信號的距離和多普勒(Doppler) 值的全部可能空間進行掃描。任何特定GNSS接收器獲取GNSS導航信號的實際速度很大程度上取決于其設計、其位置、以及其環(huán)境。在已經(jīng)通過RF部(102)獲取信號以后，必須在另一時間消耗步驟中提取導航信息。例如，GPS導航消息被編碼為50比特每秒二進制數(shù)據(jù)流，并且在1500比特幀(位序列)上傳播含有所需要的有關衛(wèi)星軌道和時鐘狀態(tài)的信息的精確廣播星歷數(shù)據(jù)，需要接收器(110)花費長達30秒提取所有必需的廣播星歷信息。減少GNSS接收器的TTFF的常用方法主要圍繞的是使用外部信息“輔助”接收器的問題。這種信息通常采取GNSS衛(wèi)星的期望的軌道和時鐘狀態(tài)的形式。通過附加的先驗信息(其位置和/或時鐘狀態(tài)可能是未加工的)，接收器可以縮短GNSS信號的搜索距離和多普勒(Doppler)搜索空間并且更迅速地將其獲取。如果因此提供給接收器的輔助GNSS 軌道和時鐘狀態(tài)(共同稱作衛(wèi)星星歷)足夠精確，則該輔助GNSS軌道和時鐘狀態(tài)可能不需要從導航信號提取等價信息，進一步減小TTFF。目前已經(jīng)應用了向接收器(110)提供這種類型輔助的兩種基本方法。第一種方法是幾乎實時地為接收器(110)提供由鄰近接收器或接收器網(wǎng)絡同時觀測的GNSS軌道和時鐘狀態(tài)。這種方法需要連續(xù)、低時延的通信通道，其具有非常高的帶寬，并且位于監(jiān)控接收器(一系列服務器，用于收集、處理、以及傳播有用信息)以及目標接收器(例如，可以是世界各地的電話或者汽車導航裝置、或者近地軌道中的衛(wèi)星)之間。正在應用的第二種方法是將GNSS衛(wèi)星的軌道和時鐘狀態(tài)的集合周期性地傳送至目標接收器，其在延長到未來的一段時間中有效，因此降低了對所需要的外部通信通道的要求。使用隨著時間的過去從GNSS跟蹤接收器的網(wǎng)絡所收集的廣播星歷和/或距離測量，由外部服務器來計算這些擴展軌道和時鐘狀態(tài)。后一種方法早在1992年就已經(jīng)由JPL使用以輔助Topex衛(wèi)星上的 GPS接收器減小其TTFF。通過這種方法，我們能夠通過過去或者當前信息預測、或者擴展未來GNSS軌道和時鐘狀態(tài)。這些星歷(包括軌道和時鐘狀態(tài))稱為“預測”或者“擴展”星歷。在后面方法的變體中，服務器周期地計算初始條件、或者擴展軌道和時鐘狀態(tài)的“數(shù)據(jù)源(seed)”，并且僅將這些數(shù)據(jù)源發(fā)送至接收器，降低了所需要的通信帶寬。然后，接收器使用衛(wèi)星軌道和時鐘動態(tài)的存儲模型通過該數(shù)據(jù)源生成擴展星歷。先不考慮輔助方法，無論是具有幾乎實時的星歷或者相關信息(諸如全部GNSS導航消息)，還是具有擴展星歷或者相關信息(諸如用于擴展星歷模型的數(shù)據(jù)源)，都需要可觀的外部基礎設施，包括跟蹤接收器、服務器、以及在輔助信息的目標接收器和服務器之間的某類通信通道的網(wǎng)絡。所有這些必需連續(xù)可靠地運轉，并且會在設備、不動產(chǎn)、通信費、以及人們監(jiān)控和維護方面產(chǎn)生可觀成本。諸如GPS和GL0NASS的GNSS衛(wèi)星的軌跡收到許多物理因素的影響，這些物理因素并非完全已知、或者不是完全可預測的，諸如地球引力和太陽輻射通量。因此，難以預測這些衛(wèi)星的未來軌跡，并且這些預測精度總是隨時間而劣化。當這些衛(wèi)星經(jīng)受隨機處理和復雜環(huán)境影響(例如，溫度)的時候，甚至更難預測這些衛(wèi)星的原子時鐘的狀態(tài)。另外，可以通過其操作者來偶然改變衛(wèi)星軌跡和時鐘狀態(tài)，提供無用的任何軌道和時鐘狀態(tài)預測。因為這些原因，預測星歷必須以適當定期間隔進行周期更新。通常通過衛(wèi)星時鐘預測的質量 (其為最難預測的分量)來控制這些間隔，并且這些間隔通常從少于每天至每周變化，其中這些間隔取決于接收器的定位精度要求、以及軌道和時鐘預測算法的質量。存在兩種基本方法來預測軌道和時鐘狀態(tài)。最小量精確方法是以給定時間獲得衛(wèi)星狀態(tài)(軌道和時鐘)表示，并且通過先驗模型前向傳播該衛(wèi)星狀態(tài)表示。第二種更精確的方法使用衛(wèi)星或者時鐘狀態(tài)的時間序列并且使其符合模型參數(shù)的一定集合。對于軌道， 這些建模參數(shù)包括三個初始位置坐標、三個初始速度坐標、以及諸如太陽壓強標度(solar pressure scale)、和恒定加速度的衛(wèi)星動態(tài)的幾個物理和經(jīng)驗參數(shù)。一旦估計出這些模型參數(shù)，就可以數(shù)字地前向傳播該模型，生成更準確的預測軌道。上述處理跟隨在類似處理之后，以最優(yōu)化時鐘預測。符合模型參數(shù)的軌道和時鐘狀態(tài)的時間序列可能基于例如從基于網(wǎng)絡的GNSS軌道確定所獲得的精確數(shù)據(jù)，或者基于例如從廣播星歷所獲得的不太精確的數(shù)據(jù)。不管怎樣，GNSS軌道和時鐘預測的主要誤差來源是由于傳播模型的不確定型。符合廣播星歷還是符合精密星歷的數(shù)據(jù)源的精度相對來說不重要。在固定在慣性空間(地心慣性-ECI)內的坐標系中充分描述了控制衛(wèi)星運動的物理模型。因此，在ECI坐標系中進行GNSS衛(wèi)星的軌道傳播。然而，地面GNSS接收器需要與地球一起旋轉的坐標系(地心地固坐標系-ECEF)中的位置信息，如實際上由GNSS廣播星歷所提供的。因此，在可以將預測軌道用于輔助接收器以前，應該將該預測軌道從ECI 變換為ECEF坐標，并且這需要在任何給定時間在慣性空間中的地球定向信息。然而，地球定向跟隨非常復雜的不可預測的模式。在使用甚長基線干涉測量(Very Long Baseline hterferomtety (VLBI))、和GPS的測地技術精心設計數(shù)據(jù)處理操作以后，觀測并且報告地球定向。通過諸如NASA-JPL、國際地球自轉和集中參考事務中央局(International Earth Rotation and Reference Systems Service (IERS))、或者國家地理空間情報局(the National Geo-spatial Agency(NGA))的幾個專門機構來周期報告三個主要地球模型定向參數(shù)(EPO)，X和Y極移、以及日照長度(Length of Day) (LOD)，并且一致用于描述地球定向，并且能夠在ECI和ECEF坐標系之間進行變換。對這些周期地球定向的外部數(shù)據(jù)依賴性是當前對于精確、長期、內部接收器自動星歷預測和輔助預測的不可逾越的障礙之一。

發(fā)明內容
本發(fā)明通過使接收器能夠自動生成擴展軌道和時鐘狀態(tài)來消除對任何外部基礎設施和操作的需要、及其伴隨的高成本，從而有助于信號獲取并且減小TTFF。根據(jù)第一方面，提供了一種自動預測用于輔助衛(wèi)星接收器的地心地固(ECEF)坐標的衛(wèi)星軌道信息的方法，包括i)獲得衛(wèi)星的廣播軌道星歷；ii)基于衛(wèi)星動態(tài)模型反復估計衛(wèi)星的軌道位置、速度、以及動態(tài)參數(shù)，并且基于地球定向模型反復估計地球定向參數(shù) (EOP)，直到獲得收斂；iii)通過衛(wèi)星動態(tài)模型及時地前向傳播所估計的軌道位置、速度、 以及動態(tài)參數(shù)，從而獲得所預測的軌道；iv)通過地球定向模型將所預測軌道變換至地心地固(ECEF)坐標；以及ν)存儲經(jīng)變換的預測軌道。根據(jù)第二方面，提供了自動預測衛(wèi)星時鐘狀態(tài)的方法，包括獲得衛(wèi)星的廣播時鐘記錄；基于預測模型反復估計衛(wèi)星的未來時鐘狀態(tài)，直到獲得收斂；以及存儲所估計的時鐘狀態(tài)，用于自動預測衛(wèi)星時鐘狀態(tài)。根據(jù)第三方面，提供了全球導航衛(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)接收器，包括處理單元；和存儲單元，其中，將存儲單元配置為包括第一存儲部，存儲用于衛(wèi)星軌道預測和衛(wèi)星時鐘狀態(tài)預測的軟件代碼；第二存儲部，存儲所記錄的衛(wèi)星廣播軌道和衛(wèi)星時鐘狀態(tài)；第三存儲部， 存儲地球定向參數(shù)(EOP)值和軌道動態(tài)參數(shù)；以及第四存儲部，存儲根據(jù)存儲在第一存儲部中的軟件代碼所計算的經(jīng)預測的衛(wèi)星軌道和衛(wèi)星時鐘狀態(tài)。在本申請撰寫的說明書、附圖、以及權利要求中示出了更多的實施例。因此，根據(jù)本公開，除了接收器的固有GNSS接收能力、外部基礎設施和運轉方式， 還消除了對于任何通信通道的需要。
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根據(jù)本發(fā)明的方法給其本身增加諸如手機主機GNSS接收器、個人導航裝置、車輛導航裝置、以及地球軌道中的GNSS接收器的裝置的應用。本發(fā)明的第一優(yōu)點是減少了首次定位時間(TTFF)。通過由接收器收集廣播星歷的樣本，最小化所需要的功率和存儲資源，并且最大化預測精度的頻率和定時來表示本公開的另一優(yōu)點。本發(fā)明的另一優(yōu)點是基于衛(wèi)星ECEF軌道狀態(tài)的歸檔記錄的有限時間跨度精確有效地預測未來多天用于在地心地固(ECEF)坐標系中的GNSS衛(wèi)星的軌道，其中可以通過 GNSS廣播星歷或者通過精確軌道確定方法來獲得該有限時間跨度。而且，單獨基于衛(wèi)星ECEF軌道狀態(tài)的歸檔記錄的有限時間跨度精確有效地估計X 極移、Y極移、以及日照長度(LOD)的地球定向參數(shù)(Ε0Ρ)。另外，通過這些參數(shù)的歷史觀測記錄未來幾年預測X極移、Y極移、日照長度 (LOD)、以及UTl-UTC (UTl減去UTC，其為在由原子標準所限定的UTC時間量程和由地球自轉所限定的UTl時間量程之間的偏差)的EOP參數(shù)值。仍進一步地，可以基于衛(wèi)星時鐘狀態(tài)的歸檔記錄的有限時間跨度精確預測未來多天的GNSS衛(wèi)星的時鐘狀態(tài)，其中可以通過GNSS廣播星歷或者通過精確時鐘確定方法來獲得該時間跨度。


圖1示出了典型的GNSS接收器的框圖。圖2示出了根據(jù)本發(fā)明的用于自動預測軌道和輔助時鐘的接收器元件的框圖。圖3示出了根據(jù)本發(fā)明的軌道傳播過程的流程圖。圖4示出了根據(jù)本發(fā)明的時鐘傳播過程的流程圖。
具體實施例方式根據(jù)本發(fā)明，描述了僅使用固有接收器資源、而不需要除工廠安裝信息以外的外部提供的信息的用于自動提供通過所預測的GNSS軌道和時鐘狀態(tài)來輔助GNSS接收器的信號獲取的裝置和方法。如圖2所示，根據(jù)本發(fā)明的自動輔助GNSS接收器(210)包括射頻(RF)部^)2)， 其獲取GNSS信號；和數(shù)字部005)，包括CPU(207)和非易失存儲器004)?？梢酝ㄟ^諸如個人導航裝置(例如，手機或者汽車導航裝置)的主機裝置來共享數(shù)字部005)?？梢砸远喾N方式來實施該CPU(207)而沒有限制本發(fā)明的適用性。這些方式包括，但不限于微處理器、現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)、或者專用集成電路(ASIC)。將非易失存儲器(204)配置為包括以下部件1)部件Q03)，用于根據(jù)稍后參照圖3和圖4所論述的方法和程序的軌道和時鐘預測。2)部件(206)，具有最近記錄的廣播星歷(軌道)和時鐘狀態(tài)。3)數(shù)據(jù)庫O08)，其為地球定向值和軌道動態(tài)參數(shù)的數(shù)據(jù)庫。4)部件O09)，具有由于應用了稍后參照圖3和圖4所述的方法所獲得的預測軌道和時鐘狀態(tài)。
圖3為示出用于自動預測衛(wèi)星位置的實施例的步驟的流程圖。如在步驟(Si)中所示的，對于每個衛(wèi)星，通過圖2所示的GNSS廣播導航消息 (101)獲得廣播星歷。由于功率限制或者其他操作限制，GNSS接收器不可能連續(xù)觀測和記錄廣播星歷數(shù)據(jù)。為了克服這種問題，可以設計與GNSS接收器的操作限制一致的采樣方案并且使廣播數(shù)據(jù)的數(shù)量和分布充分有利于軌道和時鐘的精確預測。為了最大化廣播星歷記錄的應用，利用其兩個小時的有效時間間隔(在GPS的情況下；對于其他GNSS系統(tǒng)，有效時間間隔可能不同)，并且在不損失精確度的情況下，每個廣播星歷記錄可以擴展為8個獨立記錄，15分鐘間隔。還應該注意，在任何給定時間，地面接收器僅查看全部GNSS星座 (constellation)的一部分(在任何給定時間可從地理位置看到大致30%的GPS衛(wèi)星)并且GPS衛(wèi)星地面跟蹤趨于每天重復。根據(jù)本發(fā)明的實施例，可以每天對廣播星歷至少采樣三次，以確保最優(yōu)GPS星座采樣。備選地，可以使用避免M小時周期的采樣頻率，直到對全部星座進行采樣。這種備選實施例還克服了在M小時采樣周期性的情況下出現(xiàn)的EOP可觀測性的弱化。根據(jù)這種實施例，可能采樣間隔可以為7小時間隔或者10小時間隔。7小時間隔將在大致1天內對全部GPS星座采樣，不是在7天的時間段內的M小時周期，而是在3天以后的近似M小時周期。10小時間隔在大致1. 5天內對整個GPS星座進行采樣，不是在5天的時間段內的M小時周期?？梢酝ㄟ^軟件來實施這種方法并且可以將該方法存儲在非易失存儲器中。本領域中的技術人員還將理解，可以將由于無計劃的接收器運行方式偶然獲得的任何附加廣播記錄用于改善該解決方案。如圖2所示，通過接收器(210)將在步驟(Si)中所觀測到的所有廣播星歷和時鐘記錄保存在部件006)中?？梢詣h除長于某些天數(shù)(例如，14天)的記錄。如圖3的步驟(S2)中所示的，然后，根據(jù)本領域公知的并且在GPS I⑶200中所述的方法將所獲得的廣播星歷從開普勒Ofeplerian)坐標變換為ECEF (地心地固)迪卡爾 (Cartesian)坐標，其全部內容通過引證結合在此，并且將該廣播星歷保存在非易失存儲器的部件(206)中。步驟(S； )在廣播星歷的時間跨度的中部時期示出了通過歷史記錄生成先驗 EOP (地球定向模型參數(shù))值。EOP值包括UT1-UTC、L0D、X極移、X極移速率、Y極移、以及 Y極移速率。作為實例而不是限制，用于預測EOP值的模型可以基于諸如通過國際地球自轉和集中參考事務中央局(IERQ所提供的適合于所測量的EOP值的歷史時間序列的參數(shù)?？梢酝ㄟ^進行歷史時間記錄(跨越接近50年)的功率譜分析、以及選擇主頻來生成用于每個參數(shù)的預測模型和長期二項式。然后，可以將這種預測模型用于有效推測未來歷史時間系列?？梢宰鳛榇鎯υ趫D2的接收器的部件003)中的軟件來實施該模型。稍后，將步驟(S； )的預測EOP值用作在這些和其他參數(shù)中的最小二乘估計方案中的先驗值。高精度EOP預測將確保最小二乘估計方案收斂于校正值，并且最小化數(shù)據(jù)處理時間，保存功率。為了確保完全自動，EOP的預測模型對于接收器的壽命(通常幾年)是有效的。然而，可以通過周期更新來改善該模型。
圖3所示的接下來的步驟(S4)是對于每個衛(wèi)星生成a)初始軌道位置和速度條件 χ (t0)、χ ‘ (t0)以及b)初始軌道動態(tài)參數(shù)Pd。如本發(fā)明稍后所示的，將反復估計這種EOP(S3)軌道條件(S4)和動態(tài)參數(shù)(S4)。 以下段落將根據(jù)本發(fā)明的實施例描述進行這種反復估計的方法。通過存儲在接收器(210) 的非易失存儲器O04)的部件Q08)中的數(shù)據(jù)庫來初始化該軌道動態(tài)參數(shù)Pd。具體地，可以通過適用于ECEF衛(wèi)星狀態(tài)的最小二乘法進行這種反復估計。這種估計方法可以是存儲在接收器Ο ο)的部件Q03)中的軟件方法。為了簡單，該估計的以下描述指的是例如可以通過其唯一偽隨機噪聲數(shù)字(PRN)識別的單個衛(wèi)星。使用矩陣代數(shù)和表示法。估計方法旨在通過調節(jié)衛(wèi)星初始條件、動態(tài)參數(shù)、以及三個EOP來最小化在ECI坐標中的衛(wèi)星的建模軌道及其廣播星歷之間的距離的平方。設tj為對于特定衛(wèi)星已經(jīng)獲得廣播軌道星歷的時間點。指數(shù)j計量星歷時間點，j =1，2，... N。設保持如在時間、處通過廣播星歷所獲得的衛(wèi)星的ECEF位置坐標。設 r' 保持如通過廣播星歷所獲得的衛(wèi)星的ECEF速度坐標。設^為在每個時間、處廣播星歷的位置的假定誤差。根據(jù)本發(fā)明的實施例，對于所有的j，Sj = 1米。設s' j為每個時間、處廣播星歷速度的假定誤差。例如，對于所有j設s' j = 0. 001米/sec。設T = T(tj,E0P)為從ECEF至ECI的旋轉矩陣。T為時間和地球定向參數(shù)EOP的函數(shù)。換句話說， T表示廣播星歷的每個時期的地球定向。計算T的典型方法為使用用于a)作為時間和EOP的函數(shù)(UT1-UTC、LOD、X和Y 極移、以及其速率)計算地球定向，和b)計算地球定向相對于EOP的靈敏度的方法。例如，方法a)和方法b)可以遵照地球旋進、回轉、極移、以及地球自轉的建模的2003 IERS公約(參見 IERS Conventions (2003). Dennis D. McCarthy and Gerard Petit. Verlag des
Bundesamts fur Kartographie und GeodSsie，2004年，其全部內容結合于此作為參考)。 這些方法可以為存儲在接收器010)的部件(203)中的軟件程序。因此，如圖3的步驟(S5)所示，可以使用當前EOP值并且計算ECI變換的廣播軌道星歷相對于當前EOP值的偏導數(shù)(靈敏度)來將廣播軌道星歷從ECEF變換為ECI。然后，將所計算的靈敏度存儲在接收器010)中。返回反復估計方法，設χ和χ'為在第一時間點tl處分別保持衛(wèi)星的ECI位置和速度的3維向量。最初可以通過Trel來獲得X，并且可以通過Tr' el+T' rel來獲得χ'。 在根據(jù)本發(fā)明的方法的一實施例中，沒有使用來自廣播星歷的速度，并且在這種情況下，可以使用 ε1、Tre2,、、以及t2通過求解所謂的Gauss問題來獲得χ'(參見Bate et al, Fundamental of Astrodynamics，Dover，1971 年，第 5· 5 章，第 227 頁-第 231 頁，通過引用結合于此)。隨后，將估計χ和χ'并且對其進行迭代。設？(1為沒有充分公知其先驗值的m個軌道動態(tài)參數(shù)的集合，但是其對GNSS衛(wèi)星的動態(tài)軌道具有較大影響。根據(jù)本發(fā)明的實施例之一，Pd由7個參數(shù)組成太陽壓強模型的標度(通常所稱的“太陽標度”)、在與太陽-地球-衛(wèi)星平面垂直的方向上的恒加速度(通常所稱的“Y-Bias”)、表示在徑向和橫向跟蹤方向上每條軌道周期加速度的兩倍的四個諧波系數(shù)、以及恒內部跟蹤加速度。設Pe。p為沒有充分公知其先驗值的η個EOP參數(shù)的集合，但是其對從ECEF坐標至 ECI坐標的旋轉具有較大影響。在本發(fā)明的實施例的一個中，Peop設置有3個參數(shù)L0D、X極移、以及Y極移。設ri = Ti (χ, χ'，pd)為在時間、處衛(wèi)星的建模ECI位置坐標。A為初始條件χ 和X'、以及動態(tài)參數(shù)Pd的函數(shù)，并且通過從時間、至時間tj的運動等式積分來獲得該函數(shù)。A僅微弱地取決于Prap，因而，沒有明確規(guī)定其依賴性。類似地，設r/ =r/ (χ, χ'， Pd)為在時間、處衛(wèi)星的建模ECI速度坐標。當沒有從廣播星歷中提取速度坐標時，也沒有對該速度坐標進行建模。因此，如圖3的步驟(S6)所示，從x、x'、pd、以及Pe。p的當前值開始生成衛(wèi)星位置預測模型。如圖3的步驟(S7)所示，一旦生成該衛(wèi)星位置預測模型，就基于在ECI坐標中所表示的這種預測模型和廣播星歷估計參數(shù)χ、χ'、pd、以及Ρε。ρ。例如，可以通過GNSS軌道模型來獲得運動/預測模型的上述等式，該軌道模型a) 能夠通過初始條件(在給定時間處的位置和速度)和具體模型參數(shù)(諸如地球重力常數(shù)、 衛(wèi)星質量等)的集合傳播衛(wèi)星軌跡和b)計算傳播狀態(tài)相對于這種初始條件和模型參數(shù)的靈敏度。與所述不同，可以提供GNSS軌道模型，該軌道模型通過充分保真度對運動等式和變分方程進行積分。模型的保真度直接影響生成的預測軌道的精確性。根據(jù)本發(fā)明的實施例之一，GNSS軌道模型采用4-5階、可變步長的Rimge-Kutta-Fehlberg常微分等式積分(例如，參見 Numerical Recipes, Press et a 1, Cambridge University Press, 1989,第 15. 1章-第15. 2章，第550頁-第560頁，通過引用結合于此)，和動態(tài)軌道的以下模型使用用于地球、太陽、以及月亮的相對位置的JPL行星星歷的用于地球、太陽、以及月亮的質點質量吸引力；高達12度和12階的地球引力場；諸如Bar-Sever和Kuang的經(jīng)驗模型的太陽輻射壓力模型[IPN Progress Report 42-160, JPL, 2004, http //ipnpr. jpl. nasa. gov/ progress-r印ortl42-160/title. htm，其全部內容通過引用結合于此]，將該太陽輻射壓力模型示出為改善GPS衛(wèi)星的軌道預測；諸如在美國專利第5，963，167號和第5，828，336號中所示的模型的圓錐形地球和月亮影子模型，這兩個專利的全部內容通過引用結合于此； 衛(wèi)星姿態(tài)模型，例如在用于GPS衛(wèi)星的美國專利第6，295，021號中所示的模型，其專利的全部內容通過引用結合于此；RF推力模型；以及相關性模型?？梢宰鳛榇鎯υ诮邮掌?210) 的部件Q03)中的軟件程序來實施GNSS軌道模型。返回反復估計，為了表示，設d為由X、X'、以及Pd所組成的合成(6+m)維向量。 即，Clt= [xSx' t;pd]，其中，上標1表示轉置運算。SVd為的動態(tài)梯度算子，被定義如下Vd [k] = d/ dd[k], k = 1，· · ·，6+m然后，▽ &為ri相對于x、x'、以及Pd的靈敏度的3X (6+m)矩陣，并且通過從時間tl至時間tj對運動的變分方程積分(參見上述模型)來計算該▽ drit)如有必要，類似地，通過對運動的變分方程進行積分來限定和計算Vi/。設▽ eop為EOP梯度算子，被定義如下Veop[A:] = d/dpeop[k], k = 1，· · ·，η其中，可以通過獲取T的上述方法來計算▽ ε。ρΤ?，F(xiàn)在，可以用公式表示最小二乘法問題如下找到參數(shù)d、以及的集合，在最小二乘意義上最小化在ECI幀(frame)中的觀測位置Trej和在ECI幀中的r」中的建模位置之間的距離，其中j = 1，. . . N。為了在數(shù)字上解決該問題，在求解參數(shù)d和的先驗值附近線性化問題，并且求解的生成的線性最小二乘問題用于求得這些參數(shù)的調整Ad和Δρ_。 然后，通過在求解參數(shù)等等的調節(jié)值附近再線性化該問題來迭代該最小二乘解，直到該解收斂。現(xiàn)在，線性最小二乘問題為rj (d，peop) + V drj (d，peop) Δ d 逼近 T (peop) reJ+ V eopT (peop) reJ Δ peop通過最小二乘問題的典型公式把在左側結果的未知數(shù)分離 V drj (d, peop) Ad-V eopT (peop) reJ Δ peop 逼近 T (peop) reJ-rj (d, peop) ； j = 1，... N具有相關數(shù)據(jù)噪聲~?？梢允褂闷椒礁畔V波(SRIF)因式分解方法對該數(shù)字最小二極管問題求解?？赡芊椒梢园ㄓ糜诤浪够魻柕?Householder)正交三角的方法、用于對上三角矩陣求逆矩陣的方法、以及使用豪斯霍爾德正交變換結合SRIF陣列的方法(例如，參見來自 BiermanDiscrete Sequential Estimation, Dover, 2006 年，通過引用結合于此)?？梢詫⑦@種算法存儲在非易失存儲器中。如在圖3的步驟(S； )中所示的，重復步驟S5 S7直到a)最近迭代的衛(wèi)星軌道充分接近用于該衛(wèi)星的廣播星歷或者b)估計參數(shù)X、X'、pd、以及Ρε。ρ的值通過以前迭代沒有明顯改變。換句話說，如果所求解的‘Δ (delta)’值小于某些預定閾值，S卩，太小而沒有影響，或者如果在模型和觀察數(shù)據(jù)之間的距離小于某些預定閾值，則將最小二乘問題視為已收斂，并且停止迭代處理。如果不滿足這些條件，并且如果迭代數(shù)沒有超過某一確定閾值，則最小二乘問題通過新標稱參數(shù)值d = d+Ad,以及pe。p = Peop+Δ Peop進行迭代。根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，對于在每個軌道平面內的一個衛(wèi)星解決這種最小二乘參數(shù)估計問題，結果是在GPS情況下的六個衛(wèi)星(具有六個軌道平面)。其他實施例可以解決用于衛(wèi)星的不同選擇的問題，在CPU時間和處理精度之間權衡。期望最小二乘估計問題將產(chǎn)生很大程度上不同的用于每個衛(wèi)星的動態(tài)參數(shù)Pd的集合。然而，EOP參數(shù)的估計值也可以不同。為了改善EOP參數(shù)pTOP的估計值精度，如圖3的步驟(S9)所示，可以使用上述 SRIF因式分解方法結合該估計值，以及來自每個衛(wèi)星的全部協(xié)方差矩陣。這導致EOP值的單一、穩(wěn)定的估計。—旦已經(jīng)穩(wěn)定估計了不確定的EOP、peop的值時，就可以形成并且解決用于所有衛(wèi)星的最小二乘問題，現(xiàn)在僅估計初始條件參數(shù)X、x'、以及動態(tài)參數(shù)Pd，并且保持EOP固定至其最后的、經(jīng)結合的、估計值。還在圖3的步驟(SlO)中示出了該估計。該處理的結果為用于所有衛(wèi)星的初始條件(x，x')和動態(tài)參數(shù)Pd的集合。也如圖3的步驟(Sll)至(S13) 中所示的，這些要素將允許傳播這些衛(wèi)星的未來軌道(通過上述模型)。將這些值存儲在接收器中的非易失存儲器(104)內。這些值表示可以用于輔助信號獲取和定位的預測軌道?，F(xiàn)在，將參考圖4，該圖示出了根據(jù)本發(fā)明的實施例的預測衛(wèi)星時鐘狀態(tài)的方法的流程圖。如在步驟(Tl)中所示，從存儲器載入用于每個衛(wèi)星的最近廣播時鐘記錄。在首選實施例中，這些記錄至少跨越一周。在步驟0 中，對于每個衛(wèi)星，通過使時鐘模型適合廣播星歷值來確定時鐘模型參數(shù)。GNSS時鐘的標稱模型為時間加同頻諧波的二次方程式，每個衛(wèi)星產(chǎn)生5個模型參數(shù)(用于二次多項式的3個模型參數(shù)和用于同頻諧波的正弦和余弦分量)?？梢允褂媚Ｐ拖鄬τ趶膹V播星歷所提取的幾天觀測時鐘值的最小二乘法擬合來估計這些模型參數(shù)。參見圖4的迭代步驟(T3)。如圖4的步驟(T4)所示，一旦對于每個衛(wèi)星個別估計模型參數(shù)，就可以不確定地前向傳播用于每個衛(wèi)星的模型以產(chǎn)生預測時鐘值。將用于每個衛(wèi)星的估計模型參數(shù)存儲在接收器(210)的存儲器(204)中?？梢栽谌魏螘r候調用這些參數(shù)生成時鐘預測。根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，可以將4天廣播時鐘值用在相對于該模型的最小二乘擬合中。由于可能通過GNSS操作者偶然引入與該模型不一致的鐘跳，所以可以根據(jù)標稱為1米的預定閾值檢查最小二乘擬合誤差(均方根-冊幻。如果RMS擬合超過閾值，則可以在嘗試生成間隔時去除最長潛在12小時時間段的擬合間隔，而不存在模型不一致性?？梢灾貜瓦@種處理直到擬合RMS低于閾值，或者擬合間隔小于12小時。對于小于2天的擬合間隔，將應用線性時間模型(每個衛(wèi)星2個參數(shù))。通常，可以將這種算法模型存儲在接收器(210) 的部件O03)中。在預測過程結束時，所傳播的軌道和所預測的時鐘模型可用于輔助接收器獲取未來GNSS信號。當新星歷數(shù)據(jù)記錄可用時，就可以重復該預測，從而考慮進行接收器功率管理和其他操作權衡。如上所述，并且也參照圖2所述的，根據(jù)本發(fā)明的實施例之一，根據(jù)本發(fā)明的接收器包括非易失性存儲部O04)，該非易失性存儲部包括1)用于上述多種軟件程序的目標代碼，例如i)E0P預測模型；ii)用于生成旋轉矩陣的方法；iii)對運動等式進行積分(integrating)的GNSS軌道模型；iv) SRIF算法； ν)用于反復估計軌道初始條件、動態(tài)參數(shù)、以及EOP的方法；vi)用于時鐘預測的方法；以及vii)用于對GNSS廣播星歷數(shù)據(jù)最優(yōu)采樣的方法。2)最近記錄的廣播星歷。3)用于初始化的軌道動態(tài)參數(shù)的數(shù)據(jù)庫。4)通過以上EOP預測模型所生成的先驗EOP值。5)由于應用在以上1)中所述的方法所獲得的預測軌道和時鐘狀態(tài)?？傊鶕?jù)本發(fā)明的一些實施例，描述了用于內部接收器的自動預測全球導航衛(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)的軌道和時鐘狀態(tài)的方法和裝置。僅使用了 GNSS廣播消息。不需要周期性外部通信信息。從GNSS廣播星歷中提取地球定位信息。通過精確估計地球定向參數(shù)，可能在慣性參考幀中及時地前向傳播最優(yōu)GNSS軌道。使用所估計的地球定向參數(shù)，然后，將所預測的軌道變換為地心地固(ECEF)坐標，以用于輔助GNSS接收器獲取信號。還從衛(wèi)星星歷中提取GNSS衛(wèi)星時鐘狀態(tài)并且時鐘行為的確定參數(shù)模型適合該數(shù)據(jù)。然后，及時地前向傳播所估計的建模時鐘以及預測軌道，以能夠更快地進行GNSS信號獲取。因此，已經(jīng)示出了用于內部接收器自動預測GNSS星歷的方法和裝置。雖然已經(jīng)根據(jù)具體實施例和實施例的應用瞄上了方法和裝置，但是應該理解，在不背離本發(fā)明的主旨和范圍的情況下，可以由本領域的技術人員對其進行多種更改和變化。因此，應該理解，在權利要求的范圍內，除了如在本文中具體描述的以外，還可以實施本發(fā)明。
權利要求
1.一種自動預測用于輔助衛(wèi)星接收器的地心地固(ECEF)坐標系的衛(wèi)星軌道信息的方法，包括i)獲得所述衛(wèi)星的廣播軌道星歷； )基于衛(wèi)星動態(tài)模型反復估計所述衛(wèi)星的軌道位置、速度、以及動態(tài)參數(shù)，并且基于地球定向模型反復估計地球定向參數(shù)(EOP)，直到獲得收斂；iii)通過所述衛(wèi)星動態(tài)模型及時地前向傳播所估計的軌道位置、速度、以及動態(tài)參數(shù)， 從而獲得預測軌道；iv)通過所述地球定向模型將所述預測軌道變換至所述地心地固(ECEF)坐標；以及ν)存儲經(jīng)變換的預測軌道。
2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其中，通過將步驟i)、ii)、iii)、iv)、以及ν)應用于多個衛(wèi)星來自動預測所述多個衛(wèi)星的軌道信息。
3.根據(jù)權利要求1或2所述的方法，其中，由一個衛(wèi)星數(shù)據(jù)所估計的EOP值和其協(xié)方差矩陣與由其他衛(wèi)星數(shù)據(jù)所估計的EOP和協(xié)方差進行結合。
4.根據(jù)前述權利要求中的任一項所述的方法，其中，所述EOP包括X極移、Y極移、以及日照長度(LOD)。
5.根據(jù)前述權利要求中任一項所述的方法，進一步包括將所述衛(wèi)星的所獲得的廣播軌道星歷從第一坐標系變換至第二坐標系。
6.根據(jù)權利要求5的方法，進一步包括在所述反復估計期間，計算所轉換的廣播軌道星歷相對于EOP的靈敏度。
7.根據(jù)權利要求5或6所述的方法，其中，所述第一坐標系為地心地固(ECEF)笛卡爾坐標系并且所述第二坐標系為地心慣性(ECI)坐標系。
8.根據(jù)前述權利要求中任一項所述的方法，其中，所述衛(wèi)星或者多個衛(wèi)星和所述接收器為全球導航衛(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)的一部分。
9.根據(jù)前述權利要求中任一項所述的方法，其中，通過采樣處理獲得所述衛(wèi)星的廣播星歷。
10.根據(jù)權利要求9所述的方法，其中，一天至少進行三次所述采樣處理。
11.根據(jù)權利要求9或10所述的方法，其中，以避免日周期的采樣頻率進行所述采樣處理。
12.根據(jù)權利要求11所述的方法，其中，所述采樣頻率選自由7小時間隔采樣周期、和 10小時間隔采樣周期所組成的組中。
13.根據(jù)權利要求3所述的方法，其中，所述地球定向模型基于對所測量的EOP值的歷史時間序列的參數(shù)擬合。
14.根據(jù)前述權利要求中任一項所述的方法，其中，通過對衛(wèi)星狀態(tài)進行最小二乘擬合來執(zhí)行步驟ii)。
15.根據(jù)權利要求14所述的方法，其中，所述衛(wèi)星狀態(tài)為地心地固(ECEF)衛(wèi)星狀態(tài)。
16.根據(jù)權利要求15所述的方法，其中，通過平方根信息濾波(SRIF)因式分解方法求解所述最小二乘擬合。
17.根據(jù)前述權利要求中任一項所述的方法，其中，在以下情形時獲得步驟ii)的收斂a)在當前估計的軌道位置、速度、以及軌道動態(tài)參數(shù)充分接近用于所述衛(wèi)星的廣播星歷時，或者b)在當前估計的軌道位置、速度條件、以及軌道動態(tài)參數(shù)充分接近其在先的值時。
18.根據(jù)前述權利要求中任一項所述的方法，其中，將所預測的軌道存儲在所述衛(wèi)星接收器中。
19.一種自動預測衛(wèi)星時鐘狀態(tài)的方法，包括 i)獲得所述衛(wèi)星的廣播時鐘記錄； )基于預測模型反復估計所述衛(wèi)星的未來時鐘狀態(tài)，直到獲得收斂；以及 iii)存儲所估計的時鐘狀態(tài)，用于自動預測所述衛(wèi)星時鐘狀態(tài)。
20.根據(jù)權利要求19所述的方法，其中，通過將步驟i)、ii)、以及iii)應用于多個衛(wèi)星來自動預測所述多個衛(wèi)星的時鐘狀態(tài)。
21.根據(jù)權利要求19或20的方法，其中，所述預測模型為時間加同頻諧波的二次多項式，每個衛(wèi)星產(chǎn)生5個模型參數(shù)。
22.一種用于自動預測衛(wèi)星軌道信息和衛(wèi)星時鐘狀態(tài)的方法，包括 根據(jù)權利要求1至18中任一項所述的方法自動預測衛(wèi)星軌道信息；以及根據(jù)權利要求19至21中任一項所述的方法自動預測衛(wèi)星時鐘狀態(tài)。
23.—種全球導航衛(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)接收器，包括 處理單元；以及存儲單元，其中，將所述存儲單元配置為包括第一存儲部，存儲用于衛(wèi)星軌道預測和衛(wèi)星時鐘狀態(tài)預測的軟件代碼； 第二存儲部，存儲所記錄的衛(wèi)星廣播軌道和衛(wèi)星時鐘狀態(tài)； 第三存儲部，存儲地球定向參數(shù)(EOP)值和軌道動態(tài)參數(shù)；以及第四存儲部，存儲根據(jù)存儲在所述第一存儲部中的所述軟件代碼所計算的經(jīng)預測的衛(wèi)星軌道和衛(wèi)星時鐘狀態(tài)。
24.根據(jù)權利要求23所述的GNSS接收器，其中，用于衛(wèi)星軌道預測的軟件代碼根據(jù)權利要求1的所述的方法運行，用于衛(wèi)星時鐘狀態(tài)預測的軟件代碼根據(jù)權利要求20所述的方法運行。
25.一種個人導航裝置，包括權利要求23或M所述的GNSS接收器。
26.根據(jù)權利要求25所述的個人導航裝置，所述裝置為手機或汽車導航裝置。
全文摘要
描述了用于內部接收器自動預測全球導航衛(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)的軌道和時鐘狀態(tài)的方法和裝置。僅使用GNSS廣播消息，不需要定期的外部傳送信息。從GNSS廣播星歷中提取地球定向信息。通過精確估計地球定向參數(shù)，可能在慣性參考坐標中適時前向傳播最優(yōu)GNSS軌道。使用所估計的地球定向參數(shù)，然后，將預測軌道變換為地心地固(ECEF)坐標以用于輔助GNSS接收器獲取號。還從廣播星歷中提取GNSS衛(wèi)星時鐘狀態(tài)并且時鐘行為的確定參數(shù)模型適合該數(shù)據(jù)。然后，適時前向傳播所估計的建模時鐘以及所預測的軌道，以使進行更快GNSS信號獲取。
文檔編號G01S19/13GK102209911SQ200980145046
公開日2011年10月5日 申請日期2009年8月21日 優(yōu)先權日2008年9月11日
發(fā)明者威廉·I·貝蒂格爾, 約阿茲·E·巴-謝韋爾 申請人:加利福尼亞技術學院