本發(fā)明涉及全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)偽距單點(diǎn)定位領(lǐng)域，特別是一種基于自調(diào)整卡爾曼濾波的多普勒輔助載波相位平滑偽距方法。
背景技術(shù)：
：從全球?qū)Ш蕉ㄎ幌到y(tǒng)(GlobalNavigationSatelliteSystem,GNSS)接收機(jī)的基帶信號中可以獲得碼偽距、載波相位以及多普勒頻移觀測量。碼偽距在過去一直被視為GNSS接收機(jī)最主要的基本距離測量值，在同一時刻利用至少4顆不同可見衛(wèi)星的偽距測量值，接收機(jī)就可以實(shí)現(xiàn)三維絕對定位、測速和定時；但由于其包含鐘差、電離層延時等各種誤差，觀測噪聲大，多路徑干擾對其影響也更大，精度為m級。作為另一個基本距離測量值，載波相位測量值非常平滑，精度很高，達(dá)到cm甚至mm級，但會受到周跳的影響，存在整周模糊度問題，它與碼偽距具有明顯區(qū)別，又呈現(xiàn)互補(bǔ)特性。而多普勒頻移為載波相位的時間差分值，精度較高，可達(dá)到cm級，且不存在周跳。已有技術(shù)提出基于Hatch濾波的載波相位平滑碼偽距方法，即用兩次測量的載波相位差計算兩次測量之間的偽距變化量，再用這個偽距變化量去平滑測量的碼偽距。雖然該方法在工程上被廣泛應(yīng)用，但其存在如下問題：一、如果平滑時使用的碼偽距初始值誤差較大，那么此后的平滑過程中將很難消除此誤差，這樣即使碼偽距得到了平滑，精度也不高；二、在“城市峽谷”等復(fù)雜的接收環(huán)境中，信號容易被遮擋，GNSS接收機(jī)載波跟蹤環(huán)路容易產(chǎn)生信號失鎖和相位失周等現(xiàn)象，導(dǎo)致載波相位測量值發(fā)生較大變化，從而使該方法的應(yīng)用受到限制。三、理論上隨著觀測歷元的增加和平滑過程的推進(jìn)，平滑后的碼偽距精度逐漸接近載波相位的精度，但是由于電離層對碼偽距和載波相位的影響是反向的，當(dāng)平滑處理周期數(shù)逐漸增大或電離層發(fā)生擾動時，會發(fā)生單頻偽距平滑值發(fā)散的情況。雖然現(xiàn)有技術(shù)提出了采用卡爾曼濾波器作為載波相位平滑碼偽距的工具，但傳統(tǒng)的卡爾曼濾波器的量測噪聲方差為常值，在動態(tài)GNSS定位中，不能很好地適合環(huán)境的變化，從而也達(dá)不到理想的平滑效果。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明的目的是針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于自調(diào)整卡爾曼濾波的多普勒輔助載波相位平滑偽距方法。本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案，對于每一顆衛(wèi)星，均包括以下步驟：(1)設(shè)定一個窗口長度N，利用求平均的方法，計算第N-1個歷元tN-1的碼偽距估計值(1-1)接收機(jī)第一次接收到碼偽距測量值ρ的歷元時刻記作t0；當(dāng)?shù)竭_(dá)第N-1個歷元tN-1時，通過t0至tN-1的多普勒頻移測量值對相應(yīng)時刻的碼偽距測量值ρ進(jìn)行修正；對于t0至tN-1，依次依照下式計算出tN-1的碼偽距估計值其中：ti為第i個歷元，ρ(ti)為第i個歷元的碼偽距測量值，D(ti)為多普勒頻移測量值，λ為衛(wèi)星信號的載波波長；(1-2)用下式對進(jìn)行求平均，可以得到利用多普勒頻移推算的tN-1的碼偽距值(2)建立平滑碼偽距的卡爾曼濾波模型：狀態(tài)方程：觀測方程：其中：估計參數(shù)為k時刻平滑后的碼偽距，作為狀態(tài)向量；觀測值yk為k時刻的碼偽距測量值，y作為觀測向量；所述k時刻自濾波開始起算，k作為第k步濾波運(yùn)算；控制輸入uk,k-1由k-1時刻至k時刻的載波相位變化量或多普勒頻移測量值決定，u作為輸入向量；w、v為滿足正態(tài)分布的白噪聲，均值為0，wk-1為k-1時刻的過程噪聲向量，方差記為Qk-1；vk為k時刻的觀測噪聲向量，方差記為Rk；A為由k-1時刻至k時刻的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣；B為k-1時刻輸入向量與狀態(tài)向量之間的關(guān)系矩陣；C為k時刻觀測向量與狀態(tài)向量之間的關(guān)系矩陣；為濾波初始時刻的碼偽距，即步驟(1)中的碼偽距值的初始方差P0＝R0；A、B、C均為常系數(shù)；上述向量及矩陣的維數(shù)均為1；優(yōu)選的，A、B、C的取值均為1。(3)卡爾曼濾波過程：在tN-1時刻開始執(zhí)行卡爾曼濾波，包括以下兩個過程：①預(yù)測過程其中，為的一步預(yù)測值，P～為的誤差的協(xié)方差，P為的誤差的協(xié)方差。本發(fā)明方案中，上式可簡化為：②校正過程其中：K為權(quán)重值。本發(fā)明方案中，上式可簡化為：優(yōu)選的，上述技術(shù)方案的步驟(2)中：控制輸入uk,k-1的取值方法如下：利用多普勒頻移進(jìn)行周跳檢測，即若則認(rèn)為該時刻發(fā)生周跳，其中：φk為第k時刻的載波相位測量值，Dk為第k時刻的多普勒頻移測量值，Δt為相鄰兩個時刻的時間間隔，CSThrd為設(shè)定的檢測周跳的閾值。若檢測到該時刻發(fā)生周跳，此時使用多普勒頻移來對碼偽距進(jìn)行平滑，即若檢測到該時刻未發(fā)生周跳，將使用測距精度最高的載波相位來對碼偽距進(jìn)行平滑，即uk,k-1＝λ(φk-φk-1)優(yōu)選的，考慮到載波相位和多普勒頻移的測距精度的不同，根據(jù)周跳檢測的結(jié)果，過程噪聲方差Qk-1設(shè)定方法如下：優(yōu)選的，考慮到多路徑干擾對碼偽距的精度影響更大，而接收機(jī)接收衛(wèi)星信號的環(huán)境從良好到存在多路徑干擾的過程中，衛(wèi)星信噪比處于急劇的下降狀態(tài)；且受到多路徑干擾的過程中，衛(wèi)星信噪比處于起伏波動的狀態(tài)。因此，本方案利用衛(wèi)星信噪比下降率DropRate(SNR)以及信噪比標(biāo)準(zhǔn)差Std(SNR)，來判斷多路徑干擾的存在，k時刻的DropRate(SNR)和Std(SNR)的計算方式分別如下：其中，(SNR)k為k時刻的信噪比測量值，單位dB；M為統(tǒng)計衛(wèi)星信噪比下降率使用的連續(xù)時刻個數(shù)；其中，M′為統(tǒng)計衛(wèi)星信噪比標(biāo)準(zhǔn)差使用的連續(xù)時刻個數(shù)，μ為M′個時刻內(nèi)所有信噪比測量值的平均值；則k時刻的卡爾曼濾波器觀測噪聲的方差Rk的取值方法如下：Rk＝RBasic×{(1+k1×max(DropRateThrd-DropRate(SNR)k,0)+k2×max(Std(SNR)k-StdThrd,0))}其中，RBasic＝(1)2為碼偽距的噪聲方差的常規(guī)值；k1、k2分別為設(shè)定的衛(wèi)星信噪比下降率和標(biāo)準(zhǔn)差的權(quán)重系數(shù)；DropRateThrd為接收機(jī)接收衛(wèi)星信號的環(huán)境從良好到存在多路徑干擾時的衛(wèi)星信噪比下降率的閾值；StdThrd為受到多路徑干擾的過程中，衛(wèi)星信噪比處于起伏波動的狀態(tài)時的衛(wèi)星信噪比標(biāo)準(zhǔn)差的閾值。有益效果：本發(fā)明方案解決了碼偽距精度低的問題，消除了周跳對載波相位平滑碼偽距的影響，減輕了接收機(jī)噪聲以及多路徑干擾的影響，即使在復(fù)雜的環(huán)境下也能得到精度較高的偽距，從而提高單點(diǎn)定位精度，且不僅限于靜態(tài)定位場合；另外，由于本發(fā)明方案中的卡爾曼濾波算法采用的是標(biāo)量的運(yùn)算形式，計算量較小，因此可以應(yīng)用于實(shí)時單點(diǎn)定位。附圖說明圖1：本發(fā)明平滑碼偽距算法框圖圖2：不同算法的偽距精度對比圖具體實(shí)施方式為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實(shí)施例，對本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步的詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施方式僅僅用以解釋本發(fā)明，并不限定本發(fā)明的保護(hù)范圍。結(jié)合圖1，給出本發(fā)明一種基于自調(diào)整卡爾曼濾波的多普勒輔助載波相位平滑偽距方法的最優(yōu)實(shí)施例：使用自主搭建的基站采集數(shù)據(jù)進(jìn)行測試，數(shù)據(jù)時長為24小時，歷元間隔為1s，數(shù)據(jù)采集的時間為2016年5月17日。對于每一顆衛(wèi)星，均包括以下步驟：(1)設(shè)定一個窗口長度N，利用求平均的方法，計算第N-1個歷元tN-1的碼偽距估計值下面以某顆衛(wèi)星為例具體說明計算方法：(1-1)接收機(jī)第一次接收到碼偽距測量值ρ的歷元時刻記作t0；當(dāng)?shù)竭_(dá)第N-1個歷元tN-1時，通過t0至tN-1的多普勒頻移測量值對相應(yīng)時刻的碼偽距測量值ρ進(jìn)行修正；對于t0至tN-1，依次按照下式計算出tN-1的碼偽距估計值其中：ti為第i個歷元，ρ(ti)為第i個歷元的碼偽距測量值，D(ti)為第i個歷元的多普勒頻移測量值，λ為衛(wèi)星信號的載波波長(本實(shí)施例中，僅研究單頻觀測量，λ為L1載波的波長，即λ＝0.1903m)；本實(shí)施例中，設(shè)定窗口長度N＝8，對于t0至t7，接收機(jī)接收到的碼偽距測量值ρ(ti)和多普勒頻移測量值D(ti)以及代入上式解得的見表1；表1(1-2)用下式對進(jìn)行求平均，可以得到利用多普勒頻移推算的t7的碼偽距值將(1-1)中數(shù)值代入上式，即可解得為21757917.464m；(2)建立平滑碼偽距的卡爾曼濾波模型：狀態(tài)方程：觀測方程：其中：估計參數(shù)為k時刻平滑后的碼偽距，作為狀態(tài)向量；觀測值yk為k時刻的碼偽距測量值，y作為觀測向量；所述k時刻自濾波開始起算，k作為第k步濾波運(yùn)算；控制輸入uk,k-1由k-1時刻至k時刻的載波相位變化量或多普勒頻移測量值決定，u作為輸入向量；w、v為滿足正態(tài)分布的白噪聲，均值為0，wk-1為k-1時刻的過程噪聲向量，方差記為Qk-1；vk為k-1時刻的觀測噪聲向量，方差記為Rk-1；A為由k-1時刻至k時刻的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣；B為k-1時刻輸入向量與狀態(tài)向量之間的關(guān)系矩陣；C為k時刻觀測向量與狀態(tài)向量之間的關(guān)系矩陣；為濾波初始時刻的碼偽距，即步驟(1)中的本實(shí)施例中已求得為21757917.464m；的初始方差P0＝R0；本實(shí)施例中，上述向量及矩陣的維數(shù)均為1；且A、B、C均為常系數(shù)，其值均為1；本實(shí)施例中，由步驟(1)可知，在t7時刻開始執(zhí)行卡爾曼濾波；這里以k＝100時刻為例，來說明卡爾曼濾波的實(shí)現(xiàn)：技術(shù)方案的步驟(2)中控制輸入u100,99的取值方法如下：利用多普勒頻移進(jìn)行周跳檢測，即若則認(rèn)為該時刻發(fā)生周跳，其中：k＝100時刻的載波相位測量值φ100為111122494.262周，k＝99時刻的載波相位測量值為111119979.727周，k＝100時刻的多普勒頻移測量值D100為-2511.758Hz，第k＝99時刻的多普勒頻移測量值D99為-2514.281Hz，兩個時刻的時間間隔Δt為1s，設(shè)定的檢測周跳的閾值CSThrd為1.1周，代入上式，結(jié)果如下：依此，判斷k＝100時刻發(fā)生周跳，將使用多普勒頻移來對碼偽距進(jìn)行平滑，即本實(shí)施例中，考慮到載波相位和多普勒頻移的測距精度的不同，根據(jù)周跳檢測的結(jié)果，，過程噪聲方差Q99設(shè)定方法如下：因此，過程噪聲方差Q99設(shè)定為(0.05)2；進(jìn)一步的，本實(shí)施例考慮到多路徑干擾對碼偽距的精度影響更大，而接收機(jī)接收衛(wèi)星信號的環(huán)境從良好到存在多路徑干擾的過程中，衛(wèi)星信噪比處于急劇的下降狀態(tài)；且受到多路徑干擾的過程中，衛(wèi)星信噪比處于起伏波動的狀態(tài)。因此，本方案利用衛(wèi)星信噪比下降率DropRate(SNR)以及信噪比標(biāo)準(zhǔn)差Std(SNR)，來判斷多路徑干擾的存在，k時刻的DropRate(SNR)和Std(SNR)的計算方式分別如下：其中，(SNR)k為k時刻的信噪比測量值；M為統(tǒng)計衛(wèi)星信噪比下降率使用的連續(xù)時刻個數(shù)(本實(shí)施例中為20)；其中，M′為統(tǒng)計衛(wèi)星信噪比標(biāo)準(zhǔn)差使用的連續(xù)時刻個數(shù)(本實(shí)施例中為20)，μ為M′個時刻內(nèi)所有信噪比測量值的平均值；在k＝100時刻，計算DropRate(SNR)100和Std(SNR)100所需的信噪比數(shù)據(jù)見表2；表2：k81828384858687888990(SNR)k/dB50505049494949494848k919293949596979899100(SNR)k/dB48484847474747474747解得DropRate(SNR)100為0.15；Std(SNR)100為1.078dB。在本實(shí)施例中，k＝100時刻的卡爾曼濾波器觀測噪聲的方差R100的取值方法如下：R100＝RBasic×{(1+k1×max(DropRateThrd-DropRate(SNR)100,0)+k2×max(Std(SNR)100-StdThrd,0))}其中，RBasic＝(1)2為碼偽距的基本噪聲方差；k1、k2分別為設(shè)定的衛(wèi)星信噪比下降率和標(biāo)準(zhǔn)差的權(quán)重系數(shù)(本實(shí)施例中分別為10/5)；DropRateThrd為接收機(jī)接收衛(wèi)星信號的環(huán)境從良好到存在多路徑干擾時的衛(wèi)星信噪比下降率的閾值(本實(shí)施例中為0.1)；StdThrd為受到多路徑干擾的過程中，衛(wèi)星信噪比處于起伏波動的狀態(tài)時的衛(wèi)星信噪比標(biāo)準(zhǔn)差的閾值(本實(shí)施例中為2.0dB)；代入DropRate(SNR)100和Std(SNR)100，解得R100＝1.5。(3)卡爾曼濾波過程：本實(shí)施例中，在t7時刻開始執(zhí)行卡爾曼濾波，包括以下兩個過程：①預(yù)測過程其中，為的一步預(yù)測值，P～為的誤差的協(xié)方差，P為的誤差的協(xié)方差。本發(fā)明方案中，上式可簡化為：②校正過程其中：K為權(quán)重值。本發(fā)明方案中，上式可簡化為：由此可見，只須提供P0，Q0，R0，u1,0，y1(實(shí)施例中已舉例給出各參數(shù)的獲取方法)，即可展開上述卡爾曼濾波過程。對本實(shí)施例所用數(shù)據(jù)進(jìn)行算法仿真，截取其中的30個歷元進(jìn)行比較，結(jié)果如圖2所示，其中X坐標(biāo)表示歷元數(shù)，Y坐標(biāo)表示兩個相鄰時刻的偽距差(由于偽距的數(shù)值太大，故使用相鄰時刻的偽距差進(jìn)行比較平滑的性能)?？梢钥闯觯景l(fā)明所提的這種平滑偽距算法是十分有效的，其平滑精度優(yōu)于傳統(tǒng)載波相位平滑偽距算法，且平滑后的偽距精度明顯優(yōu)于波動程度較大的未經(jīng)過平滑的碼偽距；通過本發(fā)明方案的這種平滑偽距算法，能夠得到精度較高的偽距，從而提高單點(diǎn)定位精度，且不僅限于靜態(tài)定位場合。以上所述實(shí)施例僅表達(dá)了本發(fā)明最優(yōu)的一種實(shí)施方式，其描述較為具體和詳細(xì)，但并不能因此而理解為對本發(fā)明專利范圍的限制。應(yīng)當(dāng)指出的是，對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干變形和改進(jìn)，這些都屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。因此，本發(fā)明專利的保護(hù)范圍應(yīng)以所附權(quán)利要求為準(zhǔn)。當(dāng)前第1頁1 2 3