本發(fā)明涉及北斗導(dǎo)航衛(wèi)星信號(hào)智能化處理，尤其涉及一種臨近廣闊水域的北斗導(dǎo)航衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)粗差剔除算法。

背景技術(shù)：

1、在理想狀態(tài)下，北斗導(dǎo)航衛(wèi)星定位接受機(jī)只接受運(yùn)行于軌道上的北斗導(dǎo)航衛(wèi)星的信號(hào)（直接信號(hào)），解算得出接收機(jī)天線所處精確的空間位置。然而在在復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景下，特別是在臨近河、湖、庫(kù)等廣闊水域，會(huì)反射衛(wèi)星信號(hào)（間接信號(hào)），被北斗導(dǎo)航衛(wèi)星定位接受機(jī)接受后，將和直接來(lái)自北斗衛(wèi)星的信號(hào)（直接路徑）產(chǎn)生干涉，俗稱間接路徑效應(yīng)，不可避免地對(duì)解算結(jié)果造成粗差。這些粗差會(huì)嚴(yán)重影響北斗導(dǎo)航衛(wèi)星的定位、導(dǎo)航精度和可靠性，特別是在高精度要求的應(yīng)用中，如河道觀測(cè)、水上導(dǎo)航和水文監(jiān)測(cè)等。早期粗差剔除方法主要基于統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，通過(guò)設(shè)定閾值、使用最小二乘法和殘差分析等手段來(lái)檢測(cè)和剔除粗差。然而，這些方法對(duì)隨機(jī)性強(qiáng)的間接路徑效應(yīng)導(dǎo)致導(dǎo)航、定位方面的影響處理能力有限，不可避免地對(duì)解算結(jié)果造成粗差。急需利用信號(hào)處理修復(fù)算法，對(duì)大面積水域產(chǎn)生的反射信號(hào)進(jìn)行智能識(shí)別，對(duì)其產(chǎn)生的粗差進(jìn)行自動(dòng)化的剔除，從而保證北斗導(dǎo)航衛(wèi)星測(cè)量結(jié)果的正確性和穩(wěn)定性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、基于此，有必要提供一種臨近廣闊水域的北斗導(dǎo)航衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)粗差剔除算法，以解決至少一個(gè)上述技術(shù)問(wèn)題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，一種臨近廣闊水域的北斗導(dǎo)航衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)粗差剔除算法，所述方法包括以下步驟：

3、步驟s1：獲取衛(wèi)星接收信號(hào)；對(duì)衛(wèi)星接收信號(hào)進(jìn)行信號(hào)預(yù)處理，生成標(biāo)準(zhǔn)衛(wèi)星接收信號(hào)；

4、步驟s2：對(duì)標(biāo)準(zhǔn)衛(wèi)星接收信號(hào)進(jìn)行間接路徑干涉分析，得到直接路徑接收信號(hào)和間接路徑接收信號(hào)；利用推演綜合信號(hào)模型對(duì)直接路徑接收信號(hào)和間接路徑接收信號(hào)進(jìn)行信號(hào)相位擾動(dòng)分析，生成間接路徑接收信號(hào)相位漂移量；

5、步驟s3：通過(guò)間接路徑接收信號(hào)相位漂移量對(duì)標(biāo)準(zhǔn)衛(wèi)星接收信號(hào)進(jìn)行實(shí)際信號(hào)擾動(dòng)分析，生成實(shí)際信號(hào)擾動(dòng)數(shù)據(jù)；對(duì)實(shí)際信號(hào)擾動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行平均擾動(dòng)幅度計(jì)算，得到實(shí)際信號(hào)平均擾動(dòng)幅度數(shù)據(jù)；利用北斗導(dǎo)航衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)粗差剔除算法基于實(shí)際信號(hào)平均擾動(dòng)幅度數(shù)據(jù)對(duì)實(shí)際信號(hào)擾動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行多層次信號(hào)干擾排除，從而生成衛(wèi)星接收擾動(dòng)優(yōu)化信號(hào)；

6、步驟s4：基于衛(wèi)星接收擾動(dòng)優(yōu)化信號(hào)進(jìn)行信號(hào)環(huán)境模擬，得到信號(hào)環(huán)境模擬數(shù)據(jù)；通過(guò)北斗導(dǎo)航衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)粗差剔除算法對(duì)環(huán)境模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行信號(hào)剔除優(yōu)化性能評(píng)估，生成優(yōu)化性能評(píng)估數(shù)據(jù)；通過(guò)優(yōu)化性能評(píng)估數(shù)據(jù)對(duì)衛(wèi)星接收擾動(dòng)優(yōu)化信號(hào)進(jìn)行信號(hào)粗差剔除環(huán)境適應(yīng)性分析，生成數(shù)據(jù)粗差剔除算法適應(yīng)性數(shù)據(jù)。

7、本發(fā)明通過(guò)獲取衛(wèi)星接收信號(hào)。對(duì)衛(wèi)星接收信號(hào)進(jìn)行信號(hào)預(yù)處理，生成標(biāo)準(zhǔn)衛(wèi)星接收信號(hào)。信號(hào)預(yù)處理步驟有助于去除初始接收信號(hào)中的噪聲和干擾，生成一個(gè)干凈的、標(biāo)準(zhǔn)化的信號(hào)，便于后續(xù)處理。對(duì)標(biāo)準(zhǔn)衛(wèi)星接收信號(hào)進(jìn)行間接路徑干涉分析，得到直接路徑接收信號(hào)和間接路徑接收信號(hào)。利用推演綜合信號(hào)模型對(duì)直接路徑接收信號(hào)和間接路徑接收信號(hào)進(jìn)行信號(hào)相位擾動(dòng)分析，生成間接路徑接收信號(hào)相位漂移量。通過(guò)分離直接路徑和間接路徑的信號(hào)，并分析間接路徑的相位漂移量，可以更好地理解和消除多路徑效應(yīng)對(duì)信號(hào)的影響，提高信號(hào)的準(zhǔn)確性。通過(guò)間接路徑接收信號(hào)相位漂移量對(duì)標(biāo)準(zhǔn)衛(wèi)星接收信號(hào)進(jìn)行實(shí)際信號(hào)擾動(dòng)分析，生成實(shí)際信號(hào)擾動(dòng)數(shù)據(jù)。對(duì)實(shí)際信號(hào)擾動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行平均擾動(dòng)幅度計(jì)算，得到實(shí)際信號(hào)平均擾動(dòng)幅度數(shù)據(jù)。利用北斗導(dǎo)航衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)粗差剔除算法，基于實(shí)際信號(hào)平均擾動(dòng)幅度數(shù)據(jù)，對(duì)實(shí)際信號(hào)擾動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行多層次信號(hào)干擾排除，生成衛(wèi)星接收擾動(dòng)優(yōu)化信號(hào)。這個(gè)步驟通過(guò)分析和計(jì)算實(shí)際信號(hào)的擾動(dòng)幅度，并利用算法進(jìn)行多層次的信號(hào)干擾排除，能夠有效地減少信號(hào)中的誤差，提高信號(hào)質(zhì)量。基于衛(wèi)星接收擾動(dòng)優(yōu)化信號(hào)進(jìn)行信號(hào)環(huán)境模擬，得到信號(hào)環(huán)境模擬數(shù)據(jù)。通過(guò)北斗導(dǎo)航衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)粗差剔除算法對(duì)環(huán)境模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行信號(hào)剔除優(yōu)化性能評(píng)估，生成優(yōu)化性能評(píng)估數(shù)據(jù)。通過(guò)優(yōu)化性能評(píng)估數(shù)據(jù)對(duì)衛(wèi)星接收擾動(dòng)優(yōu)化信號(hào)進(jìn)行信號(hào)粗差剔除環(huán)境適應(yīng)性分析，生成數(shù)據(jù)粗差剔除算法適應(yīng)性數(shù)據(jù)。通過(guò)信號(hào)環(huán)境模擬和適應(yīng)性分析，評(píng)估和優(yōu)化信號(hào)剔除算法的性能，確保算法能夠在各種環(huán)境下有效地工作，從而提高衛(wèi)星定位的準(zhǔn)確性和可靠性。通過(guò)上述步驟，本方法能夠有效地處理和優(yōu)化衛(wèi)星接收信號(hào)，消除信號(hào)中的干擾和誤差，提高信號(hào)的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。這對(duì)于提高北斗導(dǎo)航衛(wèi)星定位的精度具有重要意義。因此，本發(fā)明通過(guò)利用信號(hào)處理修復(fù)算法，對(duì)大面積水域產(chǎn)生的反射信號(hào)進(jìn)行智能識(shí)別，對(duì)其產(chǎn)生的粗差進(jìn)行自動(dòng)化的剔除，從而保證測(cè)量結(jié)果的正確性和穩(wěn)定性。

8、優(yōu)選的，步驟s1包括以下步驟：

9、步驟s11：通過(guò)北斗導(dǎo)航衛(wèi)星定位接收機(jī)獲取衛(wèi)星接收信號(hào)；

10、步驟s12：對(duì)衛(wèi)星接收信號(hào)進(jìn)行數(shù)字信號(hào)轉(zhuǎn)換，得到衛(wèi)星接收數(shù)字信號(hào)；

11、步驟s13：對(duì)衛(wèi)星接收數(shù)字信號(hào)進(jìn)行信號(hào)解調(diào)，從而生成衛(wèi)星解調(diào)信號(hào)；

12、步驟s14：對(duì)衛(wèi)星解調(diào)信號(hào)進(jìn)行信號(hào)增益，得到標(biāo)準(zhǔn)衛(wèi)星接收信號(hào)。

13、本發(fā)明通過(guò)北斗導(dǎo)航衛(wèi)星定位接收機(jī)能夠精準(zhǔn)接收衛(wèi)星信號(hào)，確保接收到的信號(hào)包含所有必要的定位信息。進(jìn)行數(shù)字信號(hào)轉(zhuǎn)換有助于將接收到的模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為更易于處理的數(shù)字信號(hào)，便于后續(xù)的信號(hào)處理步驟。信號(hào)解調(diào)步驟有助于從數(shù)字信號(hào)中提取出有效的衛(wèi)星定位信息，剔除不必要的干擾和噪聲。對(duì)解調(diào)后的信號(hào)進(jìn)行增益處理，可以提高信號(hào)的強(qiáng)度和質(zhì)量，使其更穩(wěn)定、更可靠，為后續(xù)的干擾分析和優(yōu)化打下良好的基礎(chǔ)。通過(guò)詳細(xì)的信號(hào)預(yù)處理、間接路徑干涉分析、實(shí)際信號(hào)擾動(dòng)分析和信號(hào)環(huán)境模擬及適應(yīng)性分析，步驟s1能夠有效消除衛(wèi)星接收信號(hào)中的干擾和誤差，提高信號(hào)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，提高北斗導(dǎo)航衛(wèi)星定位的精度。

14、優(yōu)選的，步驟s2包括以下步驟：

15、步驟s21：對(duì)標(biāo)準(zhǔn)衛(wèi)星接收信號(hào)進(jìn)行接收時(shí)序分析，得到衛(wèi)星信號(hào)接收時(shí)序數(shù)據(jù)；

16、步驟s22：通過(guò)衛(wèi)星信號(hào)接收時(shí)序數(shù)據(jù)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)衛(wèi)星接收信號(hào)進(jìn)行間接路徑干涉分析，得到直接路徑接收信號(hào)和間接路徑接收信號(hào)；

17、步驟s23：構(gòu)建推演綜合信號(hào)模型；利用推演綜合信號(hào)模型對(duì)直接路徑接收信號(hào)和間接路徑接收信號(hào)進(jìn)行g(shù)nss綜合信號(hào)推演，從而生成衛(wèi)星綜合推演信號(hào)；

18、步驟s24：根據(jù)衛(wèi)星綜合推演信號(hào)對(duì)間接路徑接收信號(hào)進(jìn)行信號(hào)相位擾動(dòng)分析，生成間接路徑接收信號(hào)相位漂移量。

19、本發(fā)明通過(guò)接收時(shí)序分析，能夠精確確定信號(hào)的到達(dá)時(shí)間和路徑，從而為后續(xù)的間接路徑干涉分析提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。利用接收時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行間接路徑干涉分析，可以有效分離直接路徑和間接路徑信號(hào)，從而更好地理解和消除多路徑效應(yīng)對(duì)信號(hào)的影響。推演綜合信號(hào)模型結(jié)合了直接路徑和間接路徑信號(hào)，通過(guò)綜合分析能夠生成更準(zhǔn)確的衛(wèi)星綜合推演信號(hào)，為后續(xù)的相位擾動(dòng)分析提供可靠的數(shù)據(jù)支持。信號(hào)相位擾動(dòng)分析能夠量化間接路徑信號(hào)的相位漂移量，從而為實(shí)際信號(hào)擾動(dòng)分析和優(yōu)化提供關(guān)鍵參數(shù)，有效減少信號(hào)中的誤差。通過(guò)對(duì)衛(wèi)星接收信號(hào)的多步驟處理，包括信號(hào)預(yù)處理、間接路徑干涉分析、實(shí)際信號(hào)擾動(dòng)分析以及信號(hào)環(huán)境模擬和適應(yīng)性分析，能夠有效地減少信號(hào)中的干擾和誤差，提高北斗導(dǎo)航衛(wèi)星定位的精度和穩(wěn)定性。

20、優(yōu)選的，步驟s22包括以下步驟：

21、步驟s221：通過(guò)衛(wèi)星信號(hào)接收時(shí)序數(shù)據(jù)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)衛(wèi)星接收信號(hào)進(jìn)行時(shí)序信號(hào)分割，得到時(shí)序分割信號(hào)段；

22、步驟s222：對(duì)時(shí)序分割信號(hào)段進(jìn)行希爾伯特變換，得到時(shí)序分割信號(hào)包絡(luò)；對(duì)時(shí)序分割信號(hào)包絡(luò)進(jìn)行變化趨勢(shì)分析，生成時(shí)序分割信號(hào)強(qiáng)度數(shù)據(jù)；

23、步驟s223：對(duì)時(shí)序分割信號(hào)包絡(luò)進(jìn)行瞬時(shí)信號(hào)相位計(jì)算，得到瞬時(shí)信號(hào)相位數(shù)據(jù)；通過(guò)瞬時(shí)信號(hào)相位數(shù)據(jù)對(duì)時(shí)序分割信號(hào)段進(jìn)行相鄰信號(hào)段相位差分析，生成相鄰信號(hào)段的瞬時(shí)相位；

24、步驟s224：基于時(shí)序分割信號(hào)強(qiáng)度數(shù)據(jù)和相鄰信號(hào)段的瞬時(shí)相位對(duì)時(shí)序分割信號(hào)段進(jìn)行間接路徑干涉分析，得到直接路徑接收信號(hào)和間接路徑接收信號(hào)；

25、其中間接路徑干涉分析的計(jì)算公式如下所示：

26、

27、

28、式中，表示為直接路徑接收信號(hào)，表示為間接路徑接收信號(hào)，表示為直接路徑信號(hào)的振幅，表示為直接路徑信號(hào)的相位，表示為信號(hào)反射系數(shù)，表示為間接路徑信號(hào)的振幅，表示為間接路徑信號(hào)引起的相位延遲。

29、本發(fā)明通過(guò)時(shí)序信號(hào)分割能夠?qū)⒔邮盏降男l(wèi)星信號(hào)分解為多個(gè)獨(dú)立的信號(hào)段，從而更精細(xì)地分析每個(gè)信號(hào)段的特性。通過(guò)希爾伯特變換得到時(shí)序分割信號(hào)包絡(luò)，并對(duì)其進(jìn)行變化趨勢(shì)分析，可以提取出信號(hào)的強(qiáng)度變化特性，從而更好地理解信號(hào)的傳播特性。計(jì)算瞬時(shí)信號(hào)的相位并分析相鄰信號(hào)段的相位差，可以精確測(cè)量信號(hào)的相位變化，從而為干涉分析提供準(zhǔn)確的相位數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)時(shí)序分割信號(hào)段進(jìn)行間接路徑干涉分析，可以有效區(qū)分直接路徑和間接路徑信號(hào)，并通過(guò)公式計(jì)算得出兩者的振幅和相位關(guān)系，從而更好地消除間接路徑引起的干擾。步驟?s22?提供了間接路徑干涉分析的具體過(guò)程，通過(guò)信號(hào)分割、包絡(luò)分析、相位計(jì)算和干涉分析，可以有效地分離和分析直接路徑和間接路徑信號(hào)，能夠大幅度減少信號(hào)中的干擾，提高北斗導(dǎo)航衛(wèi)星定位的精度和可靠性。

30、優(yōu)選的，步驟s23包括以下步驟：

31、步驟s231：利用環(huán)境傳感器對(duì)北斗導(dǎo)航衛(wèi)星定位接收機(jī)進(jìn)行環(huán)境信息采集，得到接收機(jī)環(huán)境信息數(shù)據(jù)；

32、步驟s232：對(duì)接收機(jī)環(huán)境信息數(shù)據(jù)進(jìn)行環(huán)境三維建模，得到接收機(jī)三維環(huán)境數(shù)據(jù)；通過(guò)接收機(jī)三維環(huán)境數(shù)據(jù)對(duì)直接路徑接收信號(hào)和間接路徑接收信號(hào)進(jìn)行信號(hào)射線追蹤，生成信號(hào)傳播模擬數(shù)據(jù)，其中信號(hào)傳播模擬數(shù)據(jù)包括傳播路徑模擬數(shù)據(jù)和信號(hào)反射模擬數(shù)據(jù)；

33、步驟s233：基于傳播路徑模擬數(shù)據(jù)和信號(hào)反射模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合信號(hào)模型訓(xùn)練，從而生成推演綜合信號(hào)模型；將直接路徑接收信號(hào)和間接路徑接收信號(hào)導(dǎo)入至推演綜合信號(hào)模型中進(jìn)行信號(hào)疊加，從而生成衛(wèi)星綜合推演信號(hào)；

34、其中推演綜合信號(hào)模型的信號(hào)疊加處理公式如下所示：

35、

36、式中，表示為衛(wèi)星綜合推演信號(hào)，表示為直接路徑接收信號(hào)，表示為間接路徑接收信號(hào)，表示為信號(hào)反射系數(shù)，表示為間接路徑信號(hào)引起的相位延遲；

37、衛(wèi)星綜合推演信號(hào)的概化公式如下所示：

38、

39、式中，表示為推演綜合信號(hào)模型，表示為間接路徑信號(hào)引起的相位延遲，表示為信號(hào)反射系數(shù)。

40、本發(fā)明通過(guò)利用環(huán)境傳感器采集接收機(jī)環(huán)境信息數(shù)據(jù)，可以準(zhǔn)確獲取接收機(jī)周?chē)沫h(huán)境特征，為后續(xù)的三維建模和信號(hào)傳播分析提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。通過(guò)環(huán)境三維建模，可以全面了解接收機(jī)所在環(huán)境的幾何和物理特征。信號(hào)射線追蹤模擬信號(hào)的傳播路徑和反射情況，能夠精確地分析信號(hào)在復(fù)雜環(huán)境中的傳播特性。通過(guò)綜合信號(hào)模型訓(xùn)練，可以構(gòu)建一個(gè)精確的信號(hào)傳播和反射模型，從而更好地模擬和預(yù)測(cè)信號(hào)的行為。利用推演綜合信號(hào)模型進(jìn)行信號(hào)疊加，能夠綜合考慮直接路徑和間接路徑信號(hào)的影響，從而生成更加準(zhǔn)確的衛(wèi)星綜合推演信號(hào)。步驟?s23?提供了推演綜合信號(hào)模型的具體過(guò)程，通過(guò)環(huán)境信息采集、三維建模和信號(hào)射線追蹤，可以精確模擬信號(hào)的傳播路徑和反射情況，綜合信號(hào)模型訓(xùn)練和信號(hào)疊加能夠有效綜合考慮直接路徑和間接路徑信號(hào)的影響，從而生成更加準(zhǔn)確的衛(wèi)星綜合推演信號(hào)，能夠大幅度減少信號(hào)中的干擾，提高北斗導(dǎo)航衛(wèi)星定位的精度和可靠性。

41、優(yōu)選的，步驟s24包括以下步驟：

42、步驟s241：獲取衛(wèi)星軌道位置數(shù)據(jù)；

43、步驟s242：對(duì)接收機(jī)環(huán)境信息數(shù)據(jù)進(jìn)行臨近水文特征提取，得到接收機(jī)環(huán)境水文特征數(shù)據(jù)，其中接收機(jī)環(huán)境水文特征數(shù)據(jù)包括臨近水面高度數(shù)據(jù)和臨近水面位置數(shù)據(jù)；

44、步驟s243：對(duì)北斗導(dǎo)航衛(wèi)星定位接收機(jī)進(jìn)行接收天線位置分析，生成接收機(jī)接收天線位置信息數(shù)據(jù)；對(duì)衛(wèi)星軌道位置數(shù)據(jù)、臨近水面高度數(shù)據(jù)和臨近水面位置數(shù)據(jù)以及接收機(jī)接收天線位置信息數(shù)據(jù)進(jìn)行空間周期性變化分析，生成信號(hào)接收空間變化數(shù)據(jù)；

45、步驟s244：基于信號(hào)接收空間變化數(shù)據(jù)對(duì)衛(wèi)星綜合推演信號(hào)進(jìn)行相位延遲變化分析，生成間接信號(hào)相位延遲變化數(shù)據(jù)，并將間接信號(hào)相位延遲變化數(shù)據(jù)導(dǎo)入至推演綜合信號(hào)模型中進(jìn)行相位漂移量推演，從而生成間接路徑接收信號(hào)相位漂移量；

46、其中相位漂移量推演的推演公式如下所示：

47、

48、式中，表示為間接路徑接收信號(hào)相位漂移量，表示為間接信號(hào)相位延遲變化數(shù)據(jù)，表示為信號(hào)接收空間變化長(zhǎng)度，表示為推演綜合信號(hào)模型的輸出值，表示為間接路徑信號(hào)引起的相位延遲，表示為信號(hào)反射系數(shù)。

49、本發(fā)明通過(guò)獲取精確的衛(wèi)星軌道位置數(shù)據(jù)，可以為后續(xù)的空間周期性變化分析提供基礎(chǔ)，確保分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。通過(guò)提取接收機(jī)環(huán)境的臨近水文特征，可以更好地理解環(huán)境對(duì)信號(hào)傳播的影響，特別是在臨近水體的情況下。通過(guò)分析接收天線的位置數(shù)據(jù)，可以確保信號(hào)接收的空間位置的準(zhǔn)確性。進(jìn)行空間周期性變化分析，可以全面了解信號(hào)在接收空間內(nèi)的變化規(guī)律，從而更好地預(yù)測(cè)信號(hào)的行為?；谛盘?hào)接收空間變化數(shù)據(jù)進(jìn)行相位延遲變化分析，可以準(zhǔn)確計(jì)算間接信號(hào)的相位延遲變化數(shù)據(jù)。通過(guò)推演綜合信號(hào)模型進(jìn)行相位漂移量推演，可以精確預(yù)測(cè)間接路徑接收信號(hào)的相位漂移量，從而提高北斗導(dǎo)航衛(wèi)星定位的精度和可靠性。

50、優(yōu)選的，步驟s3包括以下步驟：

51、步驟s31：通過(guò)間接路徑接收信號(hào)相位漂移量對(duì)標(biāo)準(zhǔn)衛(wèi)星接收信號(hào)進(jìn)行實(shí)際信號(hào)擾動(dòng)分析，生成實(shí)際信號(hào)擾動(dòng)數(shù)據(jù)；

52、步驟s32：對(duì)實(shí)際信號(hào)擾動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速傅里葉變換變換，得到實(shí)際信號(hào)擾動(dòng)頻譜圖；對(duì)實(shí)際信號(hào)擾動(dòng)頻譜圖進(jìn)行平均擾動(dòng)幅度計(jì)算，得到實(shí)際信號(hào)平均擾動(dòng)幅度數(shù)據(jù)；

53、步驟s33：將實(shí)際信號(hào)平均擾動(dòng)幅度數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)的擾動(dòng)幅度閾值進(jìn)行對(duì)比，當(dāng)實(shí)際信號(hào)平均擾動(dòng)幅度數(shù)據(jù)大于或等于預(yù)設(shè)的擾動(dòng)幅度閾值時(shí)，則通過(guò)北斗導(dǎo)航衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)粗差剔除算法對(duì)實(shí)際信號(hào)擾動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行高精度間接信號(hào)干擾排除，從而生成衛(wèi)星接收擾動(dòng)優(yōu)化信號(hào)；

54、步驟s34：當(dāng)實(shí)際信號(hào)平均擾動(dòng)幅度數(shù)據(jù)小于預(yù)設(shè)的擾動(dòng)幅度閾值時(shí)，則對(duì)實(shí)際信號(hào)擾動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行常規(guī)信號(hào)去噪，同樣生成衛(wèi)星接收擾動(dòng)優(yōu)化信號(hào)。

55、本發(fā)明通過(guò)分析間接路徑接收信號(hào)的相位漂移量，能夠準(zhǔn)確識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)衛(wèi)星接收信號(hào)中的實(shí)際信號(hào)擾動(dòng)，確保后續(xù)信號(hào)處理的準(zhǔn)確性?？焖俑道锶~變換（fft）可以將實(shí)際信號(hào)擾動(dòng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到頻域，便于分析信號(hào)中的頻譜成分和擾動(dòng)特征。通過(guò)計(jì)算平均擾動(dòng)幅度，可以量化信號(hào)擾動(dòng)的強(qiáng)度，為后續(xù)的信號(hào)處理步驟提供依據(jù)。當(dāng)實(shí)際信號(hào)平均擾動(dòng)幅度數(shù)據(jù)超過(guò)預(yù)設(shè)閾值時(shí)，應(yīng)用北斗導(dǎo)航衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)粗差剔除算法進(jìn)行高精度干擾排除，可以有效去除強(qiáng)干擾信號(hào)，提升定位精度和可靠性。當(dāng)實(shí)際信號(hào)平均擾動(dòng)幅度數(shù)據(jù)低于預(yù)設(shè)閾值時(shí)，通過(guò)常規(guī)信號(hào)去噪處理，可以去除弱干擾信號(hào)，確保生成的衛(wèi)星接收擾動(dòng)優(yōu)化信號(hào)的質(zhì)量。

56、優(yōu)選的，步驟s33中的北斗導(dǎo)航衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)粗差剔除算法具體如下：

57、

58、式中，表示為第個(gè)輸入信號(hào)，表示為第個(gè)輸出信號(hào)，表示為粗差提取系數(shù)，表示為輸入信號(hào)階數(shù)，表示為第個(gè)優(yōu)化信號(hào)，表示為間接路徑低頻信號(hào)單位權(quán)，表示為優(yōu)化信號(hào)與輸入信號(hào)的相關(guān)系數(shù)，表示為輸入信號(hào)的自相關(guān)系數(shù)，表示為優(yōu)化信號(hào)階數(shù)，表示為輸入信號(hào)的最大階數(shù)，表示為間接信號(hào)的時(shí)間序列。

59、本發(fā)明通過(guò)分析并整合了一種北斗導(dǎo)航衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)粗差剔除算法，算法中的輸入信號(hào)表示是從北斗導(dǎo)航衛(wèi)星接收到的原始定位信號(hào)序列，即第個(gè)輸入信號(hào)。輸出信號(hào)經(jīng)過(guò)優(yōu)化處理后的信號(hào)，即第個(gè)輸出信號(hào)。通過(guò)對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行優(yōu)化處理得到。粗差提取系數(shù)表示粗差的提取系數(shù)，用來(lái)量化優(yōu)化后信號(hào)中的粗差程度。通過(guò)最小化來(lái)剔除粗差。輸入信號(hào)階數(shù)指定了輸入信號(hào)的階數(shù)，影響到優(yōu)化處理的復(fù)雜度和效果。優(yōu)化信號(hào)表示經(jīng)過(guò)優(yōu)化處理后的信號(hào)，用來(lái)替代原始的輸入信號(hào)，以減少信號(hào)中的粗差。間接路徑低頻信號(hào)單位權(quán)用于權(quán)衡間接路徑低頻信號(hào)對(duì)粗差的影響程度，是優(yōu)化過(guò)程中的關(guān)鍵參數(shù)。優(yōu)化信號(hào)與輸入信號(hào)的相關(guān)系數(shù)衡量了優(yōu)化信號(hào)與原始輸入信號(hào)之間的相關(guān)性，幫助優(yōu)化過(guò)程中的信號(hào)處理。輸入信號(hào)的自相關(guān)系數(shù)衡量了原始輸入信號(hào)的自相關(guān)性質(zhì)，對(duì)于剔除粗差和優(yōu)化信號(hào)起到重要作用。優(yōu)化信號(hào)階數(shù)指定了優(yōu)化信號(hào)的階數(shù)，影響到優(yōu)化信號(hào)處理的復(fù)雜度和準(zhǔn)確性。輸入信號(hào)的最大階數(shù)定義了輸入信號(hào)的最大階數(shù)，影響到整體算法的計(jì)算復(fù)雜度和信號(hào)處理的深度。間接信號(hào)的時(shí)間序列表示間接信號(hào)的時(shí)間序列，對(duì)優(yōu)化過(guò)程中信號(hào)處理的時(shí)間特性起到影響。通過(guò)優(yōu)化信號(hào)的生成和粗差提取系數(shù)的最小化，能有效提升北斗導(dǎo)航衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)中的精確度和穩(wěn)定性。通過(guò)考慮輸入信號(hào)的自相關(guān)性和優(yōu)化后信號(hào)的相關(guān)性，能夠更準(zhǔn)確地提取出粗差，避免信號(hào)中的異常點(diǎn)對(duì)導(dǎo)航定位的影響。各參數(shù)間的復(fù)雜交互作用，能夠在保證算法有效性的同時(shí)，提高算法的計(jì)算效率和實(shí)時(shí)性，適應(yīng)北斗導(dǎo)航系統(tǒng)復(fù)雜和動(dòng)態(tài)的信號(hào)環(huán)境。在使用本領(lǐng)域常規(guī)的北斗導(dǎo)航衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)粗差剔除算法時(shí)，可以得到衛(wèi)星接收擾動(dòng)優(yōu)化信號(hào)，通過(guò)應(yīng)用本發(fā)明提供的北斗導(dǎo)航衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)粗差剔除算法，可以更加精確的計(jì)算出衛(wèi)星接收擾動(dòng)優(yōu)化信號(hào)。通過(guò)算法中因素的共同作用，使得上述公式能夠有效應(yīng)對(duì)北斗導(dǎo)航衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)中的粗差問(wèn)題，提高定位精度和可靠性。

60、優(yōu)選的，步驟s4包括以下步驟：

61、步驟s41：基于衛(wèi)星接收擾動(dòng)優(yōu)化信號(hào)進(jìn)行信號(hào)環(huán)境模擬，得到信號(hào)環(huán)境模擬數(shù)據(jù)；

62、步驟s42：對(duì)環(huán)境模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行多方向接收設(shè)置，得到環(huán)境模擬多方向接收數(shù)據(jù)，其中多方向接收設(shè)置包括近水域方向、遠(yuǎn)水域方向和天向接收；

63、步驟s43：根據(jù)信號(hào)環(huán)境模擬數(shù)據(jù)對(duì)環(huán)境模擬多方向接收數(shù)據(jù)進(jìn)行信號(hào)精度變化分析，生成近水域接收信號(hào)精度變化圖、遠(yuǎn)水域接收信號(hào)精度變化圖和天向接收信號(hào)精度變化圖；

64、步驟s44：利用北斗導(dǎo)航衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)粗差剔除算法對(duì)近水域接收信號(hào)精度變化圖、遠(yuǎn)水域接收信號(hào)精度變化圖和天向接收信號(hào)精度變化圖進(jìn)行信號(hào)剔除優(yōu)化性能評(píng)估，生成優(yōu)化性能評(píng)估數(shù)據(jù)；

65、步驟s45：通過(guò)優(yōu)化性能評(píng)估數(shù)據(jù)對(duì)衛(wèi)星接收擾動(dòng)優(yōu)化信號(hào)進(jìn)行信號(hào)粗差剔除環(huán)境適應(yīng)性分析，生成數(shù)據(jù)粗差剔除算法適應(yīng)性數(shù)據(jù)。

66、本發(fā)明通過(guò)基于衛(wèi)星接收擾動(dòng)優(yōu)化信號(hào)進(jìn)行信號(hào)環(huán)境模擬，能夠生成真實(shí)場(chǎng)景下的模擬數(shù)據(jù)，包括不同信號(hào)強(qiáng)度和擾動(dòng)情況，為后續(xù)的分析提供真實(shí)性和可比性。將環(huán)境模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行多方向接收設(shè)置，包括近水域、遠(yuǎn)水域和天向接收方向。這種設(shè)置可以模擬不同環(huán)境條件下衛(wèi)星信號(hào)的接收情況，考察信號(hào)在不同方位上的變化和影響。根據(jù)環(huán)境模擬數(shù)據(jù)，對(duì)多方向接收數(shù)據(jù)進(jìn)行信號(hào)精度變化分析。生成近水域、遠(yuǎn)水域和天向接收信號(hào)精度變化圖，幫助理解不同環(huán)境條件下信號(hào)精度的分布和變化規(guī)律。利用北斗導(dǎo)航衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)粗差剔除算法，對(duì)接收信號(hào)精度變化圖進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化。這一步驟能夠評(píng)估算法在不同信號(hào)環(huán)境下的表現(xiàn)，驗(yàn)證其在剔除粗差方面的有效性和穩(wěn)定性。通過(guò)優(yōu)化性能評(píng)估數(shù)據(jù)，分析衛(wèi)星接收擾動(dòng)優(yōu)化信號(hào)在不同信號(hào)環(huán)境條件下的適應(yīng)性。生成數(shù)據(jù)粗差剔除算法的適應(yīng)性數(shù)據(jù)，幫助優(yōu)化算法在實(shí)際應(yīng)用中的適用性和效果。通過(guò)信號(hào)環(huán)境模擬數(shù)據(jù)的生成，使得對(duì)北斗導(dǎo)航衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)的優(yōu)化更具實(shí)際依據(jù)和參考性。多方向接收設(shè)置能夠更全面地模擬實(shí)際場(chǎng)景中不同環(huán)境條件下的信號(hào)接收情況，增強(qiáng)了模擬的復(fù)雜性和準(zhǔn)確性。通過(guò)信號(hào)精度變化分析，能夠深入理解不同環(huán)境下信號(hào)的特性，為后續(xù)的粗差剔除算法優(yōu)化提供具體指導(dǎo)。通過(guò)性能評(píng)估和適應(yīng)性分析，確保粗差剔除算法在各種實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中的可靠性和效果，提高了數(shù)據(jù)處理和導(dǎo)航定位的精度和穩(wěn)定性。

67、優(yōu)選的，基于衛(wèi)星接收擾動(dòng)優(yōu)化信號(hào)進(jìn)行信號(hào)環(huán)境模擬包括：

68、基于衛(wèi)星接收擾動(dòng)優(yōu)化信號(hào)進(jìn)行觀測(cè)站點(diǎn)位置確認(rèn)，得到觀測(cè)站點(diǎn)位置信息數(shù)據(jù)；

69、根據(jù)觀測(cè)站點(diǎn)位置信息數(shù)據(jù)進(jìn)行信號(hào)環(huán)境構(gòu)建，得到初始信號(hào)采集環(huán)境；

70、對(duì)觀測(cè)站點(diǎn)位置信息數(shù)據(jù)進(jìn)行大面積水域臨近距離模擬，得到觀測(cè)站點(diǎn)-水域路徑數(shù)據(jù)；對(duì)觀測(cè)站點(diǎn)位置信息數(shù)據(jù)進(jìn)行環(huán)境遮擋分析，生成觀測(cè)站點(diǎn)環(huán)境遮擋分析數(shù)據(jù)；

71、通過(guò)觀測(cè)站點(diǎn)-水域路徑數(shù)據(jù)和觀測(cè)站點(diǎn)環(huán)境遮擋分析數(shù)據(jù)對(duì)初始信號(hào)采集環(huán)境進(jìn)行信號(hào)采集折射環(huán)境影響建模，得到信號(hào)環(huán)境模擬數(shù)據(jù)。

72、本發(fā)明通過(guò)確定觀測(cè)站點(diǎn)的位置信息，這是建立信號(hào)環(huán)境模擬的基礎(chǔ)。通過(guò)這一步驟獲取觀測(cè)站點(diǎn)的準(zhǔn)確位置數(shù)據(jù)。根據(jù)觀測(cè)站點(diǎn)位置信息，構(gòu)建初始的信號(hào)采集環(huán)境。這包括了觀測(cè)站點(diǎn)周?chē)牡匦?、建筑物、植被等環(huán)境因素，為后續(xù)的信號(hào)模擬提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。分析觀測(cè)站點(diǎn)與大面積水域的臨近距離，獲取觀測(cè)站點(diǎn)到水域的路徑數(shù)據(jù)。這一步驟考慮了水域?qū)π盘?hào)傳輸?shù)挠绊?，特別是在信號(hào)傳輸路徑上存在的反射、衰減等情況。對(duì)觀測(cè)站點(diǎn)周?chē)沫h(huán)境進(jìn)行遮擋分析，生成環(huán)境遮擋分析數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)描述了在信號(hào)傳輸路徑上存在的障礙物（如建筑物、山脈等）對(duì)信號(hào)的阻擋程度。結(jié)合觀測(cè)站點(diǎn)到水域路徑數(shù)據(jù)和環(huán)境遮擋分析數(shù)據(jù)，建立信號(hào)采集折射環(huán)境影響模型。這一模型考慮了信號(hào)在實(shí)際環(huán)境中的傳播、折射和反射過(guò)程，生成最終的信號(hào)環(huán)境模擬數(shù)據(jù)。通過(guò)觀測(cè)站點(diǎn)位置確認(rèn)和信號(hào)環(huán)境構(gòu)建，模擬出真實(shí)世界中的信號(hào)采集環(huán)境，提高了信號(hào)模擬的真實(shí)性和模型的可靠性。大面積水域臨近距離模擬和環(huán)境遮擋分析，使得模型能夠更全面地考慮不同環(huán)境條件下的信號(hào)傳輸特性，有效預(yù)測(cè)信號(hào)的衰減和變化。通過(guò)建立信號(hào)采集折射環(huán)境影響模型，能夠精確模擬出信號(hào)在復(fù)雜環(huán)境中的傳播和影響，為后續(xù)的信號(hào)處理和優(yōu)化提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。

73、本發(fā)明的有益效果在于通過(guò)對(duì)衛(wèi)星接收信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，可以清洗和規(guī)范信號(hào)數(shù)據(jù)，生成標(biāo)準(zhǔn)衛(wèi)星接收信號(hào)，為后續(xù)分析提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。對(duì)標(biāo)準(zhǔn)衛(wèi)星接收信號(hào)進(jìn)行間接路徑干涉分析，可以得到直接路徑接收信號(hào)和間接路徑接收信號(hào)，并利用推演綜合信號(hào)模型對(duì)其進(jìn)行信號(hào)相位擾動(dòng)分析，生成間接路徑接收信號(hào)相位漂移量，幫助了解信號(hào)傳輸中的干涉和相位擾動(dòng)情況。通過(guò)間接路徑接收信號(hào)相位漂移量對(duì)標(biāo)準(zhǔn)衛(wèi)星接收信號(hào)進(jìn)行實(shí)際信號(hào)擾動(dòng)分析，生成實(shí)際信號(hào)擾動(dòng)數(shù)據(jù)，并計(jì)算平均擾動(dòng)幅度，用于評(píng)估信號(hào)的擾動(dòng)程度。利用北斗導(dǎo)航衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)粗差剔除算法，基于實(shí)際信號(hào)平均擾動(dòng)幅度數(shù)據(jù)對(duì)實(shí)際信號(hào)擾動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行多層次信號(hào)干擾排除，從而生成衛(wèi)星接收擾動(dòng)優(yōu)化信號(hào)，減少信號(hào)的干擾和擾動(dòng)，提高信號(hào)質(zhì)量和準(zhǔn)確性?；谛l(wèi)星接收擾動(dòng)優(yōu)化信號(hào)進(jìn)行信號(hào)環(huán)境模擬，得到信號(hào)環(huán)境模擬數(shù)據(jù)，并利用北斗導(dǎo)航衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)粗差剔除算法對(duì)模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行信號(hào)剔除優(yōu)化性能評(píng)估，生成優(yōu)化性能評(píng)估數(shù)據(jù)，用于評(píng)估信號(hào)的優(yōu)化效果和性能。通過(guò)優(yōu)化性能評(píng)估數(shù)據(jù)對(duì)衛(wèi)星接收擾動(dòng)優(yōu)化信號(hào)進(jìn)行信號(hào)粗差剔除環(huán)境適應(yīng)性分析，生成數(shù)據(jù)粗差剔除算法適應(yīng)性數(shù)據(jù)，幫助評(píng)估數(shù)據(jù)處理算法在不同信號(hào)環(huán)境下的適應(yīng)性和效果。因此，本發(fā)明通過(guò)利用信號(hào)處理修復(fù)算法，對(duì)大面積水域產(chǎn)生的反射信號(hào)進(jìn)行智能識(shí)別，對(duì)其產(chǎn)生的粗差進(jìn)行自動(dòng)化的剔除，從而保證測(cè)量結(jié)果的正確性和穩(wěn)定性。