CN111381264A - 网络rtk中长基线模糊度固定方法和平台 - Google Patents
网络rtk中长基线模糊度固定方法和平台 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供一种网络RTK中长基线模糊度固定方法和平台，该方法，包括：获取基准站所发送的双频伪距观测值和双频载波相位观测数据；根据所述双频伪距观测值和双频载波相位观测数据获取双差宽巷组合模糊度的浮点解；根据数据优化算法获取所述双差宽巷组合模糊度的浮点解对应的固定解；根据所述双差宽巷组合模糊度的浮点解对应的固定解获取单频模糊度的浮点解对应的固定解。从而提高中长基线模糊度的固定率和可靠性。
Description
技术领域
本发明涉及卫星导航技术领域，尤其涉及一种网络RTK中长基线模糊度固定方法和平台。
背景技术
网络载波相位差分技术(Real Time Kinematic，RTK)是指在一定区域内均匀建立多个全球定位***(Global Positioning System，GPS)基准站，实现对区域的网状覆盖。在定位时，以基准站的一个或多个为作为参照基准，实时计算定位数据的改正项信息，最后通过通信链路向用户实时连续发布计算得到的改正项信息，从而使得用户端可以获得高精度的实时定位结果。而在网络RTK中，对各基准站间基线上的模糊度值进行解算是非常关键的步骤，其直接决定改正项信息的可靠性。
目前，在中长基线模式下，一般采用双差伪距和载波相位(Melbourne-Wubbena，MW)组合，以及通过多历元平滑的方法来获取各基准站间基线上的模糊度值。
但是，上述方法需要多个历元的平滑才能得到一个较稳定的浮点值，若接收机采集的原始数据质量较差，即使通过多个历元平滑也很难得到一个稳定的浮点值，从而导致基准站间基线上的模糊度值固定率差，可靠性低。
发明内容
本发明提供一种网络RTK中长基线模糊度固定方法和平台，以提高中长基线模糊度的固定率和可靠性。
第一方面，本发明实施例提供一种网络RTK中长基线模糊度固定方法，包括：
获取基准站所发送的双频伪距观测值和双频载波相位观测数据；
根据所述双频伪距观测值和双频载波相位观测数据获取双差宽巷组合模糊度的浮点解；
根据数据优化算法获取所述双差宽巷组合模糊度的浮点解对应的固定解；根据所述双差宽巷组合模糊度的浮点解对应的固定解获取单频模糊度的浮点解对应的固定解。
第二方面，本发明实施例提供一种网络RTK中长基线模糊度固定平台，包括：
收发模块，用于获取基准站所发送的双频伪距观测值和双频载波相位观测数据；
处理模块，用于根据所述双频伪距观测值和双频载波相位观测数据获取双差宽巷组合模糊度的浮点解；
根据数据优化算法获取所述双差宽巷组合模糊度的浮点解对应的固定解；并根据所述双差宽巷组合模糊度的浮点解对应的固定解获取单频模糊度的浮点解对应的固定解。
第三方面，本发明实施例提供一种云平台，包括：
存储器，用于存储程序；
处理器，用于执行所述存储器存储的所述程序，当所述程序被执行时，所述处理器用于执行如第一方面中任一项所述的方法。
第四方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，包括：计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机执行第一方面中任一所述的方法。
本发明提供的网络RTK中长基线模糊度固定方法和平台，通过获取基准站所发送的双频伪距观测值和双频载波相位观测数据；根据所述双频伪距观测值和双频载波相位观测数据获取双差宽巷组合模糊度的浮点解；根据数据优化算法获取所述双差宽巷组合模糊度的浮点解对应的固定解；根据所述双差宽巷组合模糊度的浮点解对应的固定解获取单频模糊度的浮点解对应的固定解。从而有效提高中长基线模糊度的固定率和可靠性，实现中长基线(30-150公里)模糊度稳定估计，减少基准站的建设数量，节约建站成本，提高经济效益。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例一提供的应用场景的结构示意图；
图2为本发明实施例二提供的网络RTK中长基线模糊度固定方法的流程图；
图3为本发明实施例三提供的网络RTK中长基线模糊度固定平台的结构示意图；
图4为本发明实施例四提供的网络RTK中长基线模糊度固定平台的结构示意图；
图5为本发明实施例四提供的云平台的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
下面以具体地实施例对本发明的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
以下，对本申请中的部分用语进行解释说明，以便于本领域技术人员理解：
1)载波相位差分技术(Real-time kinematic，RTK)，是利用卫星进行全球范围内实时导航定位的***。实时处理两个基准站载波相位观测量的差分方法，将基准站采集的载波相位发给用户接收机，进行求差解算坐标。这是一种新的常用的全球定位***(GlobalPositioning System，GPS)测量方法，以前的静态、快速静态、动态测量都需要事后进行解算才能获得厘米级的精度，而RTK是能够在野外实时得到厘米级定位精度的测量方法，它采用了载波相位动态实时差分方法，是GPS应用的重大里程碑，它的出现为工程放样、地形测图，各种控制测量带来了新曙光，极大地提高了作业效率。
2)网络RTK，是近年来在常规RTK和差分GPS的基础上建立起来的一种新技术，目前尚处于试验、发展阶段。通常把在一个区域内建立多个(一般为三个或三个以上)的GPS参考站，对该区域构成网状覆盖，并以这些基准站中的一个或多个为基准计算和发播GPS改正信息，从而对该地区内的GPS用户进行实时改正的定位方式称为GPS网络RTK，又称为多基准站RTK。它的基本原理是在一个较大的区域内稀疏地、较均匀地布设多个基准站,构成一个基准站网，然后借鉴广域差分GPS和具有多个基准站的局域差分GPS中的基本原理和方法来设法消除或削弱各种***误差的影响，获得高精度的定位结果。
3)虚拟基准站(Virtual Reference Stations，VRS)是当前网络载波相位差分技术(Real time kinematic，RTK)发展中主要使用的技术，VRS运行的基本原理：在三个或者更多的参考站覆盖范围内，用户通过无线数据链路将自定位结果(单点定位，米级以上偏差)发送给数据处理中心，同时，数据处理中心根据各基准站的观测数据进行数据处理，解算基线模糊度参数等，对影响定位的误差源进行建模计算，然后结合用户发来的粗略位置计算出对应位置处的各种误差改正数，最后在该粗略位置处虚拟得到一个基准站，并模拟计算其观测数据，然后将模拟数据发送给用户。用户使用虚拟基准站的数据做短基线差分解算，得到厘米级精度的位置信息。
图1为本发明实施例一提供的应用场景的结构示意图，如图1所示，包括：云平台10、流动站20、基准站组30，基准站组30包括：三个以及三个以上的基准站31。云平台10从流动站20获取到用户的当前位置数据，并根据用户的当前位置数据从基准站组30中选取至少3个基准站的观测数据。云平台10基于选取的各个基准站的观测数据，计算基准站之间的整周模糊度。云平台10通过计算到的基准站之间的整周模糊度，对流动站20的当前位置数据进行修正，并在流动站20当前所在位置处建立虚拟基准站。最后，云平台10模拟出虚拟基准站的观测数据，并将该观测数据发送给流动站20，从而可以得到厘米级精度的位置信息。可选地，云平台10依据选取的基准站间的整周模糊度对误差源进行分类建模，内插得到虚拟基准站的差分修正值。然后，将计算得到的差分修正值以标准的RTCM协议发送给流动站20，从而使得流动站20根据差分修正值完成差分定位。本实施例中，流动站20可以是具备定位功能的终端，例如智能手机、智能手表、平板电脑等等。
下面以具体地实施例对本发明的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本发明的实施例进行描述。
图2为本发明实施例二提供的网络RTK中长基线模糊度固定方法的流程图，如图2所示，本实施例中的方法可以包括：
S101、获取基准站所发送的双频伪距观测值和双频载波相位观测数据。
本实施例中，首先构建中长基线的双差观测方程；中长基线的双差观测方程如下：
其中，
为站间星间双差载波观测量，λk为k频点的载波波长，
为站间星间双差载波观测量，单位：周数；
为站间星间双差几何距离，
为站间星间双差电离层残差，
为站间星间双差对流层残差，λk为k频点的载波波长，
为站间星间双差模糊度，单位：周数；εφ为站间星间载波相位测量噪声残差，
为站间星间双差伪距观测量；εp为站间星间伪距测量噪声残差，i为参考卫星标号，i的取值范围为：1-32；j为非参考卫星标号，j的取值范围为：1-32；k为卫星频点，k的取值范围为：1-3；下标r表示基线上的辅基准站，下标b表示基线上的主基准站。
本实施例中，通过中长基线的双差观测方程，可以针对存在的对流层残差，结合精确获取的气象数据，精确解算出基线上站间星间双差对流层的残差，通过消除解算的双差对流层残差，进一步提高基线模糊度浮点解精度，可以有效提高模糊度固定率以及模糊度固定的可靠性。
然后，采用高斯马尔科夫过程模拟残余的相对电离层，并估计双差电离层残差；通过Saastamoinen模型模拟基准站上的卫星对流层，并估计基准站之间的双差对流层残差；双差对流层残差计算公式如下：
其中：
为站间星间双差对流层残差，
为参考卫星主站对流层值，
为非参考卫星主站对流层值，
为参考卫星辅站对流层值，
为非参考站辅站对流层值。Saastamoinen模型需要有参考站精确的气象数据，例如：气压、温度、湿度等参数，而建设的参考站都可以通过气象网络数据或气象测量的方法获取到精准的气象参数数据；其中，所用参考站上的卫星对流层可通过模型求得。
进一步地，将选取的基准站所发送的双频伪距观测值、双频载波相位观测数据对应的载波参数、双差电离层残差、双差对流层残差，代入中长基线的双差观测方程，得到站间星间双差模糊度
最后，构建基准站之间的双差宽巷组合模糊度的解算方程，其中，基准站之间的双差宽巷组合模糊度的解算方程如下：
其中：NK为频点间组合双差模糊度，N1为1频点双差模糊度，N2为2频点双差模糊度，f1为1频点载波频率，f2为2频点载波频率，ρ1为1频点双差伪距观测量，λ1为1频点载波波长，ρ2为2频点双差伪距观测量，λ2为2频点载波波长，L1为1频点双差载波观测量，L2为2频点双差载波观测量。
需要说明的是，本实施例中，NK＝N1-N2,N1对应
即频点1的双差模糊度，N2对应
即频点2的双差模糊度。
可选地，在执行步骤S101之前，还可以对双频载波相位观测量数据进行预处理，得到双频载波相位观测量数据的特征参数，特征参数包括：信号仰角、载噪比、观测噪声；将特征参数不在预设阈值范围内的双频载波相位观测量数据剔除。
本实施例中，可以针对存在的电离层残差，使用电离层估计技术，每个历元在模糊度浮点解滤波的同时，估计电离层站间单差残差值，从而可有效提高模糊度浮点解精度，更快的实现模糊度的精确固定。另外，通过设置参考电离层约束值，从而可以使得电离层解算异常的卫星模糊度不参与之后的固定，因此，进一步地提高模糊度固定率以及模糊度固定的可靠性。
S102、根据双频伪距观测值和双频载波相位观测数据获取双差宽巷组合模糊度的浮点解。
在一种可选的实施方式中，可以根据所述双频伪距观测值和双频载波相位观测数据，构建双差宽巷组合模糊度的解算方程；然后采用滤波算法，对所述双差宽巷组合模糊度的解算方程进行求解，得到双差宽巷组合模糊度的浮点解。
本实施例中，可以采用卡尔曼滤波算法，对双差宽巷组合模糊度的解算方程进行求解，得到双差宽巷组合模糊度的浮点解。
具体地，卡尔曼滤波方程如下：
其中：wk服从正态分布N(0,Qk)，ek服从正态分布N(0,Rk)，Qk为状态转移噪声方差，Rk为观测量噪声方差，k为方程数。Xk为当前时刻状态预测量，Xk-1为上一时刻状态量，Φk,k-1为状态转移矩阵，wk为***误差向量，Γk,k-1为单位阵,Yk为当前时刻观测量，Ak为系数矩阵，表征状态量和观测量之间的关系，ek为观测误差向量。
在双差宽巷组合模糊度滤波中，Xk为双频组合双差模糊度浮点解、电离层站间单差残差值，k代表某一颗可用卫星(非参考星)，Yk为频点组合双差观测量残差(伪距、载波)，Qk、Rk可根据实时滤波过程得出。
本实施例中，使用卡尔曼滤波解算单频非组合模糊度浮点解，针对存在的电离层残差，使用电离层估计技术，每个历元在模糊度浮点解滤波的同时，估计电离层站间单差残差值。从而可以有效提高模糊度浮点解精度，更快的实现模糊度的精确固定。另外通过设置参考电离层约束值，使电离层解算异常的卫星模糊度不参与之后的固定，从而可以有效提高模糊度固定率以及模糊度固定的可靠性。具体地，在利用滤波方程进行参数估计时，需要根据经验给定初始电离层延迟，初始电离层延迟给定Ii(t0)10-6米，其中t0表示初始时刻；标准方差为0.03×lb×10-4米(10km，3cm)。
S103、根据数据优化算法获取双差宽巷组合模糊度的浮点解对应的固定解。
本实施例中，可以采用整数最小二乘法，获取双差宽巷组合模糊度的浮点解对应的固定解。整数最小二乘法提供了模糊度从浮点解(实数解)过渡到整数解的方法，不存在数值解法，目前主流的方法是搜索的方法，即对离散的整数点的搜索。本实施例中不限定基于整数最小二乘估计的实用搜索技术，(例如可以采用FARA、FASF、LAMBDA)，本方法使用LAMBDA方法。整周模糊度的解算主要有三个步骤。第一步是从算法角度考虑生成所有可能的整周模糊度组合；第二步是搜索出正确的模糊度组合；第三步是模糊度整数解的检验。
S104、根据双差宽巷组合模糊度的浮点解对应的固定解获取单频模糊度的浮点解对应的固定解。
在一种可选的实施方式中，可以根据所述双差宽巷组合模糊度的浮点解对应的固定解和单频模糊度的解算方程，获取所述单频模糊度的浮点解；获取各个单频模糊度的浮点解对应的电离层站间单差残差值；判断所述电离层站间单差残差值是否在预设的约束范围内，若否，则剔除对应的单频模糊度的浮点解；若是，根据优化算法获取所述单频模糊度的浮点解对应的固定解。
本实施例中，可以将双差宽巷组合模糊度的浮点解对应的固定解代入单频模糊度的解算方程，并通过卡尔曼滤波算法，对单频模糊度的解算方程进行求解，得到单频模糊度的浮点解。
具体地，单频模糊度的解算方程如下：
Ns＝ρs-Ls-ΔIs
其中：Ns为s频点双差模糊度，ρs为s频点站间星间双差伪距观测量，Ls为s频点站间星间双差载波观测量，ΔIs为s频点电离层估计量，s为卫星频点。
本实施例中，可以针对参考站上卫星接收机为多频接收机的特点，通过不同频点观测量间的组合，形成波长相对较长的模糊度宽巷解。由于宽巷解波长相对较长，宽巷模糊度更容易固定，宽巷模糊度先于单频模糊度固定。首先固定宽巷模糊度，然后将宽巷模糊度的固定解代入单频模糊度固定的解算方程。采用本实施例中的方法可以有效加速单频点模糊度的固定，提高模糊度固定初始化时间。
本实施例中，可以采用整数最小二乘法，获取单频模糊度的浮点解对应的固定解。整数最小二乘法提供了模糊度从浮点解(实数解)过渡到整数解的方法，不存在数值解法，目前主流的方法是搜索的方法，即对离散的整数点的搜索。本实施例中不限定基于整数最小二乘估计的实用搜索技术，(例如可以采用FARA、FASF、LAMBDA)，本方法使用LAMBDA方法。整周模糊度的解算主要有三个步骤。第一步是从算法角度考虑生成所有可能的整周模糊度组合；第二步是搜索出正确的模糊度组合；第三步是模糊度整数解的检验。
在一种可选的实施方式中，可以以矩阵形式表征所述单频模糊度的解算方程；然后根据滤波算法对以矩阵形式表征所述单频模糊度的解算方程进行求解；其中，对于单频模糊度的解算方程中的对称矩阵，存储对称矩阵中上三角的矩阵元素，以便快速存取所述单频模糊度的解算方式。
具体地，可以采用矩阵形式表征单频模糊度的解算方程；其中，对于单频模糊度的解算方程中的对称矩阵，在存储对称矩阵的矩阵元素时，仅存储对称矩阵中上三角的矩阵元素；然后再通过卡尔曼滤波算法，对采用矩阵形式表征单频模糊度的解算方程进行求解。
具体地，使用矩阵计算效率优化技术，即采用只存上三角元素(含对角线元素)的存储方案存储对称矩阵，只将上三角元素按顺序存到数组中。通过矩阵元素在数组中的存储位置恢复对称矩阵的下标，进而可以恢复原先的对称矩阵。通过优化技术，可以将矩阵元素个数由N2压缩到N*(N+1)/2，大大节省了存储空间，同时也避免了不必要的重复计算，提高工程实现的效率。
本实施例中，由于电离层单差参数的加入，滤波方程未知量参数增加，滤波矩阵阶数变大，解算效率会受到影响。因此，可以采用软件优化技术，针对对称矩阵的特点，优化解算方法，有效提高的解算效率，降低解算负担。
本实施例，通过获取基准站所发送的双频伪距观测值和双频载波相位观测数据；根据双频伪距观测值和双频载波相位观测数据获取双差宽巷组合模糊度的浮点解；根据数据优化算法获取所述双差宽巷组合模糊度的浮点解对应的固定解；根据双差宽巷组合模糊度的浮点解对应的固定解获取单频模糊度的浮点解对应的固定解。从而有效提高中长基线模糊度的固定率和可靠性，实现中长基线(30-150公里)模糊度稳定估计，减少基准站的建设数量，节约建站成本，提高经济效益。
图3为本发明实施例三提供的网络RTK中长基线模糊度固定平台的结构示意图，如图3所示，本实施例中的平台可以包括：
收发模块41，用于获取基准站所发送的双频伪距观测值和双频载波相位观测数据；该收发模块41可以是收发器也可以是接口；
处理模块42，用于根据所述双频伪距观测值和双频载波相位观测数据获取双差宽巷组合模糊度的浮点解；该处理模块42可以是处理器或者控制器；
根据数据优化算法获取所述双差宽巷组合模糊度的浮点解对应的固定解；并根据所述双差宽巷组合模糊度的浮点解对应的固定解获取单频模糊度的浮点解对应的固定解。
可选地，所述处理模块42，具体用于：
根据所述双频伪距观测值和双频载波相位观测数据，构建双差宽巷组合模糊度的解算方程；
采用滤波算法，对所述双差宽巷组合模糊度的解算方程进行求解，得到双差宽巷组合模糊度的浮点解。
可选地，所述处理模块42，具体用于：
根据所述双差宽巷组合模糊度的浮点解对应的固定解和单频模糊度的解算方程，获取所述单频模糊度的浮点解；
获取各个单频模糊度的浮点解对应的电离层站间单差残差值；
判断所述电离层站间单差残差值是否在预设的约束范围内，若否，则剔除对应的单频模糊度的浮点解；若是，根据优化算法获取所述单频模糊度的浮点解对应的固定解。
可选地，根据所述双差宽巷组合模糊度的浮点解对应的固定解和单频模糊度的解算方程，获取所述单频模糊度的浮点解，包括：
以矩阵形式表征所述单频模糊度的解算方程；
根据滤波算法对以矩阵形式表征所述单频模糊度的解算方程进行求解；
其中，对于单频模糊度的解算方程中的对称矩阵，存储对称矩阵中上三角的矩阵元素，以便快速存取所述单频模糊度的解算方式。
需要说明的是，本实施例中的平台可以是一个服务器组成，也可以是多个服务器构成的服务器集群，或者是一个软件***平台。
本实施例可以执行上述图2所示的方法中的技术方案，其实现过程和技术效果与上述方法类似，此处不再赘述。
图4为本发明实施例四提供的网络RTK中长基线模糊度固定平台的结构示意图，如图4所示，本实施例中的装置在图3所示平台的基础上，还可以包括：
预处理模块43，用于根据双频载波相位观测量数据得到所述双频载波相位观测量数据的特征参数，所述特征参数包括：信号仰角、载噪比、观测噪声；将不在预设阈值范围内的特征参数所对应的双频载波相位观测量数据剔除。
本实施例可以执行上述图2所示的方法中的技术方案，其实现过程和技术效果与上述方法类似，此处不再赘述。
图5为本发明实施例四提供的云平台的结构示意图，如图5所示，本实施例中的云平台50包括：处理器51和存储器52；
存储器52，用于存储计算机程序(如实现上述方法的应用程序、功能模块等)、计算机指令等，上述的计算机程序、计算机指令等可以分区存储在一个或多个存储器52中。并且上述的计算机程序、计算机指令、数据等可以被处理器51调用。
处理器51，用于执行存储器52存储的计算机程序，以实现上述实施例涉及的方法中的各个步骤。具体可以参见前面方法实施例中的相关描述。其中，存储器52、处理器51可以通过总线53耦合连接。
可选地，所述处理器51还用于执行以下任一或任多操作：
向终端发送实时差分数据，以使得终端根据所述差分数据执行高精度定位；
对卫星定位***进行实时监控，在所述卫星定位***出现故障时，对出现故障的卫星定位***进行标识，并向所述卫星定位***服务的客户端发送提醒信息；
结合多个参考站卫星观测到的对流层数据，拟合出参考站覆盖区域上空的对流层情况，并反演出参考站覆盖区域上空的实时气象数据。
本实施例可以执行上述图2所示的方法中的技术方案，其实现过程和技术效果与上述方法类似，此处不再赘述。
此外，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当用户设备的至少一个处理器执行该计算机执行指令时，用户设备执行上述各种可能的方法。
其中，计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。一种示例性的存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于ASIC中。另外，该ASIC可以位于用户设备中。当然，处理器和存储介质也可以作为分立组件存在于通信设备中。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (12)
1.一种网络RTK中长基线模糊度固定方法，其特征在于，包括：
获取基准站所发送的双频伪距观测值和双频载波相位观测数据；
根据所述双频伪距观测值和双频载波相位观测数据获取双差宽巷组合模糊度的浮点解；
根据数据优化算法获取所述双差宽巷组合模糊度的浮点解对应的固定解；
根据所述双差宽巷组合模糊度的浮点解对应的固定解获取单频模糊度的浮点解对应的固定解。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取基准站所发送的双频伪距观测值和双频载波相位观测数据之前，还包括：
根据双频载波相位观测量数据得到所述双频载波相位观测量数据的特征参数，所述特征参数包括：信号仰角、载噪比、观测噪声；
将不在预设阈值范围内的特征参数所对应的双频载波相位观测量数据剔除。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述双频伪距观测值和双频载波相位观测数据获取双差宽巷组合模糊度的浮点解，包括：
根据所述双频伪距观测值和双频载波相位观测数据，构建双差宽巷组合模糊度的解算方程；
采用滤波算法，对所述双差宽巷组合模糊度的解算方程进行求解，得到双差宽巷组合模糊度的浮点解。
4.根据权利要求1-3中任意一项所述的方法，其特征在于，根据所述双差宽巷组合模糊度的浮点解对应的固定解获取单频模糊度的浮点解对应的固定解，包括：
根据所述双差宽巷组合模糊度的浮点解对应的固定解和单频模糊度的解算方程，获取所述单频模糊度的浮点解；
获取各个单频模糊度的浮点解对应的电离层站间单差残差值；
判断所述电离层站间单差残差值是否在预设的约束范围内，若否，则剔除对应的单频模糊度的浮点解；若是，根据优化算法获取所述单频模糊度的浮点解对应的固定解。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述双差宽巷组合模糊度的浮点解对应的固定解和单频模糊度的解算方程，获取所述单频模糊度的浮点解，包括：
以矩阵形式表征所述单频模糊度的解算方程；
根据滤波算法对以矩阵形式表征所述单频模糊度的解算方程进行求解；
其中，对于单频模糊度的解算方程中的对称矩阵，存储对称矩阵中上三角的矩阵元素，以便快速存取所述单频模糊度的解算方式。
6.一种网络RTK中长基线模糊度固定平台，其特征在于，包括：
收发模块，用于获取基准站所发送的双频伪距观测值和双频载波相位观测数据；
处理模块，用于根据所述双频伪距观测值和双频载波相位观测数据获取双差宽巷组合模糊度的浮点解；根据数据优化算法获取所述双差宽巷组合模糊度的浮点解对应的固定解；并根据所述双差宽巷组合模糊度的浮点解对应的固定解获取单频模糊度的浮点解对应的固定解。
7.根据权利要求6所述的平台，其特征在于，还包括：
预处理模块，用于根据双频载波相位观测量数据得到所述双频载波相位观测量数据的特征参数，所述特征参数包括：信号仰角、载噪比、观测噪声；
将不在预设阈值范围内的特征参数所对应的双频载波相位观测量数据剔除。
8.根据权利要求6所述的平台，其特征在于，所述处理模块，具体用于：
根据所述双频伪距观测值和双频载波相位观测数据，构建双差宽巷组合模糊度的解算方程；
采用滤波算法，对所述双差宽巷组合模糊度的解算方程进行求解，得到双差宽巷组合模糊度的浮点解。
9.根据权利要求6-8中任意一项所述的平台，其特征在于，所述处理模块，具体用于：
根据所述双差宽巷组合模糊度的浮点解对应的固定解和单频模糊度的解算方程，获取所述单频模糊度的浮点解；
获取各个单频模糊度的浮点解对应的电离层站间单差残差值；
判断所述电离层站间单差残差值是否在预设的约束范围内，若否，则剔除对应的单频模糊度的浮点解；若是，根据优化算法获取所述单频模糊度的浮点解对应的固定解。
10.根据权利要求9所述的平台，其特征在于，根据所述双差宽巷组合模糊度的浮点解对应的固定解和单频模糊度的解算方程，获取所述单频模糊度的浮点解，包括：
以矩阵形式表征所述单频模糊度的解算方程；
根据滤波算法对以矩阵形式表征所述单频模糊度的解算方程进行求解；
其中，对于单频模糊度的解算方程中的对称矩阵，存储对称矩阵中上三角的矩阵元素，以便快速存取所述单频模糊度的解算方式。
11.一种云平台，其特征在于，包括：
存储器，用于存储程序；
处理器，用于执行所述存储器存储的所述程序，当所述程序被执行时，所述处理器用于执行如权利要求1-5中任一项所述的方法。
12.根据权利要求11所述的云平台，其特征在于，所述处理器还用于执行以下任一或任多操作：
向终端发送实时差分数据，以使得终端根据所述差分数据执行高精度定位；
对卫星定位***进行实时监控，在所述卫星定位***出现故障时，对出现故障的卫星定位***进行标识，并向所述卫星定位***服务的客户端发送提醒信息；
结合多个参考站卫星观测到的对流层数据，拟合出参考站覆盖区域上空的对流层情况，并反演出参考站覆盖区域上空的实时气象数据。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| EE01 | Entry into force of recordation of patent licensing contract | ||
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Application publication date: 20200707 Assignee: NAVINFO Co.,Ltd. Assignor: Beijing Liufen Technology Co.,Ltd. Contract record no.: X2020990000296 Denomination of invention: Long baseline ambiguity fixing method and platform in network RTK License type: Common License Record date: 20200611 |
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| GR01 | Patent grant | ||
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