CN112526563A - 一种gnss信号质量监测方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种GNSS信号质量监测方法及***，属于卫星导航技术领域，解决了现有技术中没有考虑相关峰钝化，且不能充分利用观测量，测量精确度低的问题。该方法包括获取接收机发送的GNSS信号的相关峰采样值；对相关峰采样值进行预处理，得到预处理后的相关峰采样值；设定具有对称轴的目标函数，以目标函数为拟合目标对预处理后的相关峰采样值进行数据拟合得到相关峰曲线，该曲线的对称轴为观测统计量；基于卫星仰角区间，对观测统计量进行分组，对每个仰角区间的观测统计量进行处理，获得每个仰角区间的统计量门限阈值；将观测统计量和与其对应的仰角区间的统计量门限阈值进行比较，对与其对应的GNSS信号的质量进行判断，提高了GNSS信号质量监测的精确度。

Description

一种GNSS信号质量监测方法及***

技术领域

本发明涉及卫星导航技术领域，尤其涉及一种GNSS信号质量监测方法及***。

背景技术

随着航空航天及无线通信技术的飞速发展，对于卫星导航***的精度要求越来越高，其中导航信号质量优劣决定了一个导航***的先天性能，卫星信号收到干扰时，用户接收机的伪码相关器产生的相关峰会产生偏差，造成定位、测距出现较大误差，因此对GNSS信号质量的监测是指上是对GNSS信号的相关峰对称性的监测。

目前对于GNSS信号质量的检测方法主要是差值检测法及其拓展方法，用两个对称的采样点的相关值作差，然后判定对称性是否异常；以及斜率法，判断两边的斜率是否一致来判断相关峰异常情况。这些传统方法监测精度不高，没有考虑到相关峰钝化的情况，且不能充分的利用观测量，测量精确度低。

为了解决现有检测方法没有考虑相关峰钝化的情况，且不能充分利用观测量，测量精确度低的问题，急需寻求一种GNSS信号质量监测方法。

发明内容

鉴于上述的分析，本发明实施例旨在提供一种GNSS信号质量监测方法及***，用以解决现有检测方法没有考虑相关峰的钝化，且不能充分利用观测量，测量精度低的问题。

一方面，本发明实施例提供了一种GNSS信号质量监测方法，包括：

获取接收机发送的GNSS信号的相关峰采样值；

对所述相关峰采样值进行预处理，得到预处理后的相关峰采样值；

设定具有对称轴的目标函数，以所述目标函数为拟合目标对预处理后的相关峰采样值进行数据拟合得到相关峰曲线，所述相关峰曲线的对称轴为观测统计量；

基于卫星仰角区间，对所述观测统计量进行分组，对每个所述仰角区间的观测统计量进行处理，获得每个仰角区间的统计量门限阈值；

将所述观测统计量和与其对应的仰角区间的统计量门限阈值进行比较，对与其对应的GNSS信号的质量进行判断。

进一步，所述方法还包括：

基于接收机偏差和卫星偏差，对所述观测统计量进行优化，获得优化后的观测统计量；

基于卫星仰角区间，对优化后的观测统计量进行分组，对每个仰角区间的优化后的观测统计量进行处理，获得每个仰角区间的统计量门限阈值；

将优化后的观测统计量和与其对应的仰角区间的统计量门限阈值进行比较，对与其对应的GNSS信号的质量进行判断。

进一步，对所述相关峰采样值进行预处理，得到预处理后的相关峰采样值包括：

对所述相关峰采样值进行平滑处理，获得平滑处理后的相关峰采样值；

对所述平滑处理后的相关峰采样值进行归一化处理，得到预处理后的相关峰采样值。

进一步，所述目标函数为高斯函数或者二次函数，所述以所述目标函数为拟合目标对预处理后的相关峰采样值进行数据拟合得到相关峰曲线包括：采用最小二乘法对预处理后的相关峰采样值进行数据拟合。

进一步，对每个所述仰角区间的观测统计量进行处理，获得每个仰角区间的统计量门限阈值包括：

基于每个仰角区间的观测统计量，得到与每个仰角区间对应的所述观测统计量的均值、标准差以及膨胀因子；

基于与每个仰角区间对应的所述观测统计量的均值、标准差以及膨胀因子，结合虚警概率，得到每个仰角区间的所述统计量门限阈值。

进一步，所述将所述观测统计量和与其对应的仰角区间的统计量门限阈值进行比较，对与其对应的GNSS信号的质量进行判断包括：

当所述观测统计量小于其对应的仰角区间内的统计量门限阈值时，与其对应的GNSS信号为正常信号；

当所述观测量大于等于其对应的仰角区间内的统计量门限阈值时，与其对应的GNSS信号为异常信号。

另一方面，本发明实施例提供了一种GNSS信号质量监测***，包括：

信号接收模块，用于获取接收机发送的GNSS信号的相关峰采样值；

预处理模块，用于对所述相关峰采样值进行预处理，得到预处理后的相关峰采样值；

数据拟合模块，用于设定具有对称轴的目标函数，以所述目标函数为拟合目标对预处理后的相关峰采样值进行数据拟合得到相关峰曲线，所述相关峰曲线的对称轴为观测统计量；

统计量门限阈值获取模块，用于基于卫星仰角区间，对所述观测统计量进行分组，对每个所述仰角区间的观测统计量进行处理，获得每个仰角区间的统计量门限阈值；

结果分析模块，将所述观测统计量和与其对应的仰角区间的统计量门限阈值进行比较，对与其对应的GNSS信号的质量进行判断。

进一步，所述***还包括观测统计量优化模块，用于基于接收机偏差和卫星偏差，对所述观测统计量进行优化，获得优化后的观测统计量；

所述统计量门限阈值获取模块，用于基于卫星仰角区间，对所述优化后的观测统计量进行分组，对每个所述仰角区间的优化后的观测统计量进行处理，获得每个仰角区间的统计量门限阈值；

所述结果分析模块，将所述优化后的观测统计量和与其对应的仰角区间的统计量门限阈值进行比较，对与其对应的GNSS信号的质量进行判断。

进一步，所述预处理模块包括：

平滑处理模块，用于对所述相关峰采样值进行平滑处理，获得平滑处理后的相关峰采样值；

归一化模块，用于对所述平滑处理后的相关峰采样值进行归一化处理，得到预处理后的相关峰采样值。

进一步，所述统计量门限阈值获取模块包括：

第一计算模块，用于基于每个仰角区间的观测统计量，得到与每个仰角区间对应的所述观测统计量的均值、标准差以及膨胀因子；

第二计算模块，基于与每个仰角区间对应的所述观测统计量的均值、标准差以及膨胀因子，结合虚警概率，得到每个仰角区间的所述统计量门限阈值。

与现有技术相比，本发明至少可实现如下有益效果：

与现有技术相比，本实施例提供的GNSS信号质量监测方法，考虑了相关峰钝化的情况，并且通过设定目标函数，对相关峰采样值进行拟合得到相关峰曲线，充分利用了相关峰采样值，以相关峰曲线的对称轴作为观测统计量，反映GNSS信号偏离标准信号(对称轴为0的信号)的程度，再结合统计量门限阈值，判断信号是否存在异常，有效提高GNSS信号质量监测的精确度，充分满足民用航空的需求。

本发明中，上述各技术方案之间还可以相互组合，以实现更多的优选组合方案。本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分优点可从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过说明书以及附图中所特别指出的内容中来实现和获得。

附图说明

附图仅用于示出具体实施例的目的，而并不认为是对本发明的限制，在整个附图中，相同的参考符号表示相同的部件。

图1为本申请一个实施例GNSS信号质量监测方法流程示意图；

图2为本申请一个实施例GNSS信号质量监测***结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例，其中，附图构成本申请一部分，并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理，并非用于限定本发明的范围。

一方面，本发明公开了一种GNSS信号质量监测方法，其流程示意图如图1所示。

该GNSS信号质量监测方法包括：

步骤S1：获取接收机发送的GNSS信号的相关峰采样值；

具体的，同一接收机可以同时跟踪多颗卫星，同一卫星也可能同时被多个接收机跟踪，一个接收机与一个卫星之间确定一个通道，例如通道(m，n)表示接收机m与卫星n之间的通道，每台接收机每通道可以提供多个相关峰采样值，每个通道的相关峰采样值的个数可以根据接收机工艺的实际情况确定，可选的，接收机以1HZ的采样速率对GNSS信号的相关峰进行采样，每台接收机每通道可以提供8个相关峰采样值，该采样值对应的采样点的位置分别是：-0.075、-0.05、-0.025、0、0.025、0.05、0.075、0.1(码偏移量)。在实际情况中，每个通道中采样点的数量越多，对于后续数据拟合越准确，监测精度越高。

具体的，步骤S1中的相关峰采样值为多个通道的相关峰采样值。

步骤S2：对所述相关峰采样值进行预处理，得到预处理后的相关峰采样值；

步骤S3：设定具有对称轴的目标函数，以所述目标函数为拟合目标对预处理后的相关峰采样值进行数据拟合得到相关峰曲线，所述相关峰曲线的对称轴为观测统计量；

步骤S4：基于卫星仰角区间，对所述观测统计量进行分组，对每个所述仰角区间的观测统计量进行处理，获得每个仰角区间的统计量门限阈值；

步骤S5：将所述观测统计量和与其对应的仰角区间的统计量门限阈值进行比较，对与其对应的GNSS信号的质量进行判断。

与现有技术相比，本实施例提供的GNSS信号质量监测方法，考虑了相关峰钝化的情况，并且通过设定目标函数，对相关峰采样值进行拟合得到相关峰曲线，充分利用了相关峰采样值，以相关峰曲线的对称轴作为观测统计量，反映GNSS信号偏离标准信号(对称轴为0的信号)的程度，再结合统计量门限阈值，判断信号是否存在异常，有效提高GNSS信号质量监测的精确度，充分满足民用航空的需求。

在一个具体的实施例中，步骤S2进一步包括：

步骤S21：对所述相关峰采样值进行平滑处理，获得平滑处理后的相关峰采样值；

具体的，因为实际上获取的信号相关峰采样值容易受到多径信号和随机噪声的影响，为了消除这部分影响，对步骤S1中获取的相关峰采样值进行平滑处理，获得平滑处理后的相关峰采样值。以通道(m，n)的相关峰采样点为例，平滑处理的具体方式如下，请参见公式(1)，公式(1)表示为用k-1时刻的平滑处理后的相关峰采样值来对k时刻的相关峰采样值进行平滑处理，得到k时刻平滑处理后的相关峰采样值：

其中，M_m,n(k)表示k时刻，接收机m对卫星n跟踪，即通道(m，n)的相关函数采样值；M_s,m,n(k)表示k时刻，接收机m对卫星n跟踪，通道(m,n)的平滑处理后的相关峰采样值；M_s,m,n(k-1)表示k-1时刻，接收机m对卫星n跟踪，通道(m，n)的平滑处理后的相关峰采样值，H为常数，可选的，H的取值为100。

步骤S22：对所述平滑处理后的相关峰采样值进行归一化处理，得到预处理后的相关峰采样值。

具体的，由于接收机位置、增益、天线高度等因素也会影响卫星信号的功率，因此即便是对同一卫星发出的信号，不同接收机得到的值也会存在一定差异，该差异对后续的信号质量监测有一定影响，因此在平滑滤波之后采用归一化处理，对平滑处理之后的采样值进行幅度归一化，具体如公式(2)所示：

其中，M_s,m,n(k)表示k时刻，通道(m，n)的平滑处理后的相关峰采样值，M_s,m,n,max(k)表示表示k时刻，通道(m，n)的平滑处理后的相关峰采样值中的最大值，I_m,n(k)表示通道(m，n)归一化后的相关峰采样值，即预处理后的相关峰采样值。进一步的，对每个通道对应的相关峰采样值都要进行上述的平滑处理以及归一化处理，得到预处理后的相关峰采样值，每个通道中预处理后的相关峰采样值的个数与未经过预处理的相关峰采样值的个数一样。

在一个具体的实施例中，步骤S3中设定的具有对称轴的目标函数可以是高斯函数或者二次函数，步骤S3中以目标函数作为拟合目标对预处理后的相关峰采样值进行数据拟合得到相关峰曲线包括：采用最小二乘法对预处理后的相关峰采样值进行数据拟合。

具体的，拟合得到的相关峰曲线的对称轴作为观测统计量，由于正常信号相关峰具有对称性，对称轴在0偏移量，将正常信号的采样值拟合成曲线后，拟合之后的曲线的对称轴也在0偏移量，但是由于信号传播过程中有一些误差(例如：多径误差、滤波器影响等)，即便是正常信号相关峰对称轴也会出现偏离0的现象，因此将对称轴作为观测统计量，即将对称轴偏离0位置的程度作为观测统计量，能够根据偏离程度是否超过后续的统计量门限阈值，判断信号的正常与否。

以通过最小二乘法将预处理后的相关峰采样值进行数据拟合成高斯函数，并将其对称轴作为观测统计量为例进行说明，具体过程请参见公式(3)～(5)：

公式(3)为k时刻基于预处理后的相关峰采样值拟合的目标函数(高斯函数)：

其中，I_m,n(k,x)表示k时刻使用预处理后的相关峰采样值拟合的目标函数，即高斯函数；μ_m,n为对称轴，即为观测统计量；x表示采样点的位置，例如步骤S1中的-0.075、-0.05、-0.025、0、0.025、0.05、0.075、0.1，如果接收机可以提供更多的采样点，则x的取值更多；σ为标准方差。

采用最小二乘法，公式(4)表示均方误差：

其中，Q表示均方误差；x_i表示通道(m，n)的第i个采样点；I_m,n,i表示的是通道(m，n)中第i个采样点对应的归一化后的相关峰采样值，即第i个采样点对应的预处理后的相关峰采样值。

基于最小二乘法的拟合方法，使得均方误差Q最小时，对应的μ_m,n即为通道(m，n)的观测统计量，其他剩余通道的观测统计量的获得采用同样的方法，即设定具有对称轴的目标函数，基于各个通道的预处理后的相关峰采样值进行数据拟合，得到的拟合曲线的对称轴即为各个通道的观测统计量，后续使用观测统计量对信号进行监测，判断是否出现异常。

在一个具体的实施例中，GNSS信号质量监测方法还包括：

基于接收机偏差和卫星偏差，对所述观测统计量进行优化，获得优化后的观测统计量；

基于卫星仰角区间，对优化后的观测统计量进行分组，对每个仰角区间的优化后的观测统计量进行处理，获得每个仰角区间的统计量门限阈值；

将优化后的观测统计量和与其对应的仰角区间的统计量门限阈值进行比较，对与其对应的GNSS信号的质量进行判断。

具体的，在步骤S3中得到观测统计量的基础上，由于接收机和卫星***本身存在的固定误差，这一部分误差可能是由于***工作环境所引起的，是一种慢变化但可以逐步的误差。基于接收机偏差和卫星偏差对观测统计量进行优化，获得优化后的观测统计量，具体过程如下：

(1)计算接收机偏差，请参见公式(5)：

其中，Rμ_m(k)表示接收机m在k时刻的偏差，N表示接收机m所跟踪的卫星总数，S_c表示被跟踪的卫星星群，μ_m,j(k)通道(m，j)的观测统计量。

(2)去除接收机偏差，在观测统计量的基础上，减去接收机偏差，如公式(6)所示：

μ_c1,m,n(k)＝μ_m,n(k)-Rμ_m(k) (6)

其中，μ_c1,m,n(k)表示k时刻，通道(m，n)对应的消除接收机偏差之后的观测统计量。

(3)计算卫星偏差，请参见公式(7)：

其中，Sμ_n(k)表示卫星n在k时刻的偏差，M表示跟踪卫星n的接收机数量，μ_c1,i,n(k)表示通道(i，n)对应的消除接收机偏差之后的观测统计量。

(4)去除卫星偏差，在消除接收机偏差之后的观测统计量的基础上，减去卫星偏差，如公式(8)所示：

μ_c,m,n＝μ_c1,m,n(k)-Sμ_n(k) (8)

其中，μ_c,m,n表示消除接收机偏差以及卫星偏差之后的观测统计量，即优化后的观测统计量。

消除接收机偏差以及卫星偏差，获得优化后的观测统计量，使得后续对信号质量的判断结果更加准确。

在一个具体的实施例中，基于卫星仰角区间，对所述观测统计量进行分组，对每个所述仰角区间的观测统计量进行处理，获得每个仰角区间的统计量门限阈值包括：

基于每个仰角区间的观测统计量，得到与每个仰角区间对应的所述观测统计量的均值、标准差以及膨胀因子；

基于与每个仰角区间对应的所述观测统计量的均值、标准差以及膨胀因子，结合虚警概率，得到每个仰角区间的所述统计量门限阈值。

具体的，在上述步骤完成后，得到卫星与接收机之间各个通道的观测统计量，对观测统计量进行处理，得到统计量门限阈值的过程如下：

(1)按照卫星仰角划分卫星仰角区间，具体的，一般采用10度为一个区间进行划分，得到卫星仰角区间。

(2)根据卫星仰角区间，对各个通道对应的观测统计量进行分组，计算每一组(即，每一卫星仰角区间)的观测统计量的均值μ_i和标准差σ_i，其中i为第i个仰角区间。

(3)计算膨胀因子：将第i个仰角区间的观测统计量概率分布和高斯分布同时进行处理，使得高斯分布G_i～(0,f_i ²)刚好包裹住第i个仰角区间的观测统计量概率分布的两侧，此时的f_i就是该仰角区间的膨胀因子。

(4)计算每个仰角区间的统计量门限阈值：确定了每个仰角区间的观测统计量的均值μ_i和标准差σ_i以及膨胀因子f_i，设定虚警概率，获得虚警概率对应的分数位α，根据Z_i＝μ_i+α*σ_i*f_i获得第i个仰角区间的统计量门限阈值，其中Z_i为第i个仰角区间的统计量门限阈值。具体的，虚警概率可以根据实际情况设定，本申请对此不作限定。

在一个具体的实施例中，将所述观测统计量与其对应的仰角区间的统计量门限阈值进行比较，对与其对应的GNSS信号的质量进行判断包括：

当所述观测统计量小于其对应的仰角区间内的统计量门限阈值时，与其对应的GNSS信号为正常信号；

当所述观测量大于等于其对应的仰角区间内的统计量门限阈值时，与其对应的GNSS信号为异常信号。

具体的，每个仰角区间都具有一个统计量门限阈值，该仰角区间内所有的观测统计量与其对应的统计量门限阈值进行比较，如果观测统计量小于该统计量门限阈值，则该观测统计量对应的通道的GNSS信号是正常信号；如果观测统计量大于该统计量门限阈值，则该观测统计量对应的通道的GNSS信号是异常信号。

基于上述方法，观测统计量以及统计量门限阈值在每个时刻都会进行更新，可以对每个时刻每个通道的信号质量进行监测。

另一方面，本申请提供了一种GNSS信号质量监测***，包括：

信号接收模块，用于获取接收机发送的GNSS信号的相关峰采样值；

预处理模块，用于对所述相关峰采样值进行预处理，得到预处理后的相关峰采样值；

数据拟合模块，用于设定具有对称轴的目标函数，以所述目标函数为拟合目标对预处理后的相关峰采样值进行数据拟合得到相关峰曲线，所述相关峰曲线的对称轴为观测统计量；

统计量门限阈值获取模块，用于基于卫星仰角区间，对所述观测统计量进行分组，对每个所述仰角区间的观测统计量进行处理，获得每个仰角区间的统计量门限阈值；

结果分析模块，将所述观测统计量和与其对应的仰角区间的统计量门限阈值进行比较，对与其对应的GNSS信号的质量进行判断。

本申请通过GNSS信号质量监测***设定目标函数，对相关峰采样值进行拟合得到相关峰曲线，充分利用了相关峰采样值，以相关峰曲线的对称轴作为观测统计量，反映GNSS信号偏离标准信号(对称轴为0的信号)的程度，再结合统计量门限阈值，判断信号是否存在异常，有效提高GNSS信号质量监测的精确度，充分满足民用航空的需求。

在一个具体的实施例中，所述***还包括观测统计量优化模块，用于基于接收机偏差和卫星偏差，对所述观测统计量进行优化，获得优化后的观测统计量；

所述统计量门限阈值获取模块，用于基于卫星仰角区间，对所述优化后的观测统计量进行分组，对每个所述仰角区间的优化后的观测统计量进行处理，获得每个仰角区间的统计量门限阈值；

所述结果分析模块，将所述优化后的观测统计量和与其对应的仰角区间的统计量门限阈值进行比较，对与其对应的GNSS信号的质量进行判断。

具体的，观测统计量优化模块可通过上述公式(5)至公式(8)对观测统计量进行优化，消除接收机偏差以及卫星偏差对观测统计量的影响，得到优化后的观测统计量。

在一个具体的实施例中，所述预处理模块包括：

平滑处理模块，用于对所述相关峰采样值进行平滑处理，获得平滑处理后的相关峰采样值；

归一化模块，用于对所述平滑处理后的相关峰采样值进行归一化处理，得到预处理后的相关峰采样值。

具体的，预处理模块可通过公式(1)以及公式(2)对相关峰采样值进行预处理，得到预处理后的相关峰采样值。

在一个具体的实施例中，所述统计量门限阈值获取模块包括：

第一计算模块，用于基于每个仰角区间的观测统计量，得到与每个仰角区间对应的所述观测统计量的均值、标准差以及膨胀因子；

第二计算模块，基于与每个仰角区间对应的所述观测统计量的均值、标准差以及膨胀因子，结合虚警概率，得到每个仰角区间的所述统计量门限阈值。

上述方法实施例与***实施例，基于相同的原理实现，其相关支出可以相互借鉴，且能达到相同的技术效果。

本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于计算机可读存储介质中。其中，所述计算机可读存储介质为磁盘、光盘、只读存储记忆体或随机存储记忆体等。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种GNSS信号质量监测方法，其特征在于，包括：

获取接收机发送的GNSS信号的相关峰采样值；

对所述相关峰采样值进行预处理，得到预处理后的相关峰采样值；

设定具有对称轴的目标函数，以所述目标函数为拟合目标对预处理后的相关峰采样值进行数据拟合得到相关峰曲线，所述相关峰曲线的对称轴为观测统计量；

基于卫星仰角区间，对所述观测统计量进行分组，对每个所述仰角区间的观测统计量进行处理，获得每个仰角区间的统计量门限阈值；

将所述观测统计量和与其对应的仰角区间的统计量门限阈值进行比较，对与其对应的GNSS信号的质量进行判断。

2.根据权利要求1所述的GNSS信号质量监测方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于接收机偏差和卫星偏差，对所述观测统计量进行优化，获得优化后的观测统计量；

基于卫星仰角区间，对优化后的观测统计量进行分组，对每个仰角区间的优化后的观测统计量进行处理，获得每个仰角区间的统计量门限阈值；

将优化后的观测统计量和与其对应的仰角区间的统计量门限阈值进行比较，对与其对应的GNSS信号的质量进行判断。

3.根据权利要求1或2所述的GNSS信号质量监测方法，其特征在于，对所述相关峰采样值进行预处理，得到预处理后的相关峰采样值包括：

对所述相关峰采样值进行平滑处理，获得平滑处理后的相关峰采样值；

对所述平滑处理后的相关峰采样值进行归一化处理，得到预处理后的相关峰采样值。

4.根据权利要求3所述的GNSS信号质量监测方法，其特征在于，所述目标函数为高斯函数或者二次函数，所述以所述目标函数为拟合目标对预处理后的相关峰采样值进行数据拟合得到相关峰曲线包括：采用最小二乘法对预处理后的相关峰采样值进行数据拟合。

5.根据权利要求4所述的GNSS信号质量监测方法，其特征在于，对每个所述仰角区间的观测统计量进行处理，获得每个仰角区间的统计量门限阈值包括：

基于每个仰角区间的观测统计量，得到与每个仰角区间对应的所述观测统计量的均值、标准差以及膨胀因子；

基于与每个仰角区间对应的所述观测统计量的均值、标准差以及膨胀因子，结合虚警概率，得到每个仰角区间的所述统计量门限阈值。

6.根据权利要求5所述的GNSS信号质量监测方法，其特征在于，所述将所述观测统计量和与其对应的仰角区间的统计量门限阈值进行比较，对与其对应的GNSS信号的质量进行判断包括：

当所述观测统计量小于其对应的仰角区间内的统计量门限阈值时，与其对应的GNSS信号为正常信号；

当所述观测量大于等于其对应的仰角区间内的统计量门限阈值时，与其对应的GNSS信号为异常信号。

7.一种GNSS信号质量监测***，其特征在于，包括：

信号接收模块，用于获取接收机发送的GNSS信号的相关峰采样值；

预处理模块，用于对所述相关峰采样值进行预处理，得到预处理后的相关峰采样值；

数据拟合模块，用于设定具有对称轴的目标函数，以所述目标函数为拟合目标对预处理后的相关峰采样值进行数据拟合得到相关峰曲线，所述相关峰曲线的对称轴为观测统计量；

统计量门限阈值获取模块，用于基于卫星仰角区间，对所述观测统计量进行分组，对每个所述仰角区间的观测统计量进行处理，获得每个仰角区间的统计量门限阈值；

结果分析模块，将所述观测统计量和与其对应的仰角区间的统计量门限阈值进行比较，对与其对应的GNSS信号的质量进行判断。

8.根据权利要求7所述的GNSS信号质量监测***，其特征在于，所述***还包括观测统计量优化模块，用于基于接收机偏差和卫星偏差，对所述观测统计量进行优化，获得优化后的观测统计量；

所述统计量门限阈值获取模块，用于基于卫星仰角区间，对所述优化后的观测统计量进行分组，对每个所述仰角区间的优化后的观测统计量进行处理，获得每个仰角区间的统计量门限阈值；

所述结果分析模块，将所述优化后的观测统计量和与其对应的仰角区间的统计量门限阈值进行比较，对与其对应的GNSS信号的质量进行判断。

9.根权利要求7或8所述的GNSS信号质量监测***，其特征在于，所述预处理模块包括：

平滑处理模块，用于对所述相关峰采样值进行平滑处理，获得平滑处理后的相关峰采样值；

归一化模块，用于对所述平滑处理后的相关峰采样值进行归一化处理，得到预处理后的相关峰采样值。

10.根据权利要求9所述的GNSS信号质量监测***，其特征在于，所述统计量门限阈值获取模块包括：

第一计算模块，用于基于每个仰角区间的观测统计量，得到与每个仰角区间对应的所述观测统计量的均值、标准差以及膨胀因子；

第二计算模块，基于与每个仰角区间对应的所述观测统计量的均值、标准差以及膨胀因子，结合虚警概率，得到每个仰角区间的所述统计量门限阈值。

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