CN112987060B - 一种边缘解算方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种边缘解算方法,包括将构建双差观测方程;解算当前历元监测站的坐标增量以及当前卫星的模糊度,将模糊度以及监测站的坐标增量缓存,用于解算下一历元;去除下一历元中新卫星的观测数据,将剩下的观测数据构建双差观测方程并得到双差残差;根据双差残差判定下一历元的模糊度是否正确;得到下一历元的监测站的坐标增量;将新卫星的观测数据构建双差观测方程,将下一历元的监测站的坐标增量代入双差观测方程,并求解新卫星的模糊度。本发明将解算得到的整周模糊度进行缓存,在下一历元的解算时首先利用缓存的模糊度进行验证,验证通过以后利用最小二乘解算得到坐标增量,提高解算效率和解算精度。
Description
技术领域
本发明涉及北斗定位领域,具体涉及一种边缘解算方法。
背景技术
现阶段北斗变形监测技术采用的解算方式主要有两种:(1)采用云端解算的方式,项目现场接收机将原始观测数据实时发送到云端服务器,服务器对原始观测数据进行解码、解算,得到高精度的后处理结果;(2)在桥梁等高频监测(大于20Hz)应用领域,无线网络不能够稳定传输数据,通常通过在现场布置服务器然后利用光纤连接现场接收机进行现场解算。
上述解算模式,存在几点不足:(1)项目现场的接收机需要将观测数据实时发送到云端服务器,对网络的稳定性要求较高,而部分监测项目无法保证网络的稳定;(2)监测点增多时,云端服务器压力较大;(3)数据传输及解算链路较长,对监测物的变化无法及时响应,现场解算需要在项目现场布设服务器,不便于后期维护,另外现有模糊度固定方法固定失败率较高,模糊度固定的算法繁琐,由于边缘解算需要将解算算法集成在接收机中,而接收机的计算能力较差,因此不便在边缘解算中使用。
综上所述,急需一种不依赖接收机对数据的处理能力以及对网络稳定的依赖,并且解算精度高以及效率高的边缘解算方法以解决现有技术中存在的问题。
发明内容
本发明目的在于提供一种边缘解算方法,以解决北斗接收机内部解算对接收机数据处理能力、网络的依赖问题,提高边缘解算的模糊度固定率、降低解算复杂度,具体技术方案如下:
一种边缘解算方法,包括以下步骤:
步骤S1:基准站和监测站获取卫星的原始数据,监测站将获取的原始数据传输至基准站,基准站解码原始数据得到基准站以及监测站对卫星观测的观测数据和星历数据;
步骤S2:根据步骤S1中观测数据和星历数据计算监测站的初始坐标以及基准站的初始坐标;
步骤S3:利用步骤S2中基准站和监测站的观测数据构建双差观测方程;
步骤S4:利用步骤S2中监测站的初始坐标、基准站的初始坐标以及LAMBDA算法解算当前历元监测站的坐标增量以及当前卫星的模糊度,将模糊度以及监测站的坐标增量缓存,用于解算下一历元;
步骤S5:去除所述下一历元中新卫星的观测数据,将剩下的观测数据按步骤S3构建双差观测方程;
步骤S6:将步骤S4中的模糊度以及监测站的坐标增量代入步骤S5的双差观测方程,得到双差残差;
步骤S7:根据双差残差判定所述下一历元的模糊度是否正确;模糊度正确时,将步骤S4中的模糊度代入步骤S3中的双差观测方程,得到所述下一历元的监测站的坐标增量;下一历元的模糊度不正确时,重新固定下一历元的模糊度,并将下一历元的模糊度代入步骤S3中的双差观测方程,得到所述下一历元的监测站的坐标增量;
步骤S8:将新卫星的观测数据按照步骤S3构建双差观测方程,将步骤S7中所述下一历元的监测站的坐标增量代入双差观测方程,并求解新卫星的模糊度。
以上技术方案优选的,所述步骤S1和步骤S2之间还包括步骤S1.1;所述步骤S1.1具体是:对步骤S1中的观测数据进行周跳探测并对周跳数据进行修复。
以上技术方案优选的,所述步骤S2中,利用单点定位计算监测站的初始坐标,利用精密单点定位计算基准站的初始坐标。
以上技术方案优选的,所述步骤S3中:利用基准站和监测站的观测数据构建双差观测方程,并将双差方程线性化,得到式1);
其中,t为t时刻;上标i,j分别表示卫星号;下标r0表示使用监测站的初始坐标计算出的数值;下标r,b分别表示监测站和基准站;λ为载波波长;为t时刻的载波双差值;为t时刻监测站到卫星i,j在X方向的余弦差值;为t时刻监测站到卫星i,j在Y方向的余弦差值;为t时刻监测站到卫星i,j在Z方向的余弦差值;δX(t)为监测站在X方向的坐标增量;δY(t)为监测站在Y方向的坐标增量;δZ(t)为监测站在Z方向的坐标增量;为基准站以及监测站对卫星i,j载波观测值的整周模糊度;为t时刻监测站与卫星i,j距离的差值;为t时刻基准站与卫星i,j距离的差值。
以上技术方案优选的,所述步骤S6中,双差残差如式2)所示;
其中,vij(t+1)为t+1时刻基准站以及监测站与卫星i,j的双差残差。
以上技术方案优选的,所述步骤S7中,根据双差残差判定下一历元的模糊度是否正确,判定规则如下:
当vij(t+1)<0.19m时,则认为下一历元的模糊度正确,将下一历元的模糊度代入式1),计算所述下一历元的监测站的坐标增量;当vij(t+1)≥0.19m时,则认为下一历元的模糊度不正确,利用LAMBDA算法重新固定下一历元的模糊度,并将下一历元的模糊度代入式1),得到下一历元的监测站的坐标增量;其中,m为米。
以上技术方案优选的,所述步骤S8中,将步骤S7中所述下一历元的监测站的坐标增量代入步骤S3中的双差观测方程,并利用最小二乘法计算新卫星的模糊度,得到关于实数模糊度的式3);
其中,表示实数模糊度;N1、N2均为整周模糊度备选值;floor表示向下取整;将步骤S7中下一历元的监测站的坐标增量以及N1代入式2)得到第一残差,将步骤S7中下一历元的监测站的坐标增量以及N2代入式2)得到第二残差;比较第一残差和第二残差大小,取残差值小的对应的整周模糊度备选值为新卫星的模糊度。
以上技术方案优选的,还包括步骤S9;所述步骤S9具体是:将步骤S4以及步骤S8中的模糊度代入步骤S3中的双差观测方程,并利用最小二乘原则计算双差观测方程,得到监测站的坐标改正值,并将坐标改正值缓存。
以上技术方案优选的,还包括步骤S10;所述步骤S10具体是:将步骤S2中监测站的初始坐标与步骤S9中坐标改正值相加得到当前监测站的监测结果,并将当前的监测结果缓存,监测结果缓存的个数最多为Q个。
以上技术方案优选的,还包括步骤S11;
当步骤S10中监测结果缓存的个数小于Q个时,不进行位移判断;当步骤S10中监测结果缓存的个数等于Q个时,进行位移判断;位移判断规则具体是:|X-Y|<4μ时,判断监测站无位移变化;|X-Y|≥4μ时,判断监测站疑似发生位移变化;其中,X为当前的监测结果;Y为Q个缓存结果的平均值;μ为Q个缓存结果的中误差。
应用本发明的技术方案,具有以下有益效果:
(1)本发明将解算得到的整周模糊度进行缓存,在下一历元的解算时首先利用缓存的模糊度进行验证,验证通过以后利用最小二乘解算得到坐标增量,验证不通过则采用LAMBDA算法进行模糊度固定,提高解算效率;对于新卫星的模糊度采用缓存模糊度计算得到的坐标增量直接计算,得到模糊度实数解,然后通过取整确定整周模糊度备选值,将新卫星模糊度整数解以及缓存的整周模糊度带入双差观测方程计算坐标改正值,从而得到当前监测站的实时坐标,便于实现监测站的定位或监测。
(2)本发明中采用历史缓存的监测结果对当前监测结果进行判断,将疑似位移结果、原始数据以及缓存的监测结果发送数据中心,进行进一步判断,对于无位移的结果利用最小二乘计算时段结果发送数据中心,减小数据中心压力;本发明改进了传统解算模式,对模糊度固定、位移判断及预警方法进行了改进,提高了边缘解算的解算效率和预警时效性。
(3)本发明将解算从数据中心移到基准站接收机里进行,减小数据中心压力,节省现场设备的流量费用以及电力消耗;本发明的模糊度固定算法流程,能够提高模糊度的固定效率,降低解算对计算能力的要求;边缘解算采用改进的模糊度固定算法以及位移判断算法,能够满足变形监测的需求。
除了上面所描述的目的、特征和优点之外,本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照图,对本发明作进一步详细的说明。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。
在附图中:
图1是本实施例的边缘解算方法的解算流程图;
图2是图1中下一历元以及新卫星的解算流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明,但是本发明可以根据权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
实施例:
一种边缘解算方法,如图1-2所示,包括以下步骤:
步骤S1:基准站和监测站获取卫星的原始数据(rtcm数据),监测站将获取的卫星的原始数据传输至基准站(基准站的接收机内),基准站收到监测站的原始数据后,首先将原始数据进行缓存,缓存数据时间为24h;其次将基准站和监测站的原始数据解码,得到基准站和监测站对卫星的观测数据(obs)和星历数据(nav);此处优选监测站和基准站的采样间隔为1s(秒)。
步骤S1.1:采用MW算法和GF算法对步骤S1中的观测数据进行周跳探测,并对周跳数据进行修复,保证解算的准确性。
步骤S2:根据步骤S1.1中探测和修复后的观测数据,利用单点定位(SPP)计算监测站的初始坐标,利用精密单点定位(PPP)计算基准站的初始坐标。
步骤S3:利用步骤S2中基准站和监测站的观测数据构建双差观测方程,并将双差观测方程线性化,得到式1):
其中,t为t时刻;上标i,j分别表示卫星号;下标r0表示使用监测站的初始坐标计算出的数值;下标r,b分别表示监测站和基准站;λ为载波波长;为t时刻的载波双差值;为t时刻监测站到卫星i,j在X方向的余弦差值;为t时刻监测站到卫星i,j在Y方向的余弦差值;为t时刻监测站到卫星i,j在Z方向的余弦差值;δX(t)为监测站在X方向的坐标增量;δY(t)为监测站在Y方向的坐标增量;δZ(t)表示监测站在Z方向的坐标增量;为基准站以及监测站对卫星i,j载波观测值的整周模糊度;为t时刻监测站与卫星i,j距离的差值;为t时刻基准站与卫星i,j距离的差值。
步骤S4:利用步骤S2中计算得到的监测站的初始坐标、基准站的初始坐标以及LAMBDA算法解算当前历元监测站的坐标增量以及当前卫星的模糊度,将当前卫星的模糊度、当前卫星模糊度对应的卫星号以及当前历元的监测站的坐标增量缓存,用于解算下一历元。
步骤S5:如图2所示,去除所述下一历元中新卫星的观测数据,将剩下的观测数据按步骤S3中的式1)构建双差观测方程。
步骤S6:将步骤S4中的模糊度以及监测站的坐标增量代入步骤S5的双差观测方程,得到双差残差,如式2)所示:
其中,vij(t+1)为t+1时刻基准站以及监测站与卫星i,j的双差残差。
步骤S7:根据双差残差判定所述下一历元的模糊度是否正确,判定规则如下:
当vij(t+1)<0.19m时,则认为下一历元的模糊度正确,将下一历元的模糊度代入式1),利用最小二乘原则计算所述下一历元的监测站的坐标增量;当vij(t+1)≥0.19m时,则认为下一历元的模糊度不正确,利用LAMBDA算法重新固定下一历元的模糊度,并将下一历元的模糊度代入式1),得到下一历元的监测站的坐标增量,此处将本步骤得到的下一历元的监测站的坐标增量缓存,用于解算新卫星模糊度;此处m为米;0.19m为载波波长。
步骤S8:求解新卫星的模糊度,具体是将新卫星的观测数据按照步骤S3中的式1)构建双差观测方程,将步骤S7中所述下一历元的监测站的坐标增量代入双差观测方程,并利用最小二乘原则计算新卫星的模糊度,由于该方法计算得到的模糊度通常不为整数(即称为实数模糊度),假设计算得到的实数模糊度为则得到关于实数模糊度的式3):
其中,为实数模糊度;N1、N2均为整周模糊度备选值;floor表示向下取整;将步骤S7中下一历元的监测站的坐标增量以及N1代入式2)得到第一残差,将步骤S7中下一历元的监测站的坐标增量以及N2代入式2)得到第二残差;比较第一残差和第二残差的大小,取残差值小的对应的整周模糊度备选值为新卫星的模糊度;此处将新卫星的模糊度以及新卫星的编号缓存,用于解算新卫星的下一历元。
步骤S9:将步骤S4以及步骤S7中的模糊度(即当前卫星的模糊度和新卫星的模糊度)代入步骤S3中的双差观测方程,并利用最小二乘原则计算双差观测方程,得到监测站的坐标改正值,并将坐标改正值缓存。
步骤S10:将步骤S2中监测站的初始坐标与坐标改正值相加得到当前监测站的监测结果,并将当前的监测结果缓存;缓存的监测结果的个数最多为Q个(优选Q=24*3600)。在项目应用过程中由于多路径等误差通常以24h为周期,因此选择缓存24h的结果,减少误差影响。
步骤S11:通过步骤S10中得到的当前监测结果与历史缓存的监测结果的平均值比较,从而对监测站进行位移判断,具体是:
当步骤S10中缓存的监测结果的个数小于Q个时,不进行位移判断,此时将当前的监测结果缓存,然后按指定时间段(根据实际设置)采用最小二乘算法计算时段结果并传输回数据中心;当步骤S10中缓存的监测结果个数等于Q个时,进行位移判断。
位移判断规则具体是:|X-Y|<4μ时,判断监测站无位移变化;|X-Y|≥4μ时,判断监测站疑似发生位移变化,此时将当前的监测结果、缓存的监测结果以及24h内基准站接收的原始数据(rtcm数据)发送到数据中心,由数据中心进行数据验证,判断是否发出监测预警;
其中,X为当前的监测结果;Y为Q个缓存结果的平均值;μ为Q个缓存结果的中误差。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种边缘解算方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤S1:基准站和监测站获取卫星的原始数据,监测站将获取的原始数据传输至基准站,基准站解码原始数据得到基准站以及监测站对卫星观测的观测数据和星历数据;
步骤S2:根据步骤S1中观测数据和星历数据计算监测站的初始坐标以及基准站的初始坐标;
步骤S3:利用步骤S2中基准站和监测站的观测数据构建双差观测方程;
步骤S4:利用步骤S2中监测站的初始坐标、基准站的初始坐标以及LAMBDA算法解算当前历元监测站的坐标增量以及当前卫星的模糊度,将模糊度以及监测站的坐标增量缓存,用于解算下一历元;
步骤S5:去除所述下一历元中新卫星的观测数据,将剩下的观测数据按步骤S3构建双差观测方程;
步骤S6:将步骤S4中的模糊度以及监测站的坐标增量代入步骤S5的双差观测方程,得到双差残差;所述步骤S6中,双差残差如式2)所示;
其中,vij(t+1)为t+1时刻基准站以及监测站与卫星i,j的双差残差;
t为t时刻;上标i,j分别表示卫星号;下标r0表示使用监测站的初始坐标计算出的数值;下标r,b分别表示监测站和基准站;λ为载波波长;为t时刻的载波双差值;为t时刻监测站到卫星i,j在X方向的余弦差值;为t时刻监测站到卫星i,j在Y方向的余弦差值;为t时刻监测站到卫星i,j在Z方向的余弦差值;δX(t)为监测站在X方向的坐标增量;δY(t)为监测站在Y方向的坐标增量;δZ(t)为监测站在Z方向的坐标增量;为基准站以及监测站对卫星i,j载波观测值的整周模糊度;为t时刻监测站与卫星i,j距离的差值;为t时刻基准站与卫星i,j距离的差值;
步骤S7:根据双差残差判定所述下一历元的模糊度是否正确;模糊度正确时,将步骤S4中的模糊度代入步骤S3中的双差观测方程,得到所述下一历元的监测站的坐标增量;下一历元的模糊度不正确时,重新固定下一历元的模糊度,并将下一历元的模糊度代入步骤S3中的双差观测方程,得到所述下一历元的监测站的坐标增量;
步骤S8:将新卫星的观测数据按照步骤S3构建双差观测方程,将步骤S7中所述下一历元的监测站的坐标增量代入双差观测方程,并求解新卫星的模糊度;
所述步骤S8中,将步骤S7中所述下一历元的监测站的坐标增量代入步骤S3中的双差观测方程,并利用最小二乘法计算新卫星的模糊度,得到关于实数模糊度的式3);
2.根据权利要求1所述的边缘解算方法,其特征在于,所述步骤S1和步骤S2之间还包括步骤S1.1;所述步骤S1.1具体是:对步骤S1中的观测数据进行周跳探测并对周跳数据进行修复。
3.根据权利要求1所述的边缘解算方法,其特征在于,所述步骤S2中,利用单点定位计算监测站的初始坐标,利用精密单点定位计算基准站的初始坐标。
5.根据权利要求4所述的边缘解算方法,其特征在于,所述步骤S7中,根据双差残差判定下一历元的模糊度是否正确,判定规则如下:
当vij(t+1)<0.19m时,则认为下一历元的模糊度正确,将下一历元的模糊度代入式1),计算所述下一历元的监测站的坐标增量;当vij(t+1)≥0.19m时,则认为下一历元的模糊度不正确,利用LAMBDA算法重新固定下一历元的模糊度,并将下一历元的模糊度代入式1),得到下一历元的监测站的坐标增量;其中,m为米。
6.根据权利要求1所述的边缘解算方法,其特征在于,还包括步骤S9;所述步骤S9具体是:将步骤S4以及步骤S8中的模糊度代入步骤S3中的双差观测方程,并利用最小二乘原则计算双差观测方程,得到监测站的坐标改正值,并将坐标改正值缓存。
7.根据权利要求6所述的边缘解算方法,其特征在于,还包括步骤S10;所述步骤S10具体是:将步骤S2中监测站的初始坐标与步骤S9中坐标改正值相加得到当前监测站的监测结果,并将当前的监测结果缓存,监测结果缓存的个数最多为Q个。
8.根据权利要求7所述的边缘解算方法,其特征在于,还包括步骤S11;
当步骤S10中监测结果缓存的个数小于Q个时,不进行位移判断;当步骤S10中监测结果缓存的个数等于Q个时,进行位移判断;位移判断规则具体是:|X-Y|<4μ时,判断监测站无位移变化;|X-Y|≥4μ时,判断监测站疑似发生位移变化;其中,X为当前的监测结果;Y为Q个缓存结果的平均值;μ为Q个缓存结果的中误差。
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