CN114485655A - Gnss/ins组合导航数据质量控制方法 - Google Patents

Gnss/ins组合导航数据质量控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明实施例公开了一种GNSS/INS组合导航数据质量控制方法，包括：步骤1：读取GNSS数据；步骤2：提取信噪比/载噪比统计量、卫星高度角统计量、卫星数和卫星信号数统计量、载波相位周跳和失锁统计量、卫星观测值残差统计量；步骤3：确定反映GNSS观测环境的权因子；步骤4：根据GNSS定位模式和反映GNSS观测环境的权因子分类进入数据质量控制算法；步骤5：确定卫星观测值残差统计量的各分量的分类阈值；根据反映GNSS观测环境的权因子、卫星观测值残差统计量和GNSS原始位置STD来确定新的GNSS位置STD的数值；步骤6：根据实际分布，设定STD阈值，剔除粗差。本发明充分利用了卫星观测值残差统计量，有效提升了GNSS位置解STD与位置真实误差的一致性，且效果稳健。

Description

GNSS/INS组合导航数据质量控制方法
技术领域
本发明涉及导航定位技术领域，尤其涉及一种GNSS/INS组合导航数据质量控制方法。
背景技术
在全球导航定位***（Global Navigation Satellite System, GNSS）与惯性导航***（Inertial Navigation System, INS）组合算法滤波策略中，R阵作为量测噪声协方差阵，主要由GNSS定位解验后方差(以下称为GNSS位置解标准偏差(Standard Deviation,STD )进行赋值。R阵是影响GNSS/INS组合解精度的主要因素之一。GNSS位置解STD需反映出GNSS位置解的真实误差水平，与位置真实误差具有较好的一致性。这类问题也可描述为GNSS位置解STD 是否准确。
受各种因素的影响，现有的各类GNSS算法中，GNSS位置解STD与位置真实误差的一致性较差。尤其在遮挡环境中，常无法反映出GNSS位置解的真实误差水平，进而导致引入了STD偏优但真实误差较大的GNSS定位解，严重影响了GNSS/INS组合解的定位质量。
机器学习算法可较好地解决上述问题，但在存储和运算资源十分有限，且对功耗敏感的嵌入式设备上，这种方案并不可行。
发明内容
本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种GNSS/INS组合导航数据质量控制方法，来有效提升GNSS位置解STD与位置真实误差的一致性。
为了解决上述技术问题，本发明实施例提出了一种GNSS/INS组合导航数据质量控制方法，包括：
步骤 1：读取GNSS数据，所述数据包括信噪比/载噪比、卫星高度角、卫星数、卫星信号数、载波相位发生周跳数和失锁数、卫星观测值残差、DOP值、GNSS原始位置STD、GNSS定位模式；
步骤 2：提取信噪比/载噪比统计量、卫星高度角统计量、卫星数和卫星信号数统计量、载波相位周跳和失锁统计量、卫星观测值残差统计量；
步骤 3：根据提取的统计量确定反映GNSS观测环境的权因子；
步骤 4：根据GNSS定位模式和反映GNSS观测环境的权因子分类进入步骤5的数据质量控制算法；
步骤 5：确定卫星观测值残差统计量的各分量的分类阈值；根据反映GNSS观测环境的权因子、卫星观测值残差统计量和GNSS原始位置STD来确定新的GNSS位置STD的数值；
步骤 6：根据新的GNSS位置STD的实际分布，设定STD阈值，剔除粗差，其中，大于阈值的予以剔除，满足阈值条件的参与定权；完成GNSS/INS组合导航数据质量控制。
进一步地，所述卫星观测值残差统计量包括RMS、分位数、运算、DOP值和卫星观测值残差的运算。
进一步地，步骤5中，先定义确定newstd的函数：
newstd=(weight_ev , res_stat , rawstd)
其中，newstd为新的GNSS位置STD，weight_ev为反映GNSS观测环境的权因子，res_stat为卫星观测值残差统计量，rawstd为GNSS原始位置STD；
然后根据卫星观测值残差统计量的各分量的实际分布确定分类阈值，分类确定newstd函数中的各分量系数；
最后根据得到的系数和newstd函数，确定newstd的数值。
本发明的有益效果为：本发明充分利用了卫星观测值残差统计量，有效提升了GNSS位置解STD与位置真实误差的一致性，且效果稳健；本发明的实现代码量小且简洁，便于实时处理；使用本发明的方法，GNSS/INS组合解误差序列中的单点大粗差精度可改善20%以上，组合解误差均方根（Root Mean Square, RMS）可改善5%以上，有效提升了组合解质量。
附图说明
图1是本发明实施例的GNSS/INS组合导航数据质量控制方法的流程示意图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互结合，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。
卫星观测值残差作为一项综合误差，直观反映出卫星观测值的精度。几何精度因子（Dilution Of Precision, DOP）反映了测站上空的卫星空间几何分布，是评估GNSS位置解质量的重要参数。GNSS位置误差可由下式表示：
Figure 546002DEST_PATH_IMAGE002
式中：
Figure 791038DEST_PATH_IMAGE004
为GNSS位置误差；
Figure DEST_PATH_IMAGE006
为卫星观测值误差。
请参照图1，本发明实施例的GNSS/INS组合导航数据质量控制方法包括步骤1～步骤6。
步骤 1：读取GNSS数据。读取的GNSS数据由卫星观测值信息（包括：信噪比/载噪比、卫星高度角、卫星数、卫星信号数、载波相位发生周跳数和失锁数、卫星观测值残差）、GNSS定位精度信息（包括：DOP值、GNSS原始位置STD）和GNSS定位模式组成；
步骤 2：提取信噪比/载噪比统计量、卫星高度角统计量、卫星数和卫星信号数统计量、载波相位周跳和失锁统计量、卫星观测值残差统计量。信噪比/载噪比统计量，如：最小值、最大值、方差、均值、分位数等；卫星高度角统计量，如：最小值、最大值、方差、均值、分位数等；卫星数和卫星信号数统计量，如：可见卫星数/卫星信号数、实际可用卫星数/卫星信号数；载波相位周跳和失锁统计量，如：载波相位失锁比、载波相位周跳比；
步骤 3：根据提取的统计量确定反映GNSS观测环境的权因子。具体地，可根据信噪比/载噪比统计量、卫星高度角统计量、卫星数和卫星信号数统计量、DOP值来确定反映GNSS观测环境的权因子。反映GNSS观测环境的权因子weight_ev在数值上直观反映了GNSS观测环境的优劣程度。GNSS观测环境越恶劣，weight_ev值越小；
步骤 4：根据GNSS定位模式和反映GNSS观测环境的权因子分类进入数据质量控制算法。不同的GNSS定位模式代表着不同的GNSS定位精度和可靠性，出现定位大粗差的风险也不同。不同的GNSS定位模式、不同的weight_ev对本发明中的数据质量控制算法的需求也不相同；
步骤 5：确定卫星观测值残差统计量的各分量（如：RMS、分位数、运算、RMS与分位数的运算等）的分类阈值。根据反映GNSS观测环境的权因子、卫星观测值残差统计量和GNSS原始位置STD来确定新的GNSS位置STD的数值；
步骤 6：根据新的GNSS位置STD的实际分布，设定STD阈值，剔除粗差，大于阈值的予以剔除，满足阈值条件的参与定权；完成GNSS/INS组合导航数据质量控制。
本发明引入了信噪比/载噪比、DOP值、卫星高度角、卫星数和卫星信号数、载波相位周跳数和失锁数、卫星观测值残差等统计量，以及统计量之间的运算等信息，确定了反映GNSS观测环境的权因子weight_ev，根据GNSS定位模式和weight_ev分类进行数据质量控制，有效提升了GNSS位置解STD与位置真实误差的一致性。
作为一种实施方式，所述卫星观测值残差统计量包括RMS、分位数、运算、DOP值和卫星观测值残差的运算等。
作为一种实施方式，步骤5中，先定义确定newstd的函数：
newstd=(weight_ev , res_stat , rawstd)；
其中，newstd为新的GNSS位置STD，weight_ev为反映GNSS观测环境的权因子，res_stat为卫星观测值残差统计量，rawstd为GNSS原始位置STD；
然后根据卫星观测值残差统计量的各分量的实际分布，进行分类讨论，确定各分量在分类情况下的阈值（即分类阈值），分类确定newstd函数中的各分量（weight_ev、res_stat 、rawstd）系数；
最后根据得到的系数和newstd函数，确定newstd的数值。
本发明根据res_stat各分量的实际分布进行分类讨论，分类确定newstd函数中的各分量系数，重新构造了GNSS位置STD。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同范围限定。

Claims (3)

1.一种GNSS/INS组合导航数据质量控制方法，其特征在于，包括：
步骤 1：读取GNSS数据，所述数据包括信噪比/载噪比、卫星高度角、卫星数、卫星信号数、载波相位发生周跳数和失锁数、卫星观测值残差、DOP值、GNSS原始位置STD、GNSS定位模式；
步骤 2：提取信噪比/载噪比统计量、卫星高度角统计量、卫星数和卫星信号数统计量、载波相位周跳和失锁统计量、卫星观测值残差统计量；
步骤 3：根据提取的统计量确定反映GNSS观测环境的权因子；
步骤 4：根据GNSS定位模式和反映GNSS观测环境的权因子分类进入步骤5的数据质量控制算法；
步骤 5： 确定卫星观测值残差统计量的各分量的分类阈值；根据反映GNSS观测环境的权因子、卫星观测值残差统计量和GNSS原始位置STD来确定新的GNSS位置STD的数值；
步骤 6：根据新的GNSS位置STD的实际分布，设定STD阈值，剔除粗差，其中，大于阈值的予以剔除，满足阈值条件的参与定权；完成GNSS/INS组合导航数据质量控制。
2.如权利要求1所述的GNSS/INS组合导航数据质量控制方法，其特征在于，所述卫星观测值残差统计量包括RMS、分位数、运算、DOP值和卫星观测值残差的运算。
3. 如权利要求2所述的GNSS/INS组合导航数据质量控制方法，其特征在于，步骤5中，先定义确定newstd的函数：
newstd=(weight_ev , res_stat , rawstd)
其中，newstd为新的GNSS位置STD，weight_ev为反映GNSS观测环境的权因子，res_stat为卫星观测值残差统计量，rawstd为GNSS原始位置STD；
然后根据卫星观测值残差统计量的各分量的实际分布确定分类阈值，分类确定newstd函数中的各分量系数；
最后根据得到的系数和newstd函数，确定newstd的数值。
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