CN114966786A - 用于dfmc gnss 模糊度解算的***和方法 - Google Patents

Abstract

用于DFMC GNSS模糊度解算的***和方法。本文中描述了用于GNSS模糊度解算的***和方法。在一些示例中，该***和方法并行利用多搜索引擎使用自适应调整的残差阈值来验证用于模糊度解算的潜在整数候选。

Description

用于DFMC GNSS 模糊度解算的***和方法

背景技术

在测量和导航市场中，许多应用要求室外环境中的高精度车辆定位知识达到厘米级并且甚至毫米级的准确度。全球导航卫星***（GNSS）的相对定位技术可以用来实现所需的高精度定位。GNSS提供两个种类的测距测量，其包括基于代码的伪距和载波相位测距。载波相位测量的动态准确度通常在毫米级，但这不计及需要被估计的未知整数波长数。在不知道载波的整数周期的情况下，不能提供准确的测距。针对载波测量的整数周期估计——其也被称为模糊度解算——是载波相位测距相对定位的关键挑战。

GNSS研究人员已经提出了许多算法来执行GNSS载波相位的模糊度解算。LAMBDA（最小二乘模糊度去相关调整）算法是所使用的最流行的算法。然而，LAMBDA算法具有一些明显的缺点。例如，LAMBDA算法不能提供成功模糊度解算固定的任何保证或概率，因为LAMBDA算法不遍及所有潜在的候选进行检查。LAMBDA算法通常也作为一个瞬时搜索时期来执行，这不总是成功的。

发明内容

在示例中，***包括耦合到第一天线的第一全球导航卫星***（GNSS）接收器和耦合到第二天线的第二GNSS接收器。该***进一步包括耦合到存储器、第一天线和第二天线的处理器。处理器被配置为从第一GNSS接收器和第二GNSS接收器加载GNSS数据。处理器进一步被配置为确定第一GNSS接收器和第二GNSS接收器的独立位置。处理器进一步被配置为针对基于代码的伪距进行双差分误差估计，以及使用基于代码的伪距对伪距位置进行双差分并且确定协方差。处理器进一步被配置为选择核心卫星并定义第一搜索引擎在其第一时期中用于模糊度解算的搜索空间。处理器进一步被配置为使用核心卫星确定用于模糊度解算的第一候选列表，并使用冗余卫星确定用于模糊度解算的第二候选列表，其中冗余卫星不同于核心卫星。处理器进一步被配置为基于测量误差自适应地设置残差阈值，并且响应于在第二候选列表与第一候选列表的特定候选之间的相应残差超过自适应设置的残差阈值，从第一候选列表消除候选，直到单个候选在第一候选列表中剩余。处理器进一步被配置为使用第一候选列表中剩余的单个候选来确定位置信息。

附图说明

理解到，附图仅描绘了示例性实施例，并且因此不应被认为是对范围进行限制，将通过使用附图以附加的特殊性和细节来描述示例性实施例，附图中：

图1是模糊度解算的示例方法的流程图；

图2是示出搜索空间定义的图解；

图3是自动残差阈值设置的示例方法的流程图；

图4是用于多引擎模糊度解算的示例方法的流程图；和

图5是用于整数模糊度候选验证的示例方法的流程图。

根据通常的实践，各种描述的特征不是按比例绘制的，而是为了强调与示例性实施例相关的特定特征而绘制的。

具体实施方式

在下面的详细描述中，对形成其一部分的附图进行参考，并且其中借助于图示示出了具体的说明性实施例。然而，将理解到，可以利用其他实施例，并且可以进行逻辑、机械和电气改变。此外，附图和说明书中呈现的方法不应被解释为限制各个步骤可以被执行的次序。因此，不在限制性的意义上理解下面的详细描述。

在其他先前的算法中，对于GPS单个星座，从所有可见的GPS卫星之中选择提供最佳的位置精度稀释（position-dilution-of-precision，PDOP）的四个核心卫星，基于工程经验预定义模糊度解算的搜索空间，并且为核心卫星生成模糊度解算的所有潜在候选。发起单个循环以消除错误的候选，直到仅存在一个剩余候选，该剩余候选被声明为真正的候选。也适用于多星座情况，如果星座数为N，则使用N+3个卫星形成核心卫星列表。

典型地，消除错误候选的方法利用冗余卫星来检查在核心卫星列表与冗余卫星列表之间的测量一致性。冗余卫星是具有合格测量的可见卫星，但不包括在核心卫星列表中。从核心卫星确定的每个候选集合表示三维（3D）位置，并且使用来自冗余卫星的载波相位测量将3D位置馈送到测量方程中，并且从测量方程计算若干个残差。然后将残差与预定义的恒定阈值进行比较。如果残差满足预定义的恒定阈值，则候选保留在剩余列表中。如果残差不满足预定义的恒定阈值，则从剩余列表消除候选。重复该过程，直到剩余单个候选，其于是被视为是真正的模糊度解算。

典型地，消除错误候选的方法是连续的过程，该过程一个时期接一个时期地遍历搜索空间中的所有候选，直到仅剩余一个候选。由于该过程是连续的，因此在整个搜索过程中逐时期地维护核心卫星列表。然而，在选择核心卫星列表时的第一个时期中，PDOP可能是不良的，因为在一些时期中，可见卫星不总是足以提供更好的PDOP。核心卫星的不良几何形状将使模糊度解算更困难并且花费更久。解决不良PDOP的一个潜在选项是等待当更好的PDOP存在时的时期。然而，无法知道与第一个时期相比观察改进的PDOP将花费多少时期。

本申请使用多引擎搜索技术来解决该问题，该多引擎搜索技术使得新的并行引擎能够当不在当前核心列表中的新卫星变得可用时进行搜索，并且可以提供更好的PDOP。如果任何一个并行运行的引擎在其搜索空间中找到真正的候选，则其他引擎将自动终止。在一些示例中，如果存在在特定的引擎中剩下的零个候选，则该引擎将被重置，并且将寻找可以提供更好PDOP的新的核心卫星列表。引擎的最大数量为N，这取决于性能要求和可用的计算资源。通过利用多引擎搜索技术，本申请可以在具有特定搜索空间的最少数量的时期中固定模糊度解算。

此外，在不同的场景下，GNSS测量的质量由于多个因素而不同，所述多个因素例如是不同的接收器/天线类型、在参考（基础）接收器与（一个或多个）移动接收器之间的基线长度、在参考（基础）接收器与（一个或多个）移动接收器之间的高度差、操作环境（多路径/遮蔽）、本地电离层延迟的强度等。如在先前的技术中，使用预定义的恒定残差阈值来适应每个工程经验的所有种类的场景不是最佳的。

为了解决该问题，本申请包括一种有效的误差估计方法，该方法可以基于用于定义模糊度解算搜索空间的大小和动态定义残差阈值的场景参数来估计GNSS测量中的主要误差。本文中描述的技术提供了更合理的搜索空间和自适应残差阈值来标识和消除错误的候选。利用自动自适应阈值设置，与先前的技术相比，搜索空间可以变窄，这与先前的技术相比，加速了模糊度解算搜索并改进了正确固定率。

本文中描述的***和方法避免了经典LAMBDA算法的缺点，并且与先前的技术相比改进了固定率。该***和方法可以应用于单频、单星座GNSS和双频多星座（DFMC）GNSS。本文中描述的***和方法也可以广泛用于实时或后处理高精度GNSS定位和GNSS姿态测量（GPAHRS）中。

GNSS的相对定位和航向确定是通过对耦合到相应天线的两个接收器的载波相位测量进行差分来实现的。在GNSS相对定位的情况下，天线基线是动态的，而在GNSS航向的情况下，接收器都位于刚体上，所述接收器在它们的天线之间有固定的距离。

图1图示了用于GNSS模糊度解算的示例方法100的流程图。

方法100开始于从GNSS接收器加载GNSS数据（框102）。在一些示例中，至少一个GNSS接收器位于基站中，并且至少一个GNSS接收器位于流动站中。

方法100利用如下行进：使用GNSS数据确定第一GNSS接收器（例如，在基站中）和第二GNSS接收器（例如，在流动站中）的独立位置（框104），针对基于代码的伪距的误差估计进行双差分（框106），以及对基于代码的伪距位置进行双差分，并确定基于代码的差分结果的协方差（框108）。

方法100利用如下行进：选择核心卫星列表并定义搜索空间（框110）。在一些示例中，核心卫星列表包括四个核心卫星，它们在所有可见的GNSS卫星之中提供最佳的位置精度稀释（PDOP）。

在一些示例中，基于工程经验和关于图2讨论的概念来定义模糊度解算的预定义搜索空间。

一般而言，模糊度解算搜索空间必须大于图2中所示代码解的不确定性球。模糊度解算的搜索空间可以定义为乘以

的

的sigma的线性扭曲：

。

因此，在一些示例中，根据方程的DOP，搜索空间可以变成一个窄且长的矩形空间。

在选择核心卫星列表和定义搜索空间之后，发起第一搜索引擎以消除错误的候选解。

图1中所示的方法100还包括确定新的核心卫星列表是否提供更好的PDOP（框112）。如果是，则使用与利用具有更差PDOP的（一个或多个）核心卫星列表的先前搜索引擎相比更新的候选列表来发起新的搜索引擎（框114）。该过程将参照图4进一步讨论。

方法100利用如下行进：基于测量误差设置残差阈值（框116）。对于每个残差，设置一阈值来进行验证检查。在一些示例中，自动设置残差阈值。因为载波相位测量的质量可受到多个因素（不同的接收器类型、天线类型、接收器工作环境等）影响，并且残差是根据载波相位计算的，因此残差将基于测量质量而变化。双差分是模糊度解算中常用的方法，其可以消除载波相位中的大部分误差，像对流层延迟、电离层延迟、卫星时钟误差和接收器时钟误差。但在长基线情形中，像对流层延迟和电离层延迟之类的误差无法被充分消除，其导致相对大的残差。因此，在本申请的示例中，残差阈值不是固定的，并且残差阈值被调整以适应不同的情形。在一些示例中，更严格的阈值集合被用于高质量的接收器，其对于低成本的接收器可能不工作。例如，严格的阈值可能导致低成本接收器的低模糊度固定率。然而，如果阈值太放松，则可能存在一些假的模糊度固定。因此，自动阈值设置提供了更多的灵活性，并有助于改进模糊度固定率和定位准确度。

图3图示了自动设置残差阈值的一个示例方法300。

图3中所示的方法300包括检查接收器类型和天线类型（框302）、检测运动模式（静态/动态）（框304）和/或估计载波相位噪声（框306）。在一些示例中，该方法进一步包括确定在（例如，在基站和流动站上的）GNSS接收器之间的基线长度和高度间隙（框308）。在一些示例中，还考虑了像多径强度、本地电离层延迟强度等之类的其他因素。基于根据该方法的其他步骤确定/收集的信息来设置残差阈值（框310）。在一些示例中，通过将上述估计的误差元素组合（例如，相加）成单个值来设置至少一个残差阈值。

对于一些残差，可以使用多个阈值。例如，可以将瞬时阈值设置为较大的值，使得如果残差值超过瞬时阈值，则立即消除候选，并且可以将冲击阈值设置为较小的值，使得在残差值超过冲击阈值的多个（例如，多于两个）时期之后消除候选。在一些示例中，计数器被用于特定的候选，以保持跟踪残差值已经超过冲击阈值的次数。

残差阈值在操作期间被自适应地调整。例如，通过考虑GNSS测量的当前质量，可以在每个时期调整残差阈值。

在自适应地设置残差阈值之后，图1中所示的方法100利用如下行进：利用残差阈值进行多引擎模糊度解算搜索（框118）。图4示出了示例多引擎模糊度解算方法400。图4中所示的一些步骤在图1中重复。

多引擎方法400开始于确定是否存在比在第一时期中确定的现有核心卫星列表更好的核心卫星列表，或者核心卫星之一是否丢失（例如，不再可见）（框402）。在一些示例中，如果核心卫星列表产生更好的PDOP，则该核心卫星列表是“更好的”。如果没有，则不启用附加的引擎，并且在当前时期期间使用先前数量的引擎。

如果存在更好的核心卫星列表或者核心卫星之一丢失，则方法400利用如下行进：确定活动引擎的数量是否小于阈值（框404）（如在图4中示出为5，但可能不同）。引擎数量的阈值指示期望的性能和可用的处理资源。如果活动引擎的数量小于阈值，则启用新的引擎（框406）。

方法400利用如下行进：对于每个活动引擎进行引擎搜索（框408）。在一些示例中，引擎搜索针对每个时期并行执行。在一些示例中，引擎搜索包括对于整数候选进行有效性测试，直到针对活动引擎之一的单个候选剩余。关于下面的图5更详细地讨论了示例有效性测试。

如果在搜索过程之后，针对引擎的剩余候选数量大于1（框410），并且针对该特定时期的所有引擎搜索都已完成（框418），则该方法进行到下一个时期（框422）。

如果针对引擎的剩余候选数量为零（框414），则该特定引擎被结束/重置，并且资源可以被重新分配以供在下一个时期中使用（框416）。

在模糊度解算中，在整数候选数组中找到正确的整数候选（被解算的整数）。阈值集合用于验证任何整数候选数组是否是可接受的整数数组。图5图示了验证过程的示例方法500，该验证过程由上面参考图4讨论的每个搜索引擎执行。

方法500包括确定整数模糊度候选数组（框502），计算每个候选数组的残差（框504），以及验证候选数组（框506）。

在模糊度求解搜索中，使用正交测试统计方法来设置（一个或多个）瞬时/冲击阈值，以消除错误的候选。例如，以下可以用在该过程中：

1）计算测量方程的增量，该增量是由特定候选中的非零整数模糊度引起的。

2）根据（1）中计算的增量，计算每个冗余卫星中测量方程中的载波相位残差。

3）根据核心卫星测量的方程计算对角化变换和特征向量。

4）使冗余残差正交化、取平方并除以特征向量元素。

基于归一化残差，测试统计阈值用于冲击计数，并且瞬时测试统计阈值用于消除错误的候选，直到仅剩余1个候选。

方法500进一步包括确定是否仅有单个候选数组通过了所有阈值验证（框508）。如果是，则单个候选数组被接受为已解算的整数模糊度（框510）。如果不是，则确定针对该时期该整数模糊度没有被解算（框512）。

当针对引擎的单个候选剩余时，图1中所示的方法100利用如下行进：将候选值输入到从双差分运算导出的三个方程中，以确定相对位置（dX，dY，dZ）（框122）。该过程的结果还被用于初始化卫星冗余列表的模糊度解算过程（框122），并且所有其他引擎被结束/重置，并且资源被重新分配用于未来时期（框124）。

本文中描述的方法与作为参考的领先商用GNSS后处理软件（CGPPS）进行了比较，利用相同的数据源来检查新方法的性能。结果指示，即使在城市峡谷的场景（不良的卫星可见性、载波相位的频繁周跳、卫星信号的跟踪丢失和再捕获、复杂的多径影响等）中，本文中描述的方法也可以实现有竞争力的或者甚至更好的固定率和定位准确度。

在各个方面中，贯穿本公开描述的***元件、方法步骤或示例可以在一个或多个计算机***、现场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）或包括硬件执行代码以实现那些元件、过程或示例的类似设备上实现，所述代码存储在非瞬态数据存储设备上。这些设备包括软件程序、固件或用于实行各种方法、过程任务、计算和控制功能的其他计算机可读指令，或者与所述软件程序、固件或其他计算机可读指令一起运转。

这些指令通常存储在用于存储计算机可读指令或数据结构的任何合适的计算机可读介质上。计算机可读介质可以被实现为可以由通用或专用计算机或处理器或者任何可编程逻辑设备访问的任何可用介质。合适的处理器可读介质可以包括存储或存储器介质，诸如磁性或光学介质。例如，存储或存储器介质可以包括常规硬盘、光盘只读存储器（CD-ROM）、易失性或非易失性介质，诸如随机存取存储器（RAM）（包括但不限于同步动态随机存取存储器（SDRAM）、双倍数据速率（DDR）RAM、RAMBUS动态RAM（RDRAM）、静态RAM（SRAM）等）、只读存储器（ROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）和闪存等。合适的处理器可读介质还可以包括由有线和/或无线通信网络提供的传输介质。

这里描述的方法和技术可以在数字电子电路中实现，或者用可编程处理器（例如，专用处理器或诸如计算机的通用处理器）、固件、软件或它们的组合来实现。体现这些技术的装置可以包括适当的输入和输出设备、可编程处理器以及有形地体现由可编程处理器执行的程序指令的存储介质。体现这些技术的过程可以由执行指令程序的可编程处理器来执行，以通过对输入数据进行操作并生成适当的输出来执行期望的功能。所述技术可以有利地在可在可编程***上执行的一个或多个程序中实现，该可编程***包括至少一个可编程处理器，该可编程处理器被耦合以从数据存储***、至少一个输入设备和至少一个输出设备接收数据和指令，以及向数据存储***、至少一个输入设备和至少一个输出设备传输数据和指令。通常，处理器将从只读存储器和/或随机存取存储器接收指令和数据。适合用于有形地体现计算机程序指令和数据的存储设备包括所有形式的非易失性存储器，其作为示例包括：半导体存储器设备，诸如EPROM、EEPROM和闪存设备；磁盘，诸如内部硬盘和可移动磁盘；磁光盘；和DVD光盘。上述任何一项都可以由专门设计的专用集成电路（ASIC）来补充或并入其中。

已经描述了由以下权利要求限定的本发明的多个实施例。然而，将理解到，在不脱离要求保护的发明的精神和范围的情况下，可以进行对所描述实施例的各种修改。因此，其他实施例在以下权利要求的范围内。

Claims (3)

1.一种***，包括：

耦合到第一天线的第一全球导航卫星***（GNSS）接收器；

耦合到第二天线的第二GNSS接收器；

耦合到存储器、第一天线和第二天线的处理器，其中所述处理器被配置为：

从第一GNSS接收器和第二GNSS接收器加载GNSS数据；

确定第一GNSS接收器和第二GNSS接收器的独立位置；

针对基于代码的伪距进行双差分误差估计：

使用基于代码的伪距对伪距位置进行双差分并且确定协方差；

选择核心卫星，并且定义第一搜索引擎在其第一时期中用于模糊度解算的搜索空间；

使用核心卫星确定用于模糊度解算的第一候选列表；

使用冗余卫星确定用于模糊度解算的第二候选列表，其中冗余卫星不同于核心卫星；

基于测量误差自适应地设置残差阈值；

响应于在第二候选列表与第一候选列表的特定候选之间的相应残差超过自适应设置的残差阈值，从第一候选列表消除候选，直到单个候选在第一候选列表中剩余；

使用第一候选列表中剩余的单个候选来确定位置信息。

2.根据权利要求1所述的***，其中所述处理器进一步被配置为：

确定在一个新时期中，与核心卫星不同的卫星组是否比核心卫星具有更好的位置精度稀释；

响应于确定与核心卫星不同的卫星组具有比核心卫星更好的位置精度稀释，所述处理器进一步被配置为：

使用不同的卫星组启用第二搜索引擎，其中第二搜索引擎被配置为与第一搜索引擎并行操作；

使用不同的卫星组确定用于模糊度解算的第三候选列表；

使用其他冗余卫星确定用于模糊度解算的第四候选列表，其中其他冗余卫星是在不同的卫星组之外的卫星；

响应于在第四候选列表与第三候选列表的特定候选之间的相应残差超过自适应设置的残差阈值，从第三候选列表消除候选，直到单个候选剩余在第三候选列表中；

使用从第三候选列表剩余的单个候选来确定位置信息。

3.根据权利要求1所述的***，其中所述处理器被配置为基于接收器类型、天线类型、运动模式（静态/动态）、估计的载波相位噪声、在第一GNSS接收器与第二GNSS接收器之间的基线长度和高度间隙、多径强度和/或本地电离层延迟强度来自适应地设置残差阈值。

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