CN117111112A - 一种gnss和lnss数据融合处理方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种GNSS和LNSS数据融合处理方法及***，涉及数据融合技术领域；该方法包括：根据获取的观测数据构建BDS‑3及LNSS星间测距观测模型、地面监测站GNSS及LNSS观测模型和LEO卫星星载GNSS观测模型；然后分别确定各个观测模型的观测参数；采用二次多项式建模和拉格朗日多项式插值的方法，根据多源参数构建GNSS及LNSS多源数据融合观测模型；采用最小二乘法对GNSS及LNSS多源数据融合观测模型进行参数估计，得到参数解算结果；该参数解算结果用于表征卫星***的定位导航和授时；本发明能够提供高精度可靠的导航定位。
Description
技术领域
本发明涉及数据融合技术领域，特别是涉及一种GNSS和LNSS数据融合处理方法及***。
背景技术
全球导航卫星***(GNSS)因其全天候、高实时、高精度等优点被广泛应用于各个领域。目前提供服务的GNSS共有四个，分别为美国的全球定位***(GPS)、俄罗斯的格洛纳斯***(GLONASS)、欧盟的伽利略***(Galileo)以及中国的北斗卫星导航***(BDS)。BDS由中国独立建设和运行，由地球静止轨道(GEO)、倾斜地球同步轨道(IGSO)以及中圆地球轨道(MEO)三类卫星组成。整体建设分为三个阶段，分别为验证***(BDS-1)，扩展的区域导航***(BDS-2)以及全球导航***(BDS-3)。BDS-3正式为全球用户提供服务，标志着BDS建设圆满完成了三步走战略。
随着用户对导航定位需求的不断增长，高精度、高可靠、快收敛等要素受到越来越多GNSS用户的关注，这促使了低地球轨道(LEO)导航卫星***的发展。相比于GNSS卫星，LEO卫星的轨道高度更低，这使得LEO导航卫星***，即低轨导航卫星***(LNSS)具有以下优势：1)对地几何结构变化快，显著改善了用户定位收敛时间；2)信号落地功率高，提升了导航定位抗干扰能力；3)星地通信能力强，有效增强了GNSS服务能力。此外，对于BDS，密集的LEO卫星网可作为移动的监测站，这有效弥补了中国自主可控的地面监测站无法全球分布的问题，显著提升了基于区域地面监测站的BDS卫星轨道和钟差解算精度。
多导航***并存催生了多种观测数据融合处理的需求，随着LNSS的发展，在原有地面监测站GNSS观测和BDS-3卫星星间链路(ISL)观测的基础上，LNSS的加入新增了地面监测站LNSS观测、LEO卫星星载GNSS观测、LEO卫星ISL观测等信号源。如何基于GNSS和LNSS多源观测数据建立一套多源数据融合处理方法，对于保障正在建设的LNSS提供高精度、高可靠、快收敛的定位、导航和授时(PNT)服务至关重要。
发明内容
本发明的目的是提供一种GNSS和LNSS数据融合处理方法及***，以提供高精度可靠的导航定位。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种GNSS和LNSS数据融合处理方法，所述方法包括：
获取观测数据；所述观测数据包括：星间测距观测数据、地面监测站观测数据和星载观测数据；所述星间测距观测数据包括：BDS-3星间测距观测数据和LNSS星间测距观测数据；所述地面监测站观测数据包括：GNSS观测数据和LNSS观测数据；所述星载观测数据包括：LEO卫星的星载GNSS观测数据；
根据所述星间测距观测数据，基于动力学定轨法构建BDS-3及LNSS星间测距观测模型；
基于拉格朗日插值算法和二次多项式法，确定BDS-3及LNSS星间测距观测模型的观测参数；所述观测参数包括：信号发射时刻估计值、卫星动力学参数和卫星钟差；
根据所述地面监测站观测数据构建地面监测站GNSS及LNSS观测模型；所述地面监测站GNSS及LNSS观测模型，包括：伪距观测方程和载波相位观测方程；
基于拉格朗日插值算法和轨道积分函数，确定地面监测站GNSS及LNSS观测模型的观测参数；
根据所述星载观测数据，确定星载GNSS观测方程，并根据所述星载GNSS观测方程确定LEO卫星星载GNSS观测模型；
基于轨道积分函数和拉格朗日插值算法，确定所述LEO卫星星载GNSS观测模型的观测参数；
采用二次多项式建模和拉格朗日多项式插值的方法，根据多源参数构建GNSS及LNSS多源数据融合观测模型；所述多源参数包括：BDS-3及LNSS星间测距观测模型的观测参数、地面监测站GNSS及LNSS观测模型的观测参数，以及LEO卫星星载GNSS观测模型的观测参数；
采用最小二乘法对所述GNSS及LNSS多源数据融合观测模型进行参数估计，得到参数解算结果；所述参数解算结果用于表征卫星***的定位导航和授时。
可选地，根据所述星间测距观测数据，基于动力学定轨法构建BDS-3及LNSS星间测距观测模型，具体包括：
根据所述星间测距观测数据建立星间链路测距观测方程；
根据卫星运行过程中的受力情况建立卫星受摄运动方程；
基于动力学定轨法，根据所述星间链路测距观测方程和所述卫星受摄运动方程，采用拉格朗日插值算法确定星间测距观测方程；
根据所述星间测距观测方程确定BDS-3及LNSS星间测距观测模型。
可选地，所述星间链路测距观测方程的表达式为：
其中，Lij为卫星j接收到的来自卫星i的伪距观测量；ri为卫星i在坐标系中的位置向量；rj为卫星j在坐标系中的位置向量；ti为卫星i发射信号的时刻；tj为卫星j接收到信号的时刻；c为光速；dTi为卫星i的卫星钟差；dTj为卫星j的卫星钟差；为卫星j的信号接收时延；/>为卫星i的信号发射时延；/>为信号从卫星i到卫星j传播过程中的误差。
可选地，所述星间测距观测方程的表达式为：
其中，Lij为卫星j接收到的来自卫星i的伪距观测量；(Xi,Yi,Zi)为卫星i的三维坐标；(Xj,Yj,Zj)为卫星j的三维坐标；ti为卫星i发射信号的时刻；c为光速；dTi为卫星i的卫星钟差；tj为卫星j接收到信号的时刻；dTj为卫星j的卫星钟差；为卫星j的信号接收时延；/>为卫星i的信号发射时延；/>为信号从卫星i到卫星j传播过程中的误差。
可选地，所述伪距观测方程的表达式为：
所述载波相位观测方程的表达式为：
其中，i为卫星号；P为伪距观测值；φ为载波相位观测值；ρ为卫星和测站间的几何距离；c为光速；dt为接收机钟差；dT为卫星钟差；dion为电离层延迟；dtro为对流层延迟；dISB为ISB；dsPCC为卫星端天线PCC；drPCC为地面监测站天线PCC；dr为接收机端的DCB；ds为卫星端的DCB；δr为接收机端的相位硬件延迟；δs为卫星端的相位硬件延迟；λ为载波波长；N为整周模糊度；为接收机端的初始相位；/>为卫星端的初始相位；εP为伪距观测值的各剩余误差和观测噪声；εφ为载波相位观测值的各剩余误差和观测噪声。
可选地，所述GNSS及LNSS多源数据融合观测模型的表达式为：
其中，Lij为卫星j接收到的来自卫星i的伪距观测量；ρij为卫星i和卫星j间的理论距离；c为光速；dTj为卫星j的卫星钟差；tj为卫星j接收到信号的时刻；dTi为卫星i的卫星钟差；ti为卫星i发射信号的时刻；为卫星j的信号接收时延；/>为卫星i的信号发射时延；/>为信号从卫星i到卫星j传播过程中的误差；i为卫星号；P为伪距观测值；φ为载波相位观测值；ρ为卫星和测站间的几何距离；dt为接收机钟差；dT为卫星钟差；dion为电离层延迟；dtro为对流层延迟；dr为接收机端的DCB；ds为卫星端的DCB；εP为伪距观测值的各剩余误差和观测噪声；δr为接收机端的相位硬件延迟；δs为卫星端的相位硬件延迟；λ为载波波长；N为整周模糊度；/>为接收机端的初始相位；/>为卫星端的初始相位；εφ为载波相位观测值的各剩余误差和观测噪声；(Xi,Yi,Zi)为卫星i的三维坐标；(Xj,Yj,Zj)为卫星j的三维坐标；ti为卫星i发射信号的时刻；dTi为卫星i的卫星钟差；tj为卫星j接收到信号的时刻；dTj为卫星j的卫星钟差；tk为第k时刻；k为序号；n为拉格朗日插值算法的阶数；l为序号；tl为第l时刻。
一种GNSS和LNSS数据融合处理***，所述***包括：
数据获取模块，用于获取观测数据；所述观测数据包括：星间测距观测数据、地面监测站观测数据和星载观测数据；所述星间测距观测数据包括：BDS-3星间测距观测数据和LNSS星间测距观测数据；所述地面监测站观测数据包括：GNSS观测数据和LNSS观测数据；所述星载观测数据包括：LEO卫星的星载GNSS观测数据；
第一模型构建模块，用于根据所述星间测距观测数据，基于动力学定轨法构建BDS-3及LNSS星间测距观测模型；
第一确定模块，用于基于拉格朗日插值算法和二次多项式法，确定BDS-3及LNSS星间测距观测模型的观测参数；所述观测参数包括：信号发射时刻估计值、卫星动力学参数和卫星钟差；
第二构建模块，用于根据所述地面监测站观测数据构建地面监测站GNSS及LNSS观测模型；所述地面监测站GNSS及LNSS观测模型，包括：伪距观测方程和载波相位观测方程；
第二确定模块，用于基于拉格朗日插值算法和轨道积分函数，确定地面监测站GNSS及LNSS观测模型的观测参数；
第三构建模块，用于根据所述星载观测数据，确定星载GNSS观测方程，并根据所述星载GNSS观测方程确定LEO卫星星载GNSS观测模型；
第三确定模块，用于基于轨道积分函数和拉格朗日插值算法，确定所述LEO卫星星载GNSS观测模型的观测参数；
模型构建模块，用于采用二次多项式建模和拉格朗日多项式插值的方法，根据多源参数构建GNSS及LNSS多源数据融合观测模型；所述多源参数包括：BDS-3及LNSS星间测距观测模型的观测参数、地面监测站GNSS及LNSS观测模型的观测参数，以及LEO卫星星载GNSS观测模型的观测参数；
求解模块，用于采用最小二乘法对所述GNSS及LNSS多源数据融合观测模型进行参数估计，得到参数解算结果；所述参数解算结果用于表征卫星***的定位导航和授时。
一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行上述所述的GNSS和LNSS数据融合处理方法。
一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述的GNSS和LNSS数据融合处理方法。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明提供了一种GNSS和LNSS数据融合处理方法及***，根据获取的观测数据构建BDS-3及LNSS星间测距观测模型、地面监测站GNSS及LNSS观测模型和LEO卫星星载GNSS观测模型；然后分别确定各个观测模型的观测参数；采用二次多项式建模和拉格朗日多项式插值的方法，根据多源参数构建GNSS及LNSS多源数据融合观测模型；采用最小二乘法对GNSS及LNSS多源数据融合观测模型进行参数估计，得到参数解算结果；该参数解算结果用于表征卫星***的定位导航和授时；本发明能够提供高精度可靠的导航定位。
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，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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为本发明实施例提供的GNSS和LNSS数据融合处理方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的GNSS和LNSS数据融合处理方法的技术流程框图；
图3为本发明实施例提供的GNSS和LNSS数据融合处理***的结构图。
符号说明：
数据获取模块-1、第一模型构建模块-2、第一确定模块-3、第二构建模块-4、第二确定模块-5、第三构建模块-6、第三确定模块-7、模型构建模块-8、求解模块-9。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅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。
本发明的目的是提供一种GNSS和LNSS数据融合处理方法及***，以提供高精度可靠的导航定位。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
实施例1
如图1和图2所示，本发明实施例提供了一种GNSS和LNSS数据融合处理方法，该方法包括：
步骤100：获取观测数据；观测数据包括：星间测距观测数据、地面监测站观测数据和星载观测数据；星间测距观测数据包括：BDS-3星间测距观测数据和LNSS星间测距观测数据；地面监测站观测数据包括：GNSS观测数据和LNSS观测数据；星载观测数据包括：LEO卫星的星载GNSS观测数据。
步骤200：根据星间测距观测数据，基于动力学定轨法构建BDS-3及LNSS星间测距观测模型。
其中，根据星间测距观测数据，基于动力学定轨法构建BDS-3及LNSS星间测距观测模型，具体包括：
根据星间测距观测数据建立星间链路测距观测方程；根据卫星运行过程中的受力情况建立卫星受摄运动方程；基于动力学定轨法，根据星间链路测距观测方程和卫星受摄运动方程，采用拉格朗日插值算法确定星间测距观测方程。
具体地，星间链路测距观测方程的表达式为：
其中，Lij为卫星j接收到的来自卫星i的伪距观测量；ri为卫星i在坐标系中的位置向量；ri为卫星j在坐标系中的位置向量；ti为卫星i发射信号的时刻；tj为卫星j接收到信号的时刻；c为光速；dTi为卫星i的卫星钟差；dTj为卫星j的卫星钟差；为卫星j的信号接收时延；/>为卫星i的信号发射时延；/>为信号从卫星i到卫星j传播过程中的误差。
星间测距观测方程的表达式为：
其中，Lij为卫星j接收到的来自卫星i的伪距观测量；(Xi,Yi,Zi)为卫星i的三维坐标；(Xj,Yj,Zj)为卫星j的三维坐标；ti为卫星i发射信号的时刻；c为光速；dTi为卫星i的卫星钟差；tj为卫星j接收到信号的时刻；dTj为卫星j的卫星钟差；为卫星j的信号接收时延；/>为卫星i的信号发射时延；/>为信号从卫星i到卫星j传播过程中的误差。
根据星间测距观测方程确定BDS-3及LNSS星间测距观测模型。
步骤300：基于拉格朗日插值算法和二次多项式法，确定BDS-3及LNSS星间测距观测模型的观测参数；观测参数包括：信号发射时刻估计值、卫星动力学参数和卫星钟差。
在实际应用中，一般情况下，两颗卫星间的星间链路测距观测方程可表示为：
目前，动力学定轨方法依旧是卫星定轨的主流方法，其基本思路是根据卫星运行过程中的受力情况建立卫星受摄运动方程，然后通过观测数据建立的观测方程对卫星动力学参数进行求解。
当卫星i的信号发射时刻和卫星j的信号接收时刻是数值积分的节点时刻时，将卫星i和卫星j在各数值积分节点的位置用卫星在初始历元的动力学参数表示；在星间链路观测中，用于卫星轨道确定的观测数据来自星间的测距数据。基于动力学定轨法，卫星i和卫星j在各数值积分节点的位置可用卫星在初始历元的动力学参数表示，即：
式中，(Xi,Yi,Zi)和(Xj,Yj,Zj)分别表示卫星i和卫星j的三维坐标，tk为第k时刻，在此处表示数值积分各节点时刻，FX、FY、FZ分别表示卫星i三个坐标方向的轨道积分函数，GX、GY、GZ分别表示卫星j三个坐标方向的轨道积分函数，Mi和Mj分别表示卫星i和卫星j初始历元的卫星动力学参数。
当卫星i的信号发射时刻和卫星j的信号接收时刻不是数值积分的节点时刻时，对一般时刻的卫星i和卫星j的位置进行表示。
对于星间链路的测距观测，卫星i的信号发射时刻和卫星j的信号接收时刻可能不是数值积分的节点时刻，考虑到卫星轨道是较为平滑的，对于任意非数值积分节点时刻的卫星位置，可基于n阶拉格朗日插值法对该时刻附近若干数值积分节点的卫星位置进行插值而获取，根据拉格朗日插值公式，一般时刻的卫星i和卫星j的位置可分别表示为：
式中，tl为第l时刻，在此处表示数值积分的节点时刻。
公式(4)和公式(5)在计算过程中，引用到了公式(2)和公式(3)，将式(4)和(5)代入式(1)后，星间测距观测方程可表示为：
由式(6)可知，在星间非组合测距观测模型各类参数和误差的处理方法中，信号的发射和接收时延参数估计方法以及卫星天线相位中心和相对论效应的误差改正方法与星间组合测距观测模型中的处理方法一样，则建立星间非组合测距观测模型的关键技术就在于如何估计信号发射时刻、卫星轨道误差和卫星钟差误差。
基于星间链路测距观测方程(式6)，考虑信号发射时刻、卫星轨道误差和卫星钟差误差对卫星初始时刻动力学参数、各弧段的二次项模型参数、各节点的卫星钟差参数进行求解。
对于星间链路观测信号发射时刻的估计算法，可仿照GNSS观测中信号发射时刻的估计算法。星间链路观测中信号的发射时刻可表示为：
式中，Δtij表示信号从卫星i到卫星j的传播时延。
式(7)中，卫星钟差、信号发射时延和信号接收时延可由上一次参数估计的结果表示，若为第一次参数估计循环，则卫星钟差从广播星历中获取，而信号发射和接收时延由于较为稳定，可以代入已有的先验值。对于信号传播时延初值，可由星间测距观测值表示，即：
Δtij＝Lij/c (8)
将式(8)代入式(7)后可以得到信号的发射时刻，则可以通过轨道积分函数计算得到另外一个信号传播时延的值，即：
若|Δtij-Δtij|>10-9，则将Δtij作为新的信号传播时延估计值代入式(7)。通过式(7)和式(9)的不断迭代，直到满足要求后得到信号发射时刻ti的估计值。
基于在通过迭代计算得到信号的发射时刻后，卫星间的理论距离ρij可以表示为：
线性化后得：
式中：dXi、dYi、dZi和dXj、dYj、dZj分别表示卫星i和卫星j在三个坐标方向上的偏微分，同样，对于任意非数值积分节点时刻的三个坐标方向上的偏微分，可基于n阶拉格朗日插值法对该时刻附近若干数值积分节点的对应坐标方向上的偏微分进行插值而获取，根据拉格朗日插值公式，一般时刻的卫星i和卫星j在三个坐标方向上的偏微分可分别表示为：
式中，f'X、F'Y、F'Z表示卫星i三个坐标方向的轨道积分偏微分函数，G'X、G'Y、G'Z表示卫星j三个坐标方向的轨道积分偏微分函数，和/>分别表示卫星i和卫星j初始时刻动力学参数的初值。将式(4)和(5)以及式(12)和(13)代入式(11)中，代入后得到是线性化的观测方程，在这个线性化的观测方程上，即可对卫星初始时刻动力学参数进行估计，继而得到卫星定轨结果。
由于目前的星间链路采用时分多址的方式，这就导致在tk时刻附近的不同星间链路观测的信号发射和接收时刻基本上是不同的，对于一颗卫星，若在每个信号的接收和发射时刻均对卫星钟差进行估计，则会导致参数的数量过多。本方法采用如下两种方法对星间非组合测距观测模型中的卫星钟差进行处理。
关于二次多项式法：
将同一颗卫星不同历元间的卫星钟差用同一模型表示，但考虑到卫星钟差的稳定性较差，因此不能像卫星轨道一样在整个观测弧段用一个模型表示，需要将整个观测弧段分成若干段，用不同模型表示各弧段的卫星钟差。本方法中采用二次项模型为基础模型，对于目前卫星钟的精度，二次项模型可以有效地模拟一定弧段长度内的卫星钟差变化。对于卫星i，在一个弧段内ti时刻的卫星钟差可表示为：
dTi(ti)＝Ai(ti-tk)2+Bi(ti-tk)+Ci (14)
式中，Ai、Bi、Ci分别表示二次项模型的待求参数，tk表示该弧段的起始时刻。将式(14)代入式(1)后，实现钟差参数的模型化，即公式(1)中原有的钟差参数用一个模型表示，然后求解是对这个模型的参数进行求解，即可通过观测数据对各弧段的二次项模型参数进行求解。对于弧段长短的选取策略，本实施例提供的方法采用3s的整倍数，具体的弧段长短通过对比实测的数据量、待估的参数量和数据处理精度间的关系获取。
关于拉格朗日插值法：
考虑到卫星钟差的变化是较为稳定的，因此可以选取观测弧段内若干等间隔节点(如间隔为30s)的卫星钟差作为解算参数，对于其余各历元的卫星钟差，可基于n阶拉格朗日插值法对若干节点的卫星钟差进行插值而获取。根据拉格朗日插值公式，一般历元的卫星钟差可表示为：
式中，dTi(tk)表示tk时刻的卫星钟差。将式(15)代入式(1)后，实现钟差参数的模型化，即公式(1)中原有的钟差参数用一个模型表示，然后对这个模型的参数进行求解，即可通过观测数据对各节点的卫星钟差参数进行求解。
步骤400：根据所述地面监测站观测数据构建地面监测站GNSS及LNSS观测模型；地面监测站GNSS及LNSS观测模型，包括：伪距观测方程和载波相位观测方程。
具体地，伪距观测方程的表达式为：
载波相位观测方程的表达式为：
其中，i为卫星号；P为伪距观测值；φ为载波相位观测值；ρ为卫星和测站间的几何距离；c为光速；dt为接收机钟差；dT为卫星钟差；dion为电离层延迟；dtro为对流层延迟；dISB为ISB；dsPCC为卫星端天线PCC；drPCC为地面监测站天线PCC；dr为接收机端的DCB；ds为卫星端的DCB；δr为接收机端的相位硬件延迟；δs为卫星端的相位硬件延迟；λ为载波波长；N为整周模糊度；为接收机端的初始相位；/>为卫星端的初始相位；εP为伪距观测值的各剩余误差和观测噪声；εφ为载波相位观测值的各剩余误差和观测噪声。
步骤500：基于拉格朗日插值算法和轨道积分函数，确定地面监测站GNSS及LNSS观测模型的观测参数。
对于卫星动力学参数，式(16)和(17)中，卫星和跟踪站间的几何距离ρ可具体表示为：
式中，(x,y,z)表示跟踪站的三维坐标，线性化后得：
将式(4)和式(12)带入式(19)中，可对卫星初始时刻动力学参数进行估计，继而得到卫星定轨结果。即可以得到地面监测站GNSS及LNSS观测模型的观测参数。
步骤600：根据星载观测数据，确定星载GNSS观测方程，并根据星载GNSS观测方程确定LEO卫星星载GNSS观测模型。
步骤700：基于轨道积分函数和拉格朗日插值算法，确定LEO卫星星载GNSS观测模型的观测参数。
对与任意一颗LEO卫星，其观测基本模式与式(16)和式(17)相同，唯一差别为式(16)和式(17)中地面站是固定不动的，而该模型中LEO卫星是移动的，需要用动力学模型表示，即式(16)和式(17)中卫星和跟踪站间的几何距离ρ需具体表示为：
式中，(xl,yl,zl)表示LEO卫星的三维坐标，具体可表示为：
式中，EX、EY、EZ分别表示LEO卫星三个坐标方向的轨道积分函数，Ml表示LEO卫星初始历元的卫星动力学参数。
观测方程线性化，即对式(20)线性化后得：
式中：dxl、dyl、dzl表示LEO卫星在三个坐标方向上的偏微分，同样，对于任意非数值积分节点时刻的三个坐标方向上的偏微分，可基于n阶拉格朗日插值法对该时刻附近若干数值积分节点的对应坐标方向上的偏微分进行插值而获取，根据拉格朗日插值公式，一般时刻的LEO卫星在三个坐标方向上的偏微分可分别表示为：
式中，E'X、E'Y、E'Z表示LEO卫星三个坐标方向的轨道积分偏微分函数，表示LEO卫星初始时刻动力学参数的初值。将式(21)和式(23)代入式(22)中，即可对LEO卫星初始时刻动力学参数进行估计，继而得到LEO卫星定轨结果。
步骤800：采用二次多项式建模和拉格朗日多项式插值的方法，根据多源参数构建GNSS及LNSS多源数据融合观测模型；多源参数包括：BDS-3及LNSS星间测距观测模型的观测参数、地面监测站GNSS及LNSS观测模型的观测参数，以及LEO卫星星载GNSS观测模型的观测参数。
综合式(11)、式(19)和式(22)可以看出，在GNSS和LNSS多源数据融合中，同一卫星任意时刻的卫星位置均可由同一组动力学参数表示，继而实现了不同观测下卫星动力学参数的统一求解。
对于卫星钟差参数，在非差观测模型中的估计方法为根据数据处理采样间隔逐历元进行求解，而在星间非组合测距观测模型中，本实施例提供的方法采用二次多项式建模和拉格朗日多项式插值两种方法对卫星钟差进行估计。
对于二次多项式建模方法，为了将两种观测模型中的卫星钟差进行统一求解，本方法将地面跟踪站的数据处理采样间隔与星间非组合测距观测模型中卫星钟差的拟合弧段设置为相同，即拟合弧段的起始时刻为地面跟踪站观测数据的历元观测时刻，由式(14)可以看出，当时间参数为弧段起始时刻时，此时在联合求解中，两种观测模型的卫星钟差均可由参数C表示。
此时的GNSS和LNSS多源数据融合观测模型，可表示为：
对于拉格朗日多项式插值方法，为了将两种观测模型中的卫星钟差进行统一求解，本方法将地面跟踪站的数据处理采样间隔与星间非组合测距观测模型中拉格朗日插值间隔设置为相同，则可以得到：
GNSS及LNSS多源数据融合观测模型的表达式见式(25)，如下：
/>
其中，Lij为卫星j接收到的来自卫星i的伪距观测量；ρij为卫星i和卫星j间的理论距离；c为光速；dTj为卫星j的卫星钟差；tj为卫星j接收到信号的时刻；dTi为卫星i的卫星钟差；ti为卫星i发射信号的时刻；为卫星j的信号接收时延；/>为卫星i的信号发射时延；/>为信号从卫星i到卫星j传播过程中的误差；i为卫星号；P为伪距观测值；φ为载波相位观测值；ρ为卫星和测站间的几何距离；dt为接收机钟差；dT为卫星钟差；dion为电离层延迟；dtro为对流层延迟；dr为接收机端的DCB；ds为卫星端的DCB；εP为伪距观测值的各剩余误差和观测噪声；δr为接收机端的相位硬件延迟；δs为卫星端的相位硬件延迟；λ为载波波长；N为整周模糊度；/>为接收机端的初始相位；/>为卫星端的初始相位；εφ为载波相位观测值的各剩余误差和观测噪声；(Xi,Yi,Zi)为卫星i的三维坐标；(Xj,Yj,Zj)为卫星j的三维坐标；ti为卫星i发射信号的时刻；dTi为卫星i的卫星钟差；tj为卫星j接收到信号的时刻；dTj为卫星j的卫星钟差；tk为第k时刻；k为序号；n为拉格朗日插值算法的阶数；l为序号；tl为第l时刻。
步骤900：采用最小二乘法对所述GNSS及LNSS多源数据融合观测模型进行参数估计，得到参数解算结果；参数解算结果用于表征卫星***的定位导航和授时。
基于线性化后的式(24)或式(25)，利用最小二乘参数估计方法，对观测方程进行求解，获取参数解算结果。最小二乘法采用现有技术中的方法即可，在此不做限定。
实施例2
如图3所示，本发明实施例提供了一种GNSS和LNSS数据融合处理***，该***包括：数据获取模块1、第一模型构建模块2、第一确定模块3、第二构建模块4、第二确定模块5、第三构建模块6、第三确定模块7、模型构建模块8和求解模块9。
数据获取模块1，用于获取观测数据；观测数据包括：星间测距观测数据、地面监测站观测数据和星载观测数据；星间测距观测数据包括：BDS-3星间测距观测数据和LNSS星间测距观测数据；地面监测站观测数据包括：GNSS观测数据和LNSS观测数据；星载观测数据包括：LEO卫星的星载GNSS观测数据。
第一模型构建模块2，用于根据星间测距观测数据，基于动力学定轨法构建BDS-3及LNSS星间测距观测模型。
第一确定模块3，用于基于拉格朗日插值算法和二次多项式法，确定BDS-3及LNSS星间测距观测模型的观测参数；观测参数包括：信号发射时刻估计值、卫星动力学参数和卫星钟差。
第二构建模块4，用于根据地面监测站观测数据构建地面监测站GNSS及LNSS观测模型；地面监测站GNSS及LNSS观测模型，包括：伪距观测方程和载波相位观测方程。
第二确定模块5，用于基于拉格朗日插值算法和轨道积分函数，确定地面监测站GNSS及LNSS观测模型的观测参数。
第三构建模块6，用于根据星载观测数据，确定星载GNSS观测方程，并根据星载GNSS观测方程确定LEO卫星星载GNSS观测模型。
第三确定模块7，用于基于轨道积分函数和拉格朗日插值算法，确定LEO卫星星载GNSS观测模型的观测参数。
模型构建模块8，用于采用二次多项式建模和拉格朗日多项式插值的方法，根据多源参数构建GNSS及LNSS多源数据融合观测模型；多源参数包括：BDS-3及LNSS星间测距观测模型的观测参数、地面监测站GNSS及LNSS观测模型的观测参数，以及LEO卫星星载GNSS观测模型的观测参数。
求解模块9，用于采用最小二乘法对所述GNSS及LNSS多源数据融合观测模型进行参数估计，得到参数解算结果；参数解算结果用于表征卫星***的定位导航和授时。
实施例3
本发明实施例提供了一种电子设备，包括存储器及处理器，存储器用于存储计算机程序，处理器运行计算机程序以使电子设备执行实施例1中的GNSS和LNSS数据融合处理方法。
在一种实施例中，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现实施例1中的GNSS和LNSS数据融合处理方法。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的***而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (9)
1.一种GNSS和LNSS数据融合处理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取观测数据；所述观测数据包括：星间测距观测数据、地面监测站观测数据和星载观测数据；所述星间测距观测数据包括：BDS-3星间测距观测数据和LNSS星间测距观测数据；所述地面监测站观测数据包括：GNSS观测数据和LNSS观测数据；所述星载观测数据包括：LEO卫星的星载GNSS观测数据；
根据所述星间测距观测数据，基于动力学定轨法构建BDS-3及LNSS星间测距观测模型；
基于拉格朗日插值算法和二次多项式法，确定BDS-3及LNSS星间测距观测模型的观测参数；所述观测参数包括：信号发射时刻估计值、卫星动力学参数和卫星钟差；
根据所述地面监测站观测数据构建地面监测站GNSS及LNSS观测模型；所述地面监测站GNSS及LNSS观测模型，包括：伪距观测方程和载波相位观测方程；
基于拉格朗日插值算法和轨道积分函数，确定地面监测站GNSS及LNSS观测模型的观测参数；
根据所述星载观测数据，确定星载GNSS观测方程，并根据所述星载GNSS观测方程确定LEO卫星星载GNSS观测模型；
基于轨道积分函数和拉格朗日插值算法，确定所述LEO卫星星载GNSS观测模型的观测参数；
采用二次多项式建模和拉格朗日多项式插值的方法，根据多源参数构建GNSS及LNSS多源数据融合观测模型；所述多源参数包括：BDS-3及LNSS星间测距观测模型的观测参数、地面监测站GNSS及LNSS观测模型的观测参数，以及LEO卫星星载GNSS观测模型的观测参数；
采用最小二乘法对所述GNSS及LNSS多源数据融合观测模型进行参数估计，得到参数解算结果；所述参数解算结果用于表征卫星***的定位导航和授时。
2.根据权利要求1所述的GNSS和LNSS数据融合处理方法，其特征在于，根据所述星间测距观测数据，基于动力学定轨法构建BDS-3及LNSS星间测距观测模型，具体包括：
根据所述星间测距观测数据建立星间链路测距观测方程；
根据卫星运行过程中的受力情况建立卫星受摄运动方程；
基于动力学定轨法，根据所述星间链路测距观测方程和所述卫星受摄运动方程，采用拉格朗日插值算法确定星间测距观测方程；
根据所述星间测距观测方程确定BDS-3及LNSS星间测距观测模型。
3.根据权利要求2所述的GNSS和LNSS数据融合处理方法，其特征在于，所述星间链路测距观测方程的表达式为：
其中，Lij为卫星j接收到的来自卫星i的伪距观测量；ri为卫星i在坐标系中的位置向量；rj为卫星j在坐标系中的位置向量；ti为卫星i发射信号的时刻；tj为卫星j接收到信号的时刻；c为光速；dTi为卫星i的卫星钟差；dTj为卫星j的卫星钟差；为卫星j的信号接收时延；/>为卫星i的信号发射时延；/>为信号从卫星i到卫星j传播过程中的误差。
4.根据权利要求2所述的GNSS和LNSS数据融合处理方法，其特征在于，所述星间测距观测方程的表达式为：
其中，Lij为卫星j接收到的来自卫星i的伪距观测量；(Xi，Yi，Zi)为卫星i的三维坐标；(Xj，Yj，Zj)为卫星j的三维坐标；ti为卫星i发射信号的时刻；c为光速；dTi为卫星i的卫星钟差；tj为卫星j接收到信号的时刻；dTj为卫星j的卫星钟差；为卫星j的信号接收时延；/>为卫星i的信号发射时延；/>为信号从卫星i到卫星j传播过程中的误差。
5.根据权利要求1所述的GNSS和LNSS数据融合处理方法，其特征在于，所述伪距观测方程的表达式为：
所述载波相位观测方程的表达式为：
其中，i为卫星号；P为伪距观测值；φ为载波相位观测值；ρ为卫星和测站间的几何距离；c为光速；dt为接收机钟差；dT为卫星钟差；dion为电离层延迟；dtro为对流层延迟；dISB为ISB；dsPCC为卫星端天线PCC；drPCC为地面监测站天线PCC；dr为接收机端的DCB；ds为卫星端的DCB；δr为接收机端的相位硬件延迟；δs为卫星端的相位硬件延迟；λ为载波波长；N为整周模糊度；为接收机端的初始相位；/>为卫星端的初始相位；εP为伪距观测值的各剩余误差和观测噪声；εφ为载波相位观测值的各剩余误差和观测噪声。
6.根据权利要求1所述的GNSS和LNSS数据融合处理方法，其特征在于，所述GNSS及LNSS多源数据融合观测模型的表达式为：
其中，Lij为卫星j接收到的来自卫星i的伪距观测量；ρij为卫星i和卫星j间的理论距离；c为光速；dTj为卫星j的卫星钟差；tj为卫星j接收到信号的时刻；dTi为卫星i的卫星钟差；ti为卫星i发射信号的时刻；为卫星j的信号接收时延；/>为卫星i的信号发射时延；/>为信号从卫星i到卫星j传播过程中的误差；i为卫星号；P为伪距观测值；φ为载波相位观测值；ρ为卫星和测站间的几何距离；dt为接收机钟差；dT为卫星钟差；dion为电离层延迟；dtro为对流层延迟；dr为接收机端的DCB；ds为卫星端的DCB；εP为伪距观测值的各剩余误差和观测噪声；δr为接收机端的相位硬件延迟；δs为卫星端的相位硬件延迟；λ为载波波长；N为整周模糊度；为接收机端的初始相位；/>为卫星端的初始相位；εφ为载波相位观测值的各剩余误差和观测噪声；(Xi，Yi，Zi)为卫星i的三维坐标；(Xj，Yj，Zj)为卫星j的三维坐标；ti为卫星i发射信号的时刻；dTi为卫星i的卫星钟差；tj为卫星j接收到信号的时刻；dTj为卫星j的卫星钟差；tk为第k时刻；k为序号；n为拉格朗日插值算法的阶数；l为序号；tl为第l时刻。
7.一种GNSS和LNSS数据融合处理***，其特征在于，所述***包括：
数据获取模块，用于获取观测数据；所述观测数据包括：星间测距观测数据、地面监测站观测数据和星载观测数据；所述星间测距观测数据包括：BDS-3星间测距观测数据和LNSS星间测距观测数据；所述地面监测站观测数据包括：GNSS观测数据和LNSS观测数据；所述星载观测数据包括：LEO卫星的星载GNSS观测数据；
第一模型构建模块，用于根据所述星间测距观测数据，基于动力学定轨法构建BDS-3及LNSS星间测距观测模型；
第一确定模块，用于基于拉格朗日插值算法和二次多项式法，确定BDS-3及LNSS星间测距观测模型的观测参数；所述观测参数包括：信号发射时刻估计值、卫星动力学参数和卫星钟差；
第二构建模块，用于根据所述地面监测站观测数据构建地面监测站GNSS及LNSS观测模型；所述地面监测站GNSS及LNSS观测模型，包括：伪距观测方程和载波相位观测方程；
第二确定模块，用于基于拉格朗日插值算法和轨道积分函数，确定地面监测站GNSS及LNSS观测模型的观测参数；
第三构建模块，用于根据所述星载观测数据，确定星载GNSS观测方程，并根据所述星载GNSS观测方程确定LEO卫星星载GNSS观测模型；
第三确定模块，用于基于轨道积分函数和拉格朗日插值算法，确定所述LEO卫星星载GNSS观测模型的观测参数；
模型构建模块，用于采用二次多项式建模和拉格朗日多项式插值的方法，根据多源参数构建GNSS及LNSS多源数据融合观测模型；所述多源参数包括：BDS-3及LNSS星间测距观测模型的观测参数、地面监测站GNSS及LNSS观测模型的观测参数，以及LEO卫星星载GNSS观测模型的观测参数；
求解模块，用于采用最小二乘法对所述GNSS及LNSS多源数据融合观测模型进行参数估计，得到参数解算结果；所述参数解算结果用于表征卫星***的定位导航和授时。
8.一种电子设备，其特征在于，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行如权利要求1至6中任意一项所述的GNSS和LNSS数据融合处理方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任意一项所述的GNSS和LNSS数据融合处理方法。
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| CN202310967864.XA CN117111112A (zh) | 2023-08-02 | 2023-08-02 | 一种gnss和lnss数据融合处理方法及*** |
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| CN202310967864.XA CN117111112A (zh) | 2023-08-02 | 2023-08-02 | 一种gnss和lnss数据融合处理方法及*** |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117970775A (zh) * | 2024-04-01 | 2024-05-03 | 中国科学院国家授时中心 | 联合gnss和leo卫星的标准时间授时方法及*** |
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2023
- 2023-08-02 CN CN202310967864.XA patent/CN117111112A/zh active Pending
Cited By (2)
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|---|---|---|---|---|
| CN117970775A (zh) * | 2024-04-01 | 2024-05-03 | 中国科学院国家授时中心 | 联合gnss和leo卫星的标准时间授时方法及*** |
| CN117970775B (zh) * | 2024-04-01 | 2024-06-11 | 中国科学院国家授时中心 | 联合gnss和leo卫星的标准时间授时方法及*** |
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