CN117991303B - 一种天线环境变化情况下的多路径误差修正方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及GNSS高精度定位算法技术领域，具体涉及一种天线环境变化情况下的多路径误差修正方法及装置，该方法包括以下步骤：根据卫地间距、整周模糊度参数和接收机载波相位观测值，确定多路径误差和观测噪声；将观测站天线的可视空域进行标准化格网划分；基于划分好的标准化格网，对多路径误差和观测噪声求均值，得到格网对应的多路径误差修正值；根据多路径误差修正值修正后的载波验后残差值，筛选出格网内验后残差异常的异常格网；对异常格网内的多路径误差修正值进行实时估计与修正，以得到修正后的定位结果。能够解决现有技术中GNSS天线周围环境发生改变后，传统多路径误差修正模型需要长时间的数据重新建模，无法保证定位精度可靠性的问题。
Description
技术领域
本发明涉及GNSS高精度定位算法技术领域，具体涉及一种天线环境变化情况下的多路径误差修正方法及装置。
背景技术
GNSS载波差分定位技术以其无需通视、低成本、高精度、实时、连续等优势，在地表变形监测领域中得到了广泛应用。对于短基线而言，算法通过双差数学模型的设计模式，极大地消弱了卫星端、接收机端、电离层与对流层等***性误差的影响，剩余残差中仅包含多路径误差与随机噪声。在复杂的监测应用环境中，如山体滑坡、大坝沉降等，多路径误差无法被直接忽略，必须进行削弱处理。
多路径误差是指卫星信号在传播过程中，除了直射信号直接被地表定位天线所接收外，部分卫星信号经由地表定位天线周围的环境反射或折射后进入天线内，与原始直射信号叠加而形成带有干扰信号的干涉信号，信号中包含的干扰信号即为多路径信号，其对原始信号产生的误差称为多路径误差。针对GNSS卫星信号中多路径信号带来的误差影响，众多专业人员进行了大量的针对性研究。削弱多路径误差对定位结果影响的方式主要分为基于硬件设计的方法与基于软件的方法两大类。基于硬件设计的方法是指对GNSS硬件设备进行特殊设计，如使用扼流圈天线、双极化天线、多路径估计延迟锁定环、“窄相关器”延迟锁定环，以削弱多路径误差的影响。该类方法可改善天线增益模式以削弱多路径，但削弱效果有限，而且硬件成本较高。基于软件的方式通过特定的数据处理技术将载波与伪距观测值中的多路径误差进行提取并削弱，包括数据后处理与实时多路径模型改正两类。数据后处理方法包括利用GNSS观测值中的信噪比SNR方法、小波分析方法、卡尔曼滤波方法、经验模态分解方法、具有交叉验证的Vondrak滤波器等；实时多路径模型改正主要利用多路径效应在不变环境下具有强时空重复性这一特征，基于一段时期的历史数据将多路径误差值进行提取并建模，用以后续计算过程的实时多路径误差改正，主要包括SF模型与MHM模型等。SF方法基于每个恒星日GPS卫星的重复星座的特点，利用改正值去削弱后续恒星日内对应历元的观测值多路径。随后，MAF、ASF等模型被相继开发出来。MHM模型基于多路径效应具有空间域重复性的特征而建立。卫星信号在不同轨道周期内从相同的方位角和高度角位置入射所产生的多路径效应是一致的。MHM模型在方位角与高度角两个维度将天空图划分为等间距格网，常用的格网分辨率有1o*1o，2o*2o以及5o*5o，并通过格网内所有卫星信号的验后残差值提取出对应的多路径校正值。
在利用GNSS定位技术进行地表变形监测的应用中，监测目标一般处于环境较为复杂多变的山区或人为干扰严重的施工现场，例如在植被茂密的山区进行变形监测时，GNSS天线周围的植被随季节而周期性变化，导致经其表面反射或折射的信号传输路径也发生变化，进行引发多路径误差的改变。此外，在人工活动干预较大的场景中，例如施工中的基坑变形监测，在GNSS监测天线周围常伴随采挖或回填等活动，也容易导致多路径误差的改变。已有关于多路径误差模型均基于天线周围环境不变的假设而建立，一旦天线周围环境发生改变，已有多路径误差模型即不再适用。
综上所述，现有的技术与应用发展存在以下问题：已有多路径误差模型条件较为苛刻，无法满足变形监测实际工程应用的场景需求；在GNSS天线周围环境发生改变后，传统的多路径误差修正模型需要重新积累5～7个卫星轨道重复周期（对于GPS为5～7天，对于北斗则超过1个月）的观测数据进行重新建模，这期间原有多路径误差模型不再适用，无法保证定位精度的可靠性。
发明内容
针对现有技术中存在的缺陷，本发明的目的在于提供一种天线环境变化情况下的多路径误差修正方法及装置，能够解决现有技术中GNSS天线周围环境发生改变后，传统的多路径误差修正模型需要长时间的数据进行重新建模，导致无法保证定位精度可靠性的问题。
为达到以上目的，本发明采取的技术方案是：
一方面，本发明提供一种天线环境变化情况下的多路径误差修正方法，包括以下步骤：
根据卫地间距、整周模糊度参数和接收机载波相位观测值，确定多路径误差和观测噪声；
将观测站天线的可视空域进行标准化格网划分；
基于划分好的标准化格网，对多路径误差和观测噪声求均值，得到格网对应的多路径误差修正值；
根据多路径误差修正值修正后的载波验后残差值，筛选出格网内验后残差异常的异常格网；
对异常格网内的多路径误差修正值进行实时估计与修正，以得到修正后的定位结果。
在一些可选的方案中，所述的根据卫星与观测站之间间距、整周模糊度参数和接收机载波相位观测值，确定多路径误差和观测噪声，包括：
根据公式，确定多路径误差和观测噪声；
其中，为流动站；/>为基准站；/>为信号频点；/>为观测卫星；/>为基准卫星；/>为双差计算符号；/>表示载波信号波长；/>表示接收机载波相位观测值；/>为卫星与观测站之间间距；/>为整周模糊度参数；/>为载波多路径误差；/>为/>的未模型化误差和观测噪声。
在一些可选的方案中，将观测站天线的可视空域按照1o*1o、2o*2o或者5o*5o进行标准化格网划分。
在一些可选的方案中，所述的基于划分好的标准化格网，对多路径误差和观测噪声求均值，得到格网对应的多路径误差修正值，包括：
根据公式，确定格网对应的多路径误差修正值；
其中，表示格网中心点方位角为az，高度角为el；/>为/>对应格网的多路径误差修正值；/>为格网内信号总数；/>为格网内信号序号；/>为格网内第/>条信号对应的多路径误差项；/>为格网内第/>条信号对应的噪声项。
在一些可选的方案中，所述的根据多路径误差修正值修正后的载波验后残差值，筛选出格网内验后残差异常的异常格网，包括：
基于多路径误差修正值，根据卫地间距、整周模糊度参数和接收机载波相位观测值，确定多路径误差修正值的载波验后残差值；
根据多路径误差修正值的载波验后残差值是否符合高斯分布，筛选出格网内验后残差异常的异常格网。
在一些可选的方案中，根据公式，确定多路径误差修正值的载波验后残差值/>；
其中，为流动站；/>为基准站；/>为信号频点；/>为观测卫星；/>为基准卫星；/>为双差计算符号；/>为载波信号波长；/>表示接收机载波相位观测值；/>为卫星与观测站之间间距；/>为整周模糊度参数；/>为/>对应格网的多路径误差修正值。
在一些可选的方案中，所述的根据多路径误差修正值的载波验后残差值是否符合高斯分布，筛选出格网内验后残差异常的异常格网，包括：
根据公式，确定载波验后残差值以格网为单位多径异常检验量，其中，/>为载波验后残差值以格网为单位多径异常检验量，N为格网内验后残差/>的个数；
根据公式，确定载波验后残差值以格网为单位多径异常检验量的阈值/>，/>为格网内多路径误差修正值的置信度；
根据载波验后残差值以格网为单位多径异常检验量及其对应的阈值，判断载波验后残差值是否符合高斯分布，以筛选出格网内验后残差异常的异常格网。
在一些可选的方案中，根据公式，确定格网内多路径误差修正值的置信度/>，n为格网内信号总数，/>为格网内第/>条信号对应的多路径误差。
在一些可选的方案中，所述的对异常格网内的多路径误差修正值进行实时估计与修正，以得到修正后的定位结果，包括：
对于部分格网为多路径异常格网的情况，将正常格网提供的多路径误差修正值带入方程作为约束条件，并将异常格网的多路径误差修正值作为待估计的位置参数，通过LAMBDA方法求解GNSS双差观测方程中的模糊度参数；
将模糊度参数带入GNSS双差观测方程，求得异常格网多路径误差修正值，对异常格网内对应卫星载波信号进行实时多路径误差修正，同时获取多路径误差修正后参数；
基于概略接收机坐标，根据多路径误差修正后参数，获得修正后接收机位置坐标。
第二方面，本发明还提供一种天线环境变化情况下的多路径误差修正装置，包括：
误差噪声确定模块，其用于根据卫地间距、整周模糊度参数和接收机载波相位观测值，确定多路径误差和观测噪声；
格网划分模块，其用于将观测站天线的可视空域进行标准化格网划分；
误差修正模块，其用于基于划分好的标准化格网，对多路径误差和观测噪声求均值，得到格网对应的多路径误差修正值；
异常格网筛选模块，其用于根据多路径误差修正值修正后的载波验后残差值，筛选出格网内验后残差异常的异常格网；
观测结果修正模块，其用于对异常格网内的多路径误差修正值进行实时估计与修正，以得到修正后的定位结果。
与现有技术相比，本发明的优点在于：本方案通过多路径误差修正值的载波验后残差值，筛选出格网内验后残差异常的异常格网；对异常格网内的多路径误差修正值进行实时估计与修正，以得到修正后的观测值，能够解决现有多路径误差修正模型局限于天线周围环境静止不变的场景限制，主要针对地表变形监测过程中可能存在的环境改变的应用场景，在已有多路径误差修正模型的基础上对环境变化引发的多路径异常变化的信号入射区域进行提取，对异常多路径入射区域内的未知多路径进行重新估计与修正；很好地解决了传统多路径误差模型在环境改变后需要重新积累5～7个轨道周期的观测数据的局限性，具有使用度高、自主性强，且无需重新建模与数据积累的优点。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述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申请的一些实施例，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为本发明实施例中天线环境变化情况下的多路径误差修正方法的流程图；
图2为本发明实施例中监测站天线周围环境变化所引起载波验后残差异常变化的示意图；
图3为本发明实施例中利用新、旧环境建立的MHM模型以及得到的异常变化格网区间；
图4为本发明实施例中根据本发明提出的异常多路径变化区域探测方法探测到的结果；
图5为本发明实施例中G25号卫星的异常多路径探测结果与重修正结果示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
以下结合附图对本发明的实施例作进一步详细说明。
如图1所示，一方面，本发明提供一种天线环境变化情况下的多路径误差修正方法，包括以下步骤：
本实施例中，GNSS基准站与监测站天线之间的基线长约12米，为了避免天线平均相位中心偏移（PCO）和瞬时相位中心变化（PCV）的影响，基站和监测站都配备了GPS1000天线，并安装在同一方向。为了模拟环境变化，本案例使用具有高反射率和折射率的玻璃面板作为环境变化的来源。在2022年从DOY270到DOY277期间，玻璃面板放置在监测站的西北侧。该面板于协调世界时间（UTC）DOY277 09:00被拆除，该事件引发监测站天线周围环境发生显著变化，进而导致传统多路径模型不再适用。
S1：根据卫地间距、整周模糊度参数和接收机载波相位观测值，确定多路径误差和观测噪声。
基于DOY270 00:00至DOY277 09:00期间的GNSS观测数据获取所有历元、所有观测卫星的双差组合验后残差值。由于观测噪声的客观存在且不发完全消除，因此此步骤获取到的验后残差值包含双差多路径误差值与观测噪声两部分。
步骤S1具体包括以下步骤，GNSS载波双差组合观测值在短基线情况下的表达式如下：
式中，为观测站；/>为基准站；/>为信号频点；/>为观测卫星；/>为基准卫星；/>为双差计算符号；/>表示接收机载波相位观测值，单位为米；/>表示“卫星——接收机”距离；/>为整周模糊度参数；/>为载波多路径误差；/>为/>的未模型化误差和观测噪声。“卫星——接收机”距离与文中其他地方提到的“卫地距”、“星地距”属于同一概念，指从卫星搭载的天线相位中心位置至地面接收机天线位置之间的距离，一般以米来表示。本质上，/>与/>均可表示卫地距，但/>是指通过卫星信号解析出来的观测量，其中包含各类误差，而/>是通过数学公式构建的，视作真实的卫地距，由卫星坐标与接收机坐标的三维方向差值的平方和开根号求得，其中卫星坐标由星历文件提供，可视作已知值，而接收机坐标为未知值，也即需要求的参数。
式（1）中等号右侧均为未知量。在变形监测应用中待求的未知参数为与两部分，通过极大似然估计方法可逐历元（可以理解为时刻，一般以1秒或15秒为间隔）求解。因此式（1）中仅剩/>与/>两部分，其中/>具有高斯分布特征，可将其视为一组以一定方差分布的随机噪声。因此，对式（1）进行转换可得到包含噪声的多路径误差项，即根据下式：/>，确定多路径误差和观测噪声。
其中，为观测站；/>为基准站；/>为信号频点；/>为观测卫星；/>为基准卫星；/>为双差计算符号；/>表示载波波长；/>表示接收机载波相位观测值；/>为卫星与观测站之间间距；为整周模糊度参数；/>为载波多路径误差；/>为/>的未模型化误差和观测噪声。
S2：将观测站天线的可视空域进行标准化格网划分。
具体地，安装于地表的GNSS天线对空可视范围包括两个维度：方位角与高度角。方位角范围为0o～360o，高度角范围为0o～90o，二者共同构成信号入射空间，可将其按照一定尺度（如1o*1o，2o*2o，5o*5o）划分为标准格网空间。
S3：基于划分好的标准化格网，对多路径误差和观测噪声求均值，得到格网对应的多路径误差修正值。
由于卫星运动具有连续性，GNSS天线在相近的入射角（方位角+高度角）处接收的卫星信号之间具有相似的反射或折射路径，导致其产生的多路径效应也相近。因此，可认为同一格网内的信号对应的多路径误差相同，相邻格网间的信号多路径误差相近，通过对每个格网内的多路径误差项求均值，即代表该格网内卫星信号的多路径误差。
将步骤S1得的每一个验后残差值根据其对应的方位角与高度角确定其所处的标准化格网位置，并对每个标准化格网空间内的所有验后残差值求其均值作为该格网对应的多路径误差修正值。
根据公式，确定格网对应的多路径误差修正值；
其中，表示格网中心点方位角为az，高度角为el；/>为/>对应格网的多路径误差修正值；/>为格网内信号总数；/>为格网内信号序号；/>为格网内第/>条信号对应的多路径误差项；/>为格网内第/>条信号对应的噪声项。
由S1步骤中的分析可知为一组符合高斯分布的随机信号，其均值为0，因此不再包含随机噪声的影响。
S4：根据多路径误差修正值修正后的载波验后残差值，筛选出格网内验后残差异常的异常格网。
在GNSS天线周围环境不变的情况下，对于同一信号入射角区域而言，其多路径误差值并不会发生较大变化，利用步骤三获得的多路径误差修正值可以较为准确的消除卫星信号中的多路径误差，具体表现为基于多路径误差修正值的载波验后残差值序列接近于高斯分布。
在一些可选地实施例中，步骤S4具体包括：
S41：基于多路径误差修正值，根据卫地间距、整周模糊度参数和接收机载波相位观测值，确定多路径误差修正值的载波验后残差值。
具体地，根据公式，确定多路径误差修正值的载波验后残差值/>；
其中，为流动站；/>为基准站；/>为信号频点；/>为观测卫星；/>为基准卫星；/>为双差计算符号；/>为载波波长；/>表示接收机载波相位观测值；/>为卫星与观测站之间间距；/>为整周模糊度参数；/>为/>对应格网的多路径误差修正值。
当外界环境发生明显变化时，基于原有的MHM模型得到的改正数将存在模型误差，导致不再符合高斯分布。如图2所示。载波信号验后残差序列的异常波动表明：在监测站天线周围环境发生变化的情况下，将引起多路径误差的明显改变，导致现有多路径误差修正模型不再适用。
S42：根据多路径误差修正值的载波验后残差值是否符合高斯分布，筛选出格网内验后残差异常的异常格网。具体地：
A：根据公式，确定载波验后残差值以格网为单位多径异常检验量，其中，/>为载波验后残差值以格网为单位多径异常检验量，N为格网内验后残差/>的个数。
B：根据公式，确定载波验后残差值以格网为单位多径异常检验量的阈值/>，/>为格网内多路径误差修正值的置信度。
在一些可选的实施例中，根据公式，确定格网内多路径误差修正值的置信度/>，n为格网内信号总数，/>为格网内第/>条信号对应的多路径误差。
C：根据载波验后残差值以格网为单位多径异常检验量及其对应的阈值，判断载波验后残差值是否符合高斯分布，以筛选出格网内验后残差异常的异常格网。
由于经过了多径误差的削弱，因此当格网内的检验量/>大于阈值/>，则将该格网统计为异常格网并参与后续的多路径再削弱过程。反之，则将该格网归类为正常格网，并利用旧有的实时多路径削弱模型进行处理。
使用环境变化后从DOY278到DOY282的观测值来建立对应于新环境的MHM。然后将新的MHM与原始的MHM进行比较，以获得实际的多路径变化。使用95%置信区间作为阈值的选定标准，并将异常区域探测结果与实际多路径改变区域进行对比，以说明本方法对异常多路径探测的可行性。图3为利用新旧环境建立的MHM模型以及得到的异常变化格网区间。图4为根据本发明提出的异常多路径变化区域探测方法探测到的结果。
S5：对异常格网内的多路径误差修正值进行实时估计与修正，以得到修正后的定位结果。
对于未发生异常的情况，利用多路径误差修正值为约束条件，通过LAMBDA方法求解GNSS双差观测方程中的模糊度参数N。
双差载波相位测量的矩阵表达式，即GNSS双差观测方程如下所示，假设在某个历元存在m个公共卫星，其中第一个卫星作为参考卫星。
式中：表示载波观测值；/>表示根据卫星坐标与概略接收机坐标计算所得的卫地距；/>表示由多路径格网误差模型提供的正常格网内的多路径误差修正值，即上述的M；/>表示接收机至卫星的单位向量；/>表示载波波长；/>表示真实接收机坐标与概略接收机坐标之间的坐标差，为待求的未知量；N表示待求的整周模糊度参数，可通过LAMBDA方法求得。
具体地，带入多个已知未发生异常的多路径误差修正值，并利用LAMBDA方法对整周模糊度参数进行估计，再将模糊度参数N带入GNSS双差观测方程，即可求解得到出多路径误差修正后参数，此时利用概略接收机坐标加求得的/>即可获得精确的接收机位置坐标。
卫星在相邻历元之间的多径效应具有连续性，其遵循一阶“高斯马尔可夫”过程。基于这一观测结果，本申请开发了基于随机游动方法的多径再修正方法。
对于部分格网为多路径异常格网的情况，步骤S5具体包括：
S51：将正常格网提供的多路径误差修正值带入方程作为约束条件，并将异常格网的多路径误差修正值作为待估计的位置参数，通过LAMBDA方法求解GNSS双差观测方程中的模糊度参数。
S52：将模糊度参数带入GNSS双差观测方程，求得异常格网多路径误差修正值，对异常格网内对应卫星载波信号进行实时多路径误差修正，同时获取多路径误差修正后参数。
S53：基于概略接收机坐标，根据多路径误差修正后参数，获得修正后接收机位置坐标。
具体地，对于部分格网为多路径异常格网的情况，将正常格网提供的多路径误差修正值带入方程作为约束条件，并将异常格网的多路径误差修正值作为待估计的位置参数/>，通过LAMBDA方法对整周模糊度参数进行估计，并带入方程可求得异常格网多路径误差修正值/>，对异常格网内对应卫星载波信号进行实时多路径误差修正，同时获取多路径误差修正后/>参数，此时利用概略接收机坐标加求得的/>即可获得精确的接收机位置坐标。
式中：表示载波观测值；/>表示根据卫星坐标与概略接收机坐标计算所得的卫地距；/>表示由多路径格网误差模型提供的正常格网内的多路径误差修正值；/>表示接收机至卫星的单位向量；/>表示载波波长；B表示异常格网多路径误差修正值对应的状态矩阵；/>表示真实接收机坐标与概略接收机坐标之间的坐标差，为待求的未知量；N表示待求的整周模糊度参数，可通过LAMBDA方法求得；/>表示异常格网对应的多路径误差值。
在具体的实施例中，选取G25号卫星的异常多路径探测结果与重修正结果进行展示，可知本发明提供的异常多路径误差重修正方法可以非常准确的反映出异常变化的多路径误差及其变化情况，二者之差在分布上接近于1组噪声，因此可以说明本发明提供方法的可行性。如图5所示。
此外，通过本发明提出的方法与传统的MHM多路径误差修正模型的定位精度对比结果如表1所示。
表1 本方法与传统的MHM多路径误差修正模型的定位精度对比结果
由表1可以看出，本专利所提供的多路径误差修正模型在天线周围环境发生改变的情况下对三位方位定位精度较传统多路径误差修正模型而言均有非常明显的提升。
另一方面，本发明还提供一种天线环境变化情况下的多路径误差修正装置，用于实现上述天线环境变化情况下的多路径误差修正方法，包括：误差噪声确定模块、格网划分模块、误差修正模块、异常格网筛选模块和观测结果修正模块。误差噪声确定模块用于根据卫地间距、整周模糊度参数和接收机载波相位观测值，确定多路径误差和观测噪声；格网划分模块用于将观测站天线的可视空域进行标准化格网划分；误差修正模块用于基于划分好的标准化格网，对多路径误差和观测噪声进行修正，得到格网对应的多路径误差修正值；异常格网筛选模块用于根据多路径误差修正值的载波验后残差值，筛选出格网内验后残差异常的异常格网；观测结果修正模块用于对异常格网内的多路径误差修正值进行实时估计与修正，以得到修正后的观测结果。
综上所述，本方案根据卫地间距、整周模糊度参数和接收机载波相位观测值，确定多路径误差和观测噪声；将观测站天线的可视空域进行标准化格网划分；基于划分好的标准化格网，对多路径误差和观测噪声进行修正，得到格网对应的多路径误差修正值；本方案通过多路径误差修正值的载波验后残差值，筛选出格网内验后残差异常的异常格网；对异常格网内的多路径误差修正值进行实时估计与修正，以得到修正后的观测值，能够解决现有多路径误差修正模型局限于天线周围环境静止不变的场景限制，主要针对地表变形监测过程中可能存在的环境改变的应用场景，在已有多路径误差修正模型的基础上对环境变化引发的多路径异常变化的信号入射区域进行提取，对异常多路径入射区域内的未知多路径进行重新估计与修正；很好地解决了传统多路径误差模型在环境改变后需要重新积累5～7个轨道周期的观测数据的局限性，具有使用度高、自主性强，且无需重新建模与数据积累的优点。
在本申请的描述中，需要说明的是，术语“上”、“下”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制。除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。
需要说明的是，在本申请中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅是本申请的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (3)
1.一种天线环境变化情况下的多路径误差修正方法，其特征在于，包括以下步骤：
根据卫地间距、整周模糊度参数和接收机载波相位观测值，确定多路径误差和观测噪声，包括：根据公式，确定多路径误差和观测噪声；
其中，为流动站；/>为基准站；/>为信号频点；/>为观测卫星；/>为基准卫星；/>为双差计算符号；/>表示载波信号波长；/>表示接收机载波相位观测值；/>为卫星与观测站之间间距；为整周模糊度参数；/>为载波多路径误差；/>为/>的未模型化误差和观测噪声；
将观测站天线的可视空域进行标准化格网划分；
基于划分好的标准化格网，对多路径误差和观测噪声求均值，得到格网对应的多路径误差修正值；
根据多路径误差修正值修正后的载波验后残差值，筛选出格网内验后残差异常的异常格网，包括：
基于多路径误差修正值，根据卫地间距、整周模糊度参数和接收机载波相位观测值，确定多路径误差修正值的载波验后残差值；根据公式，确定多路径误差修正值的载波验后残差值/>；
其中，为流动站；/>为基准站；/>为信号频点；/>为观测卫星；/>为基准卫星；/>为双差计算符号；/>为载波信号波长；/>表示接收机载波相位观测值；/>为卫星与观测站之间间距；/>为整周模糊度参数；/>为/>对应格网的多路径误差修正值；
根据多路径误差修正值的载波验后残差值是否符合高斯分布，筛选出格网内验后残差异常的异常格网，包括：
根据公式，确定载波验后残差值以格网为单位多径异常检验量，其中，/>为载波验后残差值以格网为单位多径异常检验量，N为格网内验后残差/>的个数；
根据公式，确定载波验后残差值以格网为单位多径异常检验量的阈值/>，为格网内多路径误差修正值的置信度；根据公式/>，确定格网内多路径误差修正值的置信度/>，n为格网内信号总数，/>为格网内第/>条信号对应的多路径误差；
根据载波验后残差值以格网为单位多径异常检验量及其对应的阈值，判断载波验后残差值是否符合高斯分布，以筛选出格网内验后残差异常的异常格网；对异常格网内的多路径误差修正值进行实时估计与修正，以得到修正后的定位结果，包括：
对于部分格网为多路径异常格网的情况，将正常格网提供的多路径误差修正值带入方程作为约束条件，并将异常格网的多路径误差修正值作为待估计的位置参数，通过LAMBDA方法求解GNSS双差观测方程中的模糊度参数；
将模糊度参数带入GNSS双差观测方程，求得异常格网多路径误差修正值，对异常格网内对应卫星载波信号进行实时多路径误差修正，同时获取多路径误差修正后参数；
基于概略接收机坐标，根据多路径误差修正后参数，获得修正后接收机位置坐标。
2.如权利要求1所述的天线环境变化情况下的多路径误差修正方法，其特征在于，将观测站天线的可视空域按照1o*1o、2o*2o或者5o*5o进行标准化格网划分。
3.如权利要求1所述的天线环境变化情况下的多路径误差修正方法，其特征在于，所述的基于划分好的标准化格网，对多路径误差和观测噪声求均值，得到格网对应的多路径误差修正值，包括：
根据公式，确定格网对应的多路径误差修正值；
其中，表示格网中心点方位角为az，高度角为el；/>为/>对应格网的多路径误差修正值；/>为格网内信号总数；/>为格网内信号序号；/>为格网内第条信号对应的多路径误差项；/>为格网内第/>条信号对应的噪声项。
．一种天线环境变化情况下的多路径误差修正装置，其特征在于，包括：
误差噪声确定模块，其用于根据卫地间距、整周模糊度参数和接收机载波相位观测值，确定多路径误差和观测噪声，包括：根据公式，确定多路径误差和观测噪声；
其中，为流动站；/>为基准站；/>为信号频点；/>为观测卫星；/>为基准卫星；/>为双差计算符号；/>表示载波信号波长；/>表示接收机载波相位观测值；/>为卫星与观测站之间间距；为整周模糊度参数；/>为载波多路径误差；/>为/>的未模型化误差和观测噪声；
格网划分模块，其用于将观测站天线的可视空域进行标准化格网划分；
误差修正模块，其用于基于划分好的标准化格网，对多路径误差和观测噪声求均值，得到格网对应的多路径误差修正值；
异常格网筛选模块，其用于根据多路径误差修正值修正后的载波验后残差值，筛选出格网内验后残差异常的异常格网，包括：
基于多路径误差修正值，根据卫地间距、整周模糊度参数和接收机载波相位观测值，确定多路径误差修正值的载波验后残差值；根据公式，确定多路径误差修正值的载波验后残差值/>；
其中，为流动站；/>为基准站；/>为信号频点；/>为观测卫星；/>为基准卫星；/>为双差计算符号；/>为载波信号波长；/>表示接收机载波相位观测值；/>为卫星与观测站之间间距；/>为整周模糊度参数；/>为/>对应格网的多路径误差修正值；
根据多路径误差修正值的载波验后残差值是否符合高斯分布，筛选出格网内验后残差异常的异常格网，包括：
根据公式，确定载波验后残差值以格网为单位多径异常检验量，其中，/>为载波验后残差值以格网为单位多径异常检验量，N为格网内验后残差/>的个数；
根据公式，确定载波验后残差值以格网为单位多径异常检验量的阈值/>，为格网内多路径误差修正值的置信度；根据公式/>，确定格网内多路径误差修正值的置信度/>，n为格网内信号总数，/>为格网内第/>条信号对应的多路径误差；
根据载波验后残差值以格网为单位多径异常检验量及其对应的阈值，判断载波验后残差值是否符合高斯分布，以筛选出格网内验后残差异常的异常格网；
观测结果修正模块，其用于对异常格网内的多路径误差修正值进行实时估计与修正，以得到修正后的定位结果，包括：
对于部分格网为多路径异常格网的情况，将正常格网提供的多路径误差修正值带入方程作为约束条件，并将异常格网的多路径误差修正值作为待估计的位置参数，通过LAMBDA方法求解GNSS双差观测方程中的模糊度参数；
将模糊度参数带入GNSS双差观测方程，求得异常格网多路径误差修正值，对异常格网内对应卫星载波信号进行实时多路径误差修正，同时获取多路径误差修正后参数；
基于概略接收机坐标，根据多路径误差修正后参数，获得修正后接收机位置坐标。
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| CN104122566B (zh) * | 2014-07-01 | 2017-04-19 | 华东师范大学 | 消除导航卫星***多路径误差的方法及多路径半天球模型 |
| CN104459722B (zh) * | 2014-11-13 | 2018-09-21 | 中交三航局第三工程有限公司 | 一种基于多余观测分量的整周模糊度可靠性检验方法 |
| EP3355079B8 (en) * | 2017-01-25 | 2023-06-21 | Airbus Defence and Space GmbH | Method for each of a plurality of satellites of a secondary global navigation satellite system in a low earth orbit |
| CN107728171B (zh) * | 2017-09-05 | 2020-10-23 | 西南交通大学 | 基于粒子滤波的gnss相位***间偏差实时追踪和精密估计方法 |
| CN107748377B (zh) * | 2017-12-06 | 2021-09-17 | 湖南国科微电子股份有限公司 | 基于gnss的差分定位方法及其定位*** |
| KR102270339B1 (ko) * | 2019-04-02 | 2021-06-29 | 한국과학기술원 | 고안전성 rtk-gnss의 초기 준비시간 단축 방법 및 시스템 |
| US11391847B2 (en) * | 2020-02-24 | 2022-07-19 | Novatel Inc. | GNSS correlation distortion detection and mitigation |
| CN112731490B (zh) * | 2020-12-18 | 2023-07-28 | 广州南方卫星导航仪器有限公司 | 一种rtk定位方法及装置 |
| DE102021206178A1 (de) * | 2021-06-17 | 2022-12-22 | Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung | Verfahren zur GNSS-basierten Lokalisierung eines Fahrzeugs |
| CN115343734B (zh) * | 2022-10-13 | 2023-01-17 | 武汉地铁集团有限公司 | 一种基于双线性内插半球模型的gnss变形监测方法 |
| CN116026226A (zh) * | 2022-10-17 | 2023-04-28 | 南京凌远时空科技有限公司 | 一种半遮挡环境下的水闸变形监测方法及*** |
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| CN116009042A (zh) * | 2022-12-30 | 2023-04-25 | 武汉梦芯科技有限公司 | 一种单站载波历元间差分实时探测相对形变的方法及*** |
| CN115993623B (zh) * | 2023-03-24 | 2023-06-02 | 武汉大学 | 一种自适应选星方法、装置、设备及可读存储介质 |
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| random walk multipath method for galileo real-time phase multipath mitgation;hu mingxian等;GPS Solution;20230113;全文 * |
| 改进的启发式分割算法在GNSS坐标时间序列阶跃探测中的应用;姚宜斌;冉启顺;张豹;;武汉大学学报(信息科学版);20190505(第05期);全文 * |
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