[发明专利]一种用于精密单点定位方法的估计方法

摘要

本发明提供了一种用于精密单点定位方法的估计方法，采用kalman滤波估计方式，其特征在于：通过历元间差分计算建立提供速度观测量和钟漂观测量的观测方程，在kalman滤波的动态模型里引入速度状态产生和钟漂状态参数，根据所述观测方程和动态模型进行kalman递推估计。采用本发明所提出利用历元间差分信息进行精密单点定位收敛的方法，不光能加速收敛，对于提高解的精度也有很大的帮助。

主权项

1.一种用于精密单点定位方法的估计方法，采用kalman滤波估计方式，其特征在于：通过历元间差分计算建立提供速度观测量和钟漂观测量的观测方程，在kalman滤波的动态模型里引入速度状态参数和钟漂状态参数，根据所述观测方程和动态模型进行kalman递推估计；所述建立观测方程的过程如下，在没有周跳的情况下，同一颗卫星在相邻两个历元的无电离层组合的观测方程分别：omc₁＝l₁ΔX₁+m₁ΔY₁+n₁ΔZ₁+trop₁+cdt₁+Nλomc₂＝l₂ΔX₂+m₂ΔY₂+n₂ΔZ₂+trop₂+cdt₂+Nλ由于接收机在两个相邻历元间的运动位移很小，以上两个方程是按照同一个近似坐标进行线性化；其中，omc₁、omc₂为相位观测值减去计算值得到的结果，l₁、l₂、m₁、m₂、n₁、n₂为卫星在X、Y、Z三个方向的方向余弦，ΔX₁、ΔX₂、ΔY₁、ΔY₂、ΔZ₁、ΔZ₂为对近似坐标三个方向的改正数，trop₁、trop₂是对流层倾斜路径的延迟量，cdt₁、cdt₂是接收机钟差的距离表示，Nλ是整周模糊度的距离形式，下标1和2用于区别标识两个相邻历元；将以上两式相减得到：omc1-omc2=l1+l22Δx+m1+m22Δy+n1+n22Δz+c(dt1-dt2)]]>当有R颗卫星时，得到的观测方程为：z_k＝H_kx_k+v_k，其中，z_k、H_k、x_k、v_k的含义分别为第k个历元的观测值、观测设计矩阵、状态参数和观测值残差；其中，l1_k…lR_k、m1_k…mR_k、n1_k…nR_k分别为在第k个历元，第1到第R颗卫星的X、Y、Z三个方向的方向余弦；l1_k-1…lR_k-1、m1_k-1…mR_k-1、n1_k-1…nR_k-1分别为在第k-1个历元，第1到第R颗卫星的X、Y、Z三个方向的方向余弦；map1_k…mapR_k表示在第k个历元，第1到第R颗卫星的对流层投影函数；其中，状态参数向量形式为：xk=xyzx·y·z·dtdt·ztdamb1......ambR]]>其中，xyz为位置参数，为引入的速度状态参数，dt为接收机钟差参数，为引入的接收机的钟漂状态参数，ztd为天顶对流层延迟，amb1…ambR分别为第1到第R颗卫星的模糊度参数；所述在kalman滤波的动态模型里引入速度状态参数和钟漂状态参数，实现方式如下，kalman滤波的动态方程为：x_k＝Φ_k，k-1x_k-1+w_k-1其中，x_k、x_k-1分别为第k和第k-1个历元的状态参数，是未知数向量；Φ_k，k-1为第k-1到第k个历元的状态转移矩阵，w_k-1为过程噪声；引入了历元间差分之后的待求解的状态参数与上述观测模型一致：xk=xyzx·y·z·dtdt·ztdamb1......ambR]]>相应的状态转移矩阵为：Φk,k-1=IcΔt·Ic000Ic0000ΦCk,k-10000Ia]]>其中，I_c为3×3单位阵，I_a为R×R单位阵；Φ_Ck，k-1为钟差的状态转移矩阵，形式为：Δt是两个相邻历元的时间间隔；对应的过程噪声矩阵为：Qk,k-1=E[wwT]=(SPΔt33)·Ip(SPΔt22)·Ip00(SPΔt22)·Ip(SPΔt)·Ip0000Qc0000(SaΔt)Ia]]>其中，表示噪声的方差矩阵，S_P是位置参数的噪声因子，I_p是3×3单位阵，S_a是模糊度的噪声因子，I_a为R×R单位阵，Qc=SdtΔt+Sdt·Δt33Sdt·Δt22Sdt·Δt22Sdt·Δt]]>其中，S_dt是接收机钟漂的噪声因子。