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GNSS多模多頻大規(guī)模實(shí)時(shí)高精度定位關(guān)鍵技術(shù)研究

2022-11-26 00:55:23徐龍威
測(cè)繪學(xué)報(bào) 2022年9期
關(guān)鍵詞:站間歷元流動(dòng)站

徐龍威

航天工程大學(xué)航天信息學(xué)院,北京 101416

多模GNSS發(fā)展及其應(yīng)用領(lǐng)域的拓展使衛(wèi)星導(dǎo)航產(chǎn)業(yè)迎來(lái)巨大發(fā)展機(jī)遇的同時(shí),也帶來(lái)了一些亟須解決的問(wèn)題。各GNSS系統(tǒng)由不同的國(guó)家或地區(qū)設(shè)計(jì)、建設(shè)和維護(hù),其時(shí)空基準(zhǔn)、信號(hào)頻率和編碼調(diào)制方式都存在差異,多模GNSS組合解算必須顧及系統(tǒng)間和系統(tǒng)內(nèi)的多種偏差;受大氣延遲等誤差的影響,中長(zhǎng)基線模糊度快速固定困難;大范圍參考站網(wǎng)絡(luò),大氣延遲建模精度低,流動(dòng)站定位精度差且經(jīng)常出現(xiàn)無(wú)法獲取固定解的現(xiàn)象;另外,受限于當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)RTK系統(tǒng)的服務(wù)機(jī)制,實(shí)時(shí)在線用戶(hù)數(shù)量過(guò)大易導(dǎo)致服務(wù)中斷甚至系統(tǒng)崩潰等問(wèn)題。

針對(duì)上述問(wèn)題,論文分別對(duì)GLONASS頻間偏差、多模GNSS中長(zhǎng)距離參考站模糊度固定和適用于大范圍大數(shù)量用戶(hù)在線的網(wǎng)絡(luò)RTK高精度服務(wù)模式3個(gè)方面開(kāi)展了研究工作,內(nèi)容如下。

(1) 提出了一種GLONASS站間IFCB估計(jì)方法?;?016年全年觀測(cè)數(shù)據(jù),證明了IFCB具有長(zhǎng)期穩(wěn)定的特性;異質(zhì)基線站間IFCB的量級(jí)可達(dá)數(shù)米,同質(zhì)基線也存在一定量級(jí)的IFCB。利用本文提出的算法,零基線站間IFCB單天解穩(wěn)定性?xún)?yōu)于6 cm。受多路徑效應(yīng)的影響,非零基線的站間IFCB穩(wěn)定性略差,單天解穩(wěn)定性小于10 cm,而軌道周期單天解穩(wěn)定性約5~6 cm。

(2) 實(shí)現(xiàn)了不受接收機(jī)類(lèi)型限制的GLONASS中長(zhǎng)基線實(shí)時(shí)寬巷模糊度固定。IFCB導(dǎo)致HMW組合無(wú)法用于GLONASS寬巷模糊度固定。利用基于歷史觀測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算的站間IFCB改正HMW組合觀測(cè)值,可以恢復(fù)其在寬巷模糊度固定中的整數(shù)特性。試驗(yàn)表明,改正后的HMW組合能夠用于GLONASS寬巷模糊度固定,固定率比GPS稍差,正確率在98%以上。

(3) 提出了一種多模多頻GNSS中長(zhǎng)距離參考站實(shí)時(shí)模糊度分步固定方法,解決大規(guī)?;鶞?zhǔn)站網(wǎng)解模型計(jì)算壓力大的問(wèn)題。首先,采用大氣延遲加權(quán)增強(qiáng)的單基線非組合模型優(yōu)先固定寬巷模糊度。寬巷模糊度固定后,構(gòu)建電離層延遲參數(shù)化的網(wǎng)解模型,充分利用整網(wǎng)觀測(cè)量,進(jìn)行窄巷模糊度解算。試驗(yàn)表明,80%的測(cè)試能夠在10個(gè)歷元內(nèi)完成初始化,99%的測(cè)試能夠在40個(gè)歷元內(nèi)完成初始化。三頻觀測(cè)值可以明顯加快寬巷和窄巷模糊度固定。

(4) 使用基于網(wǎng)解的反向RTK模型為距離參考站過(guò)遠(yuǎn)的流動(dòng)站用戶(hù)提供高精度位置服務(wù)。將流動(dòng)站數(shù)據(jù)回傳到數(shù)據(jù)中心,在服務(wù)端整網(wǎng)解算,避免常規(guī)網(wǎng)絡(luò)RTK技術(shù)的大氣延遲內(nèi)插誤差,且定位解算可用信息更加豐富。試驗(yàn)表明,基于網(wǎng)解的反向RTK的定位精度和固定率都明顯優(yōu)于VRS,其單GNSS解算也能實(shí)現(xiàn)4~5個(gè)歷元內(nèi)流動(dòng)站固定率達(dá)到95%以上。利用三頻數(shù)據(jù),網(wǎng)解反向RTK算法優(yōu)勢(shì)更明顯。

(5) 將用戶(hù)回傳數(shù)據(jù)進(jìn)行反向RTK解算后,作為“流動(dòng)參考站”參與整個(gè)參考站網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域誤差建模,實(shí)現(xiàn)參考站網(wǎng)加密,提高大氣延遲內(nèi)插的精度和可靠性。試驗(yàn)中,流動(dòng)參考站雖未明顯提升大氣延遲建模精度,但播發(fā)給用戶(hù)的增強(qiáng)信息中可用衛(wèi)星數(shù)明顯增多,定位可靠性提高。

(6) 提出虛擬參考站格網(wǎng)的服務(wù)模式。VRS模式的實(shí)時(shí)在線用戶(hù)數(shù)過(guò)多時(shí),數(shù)據(jù)中心計(jì)算壓力大。在參考站網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域內(nèi)劃分虛擬格網(wǎng),每個(gè)格網(wǎng)點(diǎn)作為一個(gè)虛擬參考站,數(shù)據(jù)中心只需生成格網(wǎng)點(diǎn)處的虛擬觀測(cè)值。然后基于用戶(hù)概略坐標(biāo),向用戶(hù)播發(fā)相應(yīng)格網(wǎng)點(diǎn)的虛擬觀測(cè)值。在同一臺(tái)設(shè)備上分別對(duì)兩種服務(wù)模式進(jìn)行壓力測(cè)試試驗(yàn)表明,VRS平臺(tái)在接入5000個(gè)用戶(hù)時(shí),軟件CPU占用率已經(jīng)高達(dá)78%;而虛擬參考站格網(wǎng)技術(shù)在接入8000個(gè)用戶(hù)時(shí),軟件CPU占用率僅48%。

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