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      單頻較少歷元下GPS整周模糊度的快速解算

      2014-10-09 10:14:00李林澤
      大學(xué)教育 2014年15期
      關(guān)鍵詞:雙差歷元接收機(jī)

      李林澤

      [摘 要]鑒于大多數(shù)使用的GPS接收機(jī)都為單頻載波相位L1,整周模糊度的解算需要大量衛(wèi)星大量歷元,使得求解十分困難而且無法快速準(zhǔn)確求解,滿足不了實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)相對(duì)定位的需要而且解算整周模糊度精度不是很高。可以通過較好能快速檢驗(yàn)出是否有周跳的情況下采用QR矩陣分解差分觀測(cè)量矩陣減少未知參數(shù)的個(gè)數(shù),以及通過Cholesky下三角陣分解方差陣,降低其相關(guān)性的方法能在單頻接收機(jī)較少歷元的情況下改善整周模糊度浮點(diǎn)解,減少模糊度的搜索空間,快速有效實(shí)現(xiàn)整周模糊度的解算過程。

      [關(guān)鍵詞]單頻 雙差多普勒頻移 周跳QR分解Cholesky分解

      [中圖分類號(hào)] P228.4 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號(hào)] 2095-3437(2014)15-0163-02

      一、前言

      現(xiàn)階段GPS接收機(jī)中最為常用的為L(zhǎng)1單頻波段的載波相位,而載波相位中最為重要求解的內(nèi)容即為其整周模糊度。目前世界上有許多整周模糊度的解算方法,較為常用的有快速模糊度確定方法(FARA)和最小二乘相關(guān)分解法(LAMBDA)。比較這兩種方法則:FARA的基本思想是以數(shù)理統(tǒng)計(jì)的參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)為基礎(chǔ),利用初始平差的解向量以及其協(xié)因數(shù)陣、單位權(quán)中誤差等,并確定一個(gè)置信區(qū)間,在該區(qū)間內(nèi)逐次找尋整周模糊度的組合,將平差結(jié)果中驗(yàn)后方差最小的一組作為其最佳的估值。而采用LAMBDA方法包含兩個(gè)部分:整數(shù)變換和基于目標(biāo)函數(shù)分解的搜索方法 [1] [2]。

      二、新方法

      前面兩種方法普遍存在觀測(cè)時(shí)間長(zhǎng),無法快速解算整周模糊度、較難在搜索區(qū)間內(nèi)快速找到最小二乘解、觀測(cè)量之間具有較強(qiáng)的相關(guān)性無法精確合理的提供浮點(diǎn)模糊度協(xié)方差矩陣的問題 [3] [4]。而本文則采用新方法來快速解算整周模糊度,通過單頻載波相位,利用雙差,在去相關(guān)性的權(quán)陣中快速求取整周模糊度,具體解法為:先通過QR矩陣分解變換消去觀測(cè)方程中坐標(biāo)參數(shù)信息,在此基礎(chǔ)上利用Cholesky分解進(jìn)行降相關(guān)處理,再利用最小二乘即可減少搜索區(qū)域快速求解整周模糊度。

      三、周跳檢測(cè)

      相位測(cè)量中存在如果信號(hào)失鎖,相位測(cè)量就必須從新開始,這種現(xiàn)象稱為整周跳變 [5] [6]。周跳的檢測(cè)可以保證模糊度參數(shù)的修正,本文主要介紹一種合理有效地周跳檢測(cè)方法。

      用多普勒觀測(cè)量探測(cè)周跳存在的方法:

      假設(shè)發(fā)射標(biāo)準(zhǔn)頻率為f,則衛(wèi)星相對(duì)于接收機(jī)的徑向速度為Vρ=■·■ρ=|V|cosα。式中■為衛(wèi)星相對(duì)于接收機(jī)的速度矢量,V=|■|,■ρ為接收機(jī)相對(duì)于衛(wèi)星的單位矢量α,為矢量■在■ρ上的投射角,ρ為接收機(jī)與衛(wèi)星之間的距離。則接收信號(hào)頻率為:

      則多普勒頻移為: fr=f(1+■)-1≈f(1-■)

      fd=f- fr≈f■=■=■

      如果時(shí)間間隔選擇足夠小,則多普勒計(jì)數(shù)等于瞬時(shí)多普勒頻移即:

      D=■≈■

      在不考慮其他誤差的情況下:

      ■≈■

      φ■■(tr)=■-f(δtr-δts)+N■■-■+■+■+■+ε (1)

      D=■-■+ε (2)

      其中(1)式中為載波相位的相位觀測(cè)量,δtide表示潮汐和海水負(fù)荷潮汐效應(yīng),δmul表示多路徑效應(yīng),δrel表示相對(duì)論效應(yīng),ε 表示殘差。

      (2)式則為(1)式對(duì)于時(shí)間的求導(dǎo),因?yàn)闅v元采樣率時(shí)間較短,在短時(shí)間內(nèi)電離層、對(duì)流層等影響因素的差值誤差較少則舍去。

      則對(duì)(1)、(2)式方程積分可得:

      λjΔtΦj=Δtρ-Δt(δtr-δts)c+λjΔtNj+εj (3)

      則(3)-(4)得

      λj■Djdt=Δt ρ-Δt (δtr-δts)c+εp (4)

      則(3)-(4)得

      λjΔtNj=λjΔtΦj-λj■Djdt+ε1 (5)

      相位觀測(cè)是通過對(duì)局部相位保持跟蹤和累計(jì)整周數(shù)測(cè)量的,如果期間發(fā)生信號(hào)失鎖,整周數(shù)錯(cuò)誤,即發(fā)生了周跳。因此,該積分可以通過首先將多普勒值調(diào)整為適當(dāng)多項(xiàng)式,然后在一定時(shí)間內(nèi)完成積分。

      四、單頻GPS動(dòng)態(tài)定位中的模糊度浮點(diǎn)數(shù)計(jì)算

      當(dāng)分別安置在基準(zhǔn)站和流動(dòng)站的兩臺(tái)單頻GPS接收機(jī)共視n+1顆衛(wèi)星時(shí),每一個(gè)歷元可以組成n個(gè)相位雙差觀測(cè)方程。則對(duì)不同歷元i建立線性化后的雙差觀測(cè)方程為(根據(jù)(1)式中單頻相位的計(jì)算方程)

      ?塄ΔLi=Bi δXi+λL1?塄ΔN+εi (6)

      公式簡(jiǎn)化為:Li=Bi δXi+λNi+ε (6-1)

      式中?塄ΔLi為單頻雙差實(shí)測(cè)值即流動(dòng)站與基準(zhǔn)站之間雙差測(cè)量值的差值;Ai為雙差方程的系數(shù)陣;Xi為坐標(biāo)分量改正數(shù);?塄ΔN為整周模糊度差值改正數(shù);εi為隨機(jī)誤差。

      此時(shí)如果直接使用間接平差即V=Bx-l模型則會(huì)暴漏一些問題:

      (1) 該方程中明顯位置系數(shù)高于已知參數(shù),求解則需要大量歷元(至少200個(gè))來解算,這樣不僅不能達(dá)到 實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)定位,高維矩陣方程中求逆等解算過程也是十分復(fù)雜。

      (2)法方程系數(shù)的制約數(shù)為誤差方程系數(shù)陣制約數(shù)的平方,即

      (k(B))2=k(BTB)

      因此,當(dāng)誤差方程系數(shù)陣B的制約數(shù)較大時(shí)增加了對(duì)舍入誤差的敏感性。

      (3)矩陣系數(shù)BTB帶來的誤差,當(dāng)k(BTB)比較大的時(shí)候不能保證計(jì)算BTB的正定性。

      (4)矩陣B的稀疏性不一定能保證BTB的稀疏性。

      所以針對(duì)上述存在的問題,應(yīng)該采用QR方法,將公式(6)中矩陣B分解為正交矩陣Q和對(duì)角線都為正數(shù)的上三角矩陣R。

      具體分解步驟如下:

      (1)將ji分解為QR,即:Bi=Qi Ri,Qi為n*n價(jià)矩陣,Ri為n*3價(jià)矩陣;

      (2)對(duì)矩陣Qi分解為Q■■,Q■■即

      Q■■=[Q■■+Q■■];

      (3)提取子矩陣Q■■,并求其轉(zhuǎn)置(Q■■)T;

      (4)對(duì)公式(6-1)兩邊左乘(Q■■)T,可以證明(Q■■)T*Bi=0,此時(shí)可以消除位置參數(shù),只剩下模糊度參數(shù):

      (Q■■)T*Li=(Q■■)T*λNi+(Q■■)T*ε (7)

      Ni=(Li-ε)/λ

      從而可以求出整周模糊度Ni。

      使用該方法可以有效降低未知參數(shù)的個(gè)數(shù),方便快速解算整周模糊度,對(duì)于通視效果較好的衛(wèi)星可以選擇較好的4-6顆衛(wèi)星作為主組建立搜索空間,其余衛(wèi)星用于模糊度的檢測(cè),可以極大的減少對(duì)歷元數(shù)的需要,盡量快速高效準(zhǔn)確求得整周模糊度。

      五、降相關(guān)分解及搜索固定

      實(shí)際應(yīng)用中雙差處理模糊度浮點(diǎn)數(shù)間會(huì)產(chǎn)生很大的相關(guān)性,所以模糊度方差陣不為對(duì)角陣。同時(shí)強(qiáng)相關(guān)性會(huì)使得模糊度搜索區(qū)域拉伸而效果很差,較為浪費(fèi)時(shí)間,所以應(yīng)該降低模糊度的相關(guān)性,本文給出將方差陣變換為下三角陣(Cholesky)來降低其間模糊度的相關(guān)性。

      Cholesky 公式如下:

      通過該公式減小方差陣的強(qiáng)相關(guān)性,解算結(jié)果更加精確。

      六、設(shè)定置信區(qū)間進(jìn)行整周模糊度的索搜

      在距離較短的基準(zhǔn)站流動(dòng)站可以測(cè)量出基線向量的大概方位和長(zhǎng)度,所以在此基礎(chǔ)上可以建立較為精確的整周模糊度求解的置信區(qū)間,在該區(qū)間中通過最小二乘法尋找出最佳整周模糊度,大大節(jié)省了觀測(cè)時(shí)間,歷元個(gè)數(shù)并且得到了精度較高的解值。

      [ 參 考 文 獻(xiàn) ]

      [1] 李淑慧,劉經(jīng)南.整周模糊度搜素方法的效率比較和分析[J].測(cè)繪通報(bào),2003(10):1-3.

      [2] 劉寧,熊永良,馮威,徐韶光.單頻GPS動(dòng)態(tài)定位中整周模糊度的一種快速解算方法[J].2013(2):211-217.

      [3] 趙麗,劉建業(yè),范勝利.基于QR矩陣的快速解算初始整周模糊度方法的研究[J].南京航空航天大學(xué)校報(bào),2004(2):249-253.

      [4] 魯定鐵,周世健,朱煜峰,張立婷.間接平差與矩陣QR分解[J].華東理工大學(xué)學(xué)報(bào),2009(4):381-384.

      [5] 劉立龍,劉基余,李光成.單頻GPS整周模糊度動(dòng)態(tài)快速求解的研究[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào),2005(10):885-887.

      [6] Guochang Xu著.GPS理論、算法與應(yīng)用(第二版)[M].北京:清華大學(xué)出版社,2011.

      [責(zé)任編輯:黃緊德]

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