基于車載移動測量的GNSS定位方法

王 杰,盧秀山,王勝利

(1.山東科技大學 測繪科學與工程學院，山東 青島 266590；2.山東科技大學 海洋工程研究院，山東 青島 266590；3.青島秀山移動測量有限公司，山東 青島 266590)

基于車載移動測量的GNSS定位方法

王 杰1,盧秀山2，3,王勝利2

(1.山東科技大學 測繪科學與工程學院，山東 青島 266590；2.山東科技大學 海洋工程研究院，山東 青島 266590；3.青島秀山移動測量有限公司，山東 青島 266590)

針對車載移動測量需要高頻高精度的動態(tài)差分定位解算的問題，文中介紹利用GPS、北斗、GLONASS三個衛(wèi)星導航系統(tǒng)進行載波相位動態(tài)差分的解算方法。首先利用雙頻觀測值組成雙差寬巷觀測方程，利用M-W組合求出較高精度的寬巷模糊度浮點解，然后對寬巷模糊度進行搜索固定；接著對載波雙差的基礎模糊度進行搜索固定；最后將固定的模糊度代入載波相位雙差觀測方程，利用最小二乘求解測站坐標。文中使用該方法對車載GNSS實測數(shù)據(jù)進行解算，最終可得到厘米級別的定位結(jié)果。

移動測量系統(tǒng);GNSS;動態(tài)定位;載波差分;模糊度

車載移動測量系統(tǒng)由于其方便快捷、測量效率高等的特點，使其在城市規(guī)劃、道路巡檢、數(shù)字城市等諸多工程中得到應用，成為了目前測繪的一個重要方向[1]。為了實現(xiàn)高精度的車載移動測量，需要對全球衛(wèi)星導航定位系統(tǒng)(Global Navigation Satellite System, GNSS)定位結(jié)果提出更高的要求。由移動測量系統(tǒng)的特點決定了其車載GNSS定位需要高精度、高頻率、快速的實現(xiàn)動態(tài)定位。

目前，隨著我國北斗衛(wèi)星導航系統(tǒng)(BeiDou Navigation Satellite System, BDS)的建成運行、俄羅斯GLONASS系統(tǒng)的大力復興與美國GPS系統(tǒng)的現(xiàn)代化，空中將會有更多的高質(zhì)量導航衛(wèi)星。多系統(tǒng)組合觀測可大大增加觀測衛(wèi)星數(shù)量，明顯改善衛(wèi)星的幾何分布，從而加強定位的連續(xù)性，提高定位的精度[2]。

在衛(wèi)星觀測值中，C/A碼的偽距精度約為3 m,P碼的偽距精度約為0.3 m，而載波相位的精度約為2 mm。因此要實現(xiàn)高精度定位就必須要使用載波相位觀測值，而利用載波進行定位涉及到周跳的探測與模糊度的求解問題[3]。在載波靜態(tài)定位中通常使用較長時間的觀測值(一般為半個小時以上)，求解出整周模糊度，進行載波差分高精度定位[4]。這種方法顯然無法適用于高精度的動態(tài)定位中。同時，在動態(tài)測量中將面臨更加復雜的定位解算。不斷變化的測站位置、外界環(huán)境的復雜多變性等、容易出現(xiàn)信號遮擋失鎖、發(fā)生周跳等現(xiàn)象，都會對載波差分定位造成影響。

由于寬巷組合具有更長的波長而且保留了模糊度整周特性，能夠較為容易的實現(xiàn)搜索固定[5]。因此本文首先通過對寬巷模糊度進行平滑處理，對平滑后的浮點解進行搜索固定，然后對基礎載波相位模糊度搜索固定，最后根據(jù)固定的模糊度利用最小二乘進行定位解算。在搜索固定模糊度的過程中采用分組搜索的方法能夠有效減小模糊度的搜索范圍，提高搜索的穩(wěn)定性[6]。整體的解算流程如圖1所示。

圖1 數(shù)據(jù)處理流程

1 動態(tài)數(shù)據(jù)解算方法

1.1 數(shù)據(jù)處理模型

對于車載移動測量來說，由于其觀測環(huán)境的多變，需要盡可能的增加衛(wèi)星數(shù)量來保證定位質(zhì)量。因此通常采用三系統(tǒng)來增加衛(wèi)星數(shù)量，盡可能滿足車移動過程中的定位需求。

對三系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進行處理時注意三系統(tǒng)的時間系統(tǒng)不同，在處理過程中統(tǒng)一時間基準。另外GLONASS與其他兩系統(tǒng)不同，采用了頻分多址的技術(shù)，因此對于它的處理與其他兩系統(tǒng)有所區(qū)別[7]。

本文的測量車與基準站的距離基本上在20 km以內(nèi)，屬于中短基線。對中短基線的解算通常選擇雙差模型[8]，可以大大消除衛(wèi)星星歷誤差、電離層延遲誤差、對流層延遲誤差、接收機鐘差。

GPS和北斗的雙差觀測方程為

(1)

GLONASS雙差觀測方程為

(2)

其中，λ為波長；▽Δ為雙差算子；Δ為單差算子；ρ為衛(wèi)地距；I為電離層延遲誤差；T為對流層延遲誤差；φ為相位觀測值；N為整周模糊度；i為頻率編號；b,r為衛(wèi)星編號；r為參考星編號。

由于L1，L2載波的波長都比較短，如GPS的L1波段的波長為19 cm，L2波段的波長為24 cm，其浮點解的精度很難保證，因此整周模糊度的搜索空間比較大，不易固定。相對來說雙頻寬巷組合的波長可達到86 cm，其整周模糊度的固定就較為容易。寬巷模糊度可充分利用偽距觀測值與相位觀測值進行組合求得其浮點解。比較常用的方法是M-W組合法，該方法只需幾個歷元平滑就可以獲得精度較高的浮點解[9]。M-W組合求雙差寬巷模糊度浮點解的式為[10]

(3)

其中，Nwf為寬巷模糊度浮點解；f1,f2分別為載波L1和L2的頻率；λ1，λ2分別為載波L1和L2的波長，其他符號含義與式(1)和式(2)的含義相同。

1.2 雙差寬巷模糊度固定

使用M-W組合法經(jīng)過幾個歷元的初始化平滑后，可以得到較高精度的浮點解。在這些浮點解中可能會存在由于某些衛(wèi)星的觀測質(zhì)量不佳導致浮點解與固定解的偏差比較大，從而增大模糊度搜索空間，降低搜索效率。對此可采用分組搜索的方法，將高質(zhì)量的衛(wèi)星先固定，提高搜索效率。

1.2.1 分組搜索法

根據(jù)信噪比選出觀測質(zhì)量高的衛(wèi)星(一般選擇信噪比大于42的衛(wèi)星)組成雙差寬巷觀測方程，根據(jù)上述平滑得到其浮點解。雙差寬巷觀測方程為[11]

(4)

GLONASS雙差寬巷觀測方程：

(5)

式中：λw為寬巷波長，φw為寬巷觀測相位，Nw為寬巷整周模糊度，ε為其他誤差項，其余含義與式(1)和式(2)相同。

列出誤差方程：

(6)

式中：V為誤差改正項，B為系數(shù)陣，x為待求未知參數(shù)，l為誤差方程常數(shù)項。

由于選取高質(zhì)量衛(wèi)星采用分組搜索的方法[12]，此時得到的浮點解精度較高，基本上可控制其雙差寬巷整周模糊度與浮點解相差在一周之內(nèi)。因此，可以對浮點解向上向下分別取整，列出模糊度所有整數(shù)組合代入其誤差方程中，根據(jù)式(7)求出其σ。c為方程自由度，P為權(quán)陣。

(7)

根據(jù)求出的σ對模糊度組合進行Ratio檢驗。

(8)

如果Ratio的值大于某一閾值(一般選擇為3)，那么認為σ最小所對應的整周模糊度組合是其整周固定解。

將高質(zhì)量衛(wèi)星的雙差寬巷整周模糊度代入雙差寬巷觀測方程中，與其他衛(wèi)星一起組成誤差方程。根據(jù)式(9)求出未知參數(shù)中低質(zhì)量衛(wèi)星的雙差寬巷模糊度浮點解，此時未知參數(shù)x包括低質(zhì)量衛(wèi)星的模糊度參數(shù)和坐標參數(shù)。

(9)

式中：B為系數(shù)陣，x為待求未知參數(shù)，P為權(quán)陣，l為誤差方程常數(shù)項。

根據(jù)誤差方程求出協(xié)方差陣：

(10)

1.2.2 LAMBDA搜索法

固定的高質(zhì)量衛(wèi)星的雙差寬巷模糊度與未固定的其他衛(wèi)星一起解算，可以明顯提高未固定衛(wèi)星的浮點解精度。對于其他未固定衛(wèi)星模糊度的固定目前普遍使用的是LAMBDA方法。

LAMBDA(Least-squaresambiguity decorrelation adjustment)是對最小二乘方法的改進，它采用降相關(guān)的方法，可以縮小搜索范圍，提高效率。

LAMBDA方法[13]根據(jù)浮點解與協(xié)方差陣構(gòu)造搜索空間：

(11)

式(11)表示的是一個以浮點解Nwf為中心的多元橢球，其中QN為浮點解的協(xié)因數(shù)陣，決定橢球的形狀，χ2決定其大小。

觀測方程具有相關(guān)性，會導致搜索空間很大，因此使用整數(shù)Z變換進行降相關(guān)處理，減小搜索空間，提高模糊度的固定效率。對搜索到的模糊度同樣進行Ratio檢驗，判斷搜索到的模糊度是否正確。

1.3 基礎雙差模糊度固定

將所有固定的雙差寬巷模糊度代入式(12)求解基礎模糊度浮點解：

(12)

對基礎模糊度的浮點解直接取整代入誤差方程中，對其進行Ratio檢驗。若通過，直接用式(9)求得其坐標，此時未知參數(shù)x只包含坐標參數(shù)。若未通過檢驗，將固定的雙差寬巷模糊度代入式(13)求基礎模糊度的浮點解，然后使用LAMBDA方法搜索固定基礎模糊度[14]。

(13)

式中：E為單位陣，X為坐標參數(shù)。求得基礎雙差模糊度后代入誤差方差中，最后利用式(9)求得位置坐標，此時式(9)中的未知參數(shù)x只包含坐標參數(shù)。

2 實驗分析

對上述理論過程進行驗證。實驗設計采用山東科技大學與青島秀山移動測量公司研發(fā)生產(chǎn)的V-sure E車載移動測量系統(tǒng)(如圖2所示)。該系統(tǒng)采用NovAtel GNSS三系統(tǒng)接收機，其天線類型為NOV703GGG，采樣間隔為0.2 s，該系統(tǒng)同時配備有NovAtel Span LCI型號的慣導。實驗基準站架設在山東科技大學海洋測量綜合實驗場樓頂控制點上。

圖2 V-Surs E型車載式三維空間移動測量系統(tǒng)

本次車載實驗區(qū)域設計在山東科技大學校內(nèi)及其周邊，在校園泰山廣場前折返跑，此時車速較慢。在校外沿城市道路行駛，此時為正常城市道路車速。測試軌跡如圖3所示。

圖3 載體運動軌跡

對此數(shù)據(jù)的分析利用Inertial Explorer 8.60軟件進行比較。Inertial Explorer 8.60軟件是NovAtel公司開發(fā)的高精度GNSS/INS后處理軟件(下文稱為IE軟件)。此軟件具有處理GNSS動態(tài)差分、松組合、緊組合的能力。由于緊組合在動態(tài)測量中對外界環(huán)境的抗干擾能力強，在GNSS狀況不好的情況下依然能保持較高的精度。因此，將IE緊組合的結(jié)果視為“真值”，將其作為基準進行比較。圖4、圖5、圖6分別為N，E，U 3個方向上的偏差，圖7為不同歷元的觀測衛(wèi)星數(shù)目，圖8為PDOP值。

圖4 N方向偏差

圖5 E方向偏差

圖6 U方向偏差

圖7 衛(wèi)星數(shù)目

圖8 PDOP

將測區(qū)導入Google Earth中，展出偏差大于10 cm區(qū)域的實際環(huán)境，如圖9所示。從圖中可以看出該區(qū)域為山東科技大學南門，此處墻體高，且出入校門的時候受樓頂?shù)恼趽?，因此衛(wèi)星遮擋較為嚴重，觀測質(zhì)量不佳。在實際動態(tài)測量中，不可避免的受到外界環(huán)境的影響，因此存在衛(wèi)星數(shù)目突變、觀測質(zhì)量不佳甚至出現(xiàn)粗差等問題，這些都對定位結(jié)果造成影響。

圖9 山東科技大學南門區(qū)域

3 結(jié)束語

本文以移動測量為研究背景，提出一種車載GNSS動態(tài)差分定位技術(shù)，為移動測量測量系統(tǒng)提供高精度的定位結(jié)果。以車載移動測量實測數(shù)據(jù)對該方法進行驗證，將解算結(jié)果與IE緊組合的結(jié)果進行比較分析。分析結(jié)果表明：該方法在短基線測量中基本上能達到厘米級的精度，對車載移動測量來說已能滿足其測量需求。另外，該實驗也同時表明在觀測環(huán)境不好處，衛(wèi)星信號遮擋嚴重，PDOP值較大，此時的定位精度較差，需要進一步改進。若單單的依靠GNSS觀測量來進行改進，精度不會有很大地提高，因此需要結(jié)合慣性導航系統(tǒng)(INS)，在衛(wèi)星觀測不佳甚至失鎖的地方可依靠慣導來提供高精度的定位[15]，所以GNSS/INS組合導航是一個重要的研究方向。

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[責任編輯：李銘娜]

GNSS positioning method based on vehicle mobile measurement

WANG Jie1, LU Xiushan2,3, WANG Shengli2

(1.College of Geomrtics,Shandong University of Science and Technology,Qingdao 266590,China; 2.College of Ocean Engineering, Shandong University of Science and Technology,Qingdao 266590,China; 3.Qingdao Xiushan Mobile Surveying Corporation,Qingdao 266590,China)

In order to solve the problem of vehicle-borne mobile measurement with high frequency and high accuracy，this paper introduces the method of solving the dynamic difference of carrier phase by using GPS, Beidou and GLONASS satellite navigation systems. In this paper, the double-difference wide-lane observation equation is composed of double-frequency observations, The M-W combination is used to find the float wide-lane ambiguity with high accuracy,and then the ambiguity of the wide-lane is fixed. Then, the basic ambiguity of the carrier double-difference is fixed. Finally, the fixed ambiguity is substituted into the carrier equation, using least squares solution station coordinates. In this paper, this method is used to calculate the measured GPS data, and finally to get the centimeter level positioning result.

mobile measuring system;GNSS;dynamic positioning;carrier difference

著錄：王杰,盧秀山,王勝利.基于車載移動測量的GNSS定位方法[J].測繪工程，2017，26(11)：60-64.

10.19349/j.cnki.issn1006-7949.2017.11.013

2016-10-27

測繪公益性行業(yè)科研專項經(jīng)費資助項目(201512034)

王 杰(1993-)，男，碩士研究生.

P228

A

1006-7949(2017)11-0060-05