基于天牛须种群算法的整周模糊度解算算法

如何快速、准确地固定整周模糊度是载波相位测量中的一个关键问题。为了提高整周模糊度搜索速率,提出了一种基于天牛须种群算法(beetle antennae colony search, BACS)的整周模糊度解算算法。通过与BAS算法、BAS-Nadam算法、LAMBDA算法以及MLAMBDA算法进行解算速率、稳定性的对比实验,在三维模糊度解算时,BACS算法在与LAMBDA和MLAMBDA算法解算成功率相当的情况下,能利用更少的时间搜索到模糊度最优解。为了验证BACS算法在高维模糊度解算以及工程解算情况下是否适用,进行了高维模糊度解算的实验以及单频单GPS系统下BACS算法的应用实验。分析及实验表明,BACS算法能很好保证高维模糊度解算的实时性和鲁棒性,对于12维模糊度解算,平均解算时间0.068 s,解算成功率为92%,对于低维模糊度解算,解算速率更快,解算成功率更高。在单频单GPS系统工程解算中,x、y、z方向定位精度分别为±0.008、±0.01、±0.01 m,能达到厘米级精度定位。

基于改进蝴蝶搜索算法的DGPS整周模糊度快速解算

为了快速准确地解算差分全球定位系统(DGPS)整周模糊度,提出了一种改进蝴蝶搜索算法(IBOA)求解整周模糊度。首先在蝴蝶优化算法(BOA)的香味系数中加入一个自适应权重,弥补BOA算法觅食行为中较弱的搜索能力;其次使用动态切换概率权衡BOA算法中全局搜索与局部搜索的比例;最后在全局搜索和局部搜索阶段引入新的迭代位置更新策略,提升了算法全局搜索能力和跳出局部最优能力。与最小二乘模糊度降相关平差算法(LAMBDA)算法进行1000个历元数据的解算对比实验,结果表明所提算法的平均搜索成功率比LAMBDA算法提高了5.07%。

多频GNSS单历元模糊度解算方法

全球导航卫星系统(GNSS)是城市环境下智能交通、自动驾驶等领域快速获取精确位置信息的主要手段,而GNSS相对定位作为城市环境下实现实时(单历元)精密定位的主要方式之一,其关键在于整周模糊度的快速可靠固定。目前,各GNSS系统均可实现多频信号的播发,对于三频GNSS模糊度解算方法已有广泛的研究与应用,但随着BDS-3公开提供5个频点的观测数据,研究如何解决多频(四频、五频)GNSS模糊度的快速解算。

分步北斗三频部分模糊度解算方法

针对动态环境下半周模糊度导致全集模糊度难以固定的问题,提出了一种分步北斗三频部分模糊度解算方法。该方法首先基于半周模糊度特性,设计了一种连续观测历元部分模糊度解算(COE-PAR)方法,初步筛选出质量较优的模糊度子集,减少了后续部分模糊度解算的计算量。进一步设计了一种逐级部分模糊度解算(CPAR)方法,通过多种基于观测质量的模糊度筛选方法对超宽巷、宽巷和窄巷模糊度进行逐级部分固定,获得了不含半周模糊度的部分模糊度固定解。最后通过动态车载实验验证了方法的有效性。实验结果表明,分步北斗三频部分模糊度解算方法可有效提高动对动相对定位的模糊度固定率。城市动态环境下,与传统全集模糊度解算方法相比,Ratio检验后的模糊度固定率从91%提高至100%,相对定位误差降低了18%~79%;同时,COE-PAR方法减少了CPAR方法中模糊度剔除时最小二乘模糊度降相关平差(LAMBDA)算法约55%的执行次数。

基于PSO与AFSA的GNSS整周模糊度种群融合优化算法

载波相位测量是实现全球导航卫星系统(Global navigation satellite system, GNSS)快速高精度定位的重要途径,而准确解算整周模糊度是其中的关键步骤之一.粒子群算法(Particle swarm optimization, PSO)收敛速度快但易陷入局部最优,人工鱼群算法(Artificial fish swarm algorithm, AFSA)全局优化性能好但收敛速度慢,因此融合两种算法的优点,提出一种GNSS整周模糊度种群融合优化算法(PSOAF).首先,通过载波相位双差方程求解整周模糊度的浮点解和对应的协方差矩阵.然后,采用反整数Cholesky算法对模糊度浮点解作降相关处理.其次,针对整数最小二乘估计的不足通过优化适应度函数来提高算法的收敛性和搜索性能.最后,通过PSOAF算法对整周模糊度进行解算.通过经典算例和试验研究表明:PSOAF算法可以更快地收敛于最优解,搜索效率也更为出色,解算的基线精度可以控制在10 mm以内,在短基线的实际情况下具有较高的应用价值.

基于Hatch滤波的改进矩阵变换法在BDS多频模糊度解算中的应用

长基线条件下,空间相关性弱,电离层延迟残差和噪声影响变大,致使矩阵变换法模糊度解算过程中,窄巷组合受噪声影响大,单历元模糊度解算成功率低。因此,削弱电离层残差及噪声影响可以一定程度提高模糊度解算成功率。本文在分析矩阵变换算法基础上,利用Hatch滤波有效抑制伪距测量噪声和多径效应特点,结合弱电离层、低噪声的载波组合,通过相位平滑伪距代替组合伪距值参与解算,从而削弱电离层残差及观测噪声影响。通过实测数据分析,本文算法可有效提高矩阵变换法模糊度解算成功率。

北斗系统多频载波相位整周模糊度解算方法研究

研究利用LAMBDA方法来解算三频载波相位BDS系统和GPS系统整周模糊度并分析其固定精度情况。通过采用2 km、5 km、8 km、10 km和12 km五条基线进行单系统解算对比,实验结果表明,无论是BDS还是GPS,在进行单系统RTK解算中,N方向坐标偏差变化幅度较其他两个方向变化都是最大的;在进行5 km的基线解算中,BDS三个坐标方向偏差基本保持在-0.2~0.4 m之间,相对于GPS系统较好;5 km的基线解算中,GPS系统三个方向坐标偏差值基本在-0.1~0.1 m之间,较BDS系统稳定且精度高。2 km基线的时候在200历元左右GPS固定精度明显优于BDS,5 km的时候GPS在1 000历元左右模糊度固定精度明显要比BDS高,但是随着基线长度的增加,GPS系统模糊度固定精度逐渐趋近,直至小于BDS系统。

基于不同模糊度固定产品的PPP-AR定位性能评估

基于CODE、GFZ、CNES、武汉大学PRIDE实验室和内部估计的模糊度固定产品,从收敛时间、首次固定时间及定位精度等方面进行PPP-AR固定性能的研究。实验选用2022年40个IGS测站7 d的观测数据和各模糊度固定产品配套使用的精密产品,结果表明,在置信度为95%的静态解算模式下,5种产品在解算时间为1 h时固定解较浮点解定位精度提升最明显,分别提升46.58%(3.4 cm)、41.10%(3.0 cm)、45.21%(3.3 cm)、34.25%(2.5 cm)和41.10%(3.0 cm)。仿动态解算模式下,5种产品E、N方向的定位精度都能达到mm级,U方向较浮点解精度提升较小,其中使用GBM产品的精度提升最小,E、N、U方向分别提高72.73%(2.4 cm)、47.37%(0.9 cm)、5.41%(0.2 cm);提升效果较好的是WUM和COM产品,分别为81.82%(2.7 cm)、63.16%(1.2 cm)、24.32%(1.1 cm)和81.82%(2.7 cm)、63.16%(1.2 cm)、15.58%(0.8 cm)。

BDS-3 PPP模糊度固定实现及精度评估

精密单点定位(PPP)模糊度固定(AR)能够显著提升精密定位的收敛速度和精度。通过在BDS-2和BDS-3之间添加系统间偏差的方法实现BDS-3的模糊度固定,并基于全球MGEX测站静态、仿动态数据和车载实验数据全面评估了BDS-3模糊度固定的效果。结果表明,相对于浮点解,BDS-3 PPP模糊度固定能够显著提升PPP的精度,在东北天3个方向上静态解算精度提升依次为37.4%、26.2%和20.1%;仿动态解算精度提升依次为38.3%、27.2%和11.1%;车载动态实验BDS-3模糊度固定精度在三维方向上综合提升为40.4%。此外,模糊度固定后,以浮点解稳定后的两倍定位精度为基准,在东北天方向上,静态定位时间提升程度依次为63.5%、64.0%和40.3%;仿动态定位时间提升程度依次为58.7%、56.8%和25.4%;车载实验在三维方向的收敛时间为30.0 min。以上结果证明了所提方法的有效性及BDS-3模糊度固定的性能提升。

Galileo三频非组合PPP相位小数偏差估计与模糊度解算

欧洲的Galileo目前已经有28颗在轨可用卫星,具备全球精密定位能力,并且所有卫星均能够播发多频信号,多频信号融合有望进一步改善精密单点定位(precise point positioning,PPP)模糊度固定解性能.本文研究了Galileo三频非组合PPP相位小数偏差(fractional cycle bias,FCB)估计与模糊度解算(ambiguity resolution,AR)方法,并将其结果同双频非组合PPP模糊度固定解与浮点解结果进行了对比分析.结果表明:利用155个全球分布的地面跟踪站数据进行FCB估计,单个频率上的FCB估值序列标准差(standard deviation,STD)优于0.04周;双频PPP浮点解在E、N、U方向收敛时间分别为32.0 min、10.0 min、43.5 min,双频PPP固定解收敛时间分别减少到30.5 min、8.5 min、32.0 min,三频PPP固定解收敛时间分别进一步缩短到16.5 min、8.0 min、32.0 min.

城市环境下惯性信息辅助GNSS精密定位模糊度固定方法研究

随着无人驾驶技术的兴起及无人机、无人车、移动机器人行业的井喷式发展,以移动测量为代表的行业应用和以位置服务为代表的大众应用都将高度依赖连续、可靠、稳定的导航定位技术。由于GNSS与INS具有互补特性,两者通过优势互补可以显著改善复杂城市环境下的导航定位性能,提高组合系统的连续定位能力。

北斗四频中长基线模糊度解算研究

随着北斗三号卫星导航系统完成全球组网并正式开通,中国已成为世界上第3个独立拥有全球卫星导航系统的国家.目前BDS-3卫星可播发5个频点的观测信号,研究BDS-3多频组合对于实现模糊度快速固定、提高定位精度具有重要意义.针对中长基线解算,本文充分利用BDS-3四频中存在电离层延迟极小且具有整数特性的组合,同时考虑对流层延迟的影响,建立了基于弱电离层组合的中长基线解算模型.实验结果表明,相比于传统双频无电离层模型,该模型的模糊度固定速度提高10%以上,N、E、U 3个方向定位精度相比最优双频无电离层组合分别提高了7.7%、7.9%、8.2%.

适用于任意阶数的BOC信号无模糊度捕获算法

针对二进制偏移载波(binary offset carrier, BOC)调制信号在捕获过程中的模糊度问题,提出了一种基于自相关函数加减互补的BOC(m,n)信号无模糊度捕获算法。根据副载波脉冲周期延拓的特性,通过拆分副载波,进而分离自相关函数,将关于码相位对称的第一个子相关函数和最后一个子相关函数做加减法运算后求差值,最后通过取模求和运算将旁峰完全消除。理论和仿真实验结果表明,该算法的适应性良好,适用于任意阶数的BOC调制信号,并且可以完全消除旁峰,保留窄相关峰特性。相比于SCPC、ASPeCT和BPSK-Like三种传统BOC信号无模糊度捕获算法,该算法的载噪比性能有约1.5~4.5 dBHz提高。

LEO星载GPS实时精密定轨伪模糊度随机过程参数优化

提出在定轨策略及其他变量不变的情况下,使用一种数值步进的搜索比较方法,以确定伪模糊度随机过程参数的最优设置。使用GRACE-C、SWARM-A两颗LEO卫星2021年doy92~101共10 d的GPS数据及同时段的CNT、MADOCA两种实时精密星历产品,以模拟在轨实时精密定轨的方式,对伪模糊度随机过程参数开展优化实验。结果表明,在伪模糊度参数最优值方案下,两颗LEO卫星的实时精密定轨三维位置误差(RMS)约为4.62~7.56 cm,相比于传统模糊度浮点解方案,使用CNT和MADOCA产品的实时定轨精度分别平均提升约39.15%和29.61%。

基于IGGⅢ抗差估计的GNSS部分模糊度固定改进算法

针对滑坡等复杂环境下GNSS观测数据受高遮挡、多路径等因素影响,易使模糊度固定成功率降低进而导致定位可靠性变差的问题,提出一种基于IGGⅢ抗差估计的GNSS部分模糊度固定改进算法。通过引入抗差估计算法,削弱粗差对参数估计的影响,提升浮点模糊度精度;此外,为避免残余误差对后续整周模糊度解算产生影响,采用基于条件方差矩阵法的部分模糊度固定改进策略,进一步提升模糊度固定成功率。实验结果表明,相比于全模糊度固定方法,该算法可显著提高模糊度固定率,3个测站分别提升5.9%、52.7%、48.0%;同时,相比于传统的卡尔曼滤波算法,改进的抗差估计算法可明显改善模糊度固定错误的情况,极大提升GNSS定位精度,水平方向RMS优于1cm,高程方向RMS优于2cm。

附加双差模糊度网解约束的GNSS相位延迟估计

针对现有相位延迟估计方法未利用双差模糊度网解约束的特点,提出了一种附加双差模糊度网解约束的相位延迟估计方法。首先以整周双差模糊度网解为真值更新精密单点定位(PPP)估计的非差浮点模糊度,再通过网平差法估计未校正相位延迟(UPD)。实验结果表明,PPP双差模糊度与双差模糊度网解一致性好,其宽、窄巷中误差分别为0.07周和0.11周,误差大于1周的PPP双差模糊度主要出现在卫星初升阶段。约束改变了非差浮点模糊度,从而改变了参与UPD网平差的测站,使14%新升起卫星的窄巷UPD在短时间内较无约束有大于0.2周的差异。附加约束/无约束的全天星间单差UPD差异在大于99.9%的置信水平下满足零均值假设,表明整周双差模糊度网解约束方法与无约束方法估计UPD相关产品具有等效性。研究结果可为参考网非差模糊度解算和PPP与网络实时动态定位(RTK)的融合工作提供参考。

基于GNSS/INS组合精密定位模糊度校正方法在城市车载测绘系统中的应用研究

城市车载测绘系统在城市环境下进行精密定位时面临着多路径效应和信号遮挡等问题,导致定位精度下降。为了解决这一问题提出了基于GNSS和INS组合的精密定位模糊度校正方法。研究结果表明,基于GNSS和INS组合的精密定位模糊度校正方法能够有效地提高城市车载测绘系统的定位精度,减小多路径效应和信号遮挡对定位精度的影响,该方法具有重要的应用价值和广阔的推广前景。

GPS单历元双差整周模糊度确定主辅频相关算法研究

针对GPS现代化增加的L_(5)频率观测值,提出一种GPS单历元双差整周模糊度确定新算法,称为GPS主辅频相关算法。该算法仅采用GPS单历元数据的伪距观测值及主频率与辅频率的相位观测值,通过扩展双频相关法思想,将L_(1)设为主频率、L_(2)或L_(5)选为辅频率,建立GPS主频率与辅频率的双差相位观测值内在相关关系模型,在观测值平差值域和模糊度值域作交叉搜索,并利用Ratio显著性检验法单历元确认GPS主频率双差整周模糊度。算例表明,针对GPS现代化后可观测的L_(1)、L_(2)和L_(5)三种原始相位观测值,优选L_(5)为算法辅频率在模糊度解算效率及成功率上均略优于L_(2),本文算法是行之有效的。

GNSS整周模糊度研究现状与展望

载波相位测量是全球导航卫星系统(GNSS)实现高精度定位的一个重要观测量。在现阶段,自动驾驶、智慧城市等领域的技术越来越成熟,高精度定位能在这些领域得到广泛的应用,甚至促进这些领域的快速发展,是当前卫星导航领域的热点。快速可靠地确定整周模糊度是载波相位测量中的关键,也是提高GNSS定位精度的关键。本文整理了各种整周模糊度的解算方法,其中重点论述了三频载波模糊度解算(TCAR)方法、递进模糊度整数解算(CIR)方法、最小二乘模糊度去相关平差(LAMBDA)算法等整周模糊度的解算方法及其研究进展,并探讨后续研究的方向。

M-Cholesky分解法快速求解GNSS整周模糊度

为解决传统最小二乘模糊度去相关算法(least-square ambiguity decorrelation adjustment,LAMBDA)中LDL^(T)分解的对角矩阵D、下三角矩阵L及其转置矩阵L^(T)计算过程复杂、耗时较长等问题,提出M-Cholesky分解法。该方法利用四角规则法,逐步消元计算合成矩阵各元素,每次消元计算中最多只用到3个元素,可减少存储空间、提高计算效率。仿真与实测实验结果表明,相比于Cholesky分解法,M-Cholesky分解法求解GNSS整周模糊度的计算效率提高约15%。