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適用于北斗混合星座的相對定位隨機(jī)模型建模策略*

2019-10-14 11:03:38伍劭實(shí)趙修斌龐春雷劉亞東
關(guān)鍵詞:模型

伍劭實(shí),趙修斌,龐春雷,張 良,劉亞東

(1. 空軍工程大學(xué) 信息與導(dǎo)航學(xué)院, 陜西 西安 710077; 2. 中國人民解放軍95853部隊(duì), 北京 100076)

精確建立隨機(jī)模型是全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(Global Navigation Satellite System, GNSS)精密測量與定位的先決條件[1],其在精密相對定位中通常具有兩個(gè)方面重要作用:一是提高模糊度浮點(diǎn)解的精度,進(jìn)而提高模糊度固定成功率,提高相對定位的可靠性;二是提高基線解的精度[2-3]。當(dāng)前,國內(nèi)外學(xué)者對隨機(jī)建模進(jìn)行了廣泛而深入的研究,主要集中在基于仰角和基于載噪比的模型[4-5]。文獻(xiàn)[6]提出了衛(wèi)星仰角模型,認(rèn)為GPS衛(wèi)星觀測量噪聲與衛(wèi)星仰角相關(guān),隨后,文獻(xiàn)[7-10]在此基礎(chǔ)上引入了觀測量相關(guān)性和時(shí)間相關(guān)性,使得根據(jù)GPS衛(wèi)星仰角建立的隨機(jī)模型更加準(zhǔn)確。載噪比模型最先在文獻(xiàn)[11]中被提出。基于此,文獻(xiàn)[12-13]分別提出了Sigma-ε模型和Sigma-Δ模型,前者提高了低仰角GPS衛(wèi)星的定位精度,后者在此基礎(chǔ)上考慮了GPS衛(wèi)星信號通過障礙物發(fā)生衍射帶來的定位誤差影響。文獻(xiàn)[14]進(jìn)一步考慮了空間物理相關(guān)性,并由此提出了sigma-C模型,使得此類基于載噪比的模型更加準(zhǔn)確。由此可以看出,關(guān)于隨機(jī)模型的研究主要是針對GPS展開,對于北斗的隨機(jī)模型研究還相對較少的。當(dāng)前,我國自主建設(shè)發(fā)展的北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)正在向第三代全球?qū)Ш较到y(tǒng)過渡,針對北斗的隨機(jī)模型研究也逐漸增多。為準(zhǔn)確合理地確定觀測量隨機(jī)模型,國內(nèi)外學(xué)者提出了許多行之有效的方差分量估計(jì)方法,如Helmert方差分量估計(jì)、最小范數(shù)二次無偏估計(jì)、最優(yōu)不變二次無偏估計(jì)、最小二乘方差分量估計(jì)(Least-Squares Variance Component Estimation, LS-VCE)等。其中LS-VCE基于最小二乘準(zhǔn)則,具有簡單、靈活等優(yōu)點(diǎn)[15]。文獻(xiàn)[3]采用LS-VCE,針對北斗三頻信號的隨機(jī)特性進(jìn)行了系統(tǒng)深入的研究,發(fā)現(xiàn)采用仰角模型時(shí),地球靜止軌道(Geostationary Earth Orbit, GEO)衛(wèi)星的擬合誤差要大于傾斜地球同步軌道(Inclined Geosynchronous Satellite Orbit, IGSO)和中地球軌道(Medium Earth Orbit, MEO)衛(wèi)星。

當(dāng)前,北斗隨機(jī)模型的研究主要借鑒了GPS的方法,然而北斗和GPS具有諸多不同,特別是在衛(wèi)星軌道設(shè)計(jì)上,北斗由三軌道星座混合而成,不同軌道衛(wèi)星的觀測噪聲具有明顯差異[4,16]。因此,針對單一星座的GPS采用的單一衛(wèi)星仰角或載噪比模型,可能無法很好地適用于北斗系統(tǒng)。基于此,提出了一種適用于北斗的隨機(jī)模型建模策略,即混合隨機(jī)建模。

1 單差模型及殘差

為了得到不同軌道衛(wèi)星的測量噪聲特性,需利用單差模型計(jì)算殘差。假設(shè)基準(zhǔn)站接收機(jī)r和移動站接收機(jī)m同時(shí)觀測n顆衛(wèi)星,則短基線單頻單歷元單差相對定位模型為:

(1)

δt′=δt+λa1

(2)

則式(1)可寫為:

(3)

利用雙差模型,可提前準(zhǔn)確確定雙差模糊度和基線向量b,則式(3)中僅剩下鐘差項(xiàng)δt′和dt,并可被精確估計(jì),由此可得單差觀測量殘差為:

(4)

2 LS-VCE觀測量方差-協(xié)方差陣

確定觀測量方差-協(xié)方差陣未知分量的過程即為方差分量估計(jì)[3]。采用LS-VCE進(jìn)行觀測量的方差-協(xié)方差陣估計(jì)。

假設(shè)線性觀測模型為:

(5)

其中:y為觀測向量;A為列滿秩系數(shù)矩陣;x為待估參量;Qyy為觀測量y的方差-協(xié)方差陣;Qk為協(xié)因數(shù)陣,其中k=1,2,… ,p;Q0為Qyy中已知的部分;σk為方差分量;E[ ]和D[ ]分別為期望和方差算子。

由文獻(xiàn)[15]可知,方差分量的最小二乘解為:

(6)

(7)

(8)

式(7)和式(8)可用來有效估計(jì)觀測量的協(xié)方差陣,但由此會帶來可估性的問題,即Qyy無法通過式(7)和式(8)一次性獲得,需要進(jìn)行迭代估計(jì)[3]。本文采用一種簡化的LS-VCE方法估計(jì)觀測量的協(xié)方差陣。由文獻(xiàn)[15]可知,若y為0均值隨機(jī)向量,則其方差-協(xié)方差陣為:

(9)

結(jié)合式(4),在各參量都被精確估計(jì)的前提下,若單差觀測量殘差滿足0均值隨機(jī)分布的條件,則可通過殘差的協(xié)方差陣來近似得到單差觀測量的協(xié)方差陣。以某一天24 h北斗實(shí)測B1觀測量單差殘差直方圖為例,如圖1所示,北斗觀測量單差殘差近似滿足0均值正態(tài)分布,因此可通過式(9)近似估計(jì)單差觀測值得協(xié)方差陣,將其作為觀測模型的隨機(jī)模型。

(a) 單差載波相位觀測量殘差直方圖(a) Histogram of single-differencing phase observation residuals

(b) 單差偽距觀測量殘差直方圖(b) Histogram of single-differencing code observation residuals圖1 北斗B1頻點(diǎn)觀測量殘差直方圖Fig.1 Histogram of observation residuals on BDS B1

3 構(gòu)建隨機(jī)模型

通過式(4)和式(9)估計(jì)得到單差觀測量的協(xié)方差陣后,即可利用特定模型對其進(jìn)行擬合。當(dāng)前常用的模型為衛(wèi)星仰角模型和載噪比模型。

3.1 衛(wèi)星仰角模型

衛(wèi)星仰角模型反映了衛(wèi)星觀測量標(biāo)準(zhǔn)差與衛(wèi)星仰角的關(guān)系,常用的是指數(shù)模型[6]和三角函數(shù)模型[17],分別表示為:

σ=a1+a2·e-θ/θ0

(10)

(11)

其中:σ表示單差觀測量標(biāo)準(zhǔn)差,當(dāng)表示相位觀測量標(biāo)準(zhǔn)差時(shí)單位為mm,當(dāng)表示偽距觀測量標(biāo)準(zhǔn)差時(shí)單位為m;a1和a2為需要擬合的模型參數(shù);θ為衛(wèi)星仰角;θ0為仰角誤差標(biāo)度值[6]。根據(jù)式(10)或式(11)可以建立雙差觀測模型的隨機(jī)模型:

(12)

3.2 載噪比模型

載噪比模型反映了衛(wèi)星觀測量標(biāo)準(zhǔn)差與衛(wèi)星信號載噪比的關(guān)系,其表達(dá)式[11]為:

(13)

式中:σ2為非差觀測量方差,m2;b1為需要擬合的模型參數(shù);C/N為所接收衛(wèi)星信號的載噪比。

根據(jù)式(13)可以建立雙差觀測模型的隨機(jī)模型:

(14)

基于仰角或載噪比的模型在GPS隨機(jī)模型研究中發(fā)揮了重要作用,也取得了不少研究成果。然而與單一星座的GPS不同,北斗由三軌道星座混合而成,因此在建立隨機(jī)模型的過程中,不能完全照搬GPS中的方法,而是應(yīng)該尋找適合于北斗特點(diǎn)的隨機(jī)建模方法。

4 試驗(yàn)結(jié)果與分析

4.1 試驗(yàn)條件

采用一對接收機(jī)和一對天線,兩天線固定于樓頂,基線長為2.17 m,數(shù)據(jù)長度為13.5 h,采樣率為1 Hz,衛(wèi)星截止角設(shè)為15°。試驗(yàn)前先利用長期觀測數(shù)據(jù)擬合混合模型的各個(gè)參數(shù),如表1所示。然后根據(jù)混合模型確定觀測模量隨機(jī)模型,對采集的北斗靜態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行逐歷元相對定位解算。盡管采用多頻或多系統(tǒng)能顯著提高模糊度解算效果[18-19],但考慮到單頻單歷元是最為苛刻的條件,因而在單頻單歷元條件下驗(yàn)證所提混合模型的性能,試驗(yàn)中B1和B2頻點(diǎn)所用衛(wèi)星一致。

表1 混合模型參數(shù)

由于采用單歷元解算,因此未考慮觀測量的時(shí)間相關(guān)性。試驗(yàn)中所用四種隨機(jī)模型分別為簡化等權(quán)隨機(jī)模型(假設(shè)同一頻率上不同衛(wèi)星的相位或偽距測量標(biāo)準(zhǔn)差為常量,取最小測量單元的1%作為觀測量標(biāo)準(zhǔn)差,例如對于B1載波相位,觀測量標(biāo)準(zhǔn)差為1.92 mm,模型一)、單一仰角模型(模型二)、單一載噪比模型(模型三)和所提混合模型(新模型)。

4.2 試驗(yàn)過程與分析

圖2以B1頻點(diǎn)為例,給出了簡化等權(quán)模型和新模型情況下三顆代表不同類型的衛(wèi)星(PRN4(GEO)、PRN9(IGSO)、PRN14(MEO))相位和偽距單差殘差對比結(jié)果。由圖2可知,新模型能在一定程度上抑制觀測量的噪聲,因而有利于雙差模糊度的解算及基線解精度的提高。

為統(tǒng)計(jì)模糊度成功率,首先利用靜態(tài)基線向量這一已知條件,確定B1和B2單頻雙差模糊度,將其作為參考值。然后分別利用四種隨機(jī)模型,解算可視衛(wèi)星數(shù)分別為5(1IGSO+4GEO)、6(1IGSO+5GEO)、7(1MEO+1IGSO+5GEO或2IGSO+5GEO)、8(1MEO+2IGSO+5GEO或3IGSO+5GEO)情況下的B1和B2單頻雙差模糊度,將其與提前確定的模糊度參考值進(jìn)行比較,計(jì)算以上不同情況下的單頻雙差模糊度成功率(模糊度正確固定歷元數(shù)與總歷元數(shù)之比),結(jié)果如表2所示。由表2可知,除了B2頻率5顆衛(wèi)星情況下所提混合模型模糊度成功率略低于模型二(單一仰角模型),其余情況下所提模型的模糊度成功率均最高;盡管隨著衛(wèi)星數(shù)的增加,四種模型下的模糊度成功率均大幅提升,但模型一(簡化等權(quán)模型)相比于其他三個(gè)模型的提升幅度最小,尤其是7顆星的情況,此時(shí)模型一的模糊度成功率低于27%,而其他三種模型下成功率已達(dá)到85%以上,說明隨機(jī)建模與否對于模糊度解算的影響不容忽視。

(a) 相位單差殘差(a) Phase single residuals

(b) 偽距單差殘差(b) Pseudo-distance single difference residuals圖2 不同類型的北斗衛(wèi)星利用簡化模型和新模型得到的B1單差殘差Fig.2 Single-difference residual of different BDS satellites on B1 with the simplified and the new stochastic model

接下來統(tǒng)計(jì)模糊度正確固定的前提下可視衛(wèi)星數(shù)分別為5、6、7、8時(shí),采用四種模型計(jì)算得到的基線解精度,結(jié)果如圖3和圖4所示。由圖3和圖4可知,采用后三個(gè)隨機(jī)模型所得基線解精度相差不大,但相比于模型一精度更高。盡管在基線解精度方面新模型性能并非最優(yōu),甚至有時(shí)略低于模型二和模型三(比如B2的7顆星情況),但其仍然保持著較好特性,同時(shí)結(jié)合表2中模糊度成功率結(jié)果,說明新模型的綜合性能最優(yōu)。

表2 四種模型下得到的單頻雙差模糊度解算成功率

圖3 B1頻率上基線分量標(biāo)準(zhǔn)差Fig.3 Standard deviations of baseline components on B1

圖4 B2頻率上基線分量標(biāo)準(zhǔn)差Fig.4 Standard deviations of baseline components on B2

5 結(jié)論

與傳統(tǒng)采用單一模型建立隨機(jī)模型的方法不同,混合建模策略針對不同軌道的北斗衛(wèi)星分別建立隨機(jī)模型:對于GEO衛(wèi)星,采用載噪比模型;對于IGSO和MEO衛(wèi)星,均采用仰角模型。實(shí)測數(shù)據(jù)結(jié)果表明;采用所提混合模型,模糊度解算成功率最高,同時(shí)在基線解精度上也具有較好特性,綜合性能最優(yōu)。因而相比于傳統(tǒng)簡化模型和單一的仰角或載噪比模型,混合模型更適用于北斗系統(tǒng)。

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