技术领域
[0001] 本
发明涉及卫星导航技术领域，更具体地，涉及一种多GNSS的实时钟差解算方法。
背景技术
[0002] 目前，IGS可用来提供超快速轨道和钟差产品，其超快速轨道产品的时效性及
精度已能够满足实时
定位的精度要求，但是其超快速钟差产品的精度仅可做到约3ns，无法满足高精度的定位需求。尤其是在北斗的实时钟差产品方面，暂时还未能提供可满足实时精密单点定位的产品。
[0003] 在GNSS的实时钟差解算方面，目前一般通过两种方式解算GNSS的卫星精密钟差：一种是在精密定轨过程中，将钟差参数与轨道参数同时估计，解算过程的方程中包含较多的解算参数，包括轨道、地球自传参数、
对流层、钟差、模糊度和测站坐标等；另一种方式是利用GNSS的超快速产品，固定卫星轨道、测站坐标和地球自转参数等。
[0004] 上述第一种方法解算效率相对较低，无法满足实时性的要求；第二种方法能够大大减小方程的参数个数，从而提高解算效率，可用于实时钟差估计。但是，对于多GNSS系统，由于不同系统间存在偏差，在一定程度上依然会影响实时钟差的解算效率。
发明内容
[0005] 为了克服上述问题或者至少部分地解决上述问题，本发明提供一种多GNSS的实时钟差解算方法，用以有效减弱或消除系统间的偏差对实时钟差估计的影响，从而有效提高实时钟差的解算效率。
[0006] 本发明提供一种多GNSS的实时钟差解算方法，包括：S1，根据全球多GNSS的观测数据和与所述多GNSS的观测数据同一时段的多GNSS
广播星历数据，进行多GNSS的定轨解算，同时估计多GNSS的不同类型卫
星系统间偏差参数；S2，构建针对不同类测站的导航卫星系统偏差模型，拟合所述不同类测站对应的所述多GNSS的不同类型卫星系统间偏差参数，估计拟合的多GNSS不同类型卫星系统间偏差参数；S3，基于所述定轨解算的输出精密轨道和实时观测数据流，在所述拟合的多GNSS不同类型卫星系统间偏差参数的约束下，解算卫星钟差参数。
[0007] 其中，所述S1的步骤进一步包括：S11，预处理所述全球多GNSS的观测数据，所述全球多GNSS的观测数据中，对应每个卫星
导航系统至少包括两个
频率的载波
相位观测数据和伪距观测数据；S12，对所述多GNSS广播星历数据进行广播星历拟合，获取多GNSS卫星的参考轨道；S13，基于所述预处理后的载波相位观测数据和伪距观测数据，构建包含所述多GNSS的不同类型卫星系统间偏差参数的多GNSS观测方程；S14，基于所述参考轨道，对所述多GNSS观测方程进行误差改正和线性化处理，获取所述多GNSS观测方程相对所述偏差参数的一阶偏导方程；S15，基于所述一阶偏导方程，解算所述精密轨道和所述多GNSS的不同类型卫星系统间偏差参数。
[0008] 其中，所述S2的步骤进一步包括：S21，基于对应的所述不同类测站的类型，将GNSS测站按相同测站类型分为一组的原则进行分组；S22，对不同分组的所述多GNSS的不同类型卫星系统间偏差参数，分别构建相应的所述导航卫星系统偏差模型，拟合所述多GNSS的不同类型卫星系统间偏差参数；S23，估计所述导航卫星系统偏差模型的拟合模型参数，获取所述拟合的多GNSS不同类型卫星系统间偏差参数。
[0009] 其中，所述S3的步骤进一步包括：S31，获取多GNSS的实时观测数据流，并进行预处理；S32，通过赋予预设级别的权重，固定所述精密轨道，并设定所述拟合的多GNSS不同类型卫星系统间偏差参数作为约束信息；S33，基于固定的所述精密轨道及其权重，以及预处理后的所述实时观测数据流，在所述约束信息约束下，采用无电离层的非差相位和伪距组合观测值，建立非差观测模型；S34，基于所述非差观测模型，估计所述卫星钟差参数。
[0010] 其中，所述伪距观测数据和载波相位观测数据进一步分别采用下式表示：
[0011]
[0012]
[0013] 式中，上标s表示GNSS卫星，下标r表示测站，下标j表示频率段， 和 分别表示测站r对卫星s第j个频率观测产生的伪距和载波相位观测值， 表示第j个频率观测卫星s到测站r的几何距离，c表示光速，dtr表示
信号接收时刻的测站钟差，dts表示信号发射时刻的卫星钟差， 表示
对流层延迟， 表示一阶电离层放大系数， 表示f1频率上的一阶电离层延迟，dr,j和ds,j分别表示f1频率上的测站和卫星伪距
硬件延迟值，ζr,j和ζs,j分别表示f1频率上的测站和卫星载波相位硬件延迟，以及初始相位信息，λj表示fj频率对应的
波长， 表示频率fj上的非差整周模糊度， 和 分别表示伪距和相位观测值的附加误差。
[0014] 其中，所述非差观测模型进一步采用下式进行表示：
[0015]
[0016] 式中，G、R、E、C分别表示GPS系统、GLONASS系统、GALILEO系统和BDS系统，r表示测站，s表示卫星，t表示参考时刻， 和 分别表示t时刻对应系统的伪距观测值， 和 分别表示t时刻对应系统的相位观测
值，c表示光速， 表示t时刻卫星s与测站r之间的几何距离，dtr表示测站钟差，dts表示卫星钟差， 和 分别表示t时刻GLONASS系统、GALILEO系统和
BDS系统相对于GPS系统偏差， 表示t时刻对流层延迟， 表示t时刻电离层
延迟，εG(t)、εR(t)、εE(t)和εC(t)分别表示t时刻对应系统的观测噪声及剩余误差，和 分别表示对应系统的模糊度。
[0017] 其中，所述S22的步骤中通过以下ISB拟合模型拟合所述多GNSS的不同类型卫星系统间偏差参数：
[0018]
[0019] 式中，Isbq表示不同类型卫星系统间偏差，a0、a1、a2、{bi}和{ci}表示待估计的ISB拟合模型参数，q＝qi-q0，qi表示第i个历元，q0表示起始历元，n表示周期项的个数，T表示已知的周期。
[0020] 其中，步骤S23中所述估计所述导航卫星系统偏差模型的拟合模型参数的步骤进一步包括：利用最小二乘估计器或者抗差最小二乘估计器或者抗差卡尔曼
滤波器，估计所述拟合模型参数。
[0021] 进一步的，在所述S15的步骤之后，所述方法还包括：计算观测残差，并判断所述观测残差是否小于设定
阈值；若是，则进行轨道更新，并进行模糊度固定解算，将固定后的模糊度参数回代至所述多GNSS观测方程，确定卫星动
力学参数，进一步进行轨道更新，输出定轨结果；若否，则更新轨道参数、钟差参数和对流层参数，基于更新的观测数据重新建立观测方程进行参数估计。
[0022] 进一步的，在所述S21和S22的步骤之间，所述方法还包括：去除包含的所述GNSS测站的个数少于设定数目的分组。
[0023] 本发明提供的一种多GNSS的实时钟差解算方法，在进行多GNSS的精密定轨解算的同时，估计多GNSS的不同类型卫星系统间偏差参数，并通过多GNSS的不同类型卫星系统间偏差参数分析，进行实时精密钟差解算，能够有效减弱或消除系统间的偏差对实时钟差估计的影响，减少实时钟差观测方程中待估参数的个数，从而有效提高实时钟差的解算效率，可操作性更强，易于推广实现。
附图说明
[0024] 图1为本发明
实施例一种多GNSS的实时钟差解算方法的
流程图；
[0025] 图2为本发明实施例另一种多GNSS的实时钟差解算方法的流程图；
[0026] 图3为本发明实施例一种多GNSS的定轨解算处理流程图；
[0027] 图4为本发明实施例另一种多GNSS的定轨解算处理流程图；
[0028] 图5为本发明实施例一种多GNSS系统间偏差参数建模分析处理流程图；
[0029] 图6为本发明实施例一种基于多GNSS系统间偏差参数和轨道参数的实时钟差估计处理流程图；
[0030] 图7为本发明实施例另一种基于多GNSS系统间偏差参数和轨道参数的实时钟差估计处理流程图。
具体实施方式
[0031] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0032] 作为本发明实施例的一个实施例，本实施例提供一种多GNSS的实时钟差解算方法，参考图1，为本发明实施例一种多GNSS的实时钟差解算方法的流程图，包括：
[0033] S1，根据全球多GNSS的观测数据和与所述多GNSS的观测数据同一时段的多GNSS广播星历数据，进行多GNSS的定轨解算，同时估计多GNSS的不同类型卫星系统间偏差参数。
[0034] 可以理解为，在进行卫星钟差参数估计之前，先利用全球大致均匀分布的多模GNSS站观测数据，以及广播星历数据，进行多GNSS的精密定轨解算。获取包括卫星轨道参数、测站坐标参数和地球自转ERP参数等的精密轨道。
[0035] 在进行精密定轨解算的同时，考虑到多GNSS的系统间偏差对钟差解算带来的影响，进行多GNSS的不同类型卫星系统间偏差参数估计。
[0036] 例如，首先从IGS或MGEX
网站获取80～120个全球大致均匀分布测站的多GNSS原始观测数据，观测弧段不少于24小时，同时获取同一时段的多GNSS广播星历数据，数据文件格式均为Rinex格式。每个
卫星导航系统包含两个频率的伪距和载波相位观测数据，下载至少一周的观测数据。然后，基于获取的数据，进行顾及多GNSS的不同类型卫星系统间偏差参数的多GNSS的精密定轨解算。
[0037] S2，构建针对不同类测站的导航卫星系统偏差模型，拟合所述不同类测站对应的所述多GNSS的不同类型卫星系统间偏差参数，估计拟合的多GNSS不同类型卫星系统间偏差参数。
[0038] 可以理解为，其中的测站即为接收机，根据上述步骤处理流程及处理结果，提取不同类测站对应的多GNSS的不同类型卫星系统间偏差参数，分析该偏差参数的变化规律，对不同类测站对应的多GNSS的不同类型卫星系统间偏差参数进行数据拟合，构建针对各不同类测站的导航卫星系统偏差模型，并据此估计拟合的多GNSS不同类型卫星系统间偏差参数。
[0039] S3，基于所述定轨解算的输出精密轨道和实时观测数据流，在所述拟合的多GNSS不同类型卫星系统间偏差参数的约束下，解算卫星钟差参数。
[0040] 可以理解为，首先对步骤S1中获取的精密轨道，包括卫星轨道参数、测站坐标参数和地球自转ERP参数等，赋予较强的约束，将权重放大；然后以步骤S2中获取的拟合的多GNSS不同类型卫星系统间偏差参数为先验信息并加以约束，建立观测模型；最后根据观测模型进行钟差参数估计，包括卫星钟差参数、测站钟差参数、实数无电离层组合模糊度参数，以及对流层延迟误差参数等。
[0041] 为进一步说明本实施例，参考图2，为本发明实施例另一种多GNSS的实时钟差解算方法的流程图，包括：首先根据获取的多GNSS原始观察数据和广播星历数据，进行顾及多GNSS系统间偏差的多GNSS精密定轨解算，获取多GNSS轨道参数。然后根据在多GNSS精密定轨解算过程中涉及的多GNSS系统间偏差参数，进行时间序列分析，进行多GNSS系统间偏差建模。最后根据获取的多GNSS轨道参数，附加多GNSS系统间偏差参数的先验约束，进行多GNSS实时钟差解算。
[0042] 本发明实施例提供的一种多GNSS的实时钟差解算方法，在进行多GNSS的精密定轨解算的同时，估计多GNSS的不同类型卫星系统间偏差参数，并通过多GNSS的不同类型卫星系统间偏差参数分析，进行实时精密钟差解算，能够有效减弱或消除系统间的偏差对实时钟差估计的影响，减少实时钟差观测方程中待估参数的个数，从而有效提高实时钟差的解算效率，可操作性更强，易于推广实现。
[0043] 其中可选的，所述S1的进一步处理步骤参考图3，为本发明实施例一种多GNSS的定轨解算处理流程图，包括：
[0044] S11，预处理所述全球多GNSS的观测数据，所述全球多GNSS的观测数据中，对应每个卫星导航系统至少包括两个频率的载波相位观测数据和伪距观测数据。
[0045] 可以理解为，在获取的全球多GNSS的观测数据中，针对不同的卫星导航系统，每个卫星导航系统至少包括两个频率的载波相位观测数据和伪距观测数据。在利用获取的全球多GNSS的观测数据进行精密定轨解算之前，首先对数据进行预处理，包括对载波相位观测数据和伪距观测数据的预处理。在一个实施例中，对所述全球多GNSS的观测数据采用周跳探测和粗差剔除的方式进行预处理。具体采用TurboEdit方法对多GNSS观测数据中的周跳进行标定，对粗差进行剔除，以获取“纯净”的观测数据。
[0046] 其中可选的，所述伪距观测数据和载波相位观测数据进一步分别采用下式表示：
[0047]
[0048]
[0049] 式中，上标s表示GNSS卫星，下标r表示测站，下标j表示频率段， 和 分别表示测站r对卫星s第j个频率观测产生的伪距和载波相位观测值， 表示第j个频率观测卫星s到测站r的几何距离，c表示光速，dtr表示信号接收时刻的测站钟差，dts表示信号发射时刻的卫星钟差， 表示对流层延迟， 表示一阶电离层放大系数， 表示f1频率上的一阶电离层延迟，dr,j和ds,j分别表示f1频率上的测站和卫星伪距硬件延迟值，ζr,j和ζs,j分别表示f1频率上的测站和卫星载波相位硬件延迟，以及初始相位信息，λj表示fj频率对应的波长， 表示频率fj上的非差整周模糊度， 和 分别表示伪距和相位观测值的附加误差。
[0050] S12，对所述多GNSS广播星历数据进行广播星历拟合，获取多GNSS卫星的参考轨道。
[0051] 可以理解为，首先计算初始轨道，并利用广播星历，拟合初始轨道参数；然后对初始轨道参数进行积分，获取多GNSS卫星的初始参考轨道。
[0052] S13，基于所述预处理后的载波相位观测数据和伪距观测数据，构建包含所述多GNSS的不同类型卫星系统间偏差参数的多GNSS观测方程。
[0053] 可以理解为，在根据上述步骤对载波相位观测数据和伪距观测数据进行预处理之后，针对处理后的数据，并顾及多GNSS系统间的偏差，构建多GNSS观测方程，该多GNSS观测方程涉及多GNSS的不同类型卫星系统间偏差参数。
[0054] S14，基于所述参考轨道，对所述多GNSS观测方程进行误差改正和线性化处理，获取所述多GNSS观测方程相对所述偏差参数的一阶偏导方程。
[0055] 可以理解为，在基于上述步骤构建多GNSS观测方程之后，多GNSS观测方程可能存在偏差，且线性化性能较差，不利于计算。因此根据上述步骤确定的参考规定，对构建的多GNSS观测方程进行误差改正和线性化处理，计算多GNSS观测方程相对所述偏差参数的一阶偏导方程。
[0056] S15，基于所述一阶偏导方程，解算所述精密轨道和所述多GNSS的不同类型卫星系统间偏差参数。
[0057] 可以理解为，在上述步骤计算多GNSS观测方程的设计矩阵之后，可根据该设计矩阵确定线性多GNSS观测方程。通过解算线性多GNSS观测方程，估计精密轨道和多GNSS的不同类型卫星系统间偏差参数。在一个实施例中，采用最小二乘法对线性多GNSS观测方程进行解算，估计相关参数。
[0058] 其中，涉及的参数包括卫星轨道参数、测站坐标参数、地球自转ERP参数、对流层延迟误差参数、卫星钟差参数、测站钟差参数、模糊度参数，以及多GNSS系统间偏差ISB参数。同时保存多GNSS系统间偏差参数，以备后续分析。
[0059] 进一步的，在所述S15的步骤之后，所述方法还包括：
[0060] 计算观测残差，并判断所述观测残差是否小于设定阈值；
[0061] 若是，则进行轨道更新，并进行模糊度固定解算，将固定后的模糊度参数回代至所述多GNSS观测方程，确定卫星动力学参数，进一步进行轨道更新，输出定轨结果；
[0062] 若否，则更新轨道参数、钟差参数和对流层参数，基于更新的观测数据重新建立观测方程进行参数估计。
[0063] 可以理解为，参考图4，为本发明实施例另一种多GNSS的定轨解算处理流程图，首先根据多GNSS的观测数据进行数据预处理，并根据预处理的数据进行多GNSS观测模型建立。同时，根据广播星历数据进行初始轨道拟合，确定轨道积分。然后根据建立的多GNSS观测模型和轨道积分，利用最小二乘法进行参数估计。再然后计算观测残差，并判断观察残差是否在设定阈值范围内。
[0064] 若观测残差小于设定阈值，则进行轨道更新，并进行模糊度固定解算，将固定后的模糊度参数回代至多GNSS观测方程，确定卫星动力学参数，之后进一步进行轨道更新，输出定轨结果，提取ISB参数。若观测残差大于等于设定阈值，则更新当前的轨道参数、钟差参数和对流层参数，基于更新的观测数据重新建立观测方程进行参数估计。
[0065] 其中可选的，所述S2的进一步处理步骤参考图5，为本发明实施例一种多GNSS系统间偏差参数建模分析处理流程图，包括：
[0066] S21，基于对应的所述不同类测站的类型，将GNSS测站按相同测站类型分为一组的原则进行分组。
[0067] 可以理解为，根据上述步骤中涉及系统间偏差的多GNSS精密定轨解算，从解算结果参数中提取多GNSS系统间偏差参数，并根据不同测站的测站类型建立分组，将对应相同测站类型的多GNSS系统间偏差参数分为一组。
[0068] 在一个实施例中，在将所述GNSS测站进行分组之后，所述方法还包括：去除包含的所述GNSS测站的个数少于设定数目的分组。
[0069] 可以理解为，在根据上述实施例将GNSS测站进行分组之后，统计各分组包含GNSS测站的数量，并比较各分组包含测站数量与设定数目的大小，若分组中测站数量小于设定数目，则去除该分组。例如设定数目为5个，则去除包含GNSS测站的数量小于5的所有分组。
[0070] S22，对应不同分组的所述多GNSS的不同类型卫星系统间偏差参数，分别构建相应的所述导航卫星系统偏差模型，拟合所述多GNSS的不同类型卫星系统间偏差参数。
[0071] 可以理解为，由于不同类型测站之间的ISB差异最大可超过100ns，因此，针对不同类型的测站的多GNSS系统间偏差参数，分别构建相应的时间序列模型，拟合多GNSS系统间偏差。
[0072] 其中可选的，通过以下ISB拟合模型拟合所述多GNSS的不同类型卫星系统间偏差参数：
[0073]
[0074] 式中，Isbq表示不同类型卫星系统间偏差，a0、a1、a2、{bi}和{ci}表示待估计的ISB拟合模型参数，q＝qi-q0，qi表示第i个历元，q0表示起始历元，n表示周期项的个数，T表示已知的周期。
[0075] S23，估计所述导航卫星系统偏差模型的拟合模型参数，获取所述拟合的多GNSS不同类型卫星系统间偏差参数。
[0076] 可以理解为，根据上述步骤获取的导航卫星系统偏差模型，进行模型参数估计，获取拟合的多GNSS不同类型卫星系统间偏差参数。
[0077] 其中可选的，所述估计所述导航卫星系统偏差模型的拟合模型参数的步骤进一步包括：利用最小二乘估计器或者抗差最小二乘估计器或者抗差卡尔曼滤波器，估计所述拟合模型参数。
[0078] 可以理解为，可以根据导航卫星系统偏差模型，利用最小二乘估计器估计ISB的拟合模型参数。考虑到最小二乘估计器不具备抗差的性能，且只对一段时间内的ISB参数进行拟合，为提高运算过程抗差能力，采用抗差最小二乘估计器或是抗差卡尔曼(Kalman)滤波器等进行拟合模型参数估计。
[0079] 其中可选的，所述S3的进一步处理步骤参考图6，为本发明实施例一种基于多GNSS系统间偏差参数和轨道参数的实时钟差估计处理流程图，包括：
[0080] S31，获取多GNSS的实时观测数据流，并进行预处理。
[0081] 可以理解为，为了实现实时钟差解算，首先需要获取多GNSS的实时观测数据流，采用与上述实施例相同的预处理步骤对采集的实时观测数据流进行预处理。
[0082] S32，通过赋予预设级别的权重，固定所述精密轨道，并设定所述拟合的多GNSS不同类型卫星系统间偏差参数作为约束信息。
[0083] 可以理解为，通过赋予其较强的约束，将权重放大，固定根据上述实施例获取的精密轨道，包括测站坐标、多GNSS的卫星轨道、地球自转参数等。同时将根据上述实施例获取的拟合的多GNSS不同类型卫星系统间偏差参数作为先验信息并加以约束。
[0084] S33，基于固定的所述精密轨道及其权重，以及预处理后的所述实时观测数据流，在所述约束信息约束下，采用无电离层的非差相位和伪距组合观测值，建立非差观测模型。
[0085] 可以理解为，根据预处理后的实时观测数据流，综合考虑固定的精密轨道及其权重，以拟合的多GNSS不同类型卫星系统间偏差参数为约束条件，采用无电离层的非差相位和伪距组合观测值，建立非差观测模型。
[0086] 其中可选的，所述非差观测模型进一步采用下式进行表示：
[0087]
[0088] 式中，G、R、E、C分别表示GPS系统、GLONASS系统、GALILEO系统和BDS系统，r表示测站，s表示卫星，t表示参考时刻， 和 分别表示t时刻对应系统的伪距观测值， 和 分别表示t时刻对应系统的相位观测值，
c表示光速， 表示t时刻卫星s与测站r之间的几何距离，dtr表示测站钟差，dts表示卫星钟差， 和 分别表示t时刻GLONASS系统、GALILEO系统和BDS
系统相对于GPS系统偏差， 表示t时刻对流层延迟， 表示t时刻电离层延
迟，εG(t)、εR(t)、εE(t)和εC(t)分别表示t时刻对应系统的观测噪声及剩余误差，和 分别表示对应系统的模糊度。
[0089] S34，基于所述非差观测模型，估计所述卫星钟差参数。
[0090] 可以理解为，根据上述步骤构建的非差观测模型，进行目标参数的解算，估计卫星钟差参数的取值。此处目标参数包括卫星钟差参数、测站钟差参数、实数无电离层组合模糊度参数，以及对流层延迟误差参数等。
[0091] 在一个实施例中，采用平方根滤波
算法估计所述卫星钟差参数。
[0092] 为进一步说明本实施例，参考图7，为本发明实施例另一种基于多GNSS系统间偏差参数和轨道参数的实时钟差估计处理流程图，图中首先对实时观测数据进行粗差剔除的数据预处理，然后根据预处理后的数据，并结合固定的轨道参数、测站坐标参数和地球自转ERP参数等，以及多GNSS轨道，进行非差观测模型构建，获取非差观测模型。在此
基础上，以多GNSS的ISB参数作为先验约束，进行平方根滤波的参数估计，获取多GNSS实时钟差参数。
[0093] 最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行
修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
