本發(fā)明屬于衛(wèi)星精密導航與定位領(lǐng)域，具體涉及了基于載波相位的高精度定位的基于消電離層-噪聲約束的三頻模糊度解算方法。

背景技術(shù)：

整周模糊度解算是衛(wèi)星導航實現(xiàn)高精度定位的關(guān)鍵技術(shù)之一。隨著全球衛(wèi)星導航系統(tǒng)的現(xiàn)代化，三頻信號的播發(fā)為提升整周模糊度解算效率提供了契機。為此，一種執(zhí)行模糊度逐級解算的三頻模糊度解算(TCAR)方法被提出，相應(yīng)針對性的改進方法也開展了深入研究。大量研究表明，電離層誤差與組合噪聲是影響模糊度解算可靠性的兩個主要因素。因此，必須同時針對電離層誤差與組合噪聲兩種因素進行消除或者減弱處理，才能有效提升模糊度解算的可靠性。

考慮上述兩種影響因素，在改進TCAR方法中一類是采用電離層估計算法，在觀測模型中建立電離層模型用以吸收電離層延遲所帶來的誤差影響，算法無需通過組合方式減弱電離層干擾，從而避免了組合噪聲被放大的弊端。但是，該算法的解算性能依賴于電離層建模精度，而且觀測模型所增加的電離層參數(shù)還會減弱解算模型的強度。除了電離層估計算法，通過構(gòu)造最優(yōu)的三頻組合策略用以同時壓制電離層誤差與組合噪聲的算法研究也被廣泛關(guān)注。該類算法會針對于不同誤差處理準則進行組合系數(shù)的選取。通常采用的誤差處理準則有：消電離層準則與弱電離層準則。消電離層準則能夠保證算法不受電離層延遲的干擾，但組合噪聲通常會被異常放大，這將嚴重影響模糊度解算的快速性與可靠性。為了能夠獲得正確的模糊度解算，多歷元平滑的方法通常被采用來降低組合噪聲的影響。為了折中電離層消除與組合噪聲被嚴重放大的矛盾，弱電離層準則被提出。該準則通過在減弱電離層與減弱組合噪聲兩者間取得平衡，在電離層誤差容許的范圍內(nèi)，搜索最優(yōu)的組合系數(shù)以期最大程度的降低組合噪聲。然而，該方法中所殘余的電離層誤差始終是影響模糊度解算可靠性的威脅。

由于電離層會受到晝夜、季節(jié)、太陽活動、時空變化等多重因素影響，使得電離層模型難以實時準確的建模與預(yù)測。這將會影響電離層估計算法的模糊度解算性能。同時，弱電離層組合算法也會受到殘余電離層因素的影響，難以保證其解算的可靠性。相反，消電離層組合算法可以有效消除電離層延遲所帶來的影響，但是當前的消電離層組合算法難以避免組合噪聲被嚴重放大的缺陷。盡管一些改進方法通過利用上級模糊度解算提供的高精度去模糊度相位觀測量，來減小組合噪聲放大系數(shù)，但是始終未能將組合噪聲減弱到令人滿意的噪聲水平。因此，如何充分利用三頻信號優(yōu)勢，從而有效降低消電離組合的噪聲水平，是提升三頻模糊度解算可靠性的關(guān)鍵問題所在。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提供一種充分利用三頻信號優(yōu)勢，有效降低消電離層組合的噪聲水平，提升模糊度解算的可靠性的基于消電離層-噪聲約束的三頻模糊度解算方法。

本發(fā)明的目的是這樣實現(xiàn)的：

(1)設(shè)三頻信號滿足如下條件：f₁>f₂>f₃；f₁-f₂>f₂-f₃：

(1.1)利用頻率f₂與f₃的載波相位與偽距觀測量，構(gòu)造消電離層-幾何無關(guān)的EWL組合；

(1.2)通過就近取整算法實施EWL模糊度解算，為下級環(huán)節(jié)模糊度解算提供正確的EWL模糊度與精確的EWL去模糊度載波相位觀測量；

(2)建立寬巷模糊度解算模型

(2.1)利用頻率f₁與f₂及f₁與f₃的載波相位觀測量構(gòu)造兩個WL組合；通過步驟(1)所提供的正確EWL模糊度值，統(tǒng)一化兩個WL組合的模糊度值，進而依據(jù)消電離層準則，構(gòu)造出新的消電離層-幾何相關(guān)的WL組合；

(2.2)利用步驟(1)提供的具有高精度的EWL去模糊度載波相位觀測量與偽距與已構(gòu)造的WL組合相結(jié)合，構(gòu)造一種新的消電離層-幾何相關(guān)組合；在確定偽距組合系數(shù)時，以組合噪聲最小為準則，進行系數(shù)搜索，滿足具有低組合噪聲水平的需求；

(2.3)利用步驟(2.1)與步驟(2.2)提供的具有相同模糊度信息的兩個新的消電離層-幾何相關(guān)的WL組合，構(gòu)建線性觀測方程；為下級環(huán)節(jié)模糊度解算提供正確的WL模糊度值；

(3)建立窄巷模糊度解算模型

(3.1)利用步驟(1)提供的EWL模糊度值與步驟(2)提供的WL模糊度值，統(tǒng)一化三頻原始載波相位觀測量的模糊度值，依據(jù)消電離層準則，利用f₁與f₂載波相位觀測量構(gòu)造一個消電離層-幾何相關(guān)的NL組合及利用f₁與f₃載波相位觀測量構(gòu)造另外一個消電離層-幾何相關(guān)的NL組合；

(3.2)利用步驟(3.1)提供的具有相同模糊度值的兩個新的消電離層-幾何相關(guān)的NL組合，構(gòu)建線性觀測方程；兩個NL組合同時具有相同的模糊度值項，增加待求模糊度的冗余觀測信息，并為下級環(huán)節(jié)模糊度解算提供正確的NL模糊度值；

(3.3)通過步驟(3.2)中正確解算的NL模糊度，利用貝葉斯后驗算法修正步驟(3.2)中的位置狀態(tài)浮點解，形成位置狀態(tài)固定解，從而實現(xiàn)高精度導航的目的。

所述的步驟(1)中利用f₂與f₃構(gòu)造了消電離層-幾何無關(guān)的EWL組合，具有較小的噪聲與波長比，為下級模糊度解算環(huán)節(jié)提供正確EWL模糊度解及具有高精度的EWL去模糊度載波相位觀測量。

所述的步驟(2)在WL模糊度解算環(huán)節(jié)提出兩種新的消電離層組合方法，利用EWL模糊度形成了兩個WL組合的模糊度約束，統(tǒng)一化兩個WL組合的模糊度值，并根據(jù)消電離層準則，構(gòu)建消電離層組合觀測量；利用的EWL去模糊度載波相位觀測量，構(gòu)造結(jié)合偽距觀測量的消電離層組合策略。

步驟(2)利用兩種具有相同模糊度值的新的消電層-噪聲約束的組合觀測量構(gòu)造了WL的線性觀測方程，方程增加了待求模糊度的冗余觀測信息，能夠有效提升WL模糊度的估計精度，進而提升LAMBDA算法模糊度解算的可靠性。

本發(fā)明的有益效果在于：

相比于傳統(tǒng)方法，該方法提供一種新的構(gòu)造三頻組合觀測量的新思路，通過利用TCAR不同環(huán)節(jié)的模糊度約束關(guān)系，來擴展組合系數(shù)的搜索范圍，為尋求更優(yōu)的組合策略提供了理論基礎(chǔ)。利用此不同環(huán)節(jié)的模糊度約束關(guān)系，該方法能夠同時針對電離層延遲與組合噪聲兩種誤差進行約束，在TCAR各級構(gòu)建消電離層-噪聲約束組合，有效消除了電離層延遲與組合噪聲對模糊度解算可靠性所帶來的干擾。同時，該方法在WL與NL觀測方程中，利用了具有相同模糊度值的兩個觀測量構(gòu)造觀測方程，這將會增強待求模糊度的冗余觀測信息，有助于提升模糊度的浮點解及相應(yīng)協(xié)方差的精度，進而有效提升LAMBDA算法解算模糊度的成功率。因此，這種新的方法具有更好的模糊度解算的性能是可以被預(yù)見的。

附圖說明

圖1為基于消電離層-噪聲約束的三頻模糊度解算方法的流程圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明做進一步描述。

本發(fā)明提出一種基于消電離層-噪聲約束的三頻模糊度解算方法。該方法不僅利用了上級模糊度解算提供的高精度去模糊度載波相位觀測量來抑制組合噪聲，還深入挖掘了不同模糊度解算環(huán)節(jié)中各級模糊度的約束關(guān)系，從而擴充了消電離層組合的系數(shù)集，為構(gòu)造低噪聲水平的消電離層組合策略提供了基礎(chǔ)，實現(xiàn)了TCAR的各級環(huán)節(jié)均采用消電離層-噪聲約束的組合觀測量實施模糊度解算的目的。由于每級消電離層組合噪聲均被有效約束，因此，這種新的方法具有更好的模糊度解算的性能是可以被預(yù)見的。

為了方便描述，假設(shè)三頻信號滿足如下條件：(1)f₁>f₂>f₃；(2)f₁-f₂>f₂-f₃。該方法具體的解決方案如下：

步驟1：建立超寬巷(EWL)模糊度解算模型

步驟1.1：利用頻率f₂與f₃的載波相位與偽距觀測量，構(gòu)造消電離層-幾何無關(guān)的EWL組合。

步驟1.2：通過就近取整算法實施EWL模糊度解算，為下級環(huán)節(jié)模糊度解算提供正確的EWL模糊度與精確的EWL去模糊度載波相位觀測量；

步驟2：建立寬巷(WL)模糊度解算模型

步驟2.1：利用頻率f₁與f₂及f₁與f₃的載波相位觀測量構(gòu)造兩個WL組合。通過步驟1所提供的正確EWL模糊度值，統(tǒng)一化兩個WL組合的模糊度值，進而依據(jù)消電離層準則，構(gòu)造出新的消電離層-幾何相關(guān)的WL組合，保證較低的噪聲水平；

步驟2.2：由于幾何相關(guān)項的存在，需要考慮系統(tǒng)觀測模型的迭虧問題。為了消除模型迭虧現(xiàn)象，需要構(gòu)建另外一個消電離層-幾何相關(guān)的WL組合，而且保證具有較低的噪聲水平。利用步驟1提供的具有高精度的EWL去模糊度載波相位觀測量與偽距與已構(gòu)造的WL組合相結(jié)合，構(gòu)造一種新的消電離層-幾何相關(guān)組合。在確定偽距組合系數(shù)時，需要以組合噪聲最小為準則，進行系數(shù)搜索，滿足具有低組合噪聲水平的需求；

步驟2.3：利用步驟2.1與步驟2.2提供的具有相同模糊度信息的兩個新的消電離層-幾何相關(guān)的WL組合，構(gòu)建線性觀測方程。由于兩個WL組合均具有相同的模糊度值，這增加了待求模糊度的冗余觀測信息，將會有效提升WL模糊度的浮點解及相應(yīng)協(xié)方差矩陣的精度，提高了LAMBDA算法實施模糊度解算的成功率，并為下級環(huán)節(jié)模糊度解算提供正確的WL模糊度值。

步驟3：建立窄巷(NL)模糊度解算模型

步驟3.1：利用步驟1提供的EWL模糊度值與步驟2提供的WL模糊度值，統(tǒng)一化三頻原始載波相位觀測量的模糊度值，依據(jù)消電離層準則，利用f₁與f₂載波相位觀測量構(gòu)造一個消電離層-幾何相關(guān)的NL組合及利用f₁與f₃載波相位觀測量構(gòu)造另外一個消電離層-幾何相關(guān)的NL組合；

步驟3.2：利用步驟3.1提供的具有相同模糊度值的兩個新的消電離層-幾何相關(guān)的NL組合，構(gòu)建線性觀測方程。兩個NL組合同時具有相同的模糊度值項，這將會增加待求模糊度的冗余觀測信息，有效提升NL模糊度的浮點解及相應(yīng)協(xié)方差矩陣的精度，提高了LAMBDA算法實施模糊度解算的成功率，并為下級環(huán)節(jié)模糊度解算提供正確的NL模糊度值。

步驟3.3：通過步驟3.2中正確解算的NL模糊度，利用貝葉斯后驗算法修正步驟3.2中的位置狀態(tài)浮點解，形成位置狀態(tài)固定解，從而實現(xiàn)高精度導航的目的。

步驟1中利用f2與f3構(gòu)造了消電離層-幾何無關(guān)的EWL組合，具有較小的噪聲與波長比，能夠快速實現(xiàn)可靠的模糊度解算，并為下級模糊度解算環(huán)節(jié)提供正確EWL模糊度解及具有高精度的EWL去模糊度載波相位觀測量。

步驟2在WL模糊度解算環(huán)節(jié)提出兩種新的消電離層組合方法，其一是利用EWL模糊度形成了兩個WL組合的模糊度約束，統(tǒng)一化兩個WL組合的模糊度值，并根據(jù)消電離層準則，構(gòu)建了一個具有較低噪聲水平的消電離層組合觀測量；其二是利用高精度的EWL去模糊度載波相位觀測量，構(gòu)造了一種結(jié)合偽距觀測量的具有較低噪聲水平的消電離層組合策略。

步驟2利用兩種具有相同模糊度值的新的消電層-噪聲約束的組合觀測量構(gòu)造了WL的線性觀測方程，方程增加了待求模糊度的冗余觀測信息，能夠有效提升WL模糊度的估計精度，進而提升LAMBDA算法模糊度解算的可靠性。

步驟3在NL模糊度解算環(huán)節(jié)提出兩種新的消電離層組合方法，兩者均利用EWL模糊度與WL模糊度相結(jié)合形成了三個原始載波相位觀測量的模糊度約束，統(tǒng)一化三個相位觀測的模糊度值，并根據(jù)消電離層準則，構(gòu)建了兩個具有較低噪聲水平的消電離層組合觀測量。

步驟3利用具有相同模糊度值的兩種新的消電層-噪聲約束的組合觀測量構(gòu)造了NL的線性觀測方程，方程增加了待求模糊度的冗余觀測信息，能夠有效提升NL模糊度的估計精度，進而提升LAMBDA算法模糊度解算的可靠性。

下面以北斗系統(tǒng)的三頻信號即：B1＝1561.098MHZ，B2＝1207.14MHZ，B3＝1268.52MHZ作為實施例，并結(jié)合附圖1，對本發(fā)明的技術(shù)方案作進一步具體的說明。

實施例：

步驟1：建立超寬巷(EWL)模糊度解算模型

步驟1.1：利用頻率B2與B3的載波相位與偽距觀測量φ_(0,-1,1)與p_(0,1,1)，構(gòu)造消電離層-幾何無關(guān)(geometry-free and ionosphere-free,GF-IF)的φ_EWL組合。

步驟1.2：通過就近取整算法實施EWL模糊度解算，為下級環(huán)節(jié)模糊度解算提供正確的EWL模糊度與精確的EWL去模糊度載波相位觀測量

步驟2：建立寬巷(WL)模糊度解算模型

步驟2.1：利用頻率B1與B2及B2與B3的載波相位觀測量構(gòu)造兩個WL組合φ_(1,-1,0)與φ_(1,0,-1)。通過步驟1所提供的正確EWL模糊度值統(tǒng)一化兩個WL組合的模糊度值N_(1,0,-1)，進而依據(jù)消電離層準則，構(gòu)造出新的消電離層-幾何相關(guān)(geometry-based and ionosphere-free,GB-IF)的WL組合φ_WL1，保證較低的噪聲水平；

步驟2.2：由于幾何相關(guān)項的存在，需要考慮系統(tǒng)觀測模型的迭虧問題。為了消除模型迭虧現(xiàn)象，需要構(gòu)建另外一個GB-IF的WL組合φ_WL2，而且保證具有較低的噪聲水平。利用步驟1提供的具有高精度的EWL去模糊度載波相位觀測量與偽距p_(i,j,k)與WL組合φ_(1,0,-1)相結(jié)合，構(gòu)造一種新的GB-IF組合φ_WL2。在搜索偽距組合系數(shù)(i,j,k)時，以組合噪聲最小準則，進行系數(shù)搜索確定，滿足具有低組合噪聲水平的需求；

步驟2.3：利用步驟2.1與步驟2.2提供的兩個新的GB-IF的WL組合φ_WL1與φ_WL2構(gòu)建線性觀測方程，由于兩個組合觀測量具有相同的模糊度值N_(1,0,-1)，增強了N_(1,0,-1)的冗余觀測信息，因此，能夠有效提升模糊度浮點解及相應(yīng)協(xié)方差矩陣的精度，提高了LAMBDA算法實施模糊度解算的可靠性，為下級環(huán)節(jié)模糊度解算提供正確的WL模糊度值

步驟3：建立窄巷(NL)模糊度解算模型

步驟3.1：利用步驟1提供的EWL模糊度值與步驟2提供的WL模糊度值統(tǒng)一化三頻原始載波相位觀測量的模糊度值N_(1,0,0)，依據(jù)消電離層準則，利用B1與B2載波相位觀測量構(gòu)造一個GB-IF的NL組合φ_NL1及利用B1與B3載波相位觀測量構(gòu)造另外一個GB-IF的NL組合φ_NL2；

步驟3.2：利用步驟3.1提供的兩個新的GB-IF的NL組合φ_NL1與φ_NL2構(gòu)建線性觀測方程。由于兩個組合觀測量具有相同的模糊度值N_(1,0,0)，增強了N_(1,0,0)的冗余觀測信息，因此，能夠有效提升模糊度浮點解及相應(yīng)協(xié)方差矩陣的精度，提高了LAMBDA算法實施模糊度解算的可靠性。

步驟3.3：通過步驟3.2中正確解算的NL模糊度利用貝葉斯后驗算法修正步驟3.2中的位置狀態(tài)浮點解，形成位置狀態(tài)固定解，從而實現(xiàn)高精度導航的目的。

當然，本發(fā)明還可有其他多種實施例，在不偏離本發(fā)明精神及其實質(zhì)的情況下，熟悉本領(lǐng)域的技術(shù)人員當可根據(jù)本發(fā)明做出各種相應(yīng)的調(diào)整，但這些相應(yīng)的調(diào)整都應(yīng)屬于本發(fā)明所附的權(quán)利要求的保護范圍。