雍 雯,潘樹國,王勝利
(1.東南大學(xué) 儀器與科學(xué)工程學(xué)院,南京 210096;2.東南大學(xué) 儀器與科學(xué)工程學(xué)院,南京 210096)
我國北斗衛(wèi)星導(dǎo)航定位系統(tǒng) (BeiDou navigation satellite system,BDS)是國家重要的基礎(chǔ)設(shè)施,根據(jù)我國實(shí)際國情和當(dāng)前衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的競爭格局,BDS的星座由5顆靜止軌道衛(wèi)星和30顆非靜止軌道衛(wèi)星組成,相對于美國全球定位系統(tǒng)(global positioning system,GPS)和俄羅斯格洛納斯衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng) (global navigation satellite system,GLONASS)而言,BDS增加了地球靜止軌道 (geostationary earth orbits,GEO)及傾斜地球同步軌道 (inclined geo-synchronous orbits,IGSO)兩種高軌衛(wèi)星,以增強(qiáng)BDS在我國及周邊地區(qū)的服務(wù)能力。網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)差分法 (real-time kinematic,RTK)作為現(xiàn)代衛(wèi)星導(dǎo)航高精度定位方法,是BDS導(dǎo)航高精度應(yīng)用技術(shù)的重要發(fā)展方向。網(wǎng)絡(luò)RTK的基準(zhǔn)站間一般相距幾十千米到上百千米,而正確確定每個(gè)基準(zhǔn)站與主參考站之間的雙差模糊度是首要任務(wù)。
國內(nèi)外學(xué)者對基準(zhǔn)站間雙差模糊度的解算作了大量研究,并取得了一些成果。文獻(xiàn) [1]中提出采用獨(dú)立相位及偽距觀測值組合構(gòu)造分布式多載波模糊度解算 (factorized multi-carrier ambiguity resolution,F(xiàn)AMCAR)法,F(xiàn)AMCAR法通過分解,將大氣誤差等逐漸模型化,并形成一系列很小的濾波器,簡化了各階段參數(shù)估計(jì)算法的計(jì)算量,從而快速地獲取模糊度的浮點(diǎn)解。目前該算法應(yīng)用于GPSNet參考站軟件內(nèi),在中長基線模糊度解算中效果較好,但不適用于長基線。文獻(xiàn)[2]提出一種由寬巷模糊度、窄巷模糊度到模糊度的網(wǎng)絡(luò)RTK基準(zhǔn)站間的雙差模糊度確定的 “三步法”,但該方法用在長基線中,需要較長時(shí)間才能正確固定寬巷模糊度,因而模糊度固定效率較慢。文獻(xiàn) [3]通過確定寬巷模糊度的搜索區(qū)間來選取雙頻載波相位模糊度的備選組合,利用基準(zhǔn)站間非彌散誤差殘差的計(jì)算值對雙差載波相位模糊度進(jìn)行搜索和確定,實(shí)現(xiàn)了長距離 (100-200 km)網(wǎng)絡(luò)RTK基準(zhǔn)站間的單歷元模糊度快速確定方法,但寬巷搜索區(qū)間的確定及之后的重新選擇參考星方法的效果還需進(jìn)一步驗(yàn)證。
上述方法的研究主要針對GPS和GLONASS,是以中圓地球軌道 (medium earth orbits,MEO)衛(wèi)星為研究對象的,而BDS主要由GEO/IGSO組成,特別是GEO衛(wèi)星,運(yùn)行速度慢、軌道高,使得衛(wèi)星相對于接收機(jī)運(yùn)動(dòng)的角速度低,繼而引起北斗系統(tǒng)觀測方程的病態(tài)性,所以常規(guī)的長基線模糊度解算方法難以有效應(yīng)用,必須在理論和方法上進(jìn)行創(chuàng)新。
不同于以上的研究思路,本文的研究側(cè)重于網(wǎng)絡(luò)RTK中法方程病態(tài)性提出一種改善模糊度浮點(diǎn)解的新方法?;趲X估計(jì)理論只需幾個(gè)歷元的載波相位觀測值就可以準(zhǔn)確地固定模糊度,不僅保證了快速定位的精度,而且提高了快速定位的效率。
目前解算寬巷模糊度主要有兩種方法,寬巷雙頻線性組合法和雙頻精碼 (P碼)法,因后者需要高精度的P碼,而實(shí)際應(yīng)用中,民用接收機(jī)一般只能獲取及交叉相關(guān)碼,本文采用雙頻線性組合法,公式如下[3]
在雙差寬巷模糊度確定之后,采用無電離層組合分離出L1雙差模糊度,其計(jì)算公式為[4]
由式 (2)可見,采用無電離層組合可以有效地刪除電離層的影響。其中忽略軌道誤差O、多路徑效應(yīng)M,Δ▽N1的精度主要受天頂對流層延遲影響,雙差對流層延遲Δ▽Tijpq可表示為[5]
式中,ZDp和ZDq分別為p站和q站的天頂延遲,MF(·)為投影函數(shù)。
為了減小殘留對流層延遲的影響,使用全球大氣模型設(shè)定其大氣參數(shù),并使用經(jīng)驗(yàn)?zāi)P蚒NB3m對流層模型引入天頂對流層延遲參數(shù)和Neill投影函數(shù)。
設(shè)某個(gè)歷元兩臺(tái)接收機(jī)共視k+1顆衛(wèi)星,則線性化后的雙差觀測方程為
設(shè)這兩臺(tái)接收機(jī)連續(xù)有n個(gè)歷元共視k+1顆衛(wèi)星,則這n個(gè)歷元總的雙差觀測方程為
本文針對FJSP提出一種有效的改進(jìn)鄰域結(jié)構(gòu)混合算法。在同機(jī)器移動(dòng)工序方面,對無效移動(dòng)進(jìn)行了精簡,對有效移動(dòng)進(jìn)行了擴(kuò)展,提高了鄰域結(jié)構(gòu)的精準(zhǔn)性和有效性。同時(shí),給出了鄰域結(jié)構(gòu)中,針對同機(jī)器移動(dòng)工序和跨機(jī)器移動(dòng)工序的快速近似評價(jià)方法,為進(jìn)一步研究FJSP新的鄰域結(jié)構(gòu)以及結(jié)合問題領(lǐng)域知識(shí)的搜索方法提供了借鑒。在未來的研究中,所提出的鄰域結(jié)構(gòu)可以融合其他智能算法,用于求解基礎(chǔ)型FJSP,以及各種類型的FJSP擴(kuò)展型問題,從而進(jìn)一步提升算法的求解性能。
式中,N0=ATPA為最小二乘 (least square,LS)估計(jì)的法矩陣。Y的協(xié)因數(shù)陣為:QY=N-10
在快速定位中,因?yàn)橛^測歷元數(shù)n較少 (例如只有幾個(gè)歷元),法矩陣N0的條件數(shù)一般在106以上,屬于嚴(yán)重病態(tài)。法矩陣求逆會(huì)不穩(wěn)定,導(dǎo)致模糊度的浮動(dòng)解與其準(zhǔn)確值偏差較大,很難搜索到,甚至不能正確地確定整周模糊度。
基于嶺估計(jì)原理:設(shè)0≤k<∞,稱(k)=(BTPB+kE)-1BTPL為所求參數(shù)X的嶺估計(jì),采用半?yún)?shù)模型選取不同的參數(shù)來約束對流層投影函數(shù),進(jìn)而搜索到精度較高的模糊度浮點(diǎn)解。
其中,R是2維的單位陣,k為嶺參數(shù),與式(6)中的法方程系數(shù)陣N0相比,式 (7)系數(shù)陣中增加了R一項(xiàng)。
本文在編寫程序時(shí),k值的確定采用迭代的方法,通過循環(huán)不同的k值,得到相應(yīng)的合格基線方差比 (Ratio)值,根據(jù)經(jīng)驗(yàn)認(rèn)為當(dāng)Ratio值大于2時(shí),(ATPA+kPZ)的求逆已變得正常[7-9]。
利用式 (7)求出的模糊度浮點(diǎn)解、相應(yīng)的協(xié)方差陣和LAMBDA方法進(jìn)行模糊度搜索。新方法中隨著k值的不斷變化,就會(huì)搜索到多組模糊度及相應(yīng)的表征模糊度可靠性的指標(biāo)即Ratio值。選擇最大的Ratio值為最優(yōu)嶺參數(shù),繼而法矩陣的病態(tài)性得到最大程度的抑制。
均方誤差矩陣 (mean square error matrix,MSEM)近似取成[10]
由于數(shù)值計(jì)算時(shí),求 (ATPA+kR)-1=比求(ATA)-1=N-10要穩(wěn)定,根據(jù)式(7)可得較準(zhǔn)確的模糊度浮動(dòng)解,再根據(jù)式(9)得到模糊度均方誤差矩陣MSEM,最后采用LAMBDA算法可快速固定整周模糊度。
本文采用VC++6.0開發(fā)的軟件對兩個(gè)參考站間BDS雙頻載波觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行事后處理,基線長度約為50km,采樣率30s。首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,剔除粗差和有周跳的衛(wèi)星,然后使用雙頻線性法確定雙差寬巷模糊度,最后對比方案Ⅰ和方案Ⅱ固定L1整周模糊度的效果。
方案Ⅰ:LS估計(jì)結(jié)合LAMBDA方法確定模糊度
方案Ⅱ:新方法結(jié)合LAMBDA方法確定模糊度
隨機(jī)選取一組60s的觀測歷元解算分析,共視6顆衛(wèi)星,組成雙差的5個(gè)衛(wèi)星對為:06-03;24-03;13-03;23-03;07-03,結(jié)果如下所示:
圖1可見,隨著嶺參數(shù)不斷地增大,Ratio值逐漸增大,當(dāng)達(dá)到某一個(gè)臨界值時(shí),k繼續(xù)增大,Ratio值反而減小。圖2可見,隨著嶺參數(shù)不斷地增大,法方程的條件數(shù)先驟然減小,而后的減小幅度趨于平緩。結(jié)合圖1和圖2,嶺參數(shù)超過臨界值后,雖然法矩陣的條件數(shù)仍在減小,但模糊度不一定能準(zhǔn)確固定,進(jìn)而推想?yún)f(xié)因數(shù)陣的對稱性只是模糊度能夠正確固定的充分條件[11]。
圖1 嶺參數(shù)與Ratio值之間的關(guān)系
圖2 嶺參數(shù)與法方程條件數(shù)之間的關(guān)系
表1 兩種方案計(jì)算結(jié)果比較
表2 模糊度浮動(dòng)解的‖-N‖之比較
表2 模糊度浮動(dòng)解的‖-N‖之比較
方案 方案Ⅰ 方案Ⅱ最大值21.364 123 2.075 370最小值 7.168 032 0.195 185平均值10.759 192 1.180 189
結(jié)果表明,方案Ⅱ中新方法改善了法矩陣的狀態(tài),適當(dāng)降低了法矩陣的條件數(shù),這樣既得到了與模糊度準(zhǔn)確值很接近的浮點(diǎn)解,又改善了模糊度搜索空間的結(jié)構(gòu),因此可以準(zhǔn)確地固定整周模糊度。而方案Ⅰ應(yīng)用LS估計(jì),由于法矩陣的病態(tài)性嚴(yán)重,導(dǎo)致病態(tài)法矩陣求逆計(jì)算誤差增大,造成估值的協(xié)因數(shù)陣不對稱,應(yīng)用LAMBDA方法也無法正確固定整周模糊度。
本文針對BDS中GEO/IGSO衛(wèi)星運(yùn)行和服務(wù)特征,提出一種適合網(wǎng)絡(luò)RTK模式下BDS長基線參考站間雙差整周模糊度快速解算的新方案。該方法只需要在法矩陣中對應(yīng)于定位參數(shù)的那部分對角元上加上嶺參數(shù)就可以提高定位參數(shù)的估計(jì)精度。與其他方法相比,新方法可以有效減弱法方程的病態(tài)性,用均方誤差矩陣代替協(xié)因數(shù)陣結(jié)合LAMBDA方法來固定模糊度改善模糊度浮動(dòng)解精度,使其更接近于準(zhǔn)確值。在長基線解算中,新方法只需用幾個(gè)歷元的觀測數(shù)據(jù)就可以準(zhǔn)確固定模糊度,計(jì)算速度快,正確率高,可操作性強(qiáng)。若是將新方法應(yīng)用到BDS高精度地面增強(qiáng)定位系統(tǒng)中,有望解決長基線網(wǎng)絡(luò)RTK模糊度收斂速度慢的問題。
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