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        改進(jìn)型雙頻相關(guān)的整周模糊度單歷元解算算法

        2018-12-07 09:12:16趙修斌龐春雷伍劭實(shí)
        關(guān)鍵詞:雙差歷元偽距

        權(quán) 源,趙修斌,龐春雷,張 豪,王 勇,伍劭實(shí)

        (1.空軍工程大學(xué) 信息與導(dǎo)航學(xué)院,陜西 西安 710077;2. 空軍通信士官學(xué)校,遼寧 大連 116000)

        隨著全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)載波差分定位測(cè)向技術(shù)的不斷發(fā)展,其在各個(gè)領(lǐng)域的作用愈加不可或缺[1],如飛機(jī)精密編隊(duì)飛行、飛行器空間交互對(duì)接、無人機(jī)進(jìn)近著陸等,并且越來越多的領(lǐng)域?qū)υ摷夹g(shù)的快速性、可靠性指標(biāo)要求日益苛刻.由于載波差分算法的核心便是解算全球定位系統(tǒng)載波相位測(cè)量值中的未知量——整周模糊度,因而如何快速、可靠地解算整周模糊度成為載波差分定位測(cè)向技術(shù)的熱點(diǎn)與難點(diǎn)[2].

        目前,常用的模糊度解算方法有模糊度函數(shù)法[3]、最小二乘搜索法[4]、LAMBDA算法[5]等,但該類算法需要較多歷元數(shù)據(jù)方能實(shí)現(xiàn)整周模糊度的固定過程.于是國內(nèi)外學(xué)者們嘗試對(duì)其改進(jìn)完善,如采用慣性器件輔助[6-7]、基線長度約束[8]等手段,通過壓縮模糊度搜索空間,從而實(shí)現(xiàn)較短歷元甚至單歷元固定整周模糊度.也有學(xué)者提出根據(jù)載波相位測(cè)量值間的內(nèi)在關(guān)系[9-11],通過剔除大多數(shù)錯(cuò)誤解以增大搜索空間稀疏度,從而實(shí)現(xiàn)整周模糊度的快速解算.

        雙頻相關(guān)法(DUal Frequency COorrelation Method, DUFCOM)[9]便是一種利用不同頻率載波相位測(cè)量值之間的相關(guān)特性以壓縮模糊度搜索空間的算法.它以各頻率衛(wèi)星位置與接收機(jī)位置間的幾何距離相等為依據(jù),結(jié)合雙頻載波相位測(cè)量值之間的相互關(guān)系,構(gòu)造了一個(gè)以L2整周模糊度為橫軸、L1整周模糊度為縱軸的觀測(cè)域雙頻整周模糊度誤差帶.該誤差帶以偽距解得的L2整周模糊度范圍作為誤差帶帶長,僅保留誤差項(xiàng)落在誤差帶內(nèi)的L1整周模糊度備選值,從而完成模糊度備選空間的篩選過程.

        但基于偽距解算誤差帶帶長的方式會(huì)導(dǎo)致兩類情況發(fā)生: 一是由于偽距精度設(shè)置過低造成誤差帶帶長區(qū)間較大,使得同樣帶寬寬度的模糊度備選值較多,造成誤差帶篩選效率降低; 另一類則是由于精度設(shè)置過高,導(dǎo)致正確模糊度備選值遺漏.但該算法僅考慮了L1、L2頻率上的載波相位測(cè)量值,未考慮不同載波相位測(cè)量值間的線性組合方式[12]對(duì)雙頻相關(guān)法的影響.故筆者首先利用基線長度與觀測(cè)向量信息構(gòu)造雙差幾何相關(guān)模型,以定量解算誤差帶帶長,由于該方式利用到更多的已知信息,使得帶長長度小于原算法,進(jìn)而提高了誤差帶篩選效率; 然后分析了模糊度搜索空間稀疏性、載波相位波長、誤差帶帶長、誤差帶帶寬之間的相互關(guān)系;最后通過構(gòu)造寬巷整周模糊度與L1整周模糊度之間的雙頻誤差帶,既實(shí)現(xiàn)了對(duì)原雙頻相關(guān)法的擴(kuò)展,又進(jìn)一步壓縮了帶長長度,增強(qiáng)了模糊度搜索空間稀疏性.

        1 原雙頻相關(guān)法

        1.1 雙頻整周模糊度誤差帶

        由雙差載波相位方程可知[13]:

        λ(φij-Nij)=G·b+Δεφij,

        (1)

        其中,λ為載波波長,φij為載波相位測(cè)量值,Nij為雙差整周模糊度,G為接收機(jī)與衛(wèi)星之間構(gòu)成的視線向量矩陣,b為基線矢量,Δεφij為雙差載波相位誤差項(xiàng).

        由式(1)結(jié)合各頻率衛(wèi)星與接收機(jī)間構(gòu)成的幾何距離相等這一條件,推得

        λ1(-)-λ2(-)=

        式(2)中各字母下角標(biāo)數(shù)字分別代表頻率L1、頻率L2.

        令u= (λ1,將其代入式(2),可以得到

        (3)

        1.2 誤差帶帶長

        聯(lián)立雙差載波相位方程式與雙差偽距觀測(cè)方程式[13],可知

        λ(φij-Nij)=ρij+Δεφij+Δερij≈ρij+Δερij,

        (4)

        其中,ρij為雙差偽距測(cè)量值,Δερij為雙差偽距測(cè)量值誤差項(xiàng).由于雙差載波相位誤差遠(yuǎn)小于雙差偽距誤差,故忽略不計(jì)[14].

        (5)

        1.3 誤差帶帶寬

        對(duì)誤差項(xiàng)u=(進(jìn)行分析.假設(shè)L1、L2頻率以周為單位的載波相位測(cè)量值精度相同,設(shè)其均方差分別為δφ1、δφ2,且由誤差傳播公式推知利用方差性質(zhì)推得誤差項(xiàng)u的均方差為 (4/+ 4/)1/2.若取u的3倍均方差作為上下限,則式(5)以概率99.7%使得下式成立:

        (6)

        2 改進(jìn)雙頻相關(guān)法

        2.1 基于雙差幾何相關(guān)模型解算誤差帶帶長

        (7)

        圖2 雙差幾何相關(guān)模型解算誤差帶帶長示意圖

        (8)

        (9)

        根據(jù)雙差載波相位觀測(cè)方程,得

        (10)

        (11)

        (12)

        2.2 波長與搜索空間稀疏性的關(guān)系

        未使用雙頻相關(guān)法篩選前,單個(gè)維度的L1整周模糊度是一組連續(xù)的整數(shù)變量.經(jīng)過誤差帶篩選后的單維整周模糊度由連續(xù)變得離散,于是整個(gè)模糊度搜索空間由緊密變得稀疏.假設(shè)已知一組整周模糊度真值,將其帶入式(1),可得到

        (13)

        (14)

        ΔL-λK→0 ,

        (15)

        其中,λ為載波波長,K與ΔL同維.λ越小,該式越容易成立,即符合某一精度標(biāo)準(zhǔn)的模糊度組合越多;λ越大,符合條件的組合數(shù)量越少.而λ與由于搜索空間稀疏性造成模糊度空間縮小的性質(zhì)類似,即搜索空間稀疏性越強(qiáng),候選模糊度對(duì)應(yīng)的次優(yōu)解殘差越大,對(duì)應(yīng)的比值也更易通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn).

        由式(7)和式(12)可知,誤差帶帶長與載波波長有著直接的關(guān)系,即載波波長越長,誤差帶帶長越短,在同樣寬度的帶寬情形下,誤差帶篩選效率越高.即使帶寬寬度有所增長,只要滿足由于帶長縮短帶來的增益大于帶寬增加造成的損失,整體篩選性能便有所提升.下面以波長較長的寬巷載波進(jìn)行分析說明.

        2.3 基于寬巷組合拓展雙頻相關(guān)法

        假設(shè)寬巷組合的載波波長為λw,寬巷整周模糊度為Nw,將式(2)改寫為

        (16)

        令uw=(將其代入上式,可得

        (17)

        該數(shù)學(xué)模型以寬巷模糊度作為誤差帶橫軸,以L1整周模糊度作為誤差帶縱軸.下面分別從帶長、帶寬兩方面對(duì)拓展算法進(jìn)行分析.

        (1) 若采用寬巷偽距測(cè)量值解算誤差帶帶長,則其誤差項(xiàng)為假設(shè)L1和L2頻率的偽距測(cè)量值精度相等,且均服從N(0,)分布,可推知寬巷雙差偽距測(cè)量值誤差服從N(0,8)分布,從而確定誤差帶帶長處于以下范圍:

        (18)

        (3) 對(duì)帶寬而言,先將誤差項(xiàng)改寫為uw=(由上文已知結(jié)合方差性質(zhì)推得誤差項(xiàng)uw的均方差為 (8/+ 4/)1/2.若取uw的3倍均方差作為限差,則式(17)以概率99.7%使得下式成立:

        (19)

        由上式可知,寬巷組合對(duì)應(yīng)的帶寬相對(duì)于原帶寬僅增加 (1.5)1/2倍.為了驗(yàn)證采用寬巷組合方式有利于整體上提高誤差帶的篩選效率,假設(shè)原雙頻相關(guān)法的誤差帶帶長長度為5,帶寬為1(此時(shí)誤差帶篩選效率為0),由式(3)和式(17)得知誤差帶坐標(biāo)系橫縱坐標(biāo)數(shù)值之間存在一對(duì)一的映射關(guān)系,則L1整周模糊度的有效個(gè)數(shù)為5.同時(shí)由式(18)和式(19)可知,采用寬巷組合后的誤差帶帶長長度約為2,帶寬約為1.22(效果等同于帶寬為1的情形),此時(shí)L1整周模糊度的有效個(gè)數(shù)為2.可見,采用寬巷組合方式可以提升算法的整體篩選效率.

        3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

        3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境

        選取學(xué)院操場作為本次試驗(yàn)的場地.首先將兩個(gè)NovAtel型號(hào)GPS-703-GGG天線分別固定在長度為 1.9 m 的基線兩端,然后將兩臺(tái)NovAtel型號(hào)OEM628接收機(jī)板卡與天線互連.接收機(jī)采集頻率設(shè)為 1 Hz.本次試驗(yàn)分多次采集,每次采集 20 min 左右的歷元數(shù)據(jù).計(jì)算機(jī)的處理器為Intel Core i5-4590,主頻為 3.3 GHz.原始數(shù)據(jù)處理平臺(tái)為Matlab 2013b.試驗(yàn)前半段時(shí)間基線處于靜止?fàn)顟B(tài),后半段時(shí)間開始繞操場運(yùn)動(dòng).以某次試驗(yàn)為例,設(shè)衛(wèi)星截止角為20°,此時(shí)可視衛(wèi)星數(shù)量為6顆,同時(shí)以仰角最高的31#衛(wèi)星作為基準(zhǔn)星,從而構(gòu)成5組衛(wèi)星對(duì):(31,32),(31,14),(31,25),(31,3),(31,16).將經(jīng)過LAMBDA算法過長時(shí)間解算得到的整周模糊度視作模糊度真值.

        為分析筆者提出算法的性能,設(shè)方案1為原雙頻相關(guān)法,方案2為僅采用雙差幾何相關(guān)模型的改進(jìn)算法,方案3為在方案2基礎(chǔ)上采用寬巷組合方式的改進(jìn)算法.

        3.2 實(shí)驗(yàn)步驟

        首先,設(shè)本次試驗(yàn)L2頻率的偽距測(cè)量值精度為 1.5 m.根據(jù)3δ準(zhǔn)則,模糊度初始值的上下限各為25周,總帶長即為51周.圖3為方案1解得的3組雙差整周模糊度初始值與真實(shí)值之間的距離.由于上下限各為25周,而圖3中最大距離在15周以內(nèi).可見設(shè)定的誤差帶帶長可將正確整周模糊度包含在內(nèi),但該方案存在誤差帶帶長過長的弊端.

        圖3 方案1解得的模糊度初始值與真值間距離示意圖 圖4 各方案解得的誤差帶上下限與模糊度真值間距離示意圖

        然后,以(31,32)衛(wèi)星組合為例,比較各方案解得的帶長區(qū)間長度.由于方案3的誤差帶橫軸由寬巷整周模糊度組成,而方案1、方案2為L1整周模糊度,故對(duì)各方案進(jìn)行單位化處理以同時(shí)比較3個(gè)方案帶長區(qū)間長度的差異,即將各方案解得的帶長上下限減去對(duì)應(yīng)的整周模糊度真值.若“0”包含在新的“限差”內(nèi),則表明原誤差帶帶長包含整周模糊度真值,如圖4所示.可見3個(gè)方案解得的誤差帶帶長均包含模糊度真值,且誤差帶帶長效果依次為方案3>方案2>方案1,方案2、方案3較方案1的帶長長度分別縮小74.3%,90.63%.

        由式(6)和式(20)可知,3種方案的誤差帶帶寬近似相等.理論上當(dāng)帶寬相等時(shí),帶長越短,算法篩選效率越高.對(duì)(31,32)衛(wèi)星組合解得的誤差帶帶長代入誤差帶進(jìn)行篩選,結(jié)果如圖5所示,備選模糊度數(shù)量由小到大依次為方案3<方案2<方案1,方案2、方案3較方案1的備選模糊度數(shù)量分別減少71.34%,87.15%.

        圖5 各方案經(jīng)誤差帶篩選后的備選模糊度數(shù)量示意圖圖6 各方案在不同歷元解得的比值示意圖

        接下來,將各方案解得的備選模糊度代入雙差載波相位方程,并利用比值檢驗(yàn)法對(duì)其進(jìn)行固定.由于部分歷元之間的比值相差大至3個(gè)量級(jí),為反映所有歷元的比值解算情況,故將全體比值對(duì)數(shù)化.同時(shí)假設(shè):如果模糊度固定時(shí)僅剩一組候選模糊度,定義其比值取最大,同時(shí)將對(duì)數(shù)化的比值設(shè)為R,如圖6所示.

        由圖6可知,R值整體上從大到小依次為方案3>方案2=方案1.這是由于方案2經(jīng)過誤差帶篩選后的備選模糊度空間是方案1的子集,由于解得的次優(yōu)解一致,故兩方案的R值在本次試驗(yàn)中相等.而方案3較方案1、方案2篩選后的模糊度搜索空間大大減小,可能存在某個(gè)歷元的某一維度候選模糊度僅保留了正確值左側(cè)值或右側(cè)值,剔除了方案1、2中的次優(yōu)解,導(dǎo)致R值增大.以第494歷元時(shí)Ratio檢驗(yàn)過程為例,結(jié)果如表1所示.

        表1 第494歷元各方案的候選模糊度集合統(tǒng)計(jì)結(jié)果

        表1是3個(gè)方案在第494歷元固定模糊度時(shí)的候選模糊度集合.方案1、方案2包含第1~8組模糊度,方案3僅包含第1、8組模糊度,故方案1和方案2的次優(yōu)解為第2組,其 lbR值為1.36;方案3的次優(yōu)解為第8組模糊度,其 lbR值為4.372.可見,對(duì)該算法而言,載波波長越長,空間稀疏性則越強(qiáng),使得R值更易通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn).

        最后,對(duì)比本次試驗(yàn)各方案的性能,結(jié)果如表2所示.

        表2 各方案性能對(duì)比統(tǒng)計(jì)結(jié)果

        由表2可知,筆者所提算法誤差帶平均帶長、誤差帶篩選后的平均備選模糊度數(shù)量較原算法大大減少,從而使得改進(jìn)算法的成功率及解算效率得到提升.

        4 結(jié) 論

        筆者對(duì)雙頻相關(guān)法進(jìn)行研究,首先采用載波相位測(cè)量值代替原算法的偽距觀測(cè)量,實(shí)現(xiàn)了定量解算誤差帶帶長;然后根據(jù)波長與搜索空間稀疏性之間的關(guān)系,構(gòu)造了寬巷整周模糊度與L1整周模糊度誤差帶.試驗(yàn)結(jié)果表明:

        (1) 采用載波相位測(cè)量值解算誤差帶帶長,可以避免采用偽距精度中誤差的3δ準(zhǔn)則對(duì)帶長長度進(jìn)行估計(jì),使得誤差帶帶長上下限的解算結(jié)果更接近真實(shí)值,有利于壓縮模糊度搜索空間.

        (2) 構(gòu)造寬巷整周模糊度與L1整周模糊度間的誤差帶,一方面可以進(jìn)一步壓縮模糊度搜索空間,另一方面使得比值更易通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn),提高模糊度解算的成功率與可靠性.

        同時(shí)可知,改進(jìn)后的雙頻相關(guān)法雖然可以有效定量、準(zhǔn)確地解算誤差帶帶長區(qū)間,但在誤差帶帶寬確定環(huán)節(jié)仍然采用經(jīng)驗(yàn)取值的方式進(jìn)行估計(jì).因此,下一步需要對(duì)影響誤差帶帶寬大小的不同因素進(jìn)行分析,以定量解算各顆衛(wèi)星對(duì)應(yīng)的誤差帶帶寬,進(jìn)一步提高誤差帶的篩選效率.

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