一种卫星导航定位中异常卫星剔除方法与流程

本发明涉及通信领域的卫星定位技术领域，特别涉及一种卫星导航定位中异常卫星剔除方法。

背景技术：

卫星导航定位要求接收机能够准确、连续、稳定、有效的输出定位结果。为了实现这个要求，通常会使用接收机完好性监测(raim)，raim算法是基于接收机本身所处的环境进行综合分析，利用冗余信息进行测量值故障监测与排故，冗余度越高，算法的有效性和可靠性就越高。目前广泛应用的常规的raim检测方法主要有伪距残余检测法和最小平方残余法。这两种方法的都需要接收机有定位的先验信息，当定位先验信息缺失时，可能会直接导致定位错误，从而无法进入常规的raim检测发现并剔除错误卫星。

对现有技术进行了国内外数据库的检索，授权专利“一种卫星导航raim多星故障检测与识别方法”(201410502296.7)，公开于2014年，给出了使用最小二乘残差法和极大似然法单步逐级检测与识别多颗故障卫星的方法，其应用场景仍然是针对定位后的信息；授权专利“多模卫星导航系统中基于选星算法的raim新方法”(201310455375.2)，公开于2013年，给出了根据导航电文确定卫星的空间位置信息，并根据遮蔽角，排除较低仰角卫星，以及选择gdop最小的卫星组合的优化方案，其应用场景主要在于卫星空间分布优化，应用面局限性强；授权专利“卫星导航接收机的raim实现方法及装置”(201610038660.8)，公开于2016年，给出了通过将参与定位的卫星，轮流剔除定位，以此来进行异常卫星剔除，该方法计算量庞大，耗时长；论文“bds的raim算法设计与实现”，发表于2018年03月《导航定位学报》，论文仍然是针对截止高度角、可见卫星数和dop值做出分析，异常的识别不够全面；论文“北斗导航系统接收机自主完好性监测算法及性能分析”，发表于2016年11月《海军航空工程学院学报》，论文仍然是采取对最小二乘法进行优化，通过假设卫星存在故障进行故障排除，异常的识别不够全面，且计算量高。

所以，目前需要解决的技术问题是在复杂环境、弱信号、高动态情况下进行定位时，能够将出现异常的卫星信号或者解算结果检测出来予以剔除，保证定位结果不会受到影响，同时不会对后续的定位解算造成影响，因此，本发明研发了一种卫星导航定位中的异常剔除方法。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种卫星导航定位中的异常剔除方法，能够以较低的计算量与低复杂度的逻辑控制实现异常卫星识别，能够弥补raim算法的缺陷，并能提供更好的性能。

为了达到上述目的，本发明通过以下技术方案实现：

一种卫星导航定位中异常卫星剔除方法，包含以下步骤：

步骤s1、信息准备阶段中，按照固定的时间间隔获取所有可见星的观测数据，对获得的观测数据信息进行解调，获得伪距观测量与星历信息，并存储于本地；

步骤s2、进入定位信息准备阶段，检查存储于本地的星历信息是否处于同一个更新周期：若是，则选取处于同一更新周期且处于最新的更新周期的卫星进入下一步骤；若否，则判为异常，予以剔除；

步骤s3、分析卫星的伪距观测量大小是否超出第一门限范围：若是，则判为该伪距观测量异常，予以剔除；若否，则进入下一步骤；

步骤s4、利用存储的伪距观测量计算伪距变化率，利用伪距变化率对下一次存储的伪距观测量进行预估，得到下一次预估伪距值，将该预估伪距值与解算的下一次伪距观测量进行对比，判断两者之间的差值是否超出第二门限范围：若是，则判为所述下一次伪距观测量异常，予以剔除；若否，则进入下一步骤；

步骤s5、利用剩余存储的伪距观测量与星历信息解算卫星轨道与卫星位置信息，并存储该卫星位置信息；

步骤s6、将当前解算出的卫星位置信息与上一次存储的卫星位置信息进行对比，判断两者之间的差值是否超出第三门限范围：若是，则判为当前时刻的卫星位置信息异常，予以剔除；若否，则进入下一步骤；

步骤s7、将筛选出的可用卫星进行初次定位，利用初次定位结果计算出各个可用卫星的方位角与仰角，以及pdop值；

步骤s8、从仰角最低的卫星开始逐个剔除，进行重新定位，再次计算pdop值，并判断再次计算的pdop值是否超出pdop门限值：若是，则停止剔除，进入下一步骤；若否，重复步骤s8，直至剔除所有的仰角在仰角门限以下的卫星，进入下一步骤；

步骤s9、根据步骤s8最终的定位结果，结合存储的卫星位置信息计算出各个真实距离，计算真实距离与伪距观测量两者之差并判断差值是否超出第五门限范围：若否，则定位成功；若是，则予以剔除，并重新定位，重复步骤s9，当最终仍然有伪距残差超出，则此次定位失败。

所述步骤s1中，进一步包含：按照固定的时间间隔ts获取可视范围内的全部卫星信息，包括卫星播发的电文以及根据电文解算获得的伪距观测量；根据gnss系统的公开接口控制文件对获得的卫星电文进行解调以获得卫星星历。

所述步骤s3中，进一步包含：

将卫星的伪距观测量ρ(t)的两个物理极限值maxρ与minρ分别设为伪距观测量ρ(t)的第一上限值和第一下限值，所述第一门限范围为介于第一上限值和第一下限值之间；

当伪距观测量ρ(t)大于第一上限值或者小于第一下限值时，则判定为伪距观测量ρ(t)异常，予以剔除；若伪距观测量ρ(t)介于第一上限值和第一下限值之间，则进入步骤s4。

所述步骤s4中，进一步包含：

基于当前时刻获得的伪距观测量ρ(t)与上一时刻存储的伪距观测量ρ(t-1)，获得该段时间的伪距变化率ρ′(t)，再利用所述伪距变化率ρ′(t)推导出下一个ts时刻的伪距预估值

将解算的下一时刻的伪距观测量ρ(t+1)与伪距预估值之间的伪距差值δρ(t+1)存在其物理极限值maxδρ与minδρ并将这两个物理极限值分别作为伪距差值δρ(t+1)的第二上限值和第二下限值，第二门限范围介于第二上限值和第二下限值之间；

若伪距差值δρ(t+1)大于第二上限值或者小于第二下限值，则判定为伪距观测量ρ(t+1)异常，予以剔除；若伪距差值δρ(t+1)介于第二上限值和第二下限值之间，则进入步骤s5。

所述步骤s5中，进一步包含：

剔除部分异常伪距观测量之后，利用剩余有效的伪距观测量与星历信息解算卫星轨道与卫星位置信息，并存储卫星位置信息[x^s(t),y^s(t),z^s(t)]。

所述步骤s6中，进一步包含：

利用当前时刻获得的卫星位置信息[x^s(t),y^s(t),z^s(t)]与上一时刻存储的卫星位置信息[x^s(t-1),y^s(t-1),z^s(t-1)]，获得该段时间的卫星速度[vx^s(t),vy^s(t),vz^s(t)]，卫星速度[vx^s(t),vy^s(t),vz^s(t)]存在其物理极限值maxδv与minδv并分别将这两个物理极限值设为卫星速度[vx^s(t),vy^s(t),vz^s(t)]的第三上限值和第三下限值；第三门限范围介于第三上限值和第三下限值之间；

若卫星速度大于第三上限值或者小于第三下限值，则判定为当前时刻的卫星位置信息[x^s(t),y^s(t),z^s(t)]异常，予以剔除；若卫星速度介于第三上限值和第三下限值之间，则进入步骤s7。

所述步骤s9中，进一步包含：

根据步骤s8的最终定位结果，计算出各颗卫星对应的真实距离r^s(t)，并计算真实距离r^s(t)与伪距观测量ρ(t)之差ε(t)；

当差值ε(t)未超出第五门限范围maxε，则定位成功，输出最终定位结果；若ε(t)超出第五门限范围maxε，则予以剔除，重新定位，并重复步骤s9最多4次，最终仍然有差值ε(t)超出，则此次定位失败。

与现有技术相比，本发明的有益效果包含：本发明在开始定位迭代之前，利用解算信息结合现实应用场景进行多次剔除，只需要极低的计算量就能将异常卫星与异常测量值对最终定位结果的影响降低到可以接收的范围；本发明在定位迭代过程中，充分利用卫星分布与伪距残差信息，寻求定位精度与准确度的平衡，该方法计算量低，逻辑复杂度低，结果稳定可靠。

附图说明

图1为本发明的卫星导航接收机的有效卫星筛选流程图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、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，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

如图1所示，本发明的卫星导航定位中的异常剔除方法，包括如下步骤：

步骤s1、信息准备阶段中，按照固定的时间间隔获取所有可见星的观测数据，对获得的观测数据信息进行解调，获得伪距与星历信息，并存储于本地。

步骤s2、然后，在准备好星历与伪距信息后进入定位信息准备阶段，检查存储于本地的星历信息是否处于同一个更新周期，若是，则选取处于同一更新周期且处于最新的更新周期的卫星进入下一步骤；若否，则判为异常，予以剔除。

步骤s3、分析卫星的伪距观测量的大小是否超出真实的可能情况：如果超出，则判为该伪距观测量异常，予以剔除；如果不超出，则进入下一步骤。

步骤s4、利用存储的伪距观测量计算伪距变化率，并且利用伪距变化率对下一次存储的伪距观测量进行预估，得到下一次预估伪距值；将该预估伪距值与解算的下一次伪距观测量进行对比，判断两者之间的差值是否超出门限：若差值超出门限，则判为所述下一次伪距观测量异常，予以剔除；若差值未超出门限，则进入下一步骤。

步骤s5、利用剩余存储的伪距观测量与星历信息，通过解算可以获得卫星轨道与卫星位置信息，并存储该卫星位置信息。其中，该解算过程可以结合本领域人员知悉的现有技术公开的方法进行计算，在此不做赘述。

步骤s6、将此次解算出的卫星位置信息与上一次存储的卫星位置信息进行对比，判断两者之间的差值是否超出门限：若超出门限，则判为当前时刻的卫星位置信息异常，予以剔除；若差值未超出门限，则进入下一步骤。

步骤s7、将筛选出的可用卫星结合本领域人员知悉的现有通用公开技术最小二乘法，可以获得初次定位结果；利用初次定位结果计算出各个可用卫星的方位角与仰角(也可称高度角)，以及pdop(positiondilutionofprecision，位置精度强弱度)值。

步骤s8、从仰角最低的卫星开始逐个剔除，并进行重新定位，再次计算pdop值，并判断该pdop值是否超出门限值：如果超出门限值，则停止剔除，进入下一步骤；如果pdop值在门限以内，则重复这个步骤s8，直至剔除所有的仰角在仰角门限以下的卫星，进入下一步骤。

步骤s9、根据步骤s8最终的定位结果，结合存储的卫星位置信息计算出各个真实距离，并计算真实距离与伪距之差，并判断该差值是否超出门限：若未超出门限，则定位成功；若超出门限，则予以剔除，并重新定位，重复这个步骤最多4次，当最终仍然有伪距残差超出，则此次定位失败。

所述步骤s1中，首先按照固定的时间间隔ts获取可视范围内的全部卫星信息，包括卫星播发的电文以及根据电文获得的伪距观测量；根据gnss系统的公开接口控制文件对获得的卫星电文进行解调以获得卫星星历。最终将获得的各颗卫星星历与伪距信息(伪距观测量)存储于本地寄存器。

所述步骤s2中，在准备好星历与伪距信息后进入定位信息准备阶段，检查准备好的星历是否处于同一个星历更新周期，并且，处于同一个周期的星历是否是最新更新的星历，选取处于同一个最新更新周期的卫星星历进入下一步。

所述步骤s3中，由于卫星大致轨道高度、地球半径以及接收机应用场景已知，因此，伪距观测量ρ(t)存在其物理极限值maxρ与minρ，将这两个极限值设为伪距观测量ρ(t)的门限值，若伪距观测量ρ(t)不在这两个门限的范围内(即ρ(t)大于maxρ或者小于minρ时)，则可以判定为伪距观测量ρ(t)异常，应当予以剔除。

所述步骤s4中，利用当前时刻获得的伪距观测量ρ(t)与上一时刻存储的伪距观测量ρ(t-1)，可以获得这段时间的伪距变化率ρ′(t)，再利用该伪距变化率ρ′(t)可以推导出下一个ts时刻的伪距预估值由于接收机应用场景已知，伪距变化率ρ′(t)的偏离度已知，因此，伪距观测量ρ(t+1)与伪距预估值之间的差值δρ(t+1)存在其物理极限值maxδρ与minδρ，将这两个极限值设为伪距差值δρ(t+1)的门限值，若伪距差值δρ(t+1)不在这两个门限的范围内(即δρ(t+1)大于maxδρ或者小于minδρ)，则可以判定为伪距观测量ρ(t+1)异常，应当予以剔除。

所述步骤s5中，在剔除了异常伪距观测量之后，利用剩余有效的伪距与星历信息解算卫星轨道与卫星位置信息，并存储卫星位置信息[x^s(t),y^s(t),z^s(t)]。

所述步骤s6中，利用当前时刻获得的卫星位置信息[x^s(t),y^s(t),z^s(t)]与上一时刻存储的卫星位置信息[x^s(t-1),y^s(t-1),z^s(t-1)]可以获得这段时间的卫星速度[vx^s(t),vy^s(t),vz^s(t)]，由于卫星的在轨速度范围为已知公开信息，由此卫星速度[vx^s(t),vy^s(t),vz^s(t)]的偏离度已知，因此，卫星速度[vx^s(t),vy^s(t),vz^s(t)]存在其物理极限值maxδv与minδv，将这两个极限值设为卫星速度[vx^s(t),vy^s(t),vz^s(t)]的门限值，若卫星x、y、z三个方向速度中，有任意一个方向的速度不在这两个门限的范围内(即卫星x、y、z三个方向速度，有任意一个方向的速度大于maxδv或小于minδv)，则可以判定为卫星位置信息[x^s(t),y^s(t),z^s(t)]异常，应当予以剔除。

在进行真正初次定位以前，利用各种公开的以及可以推算获得的先验信息，可以剔除大部分测量或者解算错误，避免这些异常卫星进入定位解算流程。

所述步骤s7中，利用初步筛选出的有效卫星进行初次定位解算，并计算出各颗卫星的仰角与方位角，以及pdop值。

所述步骤s8中，由于仰角较低的卫星，信号弱，受环境影响也更大，一般不予以采用，因此，在获得各颗卫星的仰角信息之后，对于仰角在15°以下的卫星，从仰角最低的卫星开始，逐个剔除，并且重定位，并再次计算pdop值，当pdop值到达允许的最大pdop值(即pdop的门限值)之后，停止剔除；或者剔除所有低仰角卫星之后，pdop值仍然符合要求(即pdop值仍然在门限值以内)，进入下一个步骤。

所述步骤s9中，根据上一个步骤的最终定位结果，计算出各颗卫星对应的真实距离r^s(t)，并计算真实距离r^s(t)与测量伪距ρ(t)之差ε(t)。差值ε(t)的误差来源于多径、空间信道、电离与对流模型误差等，因此，其值的大小范围maxε可控，若ε(t)未超出范围maxε，则定位成功，输出最终定位结果；若ε(t)超出该范围maxε，则予以剔除，并重新定位，重复步骤s9最多4次，最终仍然有ε(t)超出，则此次定位失败。

本发明提供一种卫星导航接收机的异常卫星剔除实现方法，能够以较低的计算量与低复杂度的逻辑控制实现异常卫星识别，能够弥补raim算法的缺陷，并能提供更好的性能。

尽管本发明的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍，但应当认识到上述的描述不应被认为是对本发明的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后，对于本发明的多种修改和替代都将是显而易见的。因此，本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。