CN116719073B - 面向gnss解算域的粗差探测与剔除方法 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种面向GNSS解算域的粗差探测与剔除方法，包括：获取特征参数步骤：获取反映GNSS定位解质量的特征参数；划分场景步骤：进行GNSS观测场景划分；设置初始阈值步骤：为各项特征参数设置初始阈值；粗差探测与剔除步骤：给出粗差探测标识，剔除GNSS定位解粗差；动态修正阈值步骤：确定需要修正的阈值项，对待修正阈值进行修正，进行阈值的数值检验，确定最终的阈值更新值；结束步骤：重复粗差探测与剔除步骤和动态修正阈值步骤直至GNSS/INS松组合算法停止解算。本发明通过动态更新误差数据统计信息，对用于探测粗差的阈值进行动态修正，有力提升了对粗差的识别率，有力提升了GNSS/INS松组合算法的定位精度，具有较好的普适性与稳健性。
Description
技术领域
本发明涉及导航定位技术领域，尤其涉及一种面向GNSS解算域的粗差探测与剔除方法。
背景技术
根据全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System, GNSS）与惯性导航系统（Inertial Navigation System, INS）松组合算法的原理可知，非纯惯导递推情况下，组合解的精度主要取决于GNSS的定位精度。若GNSS存在定位粗差，将快速拉偏组合解。在这种情况下，组合导航算法可通过数据质量控制算法来提升组合解的精度与稳定性。通俗地来说，当GNSS解的质量较差或存在粗差时，通过降低使用GNSS解的权重或弃用GNSS解来削弱GNSS的定位解对组合解的影响。
对于GNSS/INS松组合算法，我们需要的GNSS数据主要为GNSS的解算域信息，包括GNSS的定位解（位置和速度）以及反映GNSS定位解质量的特征参数（GNSS定位解的验后权参数、卫星各类观测值验后残差、DOP值、卫星高度角、载噪比等）。这些信息随着GNSS算法的解算过程的不断推进而逐步产生。其中GNSS定位解的验后权参数决定了组合滤波算法中的量测噪声协方差阵(R阵)参数的取值。R阵是影响GNSS/INS组合解精度的主要因素之一。
适用于GNSS/INS松组合算法的数据质量控制算法主要集中在两大模块： 面向GNSS定位解的粗差探测与剔除算法、调整R阵参数的抗差估计算法。
调整R阵参数可有效降低GNSS定位解粗差对组合解精度的影响，但在卫星信号受到严重遮挡的观测场景中，仅靠调整R阵参数对定位性能提升的效果有限且稳定性较差。主要原因有以下三点：（1）R阵参数的初值是GNSS定位解的验后权参数，在常规的GNSS算法中，GNSS定位解的权参数与真实误差的一致性较差，无法反映出GNSS定位误差的真实数值水平；（2）调整R阵参数的抗差估计算法的本质是基于反映GNSS定位解质量的特征参数和新息构造权因子，通过权因子对R阵参数的初值进行调整；而在GNSS算法、硬件和观测环境的综合影响下，反映GNSS定位解质量的特征参数在复杂观测场景中复杂多变且常出现与GNSS定位解的实际质量相差甚远的情况，这些都为准确地调整R阵参数带来不小的挑战；（3）对于调整R阵参数的抗差估计算法，我们通常先调整GNSS定位解的验后权参数，然后归算到R阵。对于GNSS定位误差达到几十米以上的飞点或野值而言，即使调整后的GNSS定位解验后权参数的数值也达到了几十，组合定位解仍容易被拉偏。
对于调整R阵参数的抗差估计算法，需要借助粗差探测与剔除算法来明确什么样精度的GNSS定位解可以进行方差膨胀，什么样精度的GNSS定位解需进行剔除，不再使用。
GNSS定位解粗差的精准识别与剔除在GNSS/INS松组合算法中尤为重要，可以说是影响其定位准确性、稳定性与可靠性的重要因素之一。
面向GNSS定位解的粗差探测与剔除算法存在两大难点，即选取哪些参数来探测粗差和这些参数的阈值的选取问题。其中阈值的选取问题最为复杂。阈值的选取影响着粗差探测算法的实际效能，也影响着粗差探测算法的适用性。现有的各类面向GNSS定位解的粗差探测与剔除算法使用的阈值多为经验定值，容易遇到阈值设置过紧或过松的问题，对粗差的识别率有待提高，算法的普适性与稳健性也有待提高。
发明内容
本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种面向GNSS解算域的粗差探测与剔除方法，以提升GNSS/INS松组合算法的定位效果。
为了解决上述技术问题，本发明实施例提出了一种面向GNSS解算域的粗差探测与剔除方法，应用于GNSS/INS松组合算法中，所述方法包括：
获取特征参数步骤：获取反映GNSS定位解质量的特征参数，所述特征参数包括：卫星观测值验后残差的RMS与中位数、各卫星观测值的载噪比的均值、各卫星高度角的均值、实际使用卫星信号数、DOP值；
划分场景步骤：根据GNSS载噪比的均值，进行 GNSS观测场景划分；
设置初始阈值步骤：根据经验和误差数据特性，分GNSS定位模式和观测场景为各项特征参数设置初始阈值；
粗差探测与剔除步骤：根据各项特征参数满足阈值的情况，分GNSS定位模式和观测场景给出粗差探测标识，根据粗差探测标识，剔除GNSS定位解粗差；
动态修正阈值步骤：确定需要修正的阈值项，计算特征参数与对应的待修正阈值的差值，得到待修正阈值的修正值，对待修正阈值进行修正，在得到修正后的阈值之后进行数值检验，确定最终的阈值更新值；
结束步骤：重复粗差探测与剔除步骤和动态修正阈值步骤直至GNSS/INS松组合算法停止解算。
进一步地，所述GNSS定位模式包括标准单点定位模式和实时动态码相位差分定位模式；所述卫星观测值包括伪距观测值和多普勒观测值。
进一步地，动态修正阈值步骤包含以下子步骤：
（1）确定需要修正的阈值项；
（2）获取特征参数与对应的待修正阈值的差值；
（3）获取待修正阈值的初始修正值；
（4）根据初始修正值确定待修正阈值的修正值；
（5）根据得到的修正值对待修正阈值进行修正，得到修正后的阈值；
（6）对修正后的阈值的数值进行检验并确定最终的阈值更新值。
进一步地，所述子步骤（3）中，将获取特征参数与对应的待修正阈值的差值的过程视为采样过程，当采样数达到满足数值n1要求后根据下式计算差值序列的RMS：
；
其中，为特征参数/>与对应的待修正阈值的差值；/>为样本数，需满足/>；/>为/>序列的RMS；
随着采样的不断进行不断更新差值序列的标准差，并采用拉依达准则来不断剔除差值序列中的离群值，更新差值序列；当通过拉依达准则检验的样本数满足数值n2要求后，对通过拉依达准则检验的差值序列求取均值作为本项待修正阈值的初始修正值。
进一步地，子步骤（4）中，根据下式确定待修正阈值的修正值：
；
式中：为某项特征参数；为当前使用的待修正阈值；为系
数，取值范围为0且1；为待修正阈值的初始修正值；为得到的待修正阈值修正值；为绝对值符号；
进一步地，子步骤（6）中，根据下式确定阈值更新值：
；
；
；
式中：为某项特征参数；/>为当前使用的待修正阈值；为修正后的阈值；/>为/>与的比值；/>为系数，参与确定；/>为阈值更新值；/>为常量，取值范围为/>0.5且1；/>为常量，取值范围为/>1且/>2；
进一步地，所述子步骤（1）中，伪距观测值验后残差的RMS与中位数各自设置用于探测易识别的典型大粗差的大阈值和用于探测特征不明显、不易识别的粗差的小阈值。
进一步地，粗差探测与剔除步骤中，采用分布式给出粗差探测标识和剔除GNSS定位解粗差。
本发明的有益效果为：本发明通过动态更新误差数据统计信息，对用于探测粗差的阈值进行动态修正，有力提升了对粗差的识别率，有力提升了GNSS/INS松组合算法的定位精度，具有较好的普适性与稳健性。在城市复杂场景中，使用本发明的方法，相比阈值设置为定值的传统粗差探测与剔除方法，GNSS/INS松组合定位解的精度可提升40%以上，某些场景可提升数倍以上且效果较为稳健。
附图说明
图1是本发明实施例的面向GNSS解算域的粗差探测与剔除方法的流程示意图。
图2是本发明实施例的动态修正阈值步骤的子步骤（3）的流程示意图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互结合，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。
请参照图1，本发明实施例的面向GNSS解算域的粗差探测与剔除方法包含以下六个步骤：
（1）获取特征参数步骤；获取可反映GNSS定位解质量的特征参数，包括：卫星观测值验后残差的RMS与中位数、各卫星观测值的CNR的均值、各卫星高度角的均值、实际使用卫星信号数、DOP值等；所述RMS为均方根(Root Mean Square)；所述CNR为载噪比(Carrier-To-Noise Ratio)；所述DOP为精度因子(Dilution Of Precision)；
（2）划分场景步骤；根据GNSS载噪比（CNR）的均值，进行 GNSS观测场景划分；本发明中，根据CNR均值是否大于30dB-Hz, 将GNSS观测场景分为类高架桥场景和非类高架桥场景两类； CNR均值较小是GNSS在类高架桥场景中的普遍特性；在类高架桥场景中，与高楼遮挡场景相比，GNSS的观测指标更加复杂多变，在CNR均值、DOP值和卫星观测值验后残差普遍较差的情况下，仍可能出现GNSS定位解的质量较好的情况；特别是对于GNSS的测速解，在GNSS的位置解质量较差的情况下，对应历元的GNSS的测速解的精度可能较高；尽可能地准确识别出精度较好的GNSS定位解并加以利用对提升GNSS/INS松组合定位解在类高架桥场景中的定位精度至关重要；为此，需对GNSS在类高架桥场景中的数据单独进行数理统计与分析并进行动态修正阈值；用于识别类高架桥观测场景的CNR均值的阈值取决于GNSS算法烧录至的硬件设备以及外接GNSS天线；在本发明中，本项阈值选取为 30dB-Hz；
（3）设置初始阈值步骤；根据经验和误差数据特性，分GNSS定位模式和观测场景为各项特征参数设置初始阈值；
（4）粗差探测与剔除步骤；根据各项特征参数满足阈值的情况，分GNSS定位模式和观测场景给出粗差探测标识，根据粗差探测标识，剔除GNSS定位解粗差；
（5）动态修正阈值步骤；确定需要修正的阈值项，计算特征参数与对应的待修正阈值的差值，得到待修正阈值的修正值，对待修正阈值进行修正，在得到修正后的阈值之后进行数值检验，确定最终的阈值更新值；
（6）结束步骤：重复（4）和（5）直至GNSS/INS松组合算法停止解算，结束本方法。
作为一种实施方式，本发明面向的GNSS定位模式为标准单点定位（StandardPoint Positioning, SPP）模式和实时动态码相位差分定位（RealTime Differential,RTD）模式；本发明面向的卫星观测值为伪距观测值和多普勒观测值。
粗差探测与剔除步骤中，在未进行动态修正阈值之前，所使用的阈值为初始阈值，阈值经过修正之后，使用阈值更新值参与粗差探测与剔除。
作为一种实施方式，粗差探测与剔除步骤中，所述粗差是指GNSS定位解粗差，包括位置解粗差和速度解粗差。其中，使用伪距观测值验后残差和多普勒观测值验后残差来参与GNSS位置解粗差的探测，使用多普勒观测值验后残差来参与GNSS速度解粗差的探测。
作为一种实施方式，粗差探测与剔除步骤中的粗差探测与剔除为分布式。典型GNSS定位解大粗差的出现常伴随着各项特征参数的数值普遍发生明显异常，这时可能通过某一项特征参数的单一阈值即可探测出。对于一些GNSS定位解，引入之后明显影响了GNSS/INS松组合定位解的精度，但对应的各项特征参数的数值总体未出现明显异常，可能只有一项或两项特征参数出现了较小程度的异常，这类粗差不易识别。为尽可能提升对GNSS定位解粗差的识别率，可引入多项特征参数构造分支结构，形成多条探测粗差的分支线。
GNSS解算域的卫星观测值验后残差很好地反映了GNSS定位解的质量。这里以当GNSS定位模式是SPP时，使用卫星观测值验后残差来探测GNSS位置解粗差为例，描述分布式粗差探测与剔除算法：
（1）形成一级探测分支线；伪距观测值验后残差和多普勒观测值验后残差
分别作为两个节点，形成两条一级探测分支线，表示将从这两个方面分别探测GNSS位置解粗差；
（2）设置一级分支线的判断条件；本次设置判断条件的目的是明确可能存在粗差的GNSS位置解数据集；在本发明中认为，当伪距观测值验后残差的RMS大于5米且中位数大于2.5米时，对应观测历元的GNSS位置解是粗差的嫌疑较大；当多普勒观测值验后残差的RMS大于1米时，对应观测历元的GNSS位置解是粗差的嫌疑较大；
（3）探测典型大粗差；各自进入一级分支线后，对卫星观测值验后残差设置大阈值，首先剔除典型的GNSS位置解粗差；在本发明中认为，当伪距观测值验后残差的RMS大于15米或中位数大于10米时，对应观测历元的GNSS位置解是典型大粗差；当多普勒观测值验后残差的RMS大于3米时，对应观测历元的GNSS位置解是典型大粗差；需要说明的是，所设置的阈值条件：伪距观测值验后残差的RMS大于15米或中位数大于10米和多普勒观测值验后残差的RMS大于3米中的阈值为经验大阈值，无需进行阈值修正；
（4）形成子分支线，探测剩余粗差；完成步骤（3）后，GNSS位置解数据集中仍较多地存在不易识别的粗差，此时设置判断条件形成子分支线探测剩余粗差；在本发明中认为，当伪距观测值验后残差的RMS大于5米且中位数大于2.5米时：若对应观测历元的多普勒观测值验后残差的RMS大于2米且中位数大于0.5米，对应观测历元的GNSS位置解可视为粗差；若对应观测历元的多普勒观测值验后残差的中位数大于1米，对应观测历元的GNSS位置解可视为粗差；在本发明中认为，当伪距观测值验后残差的RMS大于10米且中位数大于5米时，对应观测历元的GNSS位置解可视为粗差；
需要说明的是，在子分支线中，只依赖伪距观测值验后残差来探测GNSS位置解粗差，将阈值条件设置为RMS大于10米且中位数大于5米，可能存在阈值设置过紧或过松的问题，需要以RMS大于10米且中位数大于5米为初始阈值条件，进行阈值修正；
（5）完成粗差探测。通过（1）-（4）步骤完成仅使用卫星观测值验后残差来探测GNSS位置解粗差的方法流程。
需要说明的是，（2）-（4）步骤中涉及的阈值的取值取决于具体的GNSS算法及其烧录至的硬件设备以及外接GNSS天线。作为一种实施方式，动态修正阈值步骤包含以下子步骤：
（1）确定需要修正的阈值项；无需对所有的阈值都进行修正，容易出现过紧或过松现象的阈值需要进行修正。在本发明中，除伪距观测值验后残差的RMS和中位数的阈值之外，其余各项特征参数的阈值未进行阈值修正。
在本发明中，伪距观测值验后残差的RMS与中位数各自设置了大阈值和小阈值。其中，大阈值为经验阈值，用来探测易识别的典型大粗差，无需进行阈值修正。小阈值用来探测特征不明显，不易识别出的粗差，需要进行阈值修正。
（2）获取特征参数与对应的待修正阈值的差值；
这里定义：
；
式中：为某项特征参数；/>为特征参数对应的阈值；/>为特征参数与对应的待修正阈值的差值；
（3）获取待修正阈值的初始修正值；本发明分GNSS定位模式和观测场景获取各项
阈值的修正值。可将获取特征参数与对应的待修正阈值的差值的过程视为采样过程，当样
本量达到满足数值（n1）要求后计算差值序列的RMS，随着采样的不断进行不断更新差值序
列的标准差，并采用拉依达准则（3）来不断剔除差值序列中的离群值，更新差值序列。当
通过拉依达准则检验的样本数满足数值（n2）要求后，对通过拉依达准则检验的差值序列求
取均值作为本项阈值的修正值。
这里定义：
；
式中：为特征参数/>与对应的待修正阈值的差值；/>为样本数，需满足/>；为/>序列的RMS；
本发明，在类高架桥场景中，n1的取值为20，n2的数值为40；在非类高架桥场景中，n1的取值为30，n2的数值为60；
本发明将三倍的作为阈值来识别序列中的离群值，即拉依达准则（3）
检验。
请参照图2，以伪距观测值验后残差RMS为例，图2给出了获取待修正阈值的初始修正值算法的流程图。
优选地，本发明中，在对伪距观测值验后残差的RMS和中位数分别设置小阈值后，首先对中位数的小阈值进行修正，再对RMS的小阈值进行修正。所述的RMS小阈值，以下统称为；所述的中位数小阈值，以下统称为/>。
具体为：当伪距观测值验后残差的RMS>时，获取中位数与的差值，进一步得到/>的修正值并进行阈值修正；随后，当伪距观测值验后残差的中位数>/>，获取RMS与/>的差值，进一步得到/>并进行阈值修正。
（4）确定待修正阈值的修正值；在得到待修正阈值的修正初值之后，需根据下式确定待修正阈值的修正值：
；
式中：为某项特征参数；为当前使用的待修正阈值；为系
数，取值范围为0且1；为待修正阈值的初始修正值；为得到的待修正阈值修正值；为绝对值符号；
本发明实施例中，取值为0.25；
（5）修正阈值；根据待修正阈值的修正值，对待修正阈值进行修正，需要注意修正值的正负号；
；
式中：为某项特征参数；/>为当前使用的待修正阈值；为待修正阈值的修正值；/>为修正后的阈值；
（6）确定阈值更新值。在对阈值进行修正之后，需要对阈值的数值进行检验并确定最终的阈值更新值。
；
；
；
式中：为某项特征参数；/>为当前使用的待修正阈值；为修正后的阈值；/>为/>与/>的比值；/>为系数，参与确定/>；为阈值更新值；/>为常量，取值范围为/>0.5且/>1；/>为常量，取值范围为/>1且/>2；
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同范围限定。
Claims (4)
1.一种面向GNSS解算域的粗差探测与剔除方法，其特征在于，应用于GNSS/INS松组合算法中，所述方法包括：
获取特征参数步骤：获取反映GNSS定位解质量的特征参数，所述特征参数包括：卫星观测值验后残差的RMS与中位数、各卫星观测值的载噪比的均值、各卫星高度角的均值、实际使用卫星信号数、DOP值；
划分场景步骤：根据GNSS载噪比的均值，进行GNSS观测场景划分；
设置初始阈值步骤：根据经验和误差数据特性，分GNSS定位模式和观测场景为各项特征参数设置初始阈值；
粗差探测与剔除步骤：根据各项特征参数满足阈值的情况，分GNSS定位模式和观测场景给出粗差探测标识，根据粗差探测标识，剔除GNSS定位解粗差；
动态修正阈值步骤：确定需要修正的阈值项，计算特征参数与对应的待修正阈值的差值，得到待修正阈值的修正值，对待修正阈值进行修正，在得到修正后的阈值之后进行数值检验，确定最终的阈值更新值；
结束步骤：重复粗差探测与剔除步骤和动态修正阈值步骤直至GNSS/INS松组合算法停止解算；
动态修正阈值步骤包含以下子步骤：
（1）确定需要修正的阈值项；
（2）获取特征参数与对应的待修正阈值的差值；
（3）获取待修正阈值的初始修正值；
（4）根据初始修正值确定待修正阈值的修正值；
（5）根据得到的修正值对待修正阈值进行修正，得到修正后的阈值；
（6）对修正后的阈值的数值进行检验并确定最终的阈值更新值；
所述子步骤（3）中，将获取特征参数与对应的待修正阈值的差值的过程视为采样过程，当采样数达到满足数值n1要求后根据下式计算差值序列的RMS：
；
其中，为特征参数/>与对应的待修正阈值的差值；/>为样本数，需满足/>；为/>序列的RMS；
随着采样的不断进行不断更新差值序列的标准差，并采用拉依达准则来不断剔除差值序列中的离群值，更新差值序列；当通过拉依达准则检验的样本数满足数值n2要求后，对通过拉依达准则检验的差值序列求取均值作为本项待修正阈值的初始修正值；
子步骤（4）中，根据下式确定待修正阈值的修正值：
；
式中：为某项特征参数；/>为当前使用的待修正阈值；/>为系数，取值范围为/>0且/>1；/>为待修正阈值的初始修正值；/>为得到的待修正阈值的修正值；/>为绝对值符号；
子步骤（6）中，根据下式确定阈值更新值：
；；
；
式中：为某项特征参数；/>为当前使用的待修正阈值；为修正后的阈值；/>为/>与的比值；/>为系数，参与确定；/>为阈值更新值；/>为常量，取值范围为/>0.5且1；/>为常量，取值范围为/>1且/>2。
2.如权利要求1所述的面向GNSS解算域的粗差探测与剔除方法，其特征在于， 所述GNSS定位模式包括标准单点定位模式和实时动态码相位差分定位模式；所述卫星观测值包括伪距观测值和多普勒观测值。
3.如权利要求1所述的面向GNSS解算域的粗差探测与剔除方法，其特征在于，所述子步骤（1）中，伪距观测值验后残差的RMS与中位数各自设置用于探测易识别的典型大粗差的大阈值和用于探测特征不明显、不易识别的粗差的小阈值。
4.如权利要求1所述的面向GNSS解算域的粗差探测与剔除方法，其特征在于，粗差探测与剔除步骤中，采用分布式给出粗差探测标识和剔除GNSS定位解粗差。
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