周跳修复量质量控制   惠州云梯出租, 惠州云梯租赁, 惠州云梯价格   进行周跳值的求解时，InnomsL和PIRmsL的作用类似于“观测误差”并会影响周跳修复效果。我们希望这两项尽可能的小或是在一定的范围之内。因此，在周跳修复之前，需对两类周跳修复量进行质量控制，只有满足了质量控制指标才将它们应用于周跳修复。

      具体的质量控制方法如下：(1)星间单差相位新息的质量控制首先，进行如下收敛条件的判断来确保星间单差相位新息的质量：Inno2ms0L，Inno2msL表示星间单差相位新息的方差，可从紧组合滤波解算中得到。GNSS信号中断时，Inno2msL会随着中断时间延长而增大。因此可将它作为衡量星间单差相位新息质量的指标。本文0T取0.15m，为避免错误的周跳修复，该决策阈值应尽量取小。此外，还可以设定GNSS信号中断时长限值，超过一定限值也不再进行修复，该限值可依据所用INS等级确定。

     (2)星间单差电离层残差的质量控制其次，为确保星间单差电离层残差的质量，关键是要控制好相位无几何预测值的质量，具体做法为：计算线性拟合时的观测值单位权方差PGF2msL并进行检核，如下式所示，式中1T取1.5cm。此外，还可以设定预测时间限值，该限值需要依据拟合效果等因素确定。 周跳修复策略本节将研究联合上述两类周跳修复量进行周跳修复的具体方法。通过分析将会发现，直接求解1msN和2msN的整数值较难实现，因此提出如下修复策略：先修复1msN和2msN所构成的周跳组合值，再去求解1msN和2msN具体整数数值。本节还将给出多重修复准则，以提高周跳修复可靠性。若“观测误差”InnomsL和PIRmsL都很小，此时根据上两式所求1ˆmsN和2ˆmsN就会很接近整数，对它们直接取整就能求得周跳值。但事实并非如此，必须对InnomsL和PIRmsL的实际影响作分析。若电离层变化平缓且电离层预测时间较短，PIRmsL所含PIRmsL的影响通常可控制在0.01m以内；而InnomsL所含InnomsL的影响会随着GNSS信号中断时间的延长而增大。假设InnomsL达到0.2m，对1ˆmsN和2ˆmsN分别会引起约1.051周和0.819周的误差。此时，若基于进行直接取整，就无法得到正确的周跳值。为了解决这一问题，应当中InnomsL的系数尽量小，为此本文构造1ˆmsN与2ˆmsN的周跳组合值，通过恰当的组合来实现这一目的。InnomsL的系数得到了显著的减小，以上三个组合所对应的周跳组合值误差分别为0.255周、0.296周和0.305周。此时，三个周跳组合值都较接近整数，可对它们直接取整。事实上，只需两个周跳组合值，取三个组合值的目的仍是为了提高周跳修复可靠性。

    周跳修复准则在周跳修复过程中，还需设定一系列修复准则来决定是否接受周跳修复值。当满足如下修复准则时，才解算得到的周跳组合值取整，否则认为周跳修复失败：根据所求周跳整数值，可求得扣除周跳的星间单差相位新息和星间单差电离层残差：最后，还需要对扣除周跳的星间单差电离层残差进行如下检验：PIR4msLT(5.37)式中4T取0.012m。上式等价于再次进行周跳探测，从而防止错误的周跳修复。至此，就成功的求出了周跳值。

      周跳修复步骤在数据预处理阶段，按照2.2节所述方法进行周跳探测。在滤波解算时，根据图5.3进行周跳修复：首先，生成周跳修复量并对它们进行质量控制，仅当质量合格才进入下一步，否则修复失败；然后，联合两类周跳修复量，施行上文所述周跳修复策略；最后，按照修复准则，对周跳修复有效性进行确认。在周跳修复过程中，要着重考虑如何避免错误周跳修复。当周跳修复失败时，使用伪距对模糊度参数进行重新初始化，同时对模糊度协方差重置；当周跳修复成功时，只需在模糊度参数中扣除掉周跳影响，而模糊度协方差仍保持不变。由于周跳修复成功后，避免了模糊度的重新初始化，保持了模糊度信息的连续性，收敛的会更完全，因此会带来更好的定位效果。需要说明的是，本文不进行跨历元的周跳修90复，因为跨历元修复成功后，模糊度协方差信息的更新是个难题。5.4算例分析该节以武汉实验和青岛实验为算例。对于武汉实验，观测环境良好，人为加入模拟的周跳和GNSS信号中断。对于青岛实验，采集于高速公路，GPS信号频繁失锁，该组数据能够更为真实反映新方法的实际效果。综合这两组实验就可较充分的对周跳修复新方法进行验证。基于本章所述新方法构造了周跳修复模块，加进了作者研发的PPNav软件中，接下来就使用PPNav进行解算分析。

     该组实验的跑车地点为空旷广场，观测环境良好，无GNSS信号中断发生。对这组数据加入模拟的周跳和GNSS信号中断，这样周跳大小精确已知，可直接分析评价周跳修复效果。实验中使用了GPS+GLONASS双系统接收机，因此在解算中会同时使用GPS和GLONASS观测值跟INS进行紧组合解算，以获取比单一卫星导航系统更快的收敛速度和更好的精度。但由于GLONASS卫星采取频分多址的信号模式，它的波长和频率会因具体卫星而异，这导致了难以在星间单差层次上对其进行周跳修复。因此，GLONASS卫星发生周跳时，直接进行模糊度重置。  解算分析: 1)不敏感周跳组合分析事实上，也可使用星间单差相位新息探测周跳，并与传统的TurboEdit方法优势互补。但是该方法也存在一些缺点：首先它不能在数据预处理阶段使用，而只能在紧组合滤波解算阶段实现，增加了编程难度；其次，它的探测效果与INS等级、GNSS采样频率和信号中断时间等因素有关。显然，以上缺点也是INS辅助周跳修复的缺点。下文研究周跳修复新方法时，将重点分析这些因素。2)周跳修复量的质量分析选取在实验中被连续跟踪的GPS24号星，进行周跳修复量的质量分析。之所以选取连续跟踪卫星，是因为方便对它进行统计与分析，更充分反映实际质量。  使用作者研发的PPNav软件，对原始无中断实验数据，按照如下两种方案进行解算：①非差PPP/INS紧组合；  ②星间单差PPP/INS紧组合，模糊度均为浮点解。从中获取GPS24号星的非差、星间单差相位新息。对比两图可知：非差相位新息的分布范围要显著的大于星间单差相位新息；经统计发现，该星非差相位新息RMS为7.78cm，星间单差相位新息RMS为1.56cm。显然，不受接收机钟差影响的星间单差相位新息保持在厘米量级，因此可作为周跳修复量。  给出了GPS24号星的星间单差电离层残差，其量级在1cm以内，因此也可作为周跳修复量。展示了该星的相位无几何观测值(PGF)，该量呈现出较为显著的线性变化趋势，经线性拟合得到的斜率约为1.53mm。若前后历元间隔为1s，该线性变化可以忽略；但若间隔为10s时，该线性变化可达1.53cm并会显著影响周跳修复效果。因此，在实际修复中，应按照5.2.2节所述方法对其进行拟合预测，以削弱电离层变化影响。以上的质量分析仅针对GNSS无信号中断情况，此时两类周跳修复量均保持较高的质量。但在GNSS信号中断条件下，两类周跳修复量的质量均会降低，特别是星间单差相位新息，这将显著影响周跳修复效果。因此，下文重点探讨GNSS信号中断条件下的周跳修复效果。

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       3)周跳修复效果评估在9时50分和10时00分两个时刻的整秒点，人为的对所有观测卫星加入随机大小的周跳。对GPS卫星所加入的周跳如表5.3所示，表中列出了对基准星加入的周跳值、对非基准星加入的周跳值以及在非基准星上产生的星间单差周跳值。由于周跳值已知，因而便于分析和验证文中周跳修复新方法。需要注意的是，虽然也对GLONASS卫星加入了周跳，但不对它们进行修复，因此不再列出。 实验中考虑5s、10s、15s和20s四种中断时长。通过删除9时50分和10时00分这两个时刻前指定秒数的观测数据，实现中断模拟。对模拟的四组数据以星间单差PPP/INS紧组合模式进行解算并修复周跳。现仅将GNSS信号中断10s的周跳修复结果列于。就能求得扣除周跳的星间单差相位新息和星间单差电离层残差，对它们分析可找到周跳修复失败的原因。对不同中断时长下，修复成功与否进行了汇总。  可以发现：(1)周跳组合值的取整效果要更好。观察表5.4中9时50分的G05、G24和G29和10时00分的G24和G26，它们的1ˆmsN和2ˆmsN都不是很接近整数。若直接取整，甚至产生错误结果。但它们的周跳组合值(1-1)ˆmsN，、(3-4)ˆmsN，和(4-5)ˆmsN，，就都很接近整数，因此可以直接取整。这验证了5.3节的理论分析，也表明本文提出的周跳修复策略，可提高修复成功率。(2)随着GNSS信号中断时间的延长，修复效果逐渐变差。观察表5.5，当GNSS信号中断5s和10s时，所有的周跳都能得到成功修复；当中断15s时，有2颗星的周跳未能成功修复；当中断20s时，有6颗星的周跳不能被成功修复。扣除周跳的星间单差电离层残差通常都在1cm以内；但是随着中断时间延长，INS导航误差的不断累积，导致扣除周跳的星间单差相位新息逐渐增大，它是阻碍周跳成功修复的主要因素。

    (3)尽管随着中断时间的延长，修复成功率逐渐下降，但是根据Takasu(2008)的统计，对于城市区域，绝大多数中断是在10s内。因此，除非遇到隧道等较为极端情况，本文周跳修复新方法具有较广的适用性。

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