Android智能手机GNSS高精...( 二 ) _小知识

1 智能手机GNSS高精度动态定位解算模型
鉴于目前智能手机能够观测到的双频数据(L1/E1及L5/E5)卫星数量很少，而动态GNSS定位中涉及的位置参数较多，过少的卫星数意味着每个历元的观测方程数少于待估参数个数，影响定位性能，因此本文采用单频手机GNSS数据进行动态定位研究。
本文的主要目的是实现智能手机的实时动态PPP和RTK定位。在尝试使用现有方法进行解算的过程中，笔者发现由于目前手机观测值的质量状况导致现有公式的定位效果很差(如RTKLIB的解算结果) 。因此笔者对现有方法进行了一些修改，获得了较为明显的定位效果改善。改进方法的主要特点是利用手机载波相位观测值不确定度进行粗差处理，使用星间单差法消除手机伪距和载波相位观测值之间差值不固定特性的影响，不再进行整周模糊度固定以及针对手机观测值修改Kalman滤波中的观测值噪声方差的数值。以下从实时动态PPP定位解算模型、RTK定位解算模型和粗差处理策略3个方面详细阐述相关原理。
1.1 实时动态PPP定位解算模型
目前智能手机的测量的GNSS观测值中存在的伪距观测值和载波相位观测值(均以m为单位)之间的差值不固定的特性，可以采用对伪距观测值和载波相位观测值分别设接收设备(智能手机)钟差参数的方式消除其影响[14]，也可以采用对观测值作星间单差的方式消除其影响[3] 。相较于智能手机双钟差参数的方法，观测值作星间单差法每历元能够减少2个钟差参数和1个载波相位模糊度参数，而观测方程数少2个，多余观测数更多。因此本文中采用观测值作星间单差的方法消除此手机GNSS观测值特性的影响。
具体采用的智能手机PPP定位方式如表 1所示。
表 1 实时动态PPP具体设置Tab. 1 The detailed settings of the real-time dynamic PPP
设置项
设置方式
观测值
多星座星间单差观测值
卫星星历
WHU超快速星历预测部分
卫星时钟
WHU超快速星历预测部分
电离层延迟
Klobuchar模型
对流层延迟
Hopfield模型改正干延迟[17]参数估计湿延迟
地球自转效应
模型改正
相对论效应
模型改正
参数估计方法
卡尔曼滤波
表选项
表 1中的WHU超快速星历是由武汉大学IGS数据中心(http://www.igs.gnsswhu.cn/)发布的超快速精密星历产品。此产品包含了GPS、GLONASS、BDS和Galileo系统大部分卫星的轨道和钟差预测数据，能够为手机定位提供多系统的实时高精度星历及钟差产品。
在使用表 1中相应的误差改正方式后，认为卫星星历误差、卫星钟差和电离层延迟得到了改正，剩余误差归结为残差[18]，手机伪距观测值观测方程为
(1)
(2)
相应的载波相位观测方程为
(3)
(4)
式中，上标