Власов И.Б. Глобальные навигационные спутниковые системы (2008) (1151863), страница 26
Текст из файла (страница 26)
!0.1, в). Иными словами, добавление избыточных измерений не дает единственного точного решения проблемы неоднозначности, поскольку каждое такое измерение содержит новое неизвестное— свой параметр неоднозначности М4;. Однако эти измерения расширяют область в окрестности искомого решения, в которой альтернативные решения отсутствуют. В общем случае для реализации фазового метода ОИ необходимы измерения по пяти и более НКА, что может потребовать работы по совмещенному (ГЛОНАСС + ОРИ) созвездию, либо использования второго частотного канала.
При двухчастотных измерениях возможен переход от измерения пседофаз несущих к эквивалентным измерениям псевдозадержек на частотах биений ~д — — Я вЂ” ~з)/2 и ~е — — Я + ~2 ))2- Условием допустимости такого перехода является пренебрежимо малая остаточная (после вычисления вторых разностей) величина ионосферной погрешности. Кроме того, необходимо (но не достаточно), чтобы ошибка вторых разностей измерений псевдо- дальностей была меньше половины длины волны биений полуразностной частотыДа.
Существуют и другие подходы к проблеме разрешения неоднозначности фазовых измерений. Один из них базируется на целочисленной максимизации некоторой функции неоднозначности, зависящей от вторых разностей измерений псевдодальности и псевдо- фазы [12, 191. С учетом высокой относительной точности измерений псевдофазы в АП, каждый локальный пик АПВ указаннон функции может аппроксимироваться гауссовской плотностью вероятности, что позволяет свести задачу разрешения неоднозначности к целочисленной минимизации квадратичной формы вида Е(М)=(М М) Мм(М М)* (10.5) где М вЂ” предварительная оценка вектора параметров неоднозначности; Мм — матрица дисперсий оценки вектора параметров неоднозначности.
Решение описанной задачи целочисленной максимизации в общем случае возможно только переборными методами, при этом для двухчастотной геодезической аппаратуры, работающей по 5-7 НКА, процедура решения требует перебора 10~ — 1 0'о целочисленных комбинаций. Повысить достоверность решения и одновременно уменьшить число перебираемых комбинаций возможно за счет сглаживания, 142 с использованием калмаиовской фильтрации, измерений псевдодальности (или нх разностей) по огибающей более точными фазовыми измерениями.
При этом удается существенно уменьшить шумовую составляющую погрешности измерений по огибаюшей (от англ. сагг!ег (ролзе) зтоой!лЯ. Дальнейшее повышение эффективности алгоритмов разрешения неоднозначности мсокет быть достигнуто беслереборлыми процедурами.
Возможность реализации таких процедур базируется на следующих соображениях [2]. Вероятность неправильного разрешения неоднозначности монотонно снижается при уменьшении определителя матрицы Ям квадратичной формы (10.5). Наличие избыточных измерений и тот факт, что точность фазовых измерений существенно (на порядок и более) превышает точность измерений по огибающей, приводит к тому, что часть собственных чисел матрицы Мм будет существенно превышать остальные, т. е. матрица будет слабо обусловленной. Отсюда следует, что точка арифметического минимума находится внутри ограниченной области вблизи центра эллипсоида, соответствующего квадратичной формы (10.5). Если принять допущение, что матрица Ям диагональная, то ((М)=(М-И)'Км(М-М) =Х(М-М)Ч(Км), !ья Поскольку каждое слагаемое суммы в последней формуле зависит только от одного параметра неоднозначности, минимум квадратичной формы достигается тогда„когда минимально значение каждого слагаемого.
Поэтому точку целочисленного минимума квадратичной формы (10.5) можно найти округлением до ближайшего целого составляющих вектора параметров неоднозначности. В литературе 12, 12, 18] описан ряд беспереборных процедур, предложенных на основании приведенных соображений. Основная сложность при их разработке состоит в поиске такого преобразования матрицы Ям, которое обеспечивает максимум вероятности правильного разрешения неоднозначности. Еще один подход к синтезу алгоритмов НВО, основанных на фазовых измерениях, связан с методом дополнительной переменной 12].
Этот метод позволяет в значительной степени упростить применение классических методов оптимальной фильтрации в ситуациях, когда АПВ фильтруемых параметров является полимодальной из-за наличия в наблюдениях периодической составляюшей, что н имеет место при обработке фазовых наблюдений. !43 ! О.!.3. Точность относительных измерений Основными источниками погрешностей определения компонент базовой линии являются погрешности измерения относительной задержки сигналов, нестабильность генераторов, нескомпенсированные остаточные погрешности, обусловленные ионосферной и тропосферной рефракциями, а также погрешности, обусловленные неточностью знания положения НКА.
Бюджет случайных и систематических компонент этих погрешностей характеризуется данными, представленными в табл. 10.2. Основной областью наземных применений методов ОИ является определение положения пунктов с погрешностью менее 0,1 м (СКО) для создания геодезических сетей различного назначения. Достигаемая при этом точность слежения за фаей несущей на уровне единиц миллиметров позволяет проводить измерения базовых линий до 1000 км с точностью на уровне нескольких единиц сантиметров. До недавнего времени высокоточные геодезические измерения, требующие использования сложных алгоритмов для обработки больших массивов данных, выполнялись в режиме постобработки. Наиболее современным и перспективным из кинематических методов ОИ является режим измерений и обработки их результатов в реальном времени (от англ. Яеа( Т(те К1нетайс — КТК).
Особенностями этого режима являются наличие радиоканала для передачи результатов первичных измерений по дальномерному коду и фазе несущей на пункт обработки со скоростью не менее 4,8 кбит/с и использование специальных алгоритмов обработки, обеспечивающих разрешение фазовой неоднозначности за минимальное время (не более 5 с). Таблица ! 0.2 Влияние различных источников ня точность относительных определений 102. Дифференциальная коррекция /0.2.!.
Принцип дифференциальной коррекции Как уже отмечалось, основное отличие между системами ДК и ОИ состоит в том, что при ДК одна из точек играет роль опорной и оснащается специальной аппаратурой для выработки и передачи потребителю корректирующей информации (КИ). Комплекс технических средств, реализующих режим ДК, принято называть дифференциальной подсистемой (ДПС), рассматриваемой как функциональное дополнение ГНСС.
Принцип дифференциальной коррекции иллюстрирует рис. 10.2. Основными составными частями подсистемы являются: контрольно-корректирующая станция (ККС), канал передачи КИ, аппаратура приема и обработки КИ в АП. На ККС, собственные геодезические координаты хккс, уккс, хккс которой известны с высокой точностью н используются в качестве эталонных, размещается прецизионная АП с малым уровнем случайной погрешности измерения НП.
С помощью этой АП обычным методом измеряется текущее значение НПи,и (например, псевдодальности й,ккп). Одновременно на основе известных координат ККС хккс, уккс, хккс и полученных из эфемеридной ннформа- А Д/ Потребитель Рис. 102. Структура подсистемы диффереюшиальвой коррекции 145 ции координат НКА каь уеа е„вычисляется эталонное значение НП„, которое сравнивается с измеренным. Разница между текущими измерениями и эталонными значениями ЬНП = НП„,„— НП используется для формирования поправок, передаваемых потребителю в составе КИ. Потребитель, на основании принятой КИ, вносит поправки в значение НП„,„, измеренное его АП, а затем скорректированное значение НП „используется при расчете параметров его вектора состояния.
Эффективность ДК определяется погрешностями АП эталонной точки и объекта, расстоянием между ними, а также видом зависимости коэффициента корреляции ЭПД от расстояния и времени. Хотя теоретический радиус корреляции большинства погрешностей, определяющих ЭПД ГНСС, достигает 2000 км ~91, на практике эффективным считается использование ДК при удалениях АП от ККС не более чем на 500 км. 10.2.2.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
