一種集成抗差有偏估計(jì)的GNSS實(shí)時基線解算系統(tǒng)

本發(fā)明屬于衛(wèi)星系統(tǒng)基線解算領(lǐng)域，具體是一種集成抗差有偏估計(jì)的gnss實(shí)時基線解算系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、gnss基線解算是利用全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（gnss）接收機(jī)接收的衛(wèi)星信號進(jìn)行測量，以確定兩個或多個接收機(jī)之間的相對位置的過程，基線解算在許多領(lǐng)域中都有廣泛的應(yīng)用，例如測量、地理信息系統(tǒng)、導(dǎo)航和定位等，但是現(xiàn)有基線解算技術(shù)，在對全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（gnss）信號進(jìn)行解算時，存在大氣延遲、鐘差和觀測誤差影響解算精度，同時在對數(shù)據(jù)中的異常值進(jìn)行處理時，也會收到大氣延遲、鐘差和觀測誤差的影響，影響異常值的處理，異常值計(jì)算處理模型的能力較差，魯棒性較低。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對上述情況，為克服現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，針對現(xiàn)有基線解算技術(shù)，在對gnss信號進(jìn)行解算時，存在大氣延遲、鐘差和觀測誤差影響解算精度的問題，本發(fā)明采用自適應(yīng)單目深度有偏估計(jì)方法，對大氣誤差、遮擋物體以及鐘差等因素導(dǎo)致的誤差進(jìn)行高效估計(jì)，得到大氣誤差、遮擋物體以及鐘差等因素導(dǎo)致的基線解算影響參數(shù)；針對現(xiàn)有技術(shù)在對數(shù)據(jù)中的異常值進(jìn)行處理時，也會收到大氣延遲、鐘差和觀測誤差的影響，影響異常值的處理，異常值計(jì)算處理模型的能力較差，魯棒性較低的問題，本發(fā)明綜合采用抗差估計(jì)與有偏估計(jì)，通過有偏估計(jì)計(jì)算影響參數(shù)，并將影響參數(shù)置入抗差估計(jì)中，去除影響參數(shù)區(qū)異常值處理的影響，增加異常值處理的準(zhǔn)確性，提高模型的處理能力，使模型更好地適應(yīng)不同環(huán)境下的定位需求，增加模型的魯棒性。

2、本發(fā)明采取的技術(shù)方案如下：一種集成抗差有偏估計(jì)的gnss實(shí)時基線解算系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、有偏估計(jì)模塊、抗差估計(jì)模塊、基線解算模塊和中央控制與存儲模塊；

3、所述數(shù)據(jù)采集模塊，實(shí)時采集所有的衛(wèi)星位置數(shù)據(jù)的坐標(biāo)(xi，yi，zi)和接收機(jī)位置數(shù)據(jù)的坐標(biāo)(xp，yp，zp)，將所有衛(wèi)星的位置數(shù)據(jù)和接收機(jī)的位置數(shù)據(jù)作為待處理數(shù)據(jù)集發(fā)送給數(shù)據(jù)處理模塊；

4、所述數(shù)據(jù)處理模塊，對待處理數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查與數(shù)據(jù)差分處理的預(yù)處理，得到訓(xùn)練集，并將訓(xùn)練集發(fā)送至有偏估計(jì)模塊、抗差估計(jì)模塊和基線解算模塊；

5、所述有偏估計(jì)模塊，采用自適應(yīng)單目深度有偏估計(jì)方法，對大氣延遲、遮擋物體、鐘差和觀測誤差因素導(dǎo)致的影響參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，得到有偏估計(jì)影響參數(shù)，并將有偏估計(jì)影響參數(shù)發(fā)送至抗差估計(jì)模塊；

6、所述抗差估計(jì)模塊，構(gòu)建基線解算模型，并將有偏估計(jì)影響參數(shù)帶入模型，使用抗差估計(jì)模型對異常值進(jìn)行處理，得到最終基線解算模型；

7、所述基線解算模塊，使用最終基線解算模型，對實(shí)時采集的所有衛(wèi)星的位置數(shù)據(jù)和接收機(jī)的位置數(shù)據(jù)進(jìn)行解算，得到解算結(jié)果；

8、所述中央控制與存儲模塊，對所有模塊進(jìn)行直接的全權(quán)控制，并對所有模塊產(chǎn)生的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲。

9、進(jìn)一步的，在有偏估計(jì)模塊中，采用自適應(yīng)單目深度有偏估計(jì)方法，對大氣延遲、遮擋物體、鐘差和觀測誤差因素導(dǎo)致的影響參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，得到有偏估計(jì)影響參數(shù)，具體包括以下步驟：

10、步驟s1：深度圖制作，將所有訓(xùn)練集中衛(wèi)星的位置數(shù)據(jù)按照z軸進(jìn)行投影，得到二維圖像，使用接收機(jī)z軸位置zp數(shù)據(jù)減去衛(wèi)星z軸位置zi位置數(shù)據(jù)，將相減所得結(jié)果作為二維圖像深度，得到二維深度圖；

11、步驟s2：翹曲目標(biāo)幀計(jì)算，定義單目深度估計(jì)模型為->∈r，其中為深度，r為二維圖像的維度，計(jì)算翹曲目標(biāo)幀，所用公式如下：

12、；

13、式中，為翹曲目標(biāo)幀，為二維深度圖，代表投影操作，為單目深度估計(jì)模型，代表位置數(shù)據(jù)影響參數(shù)，包括大氣延遲、遮擋物體、鐘差和觀測誤差，為二維深度圖像在所有二維深度圖像中的位次數(shù)；

14、步驟s3：約束深度計(jì)算，通過翹曲目標(biāo)幀與二維深度圖的結(jié)構(gòu)相似性損失，計(jì)算約束深度，所用公式如下：

15、；

16、式中，為約束深度，、為預(yù)設(shè)權(quán)重，為結(jié)構(gòu)相似性損失計(jì)算；

17、步驟s4：訓(xùn)練損失模擬計(jì)算，對二維深度圖進(jìn)行加噪處理，得到帶噪聲圖像，對帶噪聲圖像進(jìn)行去噪處理，得到去噪圖像，使用去噪圖像與二維深度圖，計(jì)算過程損失；

18、步驟s5：深度預(yù)測，重復(fù)步驟s3，并微調(diào)預(yù)設(shè)權(quán)重，得到約束深度值集，使用約束深度值集對約束深度計(jì)算與翹曲目標(biāo)幀計(jì)算的公式進(jìn)行逆運(yùn)算，得到深度集，選擇貝葉斯估計(jì)作為有偏估計(jì)方法，將單目深度估計(jì)模型為與翹曲目標(biāo)幀作為貝葉斯估計(jì)模型的先驗(yàn)條件，對深度進(jìn)行預(yù)測估計(jì)，得到預(yù)測深度；

19、步驟s6：預(yù)測知識權(quán)重計(jì)算，使用自適應(yīng)函數(shù)對預(yù)測知識權(quán)重進(jìn)行計(jì)算，所用公式如下：

20、;

21、式中，代表預(yù)測知識權(quán)重，為約束深度，為自適應(yīng)迭代次數(shù)，為預(yù)設(shè)常數(shù)，為最小值函數(shù)；

22、步驟s7：異常深度去除，去除步驟s4中，去噪處理過程中的不自然深度，得到有偏預(yù)測深度，所用公式如下：

23、；

24、式中，為有偏預(yù)測深度，代表預(yù)測知識權(quán)重，代表激活函數(shù)，代表預(yù)測深度；

25、步驟s8：影響參數(shù)計(jì)算，將有偏預(yù)測深度作為深度、翹曲目標(biāo)幀、二維深度圖與單目深度估計(jì)模型帶入翹曲目標(biāo)幀計(jì)算公式中，得到有偏估計(jì)影響參數(shù)。

26、進(jìn)一步的，在抗差估計(jì)模塊中，構(gòu)建基線解算模型，并將有偏估計(jì)影響參數(shù)帶入模型，使用抗差估計(jì)模型對異常值進(jìn)行處理，具體包括以下步驟：

27、步驟q1：構(gòu)建偽距觀測模型，所用公式如下：

28、；

29、式中，為偽距觀測結(jié)果，代表有偏估計(jì)影響參數(shù)；

30、步驟q2：異常值檢測，選擇huber估計(jì)作為抗差估計(jì)模型，對偽距觀測結(jié)果進(jìn)行異常值檢測；

31、步驟q3：參數(shù)優(yōu)化，在識別出的異常值的基礎(chǔ)上，使用huber抗差估計(jì)模型重新估計(jì)影響參數(shù)，得到抗差有偏估計(jì)影響參數(shù)；

32、步驟q4：結(jié)果評估，評估有偏估計(jì)和抗差估計(jì)的影響參數(shù)結(jié)果；

33、步驟q5：調(diào)整參數(shù)：根據(jù)抗差估計(jì)的影響參數(shù)結(jié)果，調(diào)整參數(shù)估計(jì)值，得到最終優(yōu)化影響參數(shù)；

34、步驟q6：將最終優(yōu)化影響參數(shù)帶入偽距觀測模型，得到最終基線解算模型。

35、采用上述方案本發(fā)明取得的有益效果如下：

36、（1）針對現(xiàn)有基線解算技術(shù)，在對gnss信號進(jìn)行解算時，存在大氣延遲、鐘差和觀測誤差影響解算精度的問題，本發(fā)明采用自適應(yīng)單目深度有偏估計(jì)方法，對大氣誤差、遮擋物體以及鐘差等因素導(dǎo)致的誤差進(jìn)行高效估計(jì)，得到大氣誤差、遮擋物體以及鐘差等因素導(dǎo)致的基線解算影響參數(shù)；

37、（2）針對現(xiàn)有技術(shù)在對數(shù)據(jù)中的異常值進(jìn)行處理時，也會收到大氣延遲、鐘差和觀測誤差的影響，影響異常值的處理，異常值計(jì)算處理模型的能力較差，魯棒性較低的問題，本發(fā)明綜合采用抗差估計(jì)與有偏估計(jì)，通過有偏估計(jì)計(jì)算影響參數(shù)，并將影響參數(shù)置入抗差估計(jì)中，去除影響參數(shù)區(qū)異常值處理的影響，增加異常值處理的準(zhǔn)確性，提高模型的處理能力，使模型更好地適應(yīng)不同環(huán)境下的定位需求，增加模型的魯棒性。