本发明涉及高精度位置服务，尤其涉及一种基于ppp(precise pointpositioning，精密单点定位)的抗差滤波方法。
背景技术：
1、ppp是一种仅使用卫星定位的方法，操作简单，适用性广，但ppp易受到观测环境的影响。在载体的运动过程中，其所处的环境一直在变化。在高楼、树林和峡谷等地，卫星信号极易受到干扰，如多径效应，且在卫星信号受遮挡较严重的场景下，卫星的几何构型变差，这些因素都会导致卫星的观测噪声水平不稳定。传统的ppp方法，使用基于经验的常值来表示观测噪声水平，难以实时反映卫星观测噪声水平的变化，难以适用周围环境复杂多变的动态定位场景。由于滤波信息可表示系统预测的观测值与实际观测值的差距，在定位过程中利用滤波信息实时检测设置的观测噪声协方差是否符合当前环境的观测噪声水平。为避免先验信息的不准确，采用当前历元的滤波信息对此进行检测。为兼顾观测有偏值的噪声调整和观测粗差的剔除，引入故障因子，其值为滤波信息的实际和理论协方差之比，对检测异常的观测值进行故障分级处理，如果所含故障超出设定的最大限度，则被认作异常值，直接剔除该颗卫星的观测量，如果故障在设定的范围内，则被认作有偏值，相应观测量的噪声协方差将基于当前历元的滤波信息进行自适应调整。
2、抗差滤波方法相较于其他学者的研究，减少了对先验信息的利用，仅采用当前历元的信息进行故障检测，避免了因先验信息不准确导致的检测失误，且在剔除观测粗差影响的同时，最大程度地利用了其他观测有偏值中的有效信息，提升了观测利用率。其在ppp上的利用弥补了单卫星定位的风险，使ppp的优势得以发挥，为广域、动态、复杂环境下的载体定位提供了一条有效途径。目前，现有技术中还没有一种有效的基于ppp的抗差滤波方法。
技术实现思路
1、本发明的实施例提供了一种基于ppp的抗差滤波方法，以实现基于当前历元的滤波新息进行故障快速检测和抗差滤波。
2、为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案。
3、一种基于精密单点定位的抗差滤波方法，包括：
4、获取精密卫星轨道和钟差数据，对卫星导航数据中的误差进行处理，构建精密单点定位ppp的载波相位观测模型和参数估计模型；
5、根据所述载波相位观测模型和参数估计模型通过卡尔曼滤波获取当前时刻的观测值和预测的状态向量，根据当前时刻的观测值和预测的状态向量计算出当前历元的滤波新息；
6、利用当前历元的滤波新息计算出系统故障的检验统计量，将所述检验统计量与预先设定的检验门限进行比较，根据比较结果确定系统是否存在故障；
7、对系统故障进行分级处理，剔除异常观测值，基于当前历元的滤波新息对有偏值的观测噪声协方差进行自适应调整。
8、优选地，所述的获取精密卫星轨道和钟差数据，对卫星导航数据中的误差进行处理，构建精密单点定位ppp的载波相位观测模型和参数估计模型，包括：
9、通过下载星历文件或者卫星广播星历获取卫星轨道和钟差数据，根据所述卫星轨道和钟差数据对ppp中的卫星相关误差、传播路径相关误差和接收机相关误差进行校正处理；
10、构建ppp的载波相位观测模型如下：
11、
12、式中，φi是载波相位观测值，ri是星地几何距离，dtr和dti分别是接收机钟差和卫星钟差，dion是电离层延迟，dtrop是对流层延迟，ni是载波相位模糊度，是未建模残差；
13、采用双频无电离层组合方式，构建ppp的载波相位组合观测模型如下：
14、
15、式中，是载波相位无电离层组合观测值，和分别是双频信号fj和fk的载波相位观测值；
16、滤波过程中，采用一阶高斯马尔可夫过程对载体的加速度进行建模，采用随机游走来描述组合观测值单差的模糊度和对流层湿分类延迟的状态，计算公式如下所示：
17、
18、式中，τ是相关时间，ω是白噪声；
19、ppp的观测噪声协方差模型表示为：
20、
21、式中，r是观测噪声协方差模型，是量测噪声的标准差。
22、优选地，所述的根据所述载波相位观测模型和参数估计模型通过卡尔曼滤波获取当前时刻的观测值和预测的状态向量，包括：
23、选取高度角最高的卫星为参考卫星m，将其他卫星与参考卫星m的组合观测量做差，得到星间单差后的载波相位组合观测模型如下：
24、
25、式中，是组合观测值单差，rim为其他卫星与主星m的星-地几何距离之差，dtim为其他卫星与主星m的卫星钟差之差，为其他卫星与主星m的对流层延迟之差，是的模糊度，为剩余误差项；
26、采用卡尔曼滤波方法，建立载波的状态向量如下：
27、
28、式中，(x,y,z)、(vx,vy,vz)和(ax,ay,az)分别是载体三维位置、速度和加速度向量，是的模糊度，δdwet是的对流层湿分量延迟。
29、载波的观测值zk为载波相位组合观测量的单差值，计算公式如下：
30、
31、式中，是组合观测值单差。
32、优选地，所述的根据当前时刻的观测值和预测的状态向量计算出当前历元的滤波新息，包括：
33、根据当前时刻的观测值zk和状态向量计算出当前时刻的滤波新息rk，计算公式如下：
34、
35、其中，zk是实际的观测值，是预测的观测值，hk是量测矩阵，可表示为：
36、
37、式中，e*是星地几何距离的单位向量；
38、将当前时刻的滤波新息rk作为故障检测的依据。
39、优选地，所述的利用当前历元的滤波新息计算出系统故障的检验统计量，将所述检验统计量与预先设定的检验门限进行比较，根据比较结果确定系统是否存在故障，包括：
40、根据当前时刻的滤波新息rk构建系统故障的检验统计量ttest，计算公式如下：
41、
42、其中，是滤波新息rk的理论协方差矩阵；
43、hk是量测矩阵，pk,k-1是状态向量的协方差矩阵，r是量测噪声协方差矩阵；
44、滤波新息rk在无故障时ttest服从自由度为n的卡方分布，若设定系统在ttest大于检验门限值td时发出告警，则ttest、td、误警率和漏检率的关系如下：
45、
46、检验门限td表示为：
47、td＝f(χ2,pfa/n)
48、使用归一化后的检验门限值t′d于故障检测，如下：
49、
50、式中，σ是归一化系数，由无故障时滤波新息的标准差得到；
51、最终将检验统计量ttest与检验门限t′d进行比较，若检验统计量ttest大于检验门限t′d，则判断系统存在故障；反之，则判断系统正常。
52、优选地，所述的对系统故障进行分级处理，剔除异常观测值，基于当前历元的滤波新息对有偏值的观测噪声协方差进行自适应调整，包括：
53、在判断系统存在故障后，通过当前历元的滤波新息rk中每个元素的理论与实际方差的比值，以及设定的故障判别因子对异常观测值进行分类；
54、
55、其中，ck是滤波新息的实际协方差矩阵，rk(i)是第i颗卫星的滤波新息；
56、是理论上第i颗卫星实际输入观测值与预测观测值的误差方差，ck[i,i]是实际上第i颗卫星实际输入观测值与预测观测值的误差方差，系统无故障时，与ck[i,i]之间的比值ξk[i]为1，若第i颗卫星实际输入观测值出现异常，ck[i,i]增大，ξk[i]将大于1，因此ξk[i]可做故障分类依据；
57、定义系统观测故障的最小值和最大值为amin和amax，观测误差的最小值和最大值分别为bmin和bmax，则ck与中元素的取值范围如下：
58、(aminmin2<ck[i,i]<(amaxmax2))，
59、将ck与相除，得到滤波新息协方差比值ξk[i]的取值范围。
60、
61、定义c1和c2为故障因子如下：
62、
63、则故障分类判别式表示为：
64、
65、若故障分类判别式成立，则第i颗卫星的观测值存在较小故障，将ξk[i]作为自适应调整因子来实时调整rk，的值由rk决定，调整后的r′k使得预测量测与实际输入量测相适应；
66、r′k[i,i]＝ξk[i]·rk[i,i]
67、最终滤波得到新的增益k′k、最终状态估计和协方差矩阵如下：
68、
69、
70、
71、若则第i颗卫星的观测值存在较大故障，剔除当前历元包含较大故障的异常观测值。
72、由上述本发明的实施例提供的技术方案可以看出，本发明实施例的基于ppp的抗差滤波方法，一方面实现了单机绝对定位，在非差分形式下保障了系统的定位精度，另一方面实现了观测噪声协方差矩阵的实时估计，降低了观测异常值的影响，提升了ppp系统的定位精度和可靠性。
73、本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
1.一种基于精密单点定位的抗差滤波方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的获取精密卫星轨道和钟差数据，对卫星导航数据中的误差进行处理，构建精密单点定位ppp的载波相位观测模型和参数估计模型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的根据所述载波相位观测模型和参数估计模型通过卡尔曼滤波获取当前时刻的观测值和预测的状态向量，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述的根据当前时刻的观测值和预测的状态向量计算出当前历元的滤波新息，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述的利用当前历元的滤波新息计算出系统故障的检验统计量，将所述检验统计量与预先设定的检验门限进行比较，根据比较结果确定系统是否存在故障，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述的对系统故障进行分级处理，剔除异常观测值，基于当前历元的滤波新息对有偏值的观测噪声协方差进行自适应调整，包括：
