Сокращение времени сходимости РРР-решений при использовании ограничений на скорость движения

В сложных условиях навигации, например в городе и в геологически опасных районах, может происходить блокировка сигналов ГНСС, а длительный период сходимости решения навигационной задачи способен значительно ограничивать применение динамического высокоточного абсолютного позиционирования (precise point positioning – PPP) в режиме реального времени. C учетом того что в течение периодов сходимости скорость определяется точнее, чем местоположение, мы предлагаем метод быстрого определения местоположения в реальном времени за счет учета различного рода ограничений по скорости в динамическом PPP-позиционировании. В зависимости от состояний и условий движения адаптивно используются различные данные о скорости. Например, модель с нулевой скоростью применяется в неподвижном положении, измерения доплеровской скорости – при временной блокировке большинства видимых спутников, данные о скорости от других датчиков – при частой блокировке спутникового сигнала. Поскольку неточная динамическая модель способна влиять на результаты динамического позиционирования, ограничение по скорости может постепенно ослабляться при возобновлении приема сигналов ГНСС и постепенного сокращения неопределенности. Результаты статических и кинематических экспериментов демонстрируют, что при значительном снижении количества видимых спутников из-за блокировки сигналов применение нового метода определения местоположения может оперативно ускорить сходимость решения навигационной задачи при PPP-позиционировании, обеспечить высокую точность и непрерывность динамического позиционирования в реальном времени.

1. Hein, G.W., Status, perspectives and trends of satellite navigation, Satellite Navigation, 2020, 1(1), 22.

2. Geng, J., Chang, H., Guo, J., et al., Three multi-frequency and multi-system GNSS high-precision point positioning methods and their performance in complex urban environment [J], Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2020, 49, (1): 1–13, doi:10.11947/j.AGCS.2020.20190106.

3. Tang, X., Jin, S., et al., Prior Position- and ZWD-Constrained PPP for Instantaneous Convergence in Real-Time Kinematic Application, 2021.

4. Zhang, X., Li, X., Instantaneous re-initialization in real-time kinematic PPP with cycle slip fixing, GPS Solut, 2012,16, 315–327, https://doi.org/10.1007/s10291-011-0233-9.

5. Banville, S., Langley, R.B., Instantaneous Cycle-Slip Correction for Real-Time PPP Applications, NAVIGATION: Journal of The Institute of Navigation, Winter 2010-2011, vol. 57, no. 4, pp. 325–334.

6. Ding, W., Ou, J., Instantaneous re-initialization of real time kinematic PPP by adding doppler observation, Journal of Astronautics, 2013, doi:10.3873/j.issn.1000-1328.2013.06.008.

7. Geng, J., Meng, X., Dodson, A.H. et al., Rapid re-convergences to ambiguity-fixed solutions in precise point positioning, J. Geod., 2010, 84, 705–714, https://doi.org/10.1007/s00190-010-0404-4.

8. Kuang, C., Jin, L., Higher-order ionospheric error correction for precise point positioning, Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2013, 38(8), 888–891+924.

9. Song, C., Hao, J., Zhang, H., A method to accelerate PPP re-convergence with prior troposphere delay constraint, Journal of Geomatics Science and Technology, 2015.

10. Zheng, Y., Liu, J., Song, W., and Sun, H., PPP rapid convergence algorithm based on regional enhanced information, Journal of Geodesy and Geodynamics, 2012.

11. Wang, A., Zhang, Y., Chen, J. et al., Improving the (re-)convergence of multi-GNSS real-time precise point positioning through regional between-satellite single-differenced ionospheric augmentation, GPS Solutions, 2022, 26(2), 1–16.

12. Cui, B., Wang, J., Li, P., et al., Modeling wide-area tropospheric delay corrections for fast PPP ambiguity resolution, GPS Solutions, 2022, 26, 56, https://doi.org/10.1007/s10291-022-01243-1.

13. Tu, R., Fast determination of displacement by PPP velocity estimation, Geophysical Journal International, 2014 (3), 603.

14. Su, K., Jin, S., Ge, Y., Rapid displacement determination with a stand-alone multi-GNSS receiver: GPS, Beidou, GLONASS, and Galileo, GPS Solutions, 2019, 23, 54, https://doi.org/10.1007/s10291-019-0840-4.

15. Zumberge, J., Heflin, M., Jefferson, D., Watkins, M.M., Webb, F.H., Precise point positioning for the efficient and robust analysis of GPS data from large networks, Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 1997, vol. 102, no. B3, pp. 5005–5017.

16. Kouba, J., and Héroux, P., Precise point positioning using IGS orbit and clock products, GPS Solutions, 2001, vol. 5, no. 2, pp. 12–28.

17. Gao, Y., Lahaye, F., Heroux, P., Modeling and estimation of C1–P1 bias in GPS receivers, Journal of Geodesy, 2001, vol. 74, no. 9, pp. 621–626.

18. Abdel-Salam, M., Precise point positioning using undifferenced code and carrier phase observations, PhD Thesis, 2005, University of Calgary, Calgary, AB, Canada.

19. Hofmann-Wellenhof, B., Lichtenegger, H., Collins, J., Global Positioning System. Theory and Practice, Springer Vienna, Springer-Verlag/Wien 2001, 382 p., https://doi.org/10.1007/978-3-7091-6199-9.

20. Kalman, R.E., A new approach to linear filtering and prediction problems, Journal of Basic Engineering Transactions, 1960, vol. 82, pp. 35–45.

21. Guo, F., Theory and Methodology of Quality Control and Quality Analysis for GPS Precise Point Positioning, Wuhan University Press, 2016.

22. Wang, X., Comparison of GPS Velocity Obtained Using Three Different Estimation Models, Gyroscopy and Navigation, 2020, vol. 11, no. 2, pp. 138–148, doi: 10.1134/S2075108720020091.