CN101346604B - 计算具有可变长时间范围的长期轨道和时钟模型 - Google Patents

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Abstract

本发明是一种使用可变长时间范围来确定长期轨道(LTO)模型以提高轨道和时钟模型精确度的方法和装置。本发明为至少一个卫星产生轨道参数预测模型(LTO模型)。由该模型预测的参数用于与当前广播星历表的轨道参数对比。对比的结果(模型精确度的标记)用于建立该卫星的轨道参数预测模型的时间范围。时间范围定义了一段时间，在这段时间轨道参数预测模型是精确的。这种时间范围能以这种方式为卫星星群中每个卫星分别建立。

Description

计算具有可变长时间范围的长期轨道和时钟模型
技术领域
本发明涉及全球导航卫星系统(GNSS)接收机，更具体地说，涉及一种生成由协助GNSS接收机使用的长期轨道(LTO)模型的方法和装置。
背景技术
为了计算到GNSS系统卫星的伪距以及GNSS接收机的位置，全球导航卫星系统(GNSS)接收机需要卫星导航数据。GNSS包括以下系统，如GPS、GLONASS和GALILEO。卫星导航数据(即通常指星历表)包括卫星轨道和时钟模型。传统上，GNSS接收机已经对来自由每个卫星传输的广播信号的导航数据进行过编码。近来，协助GNSS(或“A-GNSS”)接收机已经通过可选的通信信道接收到广播数据，例如：蜂窝电话数据连接。更近的，卫星导航数据已经为未来很长时间(即天数)进行建模，并且通过通信信道或通过一些同步方式(如通过个人数字助理(PDA)和个人计算机(PC)之间的对接端口，连接到互联网上的PC，通过互联网提供的数据)提供给A-GNSS接收机。
长期轨道和时钟模型(统称为“LTO”或有时称为扩展星历表)提供未来长期(多天)的卫星导航数据。一种产生LTO的方法使用码相位测量或载波相位测量对到卫星的距离进行测量，并将这些距离拟合到标准轨道模型和时钟模型。这种方法的例子在美国专利号6,542,820中进行过描述，这里将其全部并入本文。该专利也描述了使用星历表数据(即广播导航数据)作为计算LTO的输入信息。人们发现，LTO在未来使用的时间越长，就会变得越不精确。尤其是，几天之后，轨道和时钟模型的中间精确度可以相当精确(即几天之后在几米以内)，但是最差精确度可能很大(即几天之后在几十米内)。“中间”和“最差”意思是指一组卫星的中间和最差。尤其是，最差的卫星时钟模型可能偏历轨道精确度很多。
分发轨道和时钟数据给普通公众的官方美国政府机构是国家海洋和大气管理局。以下的信息来自USCG导航中心：“美国运输部门的民用GPS服务已经指派NOAA为负责向普通公众提供精确及时的全球定位系统(GPS)卫星星历表(“轨道”)的联邦机构。”GPS卫星轨道可以在以下网址获得：
http://www.ngs.noaa.gov/GPS/GPS.html。
同有限的未来轨道一样，历史轨道也是可用的(用于后处理定位，例如，调查、测量大陆漂移等等)，。这些轨道和时钟的数据类型、时延和引用精确度如表1所示。
  数据   时延   引用轨道精确度   引用时钟精确度
  “精确轨道”   14到19天   ＜5cm   ＜0.1ns(0.1ns＝0.03m)
  “快速轨道”   1天   ＜5cm   0.1ns(0.1ns＝0.03m)
  “高速轨道”   未来约18小时   ～10cm   ～5ns(5ns＝1.5m)
(括号内是以纳秒表示的时钟误差换算成以米表示的伪距误差错误)
                              表1
然而，“高速轨道”的最差时钟精确度是引用精确度的很多倍。当来自“快速轨道”的时钟值对比来自“高速轨道”的时钟预测的时候，这会马上变得很明显。
图1是所有卫星在同一时段的快速时钟值和高速时钟预测的时钟位移变化的示意图。所示每个卫星的伪随机数(PRN)代码在每条曲线的尾部。快速时钟值从测量数据中生成。高速预测是对未来一天的预测，使用过去收集的数据生成。测量值和预测之间的差别在图1中并不是很明显，但是在图2中很清楚，图2展示的高速预测与快速时钟值的差。
对于许多卫星，一天的时钟变化不是很大(小于100m或0.33微秒)，但是对于少部分卫星(例如图1的PRN6和25)，所述变化是很大的(以千米计或几微秒)。这造成了预测这些时钟难易程度上的显著差别，如图2所示。
图2是高速时钟预测和快速时钟值之间差值的示意图。根据所述精确度表，高速预测预测在1.5米内是等同于快速时钟值的，而且实际上这对于许多卫星都是正确的，但是对于最差卫星，所述错误是更大的数量级。
图1和2是技术状态的反映：对于多数卫星，在未来某一天预测时钟在一米或两米之内是有可能的，但是对于有些卫星，所述预测在未来一天竟不止10米。
因此，在本领域需要一种确定具有更高轨道和时钟精确度的未来轨道和时钟的技术。
发明内容
本发明是一种使用可变长时间范围来确定长期轨道(LTO)模型以提高轨道和时钟模型精确度的方法和装置。本发明为至少一个卫星产生轨道参数预测模型(LTO模型)。由该模型预测的参数用于与当前广播星历表的轨道参数对比。对比的结果(模型精确度的标记)用于建立该卫星的轨道参数预测模型的时间范围。时间范围定义了一段时间，在这段时间轨道参数预测模型是精确的。这种时间范围能以这种方式为卫星星群中每个卫星分别建立。
附图说明
为使上述建立时间范围的方式能够得到清晰的理解，下文引用实施例和附图来详细描述本发明的技术方案。然而，需要注意附图仅图解了本发明的典型实施例，因此不应视为用于限制本发明的范围，因为本发明承认其它同等效果的实施例。
图1是所有卫星在同一时段的快速时钟值和高速时钟预测的时钟位移变化的示意图；
图2是高速时钟预测和快速时钟值之间差值的示意图；
图3是根据本发明一实施例的用于生成LTO和时间范围的计算机系统的示意图；
图4是根据本发明的一个实施例的用于生成LTO时钟模型的方法的流程图；
图5是根据本发明一实施例的为卫星时钟模型生成时间范围的方法的流程图。
具体实施方式
图3根据本发明的用于创建使用可变长时间范围的长期轨道(LTO)模型的计算机系统300的示意图。计算机系统300包括中心处理单元(CPU)302、辅助电路304和存储器306。处理器302是一个或多个商业上可用的微处理器或微控制器。辅助电路304包括众所周知的用于推动CPU302的操作的电路，包括但不限于高速缓存、时钟电路、电源、输入/输出电路等等。存储器306包括一个或多个数字存储电路或设备，包括但不限于随机存取存储器、只读存储器、光存储器、磁盘驱动器、可移动存储器等等。根据本发明，存储器306存储LTO软件308，当LTO软件308被CPU302运行时，其使CPU302执行生成至少一个LTO模型的方法。LTO软件308包括用于生成LTO模型的轨道预测模块310和用于生成时间范围(标识一时间长度，在该时间长度内特定卫星的LTO模型一直是精确的)的时间范围生成模块312。在一个实施例中，使用由星历表源模块314提供的历史星历表生成所述LTO模型。所述星历表源包括这种信息的服务器、用于收集星历表和保存星历表的一个或多个接收机等等。
在可选的实施例中，卫星信号测量值可用来计算到卫星的伪距(pseudo-range)和卫星的多普勒(Doppler)频率。所述计算得到的信息可以用于生成历史轨道参数来代替星历表源314。
图4是根据本发明一个实施例的用于提高IGS“高速”预测所能达到的精确度的方法400的流程图。方法400用于生成轨道参数预测模型。在以下所述的实施例中，所述轨道参数预测模型是时钟模型。
在步骤402，对于至少一个卫星(但是一般是针对卫星的GNSS星群中的每个卫星，或其中的子集)，方法400从广播星历表中收集过去N天(即GPS时钟模型的af0和af1区间)的时钟模型。在一个实施例中N为2，但是它可以更长或更短。
在步骤404，方法400对导航模型的af1区间执行曲线拟合(curve fit)。这些是比率区间。由于广播af0区间展示了大量的坐标(quantization)，因此如果方法400使用一条曲线来拟合所有af0区间，那么所述时钟预测的最终精确度会很低。然而，对af1区间进行曲线拟合而得到的曲线在所述时钟预测中产生更好的结果。该曲线用于生成时钟模型(即bf1和bf2区间)的预测比率(rate)和加速区间。
在步骤406，最近的af0区间被用作那个时间的LTO时钟位移。虽然该af0区间本身有大约一米或两米的量化错误，但是该错误对于所述预测是不变的，因为所述方法仅使用一个af0区间，且没有拟合经过几个af0区间的曲线。因而，af0的量化效应并没有影响所述预测比率或加速参数。
在步骤408，方法400根据参数bf0、bf1和bf2(分别是位移、比率和加速度)生成所述LTO时钟模型。假定精确的历史广播星历表(或计算的历史轨道参数)被用作方法400建模的基础，那么这种时钟模型可用于预测指定GPS卫星未来约10天的时钟。
方法400一般生成精确的时钟模型。然而，在一天或几天后仍然存在一些低精确度(即大于10米)的卫星。方法400显著地增加了所述LTO预测的总精确度，如果预先确定可能不是很好地建模卫星；以及，对于这些卫星，所述预测的时间范围将限制在约小于其它(更好的)卫星的时间范围，即根据本发明使用可变长时间范围。
图5是根据本发明的为每个使用图4的方法400生成的时钟模型生成时间范围的方法500的流程图。每个卫星的时钟模型都与时间范围相关联。在超出时间范围之后，所述时钟模型被认定是不精确的。通过这种方式，使用所述LTO模型来协助接收GNSS卫星信号的GNSS接收机仅对每颗处于其时间区间内的微型使用模型。因此，通过不使用所述“不精确”模型，由GNSS接收机计算的位置的总精确度实质上被提高了。
方法500在步骤501开始，然后转到步骤502。在步骤502，针对每个卫星，方法500询问是否有足够数量的历史星历表数据可用来生成时间范围。如果响应所述询问为否，方法500转到如下讨论的步骤514。然而，如果响应所述询问为是，方法500转到步骤504。
在步骤504，方法500计算由方法400创建的曲线拟合的残差(residual)。该残差是bf1、bf2和历史af1数据之间差值。这些残差越小，所述拟合就越好。所述残差形成了所述模型的精确度的第一标记。
在步骤506，方法500使用历史的星历表数据(或计算的历史轨道参数)计算之前某个时间(例如在这个例子中为一天之前)生成的时钟模型，然后方法500将该时钟模型与当前广播星历表进行对比，将误差标记为’dC’。该误差形成了所述模型的精确度的另一标记。
未来很难建模的时钟一般会在将这种情况持续几天，所以昨天很难建模的时钟可能明天比任何其它时钟更难建模。同样，更难建模的时钟具有比容易建模的时钟更高的比率和加速度。因而，在步骤508，方法500比较误差、“dC”值、比率和加速区间。如果所有这些值都在一组定义的阈值之下，那么在步骤510，非常可能所述时钟预测对于被预测的完整M天都是很好的。如果不是，在步骤512，方法500定义更小的时间范围K。在本发明的一个实施例中，M和K可以是实数(即0.5、1、1.5、2等)。在典型的实施例中，M＝2且K＝1，以便对于没有获得步骤508的阈值的任何模型，时间范围是获得阈值的模型的一半。实际上，这种方法意味着LTO在将来多用一天，则相比对所有卫星采用相同预测时间的方式，卫星数量会减少(通常减少3-6个)。因而，多用一天卫星的可用性会下降10％到20％；然而，对所删除卫星预测的最差精确度通常比剩余卫星的最差精确度差100％。通过这种方式，本发明以可用性上的较少损失，来换取精确度上的较大提升。
图4的方法400使用之前N天的历史星历表数据来生成作为LTO模型的预测星历表。卫星最近不健康的情况会经常发生；这意味着最近的星历表不是有效的，也不是该卫星的任何卫星观测。例如：当所述轨道或时钟被调整时，所述卫星的操作者将卫星设为不健康状态。因而，历史星历表和对该卫星最近的观测都不能按上文所述用于预测上述的轨道或时钟。在这种情况下，本发明的方法400不能用于为不健康卫星产生LTO模型。
在图5的步骤502中，方法500询问是否有足够的历史星历表可用来建立时间范围。如果响应所述询问为否，则不是因为接收到的星历表不足够，就是卫星被标记为不健康的。在任一种情况下，所得到的信息都不足以准确的预测轨道和/或时钟。同样地，方法500转到步骤514。
在步骤514，方法询问当前健康的广播星历表是否对卫星可用。如果响应所述询问为是，方法500转到步骤518，将最近的广播星历表用作LTO模型，例如在将该星历表数据用作LTO时，其可以保证该星历表处于准确状态的时间范围在2-4个小时之间。如果当前的星历表是不可用的，即卫星被标记为不健康的，在步骤516，没有生成特定卫星的LTO。
NANU是“导航星用户通告(Notice Advisory to Navistar User)”的缩写，其为一条来自GPS控制部门的用于通告卫星状态的消息。如果出现任何卫星的任何预定变化，GPS控制部门将在72小时报告内对所述变化进行预告。通过调用NANU，LTO方法可以限制任何卫星的LTO的时间范围，以便在预计所述卫星为不健康的未来一段时间没有LTO产生(即不会通过不可预测的方式调整卫星时钟或轨道)。
以上方法400和500重点描述时钟预测，以此作为驱动可变长时间范围的数据。这是因为时钟预测的技术水平没有轨道预测那么先进。如参考图2所述，IGS时钟预测在一天后有20m的误差，而轨道预测可以更好的理解，并且更精确。然而，可变长时间范围的概念同样可很好地应用于轨道预测。针对时钟的上述方法(即检查残差，检查之前预测与当前广播数据的对比情况，检查模型参数与阈值的对比情况)都可应用于轨道预测。
本发明的方法已经在GPS卫星导航系统上进行过测试，然而，所述概念同样适用于任何全球导航卫星系统(GNSS)，包括GLONASS和GALILEO系统。
上述提供了本发明的一些实施例，在不脱离其基本范围的情况下可以设计本发明的其它的和更多的实施例，所述范围由权利要求决定。
说明
本申请引用并要求申请号为60/765925、申请日为2006年2月7日的美国临时专利申请的优先权，并将其全文引入本申请中。

Claims (9)

1.一种在全球导航卫星系统中生成至少一个卫星的长期轨道模型的时间范围的方法，其特征在于，所述方法包括：
计算轨道参数预测模型中的预测轨道参数；
通过对比所述预测轨道参数和当前广播星历表的轨道参数，产生精确度标记；
如果所述精确度标记显示至少一个预定的精确度级别，则将该轨道参数预测模型的时间范围设置为第一值；以及
如果所述精确度标记显示小于所述预定的精确度级别，则将该轨道参数预测模型的时间范围设置为第二值，其中第二值小于第一值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算步骤使用历史星历表来计算所述预测轨道参数。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算步骤使用来自至少一个卫星的测量信号来计算所述预测轨道参数。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述轨道参数预测模型是时钟模型。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述轨道参数预测模型是轨道模型。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述时间范围与GNSS卫星星群中每个卫星的所述轨道参数预测模型关联。
7.一种在全球导航卫星系统中生成多个卫星的长期轨道模型的方法，其特征在于，所述方法包括：
生成所述多个卫星中每个卫星的轨道参数预测模型；以及
生成与每个轨道参数预测模型关联的时间范围；其中，
生成所述时间范围步骤进一步包括：
计算多个卫星中每个卫星的轨道参数预测模型中的预测轨道参数；
通过对比所述预测轨道参数和当前广播星历表的轨道参数，产生精确度标记；
如果所述精确度标记显示至少一个预定的精确度级别，则将该轨道参数预测模型的时间范围设置为第一值；以及
如果所述精确度标记显示小于所述预定的精确度级别，则将该轨道参数预测模型的时间范围设置为第二值，其中第二值小于第一值。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述计算步骤使用历史星历表来计算所述预测轨道参数。
9.一种在全球导航卫星系统中生成多个卫星的长期轨道模型的装置，其特征在于，包括：
轨道预测模块，用于生成所述多个卫星中每个卫星的轨道参数预测模型；
时间范围预测模块，用于生成与每个轨道参数预测模型关联的时间范围，且生成所述时间范围进一步包括：
计算多个卫星中每个卫星的轨道参数预测模型中的预测轨道参数；
通过对比所述预测轨道参数和当前广播星历表的轨道参数，产生精确度标记；
如果所述精确度标记显示至少一个预定的精确度级别，则将该轨道参数预测模型的时间范围设置为第一值；以及
如果所述精确度标记显示小于所述预定的精确度级别，则将该轨道参数预测模型的时间范围设置为第二值，其中第二值小于第一值。
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