[发明专利]异常伪距识别方法、装置及计算机可读介质

权利要求书

1.一种异常伪距识别方法，其特征在于，包括：

获取对观测卫星进行载波观测所得的预设载波观测信息；

根据所述预设载波观测信息对接收机的位置和钟差进行预测处理，得到接收机位置和钟差的预测结果；

根据观测卫星的伪距观测集对所述预测结果进行量测更新处理，得到所述预测结果的量测更新结果；

根据所述量测更新结果，确定观测卫星的伪距残差矢量；

根据所述伪距残差矢量和预设的异常伪距识别策略，识别观测卫星的伪距观测集中的异常伪距观测值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取对观测卫星进行载波观测所得的预设载波观测信息，包括：

确定载波锁定的观测卫星是否满足载波观测条件；所述载波观测条件为在使用最小二乘估计方式确定待估矢量情况下，保证最小二乘估计的有效性所需的载波观测条件，所述待估矢量由接收机的位置增量和钟差增量构成；

若是，获取观测卫星在当前两个相邻历元的载波相位观测值；

若否，获取观测卫星在当前历元的多普勒观测信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述载波观测条件包括：载波连续锁定且未发生载波周跳的观测卫星的数量未低于4。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设载波观测信息包括观测卫星在当前两个相邻历元的载波相位观测值；所述根据所述预设载波观测信息对接收机的位置和钟差进行预测处理，得到接收机位置和钟差的预测结果，包括：

根据所述当前两个相邻历元的载波相位观测值，使用最小二乘估计方式确定接收机的位置增量和钟差增量；

使用接收机的位置增量和钟差增量，对所述相邻历元中在前历元的接收机位置和钟差的状态最优估计信息进行更新，得到所述相邻历元中在后历元对应的接收机位置和钟差的预测结果。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述使用接收机的位置增量和钟差增量，对所述相邻历元中在前历元的接收机位置和钟差的状态最优估计信息进行更新，得到所述相邻历元中在后历元对应的接收机位置和钟差的预测结果，包括：

获取接收机在所述在前历元对应的子预测模型状态信息，作为所述在前历元的接收机位置和钟差的状态最优估计信息；所述子预测模型状态信息包括：从预先构建的接收机状态预测模型中进行与接收机位置和钟差相关的子预测模型抽取，并基于抽取的子预测模型对接收机在所述在前历元的位置和钟差进行状态最优估计所得的结果；

使用接收机的位置增量和钟差增量，对所述子预测模型状态信息进行状态时间更新，得到所述在后历元对应的接收机位置和钟差的预测结果。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设载波观测信息包括观测卫星在当前历元的多普勒观测信息；所述根据所述预设载波观测信息对接收机的位置和钟差进行预测处理，得到接收机的位置和钟差的预测结果，包括：

将预先构建的接收机状态预测模型的状态时间更新至当前历元，得到接收机状态预测模型在当前历元对应的模型状态；

使用观测卫星在当前历元的多普勒观测信息，对接收机状态预测模型在当前历元对应的模型状态进行量测更新；

从接收机状态预测模型在当前历元对应的模型状态的量测更新结果中，抽取与接收机位置和钟差相关的子预测模型，得到基于所述子预测模型表征的接收机在当前历元对应的位置和钟差的预测结果。

7.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述接收机状态预测模型为基于接收机的位置、速度、钟差和钟飘构建的卡尔曼滤波模型；

所述子预测模型为基于接收机的卡尔曼滤波模型所得的对应于接收机位置和钟差的子滤波模型。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述将预先构建的接收机状态预测模型的状态时间更新至当前历元，包括：

通过将接收机的位置建模为匀速直线运动、速度建模为随机过程、钟差和钟飘建模为二阶随机过程，将所述接收机状态预测模型的状态时间更新至当前历元。