专利名称：用于内部接收器自动预测gnss星历的方法和装置的制作方法
技术领域：
本公开涉及基于卫星的定位系统和方法。更具体地，本发明涉及使用直接从全球导航卫星所获得的广播星历(无需外部数据通信)预测卫星星历(印hmerides)(包括轨道和时钟状态)的方法和装置。
背景技术：
通过GNSS接收器来使用来自诸如全球定位系统(GPQ和GL0NASS的全球导航卫星定位系统(GNSS)的导航信号以提供定位、导航、和授时(PNT)服务、以及多种相关应用。如图1所示，GNSS接收器(110)通常包括射频(RF)部(102)和数字部(105)。 数字部(105)进一步包括中央处理单元(CPU) (107)和存储器(104)。某些GNSS接收器与诸如手机、或者个人导航装置的主机装置共享数字部。为了执行其基本定位功能(该基本定位功能几乎支持所有PNT应用)，GNSS接收器首先从足够多的GNSS卫星(100)中获取GNSS导航信号(101)，然后，从信号(101)中提取必需的导航信息。在RF部(102)中实施GNSS信号的获取，并且在数字部(105)中实施导航信息的提取。嵌入GNSS导航信号并需用于定位的导航信息包括i)从接收器至传送卫星的距离(也称作伪距(Pseudo Range)，因为该伪距取决于卫星和接收器时钟的不精确信息，而这必须使用来自广播导航消息的有关GNSS卫星时钟状态的信息以及接收器时钟状态的最小二乘估计来在稍后对其进行调节)，和ii)传送卫星的位置、速度、以及时钟状态。 使用数据i)和ii)，接收器可以使用最小二乘法或者类似估计方法对其位置作三角测量。接收器性能的重要度量是首次定位时间(TTFF)。这种度量测量在包括冷启动的多种条件下(即，在缺少GNSS卫星的当前状态的位置或时间的任何现有准确信息的条件下)，接收器获取GNSS信号并且估计其位置所花费的时间有多长。为了达到最好的用户体验，我们期望对TTFF进行最小化。通过接收器的RF部(102)在获取GNSS信号中花费冷启动(或者甚至“热启动”，其中，部分相关先验信息可用)的TTFF的有效部分，并且在从GNSS 导航信号的导航消息部中提取卫星位置和时钟状态信息的数字部(105)中花费额外的时间。信号获取的时间消耗方面出于需要对用于期望信号的距离和多普勒(Doppler) 值的全部可能空间进行扫描。任何特定GNSS接收器获取GNSS导航信号的实际速度很大程度上取决于其设计、其位置、以及其环境。在已经通过RF部(102)获取信号以后，必须在另一时间消耗步骤中提取导航信息。例如，GPS导航消息被编码为50比特每秒二进制数据流，并且在1500比特帧(位序列)上传播含有所需要的有关卫星轨道和时钟状态的信息的精确广播星历数据，需要接收器(110)花费长达30秒提取所有必需的广播星历信息。减少GNSS接收器的TTFF的常用方法主要围绕的是使用外部信息“辅助”接收器的问题。这种信息通常采取GNSS卫星的期望的轨道和时钟状态的形式。通过附加的先验信息(其位置和/或时钟状态可能是未加工的)，接收器可以缩短GNSS信号的搜索距离和多普勒(Doppler)搜索空间并且更迅速地将其获取。如果因此提供给接收器的辅助GNSS 轨道和时钟状态(共同称作卫星星历)足够精确，则该辅助GNSS轨道和时钟状态可能不需要从导航信号提取等价信息，进一步减小TTFF。目前已经应用了向接收器(110)提供这种类型辅助的两种基本方法。第一种方法是几乎实时地为接收器(110)提供由邻近接收器或接收器网络同时观测的GNSS轨道和时钟状态。这种方法需要连续、低时延的通信通道，其具有非常高的带宽，并且位于监控接收器(一系列服务器，用于收集、处理、以及传播有用信息)以及目标接收器(例如，可以是世界各地的电话或者汽车导航装置、或者近地轨道中的卫星)之间。正在应用的第二种方法是将GNSS卫星的轨道和时钟状态的集合周期性地传送至目标接收器，其在延长到未来的一段时间中有效，因此降低了对所需要的外部通信通道的要求。使用随着时间的过去从GNSS跟踪接收器的网络所收集的广播星历和/或距离测量，由外部服务器来计算这些扩展轨道和时钟状态。后一种方法早在1992年就已经由JPL使用以辅助Topex卫星上的 GPS接收器减小其TTFF。通过这种方法，我们能够通过过去或者当前信息预测、或者扩展未来GNSS轨道和时钟状态。这些星历(包括轨道和时钟状态)称为“预测”或者“扩展”星历。在后面方法的变体中，服务器周期地计算初始条件、或者扩展轨道和时钟状态的“数据源(seed)”，并且仅将这些数据源发送至接收器，降低了所需要的通信带宽。然后，接收器使用卫星轨道和时钟动态的存储模型通过该数据源生成扩展星历。先不考虑辅助方法，无论是具有几乎实时的星历或者相关信息(诸如全部GNSS导航消息)，还是具有扩展星历或者相关信息(诸如用于扩展星历模型的数据源)，都需要可观的外部基础设施，包括跟踪接收器、服务器、以及在辅助信息的目标接收器和服务器之间的某类通信通道的网络。所有这些必需连续可靠地运转，并且会在设备、不动产、通信费、以及人们监控和维护方面产生可观成本。诸如GPS和GL0NASS的GNSS卫星的轨迹收到许多物理因素的影响，这些物理因素并非完全已知、或者不是完全可预测的，诸如地球引力和太阳辐射通量。因此，难以预测这些卫星的未来轨迹，并且这些预测精度总是随时间而劣化。当这些卫星经受随机处理和复杂环境影响(例如，温度)的时候，甚至更难预测这些卫星的原子时钟的状态。另外，可以通过其操作者来偶然改变卫星轨迹和时钟状态，提供无用的任何轨道和时钟状态预测。因为这些原因，预测星历必须以适当定期间隔进行周期更新。通常通过卫星时钟预测的质量 (其为最难预测的分量)来控制这些间隔，并且这些间隔通常从少于每天至每周变化，其中这些间隔取决于接收器的定位精度要求、以及轨道和时钟预测算法的质量。存在两种基本方法来预测轨道和时钟状态。最小量精确方法是以给定时间获得卫星状态(轨道和时钟)表示，并且通过先验模型前向传播该卫星状态表示。第二种更精确的方法使用卫星或者时钟状态的时间序列并且使其符合模型参数的一定集合。对于轨道， 这些建模参数包括三个初始位置坐标、三个初始速度坐标、以及诸如太阳压强标度(solar pressure scale)、和恒定加速度的卫星动态的几个物理和经验参数。一旦估计出这些模型参数，就可以数字地前向传播该模型，生成更准确的预测轨道。上述处理跟随在类似处理之后，以最优化时钟预测。符合模型参数的轨道和时钟状态的时间序列可能基于例如从基于网络的GNSS轨道确定所获得的精确数据，或者基于例如从广播星历所获得的不太精确的数据。不管怎样，GNSS轨道和时钟预测的主要误差来源是由于传播模型的不确定型。符合广播星历还是符合精密星历的数据源的精度相对来说不重要。在固定在惯性空间(地心惯性-ECI)内的坐标系中充分描述了控制卫星运动的物理模型。因此，在ECI坐标系中进行GNSS卫星的轨道传播。然而，地面GNSS接收器需要与地球一起旋转的坐标系(地心地固坐标系-ECEF)中的位置信息，如实际上由GNSS广播星历所提供的。因此，在可以将预测轨道用于辅助接收器以前，应该将该预测轨道从ECI 变换为ECEF坐标，并且这需要在任何给定时间在惯性空间中的地球定向信息。然而，地球定向跟随非常复杂的不可预测的模式。在使用甚长基线干涉测量(Very Long Baseline hterferomtety (VLBI))、和GPS的测地技术精心设计数据处理操作以后，观测并且报告地球定向。通过诸如NASA-JPL、国际地球自转和集中参考事务中央局(International Earth Rotation and Reference Systems Service (IERS))、或者国家地理空间情报局(the National Geo-spatial Agency(NGA))的几个专门机构来周期报告三个主要地球模型定向参数(EPO)，X和Y极移、以及日照长度(Length of Day) (LOD)，并且一致用于描述地球定向，并且能够在ECI和ECEF坐标系之间进行变换。对这些周期地球定向的外部数据依赖性是当前对于精确、长期、内部接收器自动星历预测和辅助预测的不可逾越的障碍之一。

发明内容
本发明通过使接收器能够自动生成扩展轨道和时钟状态来消除对任何外部基础设施和操作的需要、及其伴随的高成本，从而有助于信号获取并且减小TTFF。根据第一方面，提供了一种自动预测用于辅助卫星接收器的地心地固(ECEF)坐标的卫星轨道信息的方法，包括i)获得卫星的广播轨道星历；ii)基于卫星动态模型反复估计卫星的轨道位置、速度、以及动态参数，并且基于地球定向模型反复估计地球定向参数 (EOP)，直到获得收敛；iii)通过卫星动态模型及时地前向传播所估计的轨道位置、速度、 以及动态参数，从而获得所预测的轨道；iv)通过地球定向模型将所预测轨道变换至地心地固(ECEF)坐标；以及ν)存储经变换的预测轨道。根据第二方面，提供了自动预测卫星时钟状态的方法，包括获得卫星的广播时钟记录；基于预测模型反复估计卫星的未来时钟状态，直到获得收敛；以及存储所估计的时钟状态，用于自动预测卫星时钟状态。根据第三方面，提供了全球导航卫星系统(GNSS)接收器，包括处理单元；和存储单元，其中，将存储单元配置为包括第一存储部，存储用于卫星轨道预测和卫星时钟状态预测的软件代码；第二存储部，存储所记录的卫星广播轨道和卫星时钟状态；第三存储部， 存储地球定向参数(EOP)值和轨道动态参数；以及第四存储部，存储根据存储在第一存储部中的软件代码所计算的经预测的卫星轨道和卫星时钟状态。在本申请撰写的说明书、附图、以及权利要求中示出了更多的实施例。因此，根据本公开，除了接收器的固有GNSS接收能力、外部基础设施和运转方式， 还消除了对于任何通信通道的需要。
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根据本发明的方法给其本身增加诸如手机主机GNSS接收器、个人导航装置、车辆导航装置、以及地球轨道中的GNSS接收器的装置的应用。本发明的第一优点是减少了首次定位时间(TTFF)。通过由接收器收集广播星历的样本，最小化所需要的功率和存储资源，并且最大化预测精度的频率和定时来表示本公开的另一优点。本发明的另一优点是基于卫星ECEF轨道状态的归档记录的有限时间跨度精确有效地预测未来多天用于在地心地固(ECEF)坐标系中的GNSS卫星的轨道，其中可以通过 GNSS广播星历或者通过精确轨道确定方法来获得该有限时间跨度。而且，单独基于卫星ECEF轨道状态的归档记录的有限时间跨度精确有效地估计X 极移、Y极移、以及日照长度(LOD)的地球定向参数(Ε0Ρ)。另外，通过这些参数的历史观测记录未来几年预测X极移、Y极移、日照长度 (LOD)、以及UTl-UTC (UTl减去UTC，其为在由原子标准所限定的UTC时间量程和由地球自转所限定的UTl时间量程之间的偏差)的EOP参数值。仍进一步地，可以基于卫星时钟状态的归档记录的有限时间跨度精确预测未来多天的GNSS卫星的时钟状态，其中可以通过GNSS广播星历或者通过精确时钟确定方法来获得该时间跨度。


图1示出了典型的GNSS接收器的框图。图2示出了根据本发明的用于自动预测轨道和辅助时钟的接收器元件的框图。图3示出了根据本发明的轨道传播过程的流程图。图4示出了根据本发明的时钟传播过程的流程图。
具体实施例方式根据本发明，描述了仅使用固有接收器资源、而不需要除工厂安装信息以外的外部提供的信息的用于自动提供通过所预测的GNSS轨道和时钟状态来辅助GNSS接收器的信号获取的装置和方法。如图2所示，根据本发明的自动辅助GNSS接收器(210)包括射频(RF)部^)2)， 其获取GNSS信号；和数字部005)，包括CPU(207)和非易失存储器004)。可以通过诸如个人导航装置(例如，手机或者汽车导航装置)的主机装置来共享数字部005)。可以以多种方式来实施该CPU(207)而没有限制本发明的适用性。这些方式包括，但不限于微处理器、现场可编程门阵列(FPGA)、或者专用集成电路(ASIC)。将非易失存储器(204)配置为包括以下部件1)部件Q03)，用于根据稍后参照图3和图4所论述的方法和程序的轨道和时钟预测。2)部件(206)，具有最近记录的广播星历(轨道)和时钟状态。3)数据库O08)，其为地球定向值和轨道动态参数的数据库。4)部件O09)，具有由于应用了稍后参照图3和图4所述的方法所获得的预测轨道和时钟状态。
图3为示出用于自动预测卫星位置的实施例的步骤的流程图。如在步骤(Si)中所示的，对于每个卫星，通过图2所示的GNSS广播导航消息 (101)获得广播星历。由于功率限制或者其他操作限制，GNSS接收器不可能连续观测和记录广播星历数据。为了克服这种问题，可以设计与GNSS接收器的操作限制一致的采样方案并且使广播数据的数量和分布充分有利于轨道和时钟的精确预测。为了最大化广播星历记录的应用，利用其两个小时的有效时间间隔(在GPS的情况下；对于其他GNSS系统，有效时间间隔可能不同)，并且在不损失精确度的情况下，每个广播星历记录可以扩展为8个独立记录，15分钟间隔。还应该注意，在任何给定时间，地面接收器仅查看全部GNSS星座 (constellation)的一部分(在任何给定时间可从地理位置看到大致30%的GPS卫星)并且GPS卫星地面跟踪趋于每天重复。根据本发明的实施例，可以每天对广播星历至少采样三次，以确保最优GPS星座采样。备选地，可以使用避免M小时周期的采样频率，直到对全部星座进行采样。这种备选实施例还克服了在M小时采样周期性的情况下出现的EOP可观测性的弱化。根据这种实施例，可能采样间隔可以为7小时间隔或者10小时间隔。7小时间隔将在大致1天内对全部GPS星座采样，不是在7天的时间段内的M小时周期，而是在3天以后的近似M小时周期。10小时间隔在大致1. 5天内对整个GPS星座进行采样，不是在5天的时间段内的M小时周期。可以通过软件来实施这种方法并且可以将该方法存储在非易失存储器中。本领域中的技术人员还将理解，可以将由于无计划的接收器运行方式偶然获得的任何附加广播记录用于改善该解决方案。如图2所示，通过接收器(210)将在步骤(Si)中所观测到的所有广播星历和时钟记录保存在部件006)中。可以删除长于某些天数(例如，14天)的记录。如图3的步骤(S2)中所示的，然后，根据本领域公知的并且在GPS I⑶200中所述的方法将所获得的广播星历从开普勒Ofeplerian)坐标变换为ECEF (地心地固)迪卡尔 (Cartesian)坐标，其全部内容通过引证结合在此，并且将该广播星历保存在非易失存储器的部件(206)中。步骤(S； )在广播星历的时间跨度的中部时期示出了通过历史记录生成先验 EOP (地球定向模型参数)值。EOP值包括UT1-UTC、L0D、X极移、X极移速率、Y极移、以及 Y极移速率。作为实例而不是限制，用于预测EOP值的模型可以基于诸如通过国际地球自转和集中参考事务中央局(IERQ所提供的适合于所测量的EOP值的历史时间序列的参数。可以通过进行历史时间记录(跨越接近50年)的功率谱分析、以及选择主频来生成用于每个参数的预测模型和长期二项式。然后，可以将这种预测模型用于有效推测未来历史时间系列。可以作为存储在图2的接收器的部件003)中的软件来实施该模型。稍后，将步骤(S； )的预测EOP值用作在这些和其他参数中的最小二乘估计方案中的先验值。高精度EOP预测将确保最小二乘估计方案收敛于校正值，并且最小化数据处理时间，保存功率。为了确保完全自动，EOP的预测模型对于接收器的寿命(通常几年)是有效的。然而，可以通过周期更新来改善该模型。
图3所示的接下来的步骤(S4)是对于每个卫星生成a)初始轨道位置和速度条件 χ (t0)、χ ‘ (t0)以及b)初始轨道动态参数Pd。如本发明稍后所示的，将反复估计这种EOP(S3)轨道条件(S4)和动态参数(S4)。 以下段落将根据本发明的实施例描述进行这种反复估计的方法。通过存储在接收器(210) 的非易失存储器O04)的部件Q08)中的数据库来初始化该轨道动态参数Pd。具体地，可以通过适用于ECEF卫星状态的最小二乘法进行这种反复估计。这种估计方法可以是存储在接收器Ο ο)的部件Q03)中的软件方法。为了简单，该估计的以下描述指的是例如可以通过其唯一伪随机噪声数字(PRN)识别的单个卫星。使用矩阵代数和表示法。估计方法旨在通过调节卫星初始条件、动态参数、以及三个EOP来最小化在ECI坐标中的卫星的建模轨道及其广播星历之间的距离的平方。设tj为对于特定卫星已经获得广播轨道星历的时间点。指数j计量星历时间点，j =1，2，... N。设保持如在时间、处通过广播星历所获得的卫星的ECEF位置坐标。设 r' 保持如通过广播星历所获得的卫星的ECEF速度坐标。设^为在每个时间、处广播星历的位置的假定误差。根据本发明的实施例，对于所有的j，Sj = 1米。设s' j为每个时间、处广播星历速度的假定误差。例如，对于所有j设s' j = 0. 001米/sec。设T = T(tj,E0P)为从ECEF至ECI的旋转矩阵。T为时间和地球定向参数EOP的函数。换句话说， T表示广播星历的每个时期的地球定向。计算T的典型方法为使用用于a)作为时间和EOP的函数(UT1-UTC、LOD、X和Y 极移、以及其速率)计算地球定向，和b)计算地球定向相对于EOP的灵敏度的方法。例如，方法a)和方法b)可以遵照地球旋进、回转、极移、以及地球自转的建模的2003 IERS公约(参见 IERS Conventions (2003). Dennis D. McCarthy and Gerard Petit. Verlag des
Bundesamts fur Kartographie und GeodSsie，2004年，其全部内容结合于此作为参考)。 这些方法可以为存储在接收器010)的部件(203)中的软件程序。因此，如图3的步骤(S5)所示，可以使用当前EOP值并且计算ECI变换的广播轨道星历相对于当前EOP值的偏导数(灵敏度)来将广播轨道星历从ECEF变换为ECI。然后，将所计算的灵敏度存储在接收器010)中。返回反复估计方法，设χ和χ'为在第一时间点tl处分别保持卫星的ECI位置和速度的3维向量。最初可以通过Trel来获得X，并且可以通过Tr' el+T' rel来获得χ'。 在根据本发明的方法的一实施例中，没有使用来自广播星历的速度，并且在这种情况下，可以使用 ε1、Tre2,、、以及t2通过求解所谓的Gauss问题来获得χ'(参见Bate et al, Fundamental of Astrodynamics，Dover，1971 年，第 5· 5 章，第 227 页-第 231 页，通过引用结合于此)。随后，将估计χ和χ'并且对其进行迭代。设？(1为没有充分公知其先验值的m个轨道动态参数的集合，但是其对GNSS卫星的动态轨道具有较大影响。根据本发明的实施例之一，Pd由7个参数组成太阳压强模型的标度(通常所称的“太阳标度”)、在与太阳-地球-卫星平面垂直的方向上的恒加速度(通常所称的“Y-Bias”)、表示在径向和横向跟踪方向上每条轨道周期加速度的两倍的四个谐波系数、以及恒内部跟踪加速度。设Pe。p为没有充分公知其先验值的η个EOP参数的集合，但是其对从ECEF坐标至 ECI坐标的旋转具有较大影响。在本发明的实施例的一个中，Peop设置有3个参数L0D、X极移、以及Y极移。设ri = Ti (χ, χ'，pd)为在时间、处卫星的建模ECI位置坐标。A为初始条件χ 和X'、以及动态参数Pd的函数，并且通过从时间、至时间tj的运动等式积分来获得该函数。A仅微弱地取决于Prap，因而，没有明确规定其依赖性。类似地，设r/ =r/ (χ, χ'， Pd)为在时间、处卫星的建模ECI速度坐标。当没有从广播星历中提取速度坐标时，也没有对该速度坐标进行建模。因此，如图3的步骤(S6)所示，从x、x'、pd、以及Pe。p的当前值开始生成卫星位置预测模型。如图3的步骤(S7)所示，一旦生成该卫星位置预测模型，就基于在ECI坐标中所表示的这种预测模型和广播星历估计参数χ、χ'、pd、以及Ρε。ρ。例如，可以通过GNSS轨道模型来获得运动/预测模型的上述等式，该轨道模型a) 能够通过初始条件(在给定时间处的位置和速度)和具体模型参数(诸如地球重力常数、 卫星质量等)的集合传播卫星轨迹和b)计算传播状态相对于这种初始条件和模型参数的灵敏度。与所述不同，可以提供GNSS轨道模型，该轨道模型通过充分保真度对运动等式和变分方程进行积分。模型的保真度直接影响生成的预测轨道的精确性。根据本发明的实施例之一，GNSS轨道模型采用4-5阶、可变步长的Rimge-Kutta-Fehlberg常微分等式积分(例如，参见 Numerical Recipes, Press et a 1, Cambridge University Press, 1989,第 15. 1章-第15. 2章，第550页-第560页，通过引用结合于此)，和动态轨道的以下模型使用用于地球、太阳、以及月亮的相对位置的JPL行星星历的用于地球、太阳、以及月亮的质点质量吸引力；高达12度和12阶的地球引力场；诸如Bar-Sever和Kuang的经验模型的太阳辐射压力模型[IPN Progress Report 42-160, JPL, 2004, http //ipnpr. jpl. nasa. gov/ progress-r印ortl42-160/title. htm，其全部内容通过引用结合于此]，将该太阳辐射压力模型示出为改善GPS卫星的轨道预测；诸如在美国专利第5，963，167号和第5，828，336号中所示的模型的圆锥形地球和月亮影子模型，这两个专利的全部内容通过引用结合于此； 卫星姿态模型，例如在用于GPS卫星的美国专利第6，295，021号中所示的模型，其专利的全部内容通过引用结合于此；RF推力模型；以及相关性模型。可以作为存储在接收器(210) 的部件Q03)中的软件程序来实施GNSS轨道模型。返回反复估计，为了表示，设d为由X、X'、以及Pd所组成的合成(6+m)维向量。 即，Clt= [xSx' t;pd]，其中，上标1表示转置运算。SVd为的动态梯度算子，被定义如下Vd [k] = d/ dd[k], k = 1，· · ·，6+m然后，▽ &为ri相对于x、x'、以及Pd的灵敏度的3X (6+m)矩阵，并且通过从时间tl至时间tj对运动的变分方程积分(参见上述模型)来计算该▽ drit)如有必要，类似地，通过对运动的变分方程进行积分来限定和计算Vi/。设▽ eop为EOP梯度算子，被定义如下Veop[A:] = d/dpeop[k], k = 1，· · ·，η其中，可以通过获取T的上述方法来计算▽ ε。ρΤ。现在，可以用公式表示最小二乘法问题如下找到参数d、以及的集合，在最小二乘意义上最小化在ECI帧(frame)中的观测位置Trej和在ECI帧中的r」中的建模位置之间的距离，其中j = 1，. . . N。为了在数字上解决该问题，在求解参数d和的先验值附近线性化问题，并且求解的生成的线性最小二乘问题用于求得这些参数的调整Ad和Δρ_。 然后，通过在求解参数等等的调节值附近再线性化该问题来迭代该最小二乘解，直到该解收敛。现在，线性最小二乘问题为rj (d，peop) + V drj (d，peop) Δ d 逼近 T (peop) reJ+ V eopT (peop) reJ Δ peop通过最小二乘问题的典型公式把在左侧结果的未知数分离 V drj (d, peop) Ad-V eopT (peop) reJ Δ peop 逼近 T (peop) reJ-rj (d, peop) ； j = 1，... N具有相关数据噪声~。可以使用平方根信息滤波(SRIF)因式分解方法对该数字最小二极管问题求解。可能方法可以包括用于豪斯霍尔德(Householder)正交三角的方法、用于对上三角矩阵求逆矩阵的方法、以及使用豪斯霍尔德正交变换结合SRIF阵列的方法(例如，参见来自 BiermanDiscrete Sequential Estimation, Dover, 2006 年，通过引用结合于此)。可以将这种算法存储在非易失存储器中。如在图3的步骤(S； )中所示的，重复步骤S5 S7直到a)最近迭代的卫星轨道充分接近用于该卫星的广播星历或者b)估计参数X、X'、pd、以及Ρε。ρ的值通过以前迭代没有明显改变。换句话说，如果所求解的‘Δ (delta)’值小于某些预定阈值，S卩，太小而没有影响，或者如果在模型和观察数据之间的距离小于某些预定阈值，则将最小二乘问题视为已收敛，并且停止迭代处理。如果不满足这些条件，并且如果迭代数没有超过某一确定阈值，则最小二乘问题通过新标称参数值d = d+Ad,以及pe。p = Peop+Δ Peop进行迭代。根据本发明的一个实施例，对于在每个轨道平面内的一个卫星解决这种最小二乘参数估计问题，结果是在GPS情况下的六个卫星(具有六个轨道平面)。其他实施例可以解决用于卫星的不同选择的问题，在CPU时间和处理精度之间权衡。期望最小二乘估计问题将产生很大程度上不同的用于每个卫星的动态参数Pd的集合。然而，EOP参数的估计值也可以不同。为了改善EOP参数pTOP的估计值精度，如图3的步骤(S9)所示，可以使用上述 SRIF因式分解方法结合该估计值，以及来自每个卫星的全部协方差矩阵。这导致EOP值的单一、稳定的估计。—旦已经稳定估计了不确定的EOP、peop的值时，就可以形成并且解决用于所有卫星的最小二乘问题，现在仅估计初始条件参数X、x'、以及动态参数Pd，并且保持EOP固定至其最后的、经结合的、估计值。还在图3的步骤(SlO)中示出了该估计。该处理的结果为用于所有卫星的初始条件(x，x')和动态参数Pd的集合。也如图3的步骤(Sll)至(S13) 中所示的，这些要素将允许传播这些卫星的未来轨道(通过上述模型)。将这些值存储在接收器中的非易失存储器(104)内。这些值表示可以用于辅助信号获取和定位的预测轨道。现在，将参考图4，该图示出了根据本发明的实施例的预测卫星时钟状态的方法的流程图。如在步骤(Tl)中所示，从存储器载入用于每个卫星的最近广播时钟记录。在首选实施例中，这些记录至少跨越一周。在步骤0 中，对于每个卫星，通过使时钟模型适合广播星历值来确定时钟模型参数。GNSS时钟的标称模型为时间加同频谐波的二次方程式，每个卫星产生5个模型参数(用于二次多项式的3个模型参数和用于同频谐波的正弦和余弦分量)。可以使用模型相对于从广播星历所提取的几天观测时钟值的最小二乘法拟合来估计这些模型参数。参见图4的迭代步骤(T3)。如图4的步骤(T4)所示，一旦对于每个卫星个别估计模型参数，就可以不确定地前向传播用于每个卫星的模型以产生预测时钟值。将用于每个卫星的估计模型参数存储在接收器(210)的存储器(204)中。可以在任何时候调用这些参数生成时钟预测。根据本发明的一个实施例，可以将4天广播时钟值用在相对于该模型的最小二乘拟合中。由于可能通过GNSS操作者偶然引入与该模型不一致的钟跳，所以可以根据标称为1米的预定阈值检查最小二乘拟合误差(均方根-冊幻。如果RMS拟合超过阈值，则可以在尝试生成间隔时去除最长潜在12小时时间段的拟合间隔，而不存在模型不一致性。可以重复这种处理直到拟合RMS低于阈值，或者拟合间隔小于12小时。对于小于2天的拟合间隔，将应用线性时间模型(每个卫星2个参数)。通常，可以将这种算法模型存储在接收器(210) 的部件O03)中。在预测过程结束时，所传播的轨道和所预测的时钟模型可用于辅助接收器获取未来GNSS信号。当新星历数据记录可用时，就可以重复该预测，从而考虑进行接收器功率管理和其他操作权衡。如上所述，并且也参照图2所述的，根据本发明的实施例之一，根据本发明的接收器包括非易失性存储部O04)，该非易失性存储部包括1)用于上述多种软件程序的目标代码，例如i)E0P预测模型；ii)用于生成旋转矩阵的方法；iii)对运动等式进行积分(integrating)的GNSS轨道模型；iv) SRIF算法； ν)用于反复估计轨道初始条件、动态参数、以及EOP的方法；vi)用于时钟预测的方法；以及vii)用于对GNSS广播星历数据最优采样的方法。2)最近记录的广播星历。3)用于初始化的轨道动态参数的数据库。4)通过以上EOP预测模型所生成的先验EOP值。5)由于应用在以上1)中所述的方法所获得的预测轨道和时钟状态。总之，根据本发明的一些实施例，描述了用于内部接收器的自动预测全球导航卫星系统(GNSS)的轨道和时钟状态的方法和装置。仅使用了 GNSS广播消息。不需要周期性外部通信信息。从GNSS广播星历中提取地球定位信息。通过精确估计地球定向参数，可能在惯性参考帧中及时地前向传播最优GNSS轨道。使用所估计的地球定向参数，然后，将所预测的轨道变换为地心地固(ECEF)坐标，以用于辅助GNSS接收器获取信号。还从卫星星历中提取GNSS卫星时钟状态并且时钟行为的确定参数模型适合该数据。然后，及时地前向传播所估计的建模时钟以及预测轨道，以能够更快地进行GNSS信号获取。因此，已经示出了用于内部接收器自动预测GNSS星历的方法和装置。虽然已经根据具体实施例和实施例的应用瞄上了方法和装置，但是应该理解，在不背离本发明的主旨和范围的情况下，可以由本领域的技术人员对其进行多种更改和变化。因此，应该理解，在权利要求的范围内，除了如在本文中具体描述的以外，还可以实施本发明。
权利要求
1.一种自动预测用于辅助卫星接收器的地心地固(ECEF)坐标系的卫星轨道信息的方法，包括i)获得所述卫星的广播轨道星历； )基于卫星动态模型反复估计所述卫星的轨道位置、速度、以及动态参数，并且基于地球定向模型反复估计地球定向参数(EOP)，直到获得收敛；iii)通过所述卫星动态模型及时地前向传播所估计的轨道位置、速度、以及动态参数， 从而获得预测轨道；iv)通过所述地球定向模型将所述预测轨道变换至所述地心地固(ECEF)坐标；以及ν)存储经变换的预测轨道。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，通过将步骤i)、ii)、iii)、iv)、以及ν)应用于多个卫星来自动预测所述多个卫星的轨道信息。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，由一个卫星数据所估计的EOP值和其协方差矩阵与由其他卫星数据所估计的EOP和协方差进行结合。
4.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，所述EOP包括X极移、Y极移、以及日照长度(LOD)。
5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，进一步包括将所述卫星的所获得的广播轨道星历从第一坐标系变换至第二坐标系。
6.根据权利要求5的方法，进一步包括在所述反复估计期间，计算所转换的广播轨道星历相对于EOP的灵敏度。
7.根据权利要求5或6所述的方法，其中，所述第一坐标系为地心地固(ECEF)笛卡尔坐标系并且所述第二坐标系为地心惯性(ECI)坐标系。
8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述卫星或者多个卫星和所述接收器为全球导航卫星系统(GNSS)的一部分。
9.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，通过采样处理获得所述卫星的广播星历。
10.根据权利要求9所述的方法，其中，一天至少进行三次所述采样处理。
11.根据权利要求9或10所述的方法，其中，以避免日周期的采样频率进行所述采样处理。
12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述采样频率选自由7小时间隔采样周期、和 10小时间隔采样周期所组成的组中。
13.根据权利要求3所述的方法，其中，所述地球定向模型基于对所测量的EOP值的历史时间序列的参数拟合。
14.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，通过对卫星状态进行最小二乘拟合来执行步骤ii)。
15.根据权利要求14所述的方法，其中，所述卫星状态为地心地固(ECEF)卫星状态。
16.根据权利要求15所述的方法，其中，通过平方根信息滤波(SRIF)因式分解方法求解所述最小二乘拟合。
17.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，在以下情形时获得步骤ii)的收敛a)在当前估计的轨道位置、速度、以及轨道动态参数充分接近用于所述卫星的广播星历时，或者b)在当前估计的轨道位置、速度条件、以及轨道动态参数充分接近其在先的值时。
18.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，将所预测的轨道存储在所述卫星接收器中。
19.一种自动预测卫星时钟状态的方法，包括 i)获得所述卫星的广播时钟记录； )基于预测模型反复估计所述卫星的未来时钟状态，直到获得收敛；以及 iii)存储所估计的时钟状态，用于自动预测所述卫星时钟状态。
20.根据权利要求19所述的方法，其中，通过将步骤i)、ii)、以及iii)应用于多个卫星来自动预测所述多个卫星的时钟状态。
21.根据权利要求19或20的方法，其中，所述预测模型为时间加同频谐波的二次多项式，每个卫星产生5个模型参数。
22.一种用于自动预测卫星轨道信息和卫星时钟状态的方法，包括 根据权利要求1至18中任一项所述的方法自动预测卫星轨道信息；以及根据权利要求19至21中任一项所述的方法自动预测卫星时钟状态。
23.—种全球导航卫星系统(GNSS)接收器，包括 处理单元；以及存储单元，其中，将所述存储单元配置为包括第一存储部，存储用于卫星轨道预测和卫星时钟状态预测的软件代码； 第二存储部，存储所记录的卫星广播轨道和卫星时钟状态； 第三存储部，存储地球定向参数(EOP)值和轨道动态参数；以及第四存储部，存储根据存储在所述第一存储部中的所述软件代码所计算的经预测的卫星轨道和卫星时钟状态。
24.根据权利要求23所述的GNSS接收器，其中，用于卫星轨道预测的软件代码根据权利要求1的所述的方法运行，用于卫星时钟状态预测的软件代码根据权利要求20所述的方法运行。
25.一种个人导航装置，包括权利要求23或M所述的GNSS接收器。
26.根据权利要求25所述的个人导航装置，所述装置为手机或汽车导航装置。
全文摘要
描述了用于内部接收器自动预测全球导航卫星系统(GNSS)的轨道和时钟状态的方法和装置。仅使用GNSS广播消息，不需要定期的外部传送信息。从GNSS广播星历中提取地球定向信息。通过精确估计地球定向参数，可能在惯性参考坐标中适时前向传播最优GNSS轨道。使用所估计的地球定向参数，然后，将预测轨道变换为地心地固(ECEF)坐标以用于辅助GNSS接收器获取号。还从广播星历中提取GNSS卫星时钟状态并且时钟行为的确定参数模型适合该数据。然后，适时前向传播所估计的建模时钟以及所预测的轨道，以使进行更快GNSS信号获取。
文档编号G01S19/13GK102209911SQ200980145046
公开日2011年10月5日 申请日期2009年8月21日 优先权日2008年9月11日
发明者威廉·I·贝蒂格尔, 约阿兹·E·巴-谢韦尔 申请人:加利福尼亚技术学院