基于残差和状态空间的GNSS原始数据压缩方法研究

摘要

全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）中各卫星将数据传输给连续运行参考站（Continue Operation Reference System，CORS），这些数据被保存为标准的与接收机无关的交换格式（Receiver Independent Exchange Format，RINEX）。当前 GNSS 文件大多直接存储和传输原始观测数据，而它本身具有很高的冗余。在各卫星系统分布式、全球化、多元化、全天时、全天候、高采样、多波段的趋势下，观测数据呈海量爆发，这给数据的处理、存储和传输带来了很大的挑战。目前，关于GNSS观测数据压缩的方法不是很多，大多根据数据中历元间的时间相关性利用递推差分法压缩数据。本文基于数据的空间上的内涵提出一种全新的压缩方法。即利用卡尔曼滤波方法将观测向量由观测空间映射到状态空间降低数据维度，并生成残差向量，也就是非差单点定位的过程。再利用差分压缩方法削弱状态和残差向量的时间相关性，使得数据量也比观测向量大幅减小。这种压缩方法不仅解决了传统压缩方法必须经过解压缩还原原始观测文件的不足之处，而且也打破了压缩感知理论压缩率低的劣势。 本文使用 Melbourne-Wubbena 组合法和几何无关组合法进行周跳探测，完成数据预处理之后，参考IERS2010发布的相关误差改正模型进行各项误差改正。利用卡尔曼滤波方法估计状态参数，参数估计结果收敛。然后计算了测站坐标三个方向上的内符合精度，X方向为0.235 m，Y方向为0.276 m，Z方向为0.103 m。而伪距残差范围在-5m~5m之间，相位残差范围在-5cm~5cm之间。 对GNSS原始观测值进行压缩后，设计了一套基于残差和状态空间的GNSS原始数据压缩专用的格式，这种格式支持各项误差、残差数据单项或多项传送。若能在传感器端直接使用这种压缩格式，将大大降低数据的传输耗能。 通过双差理论上证明了可以直接使用压缩结果中的残差和状态参数进行数据处理，而不用通过解压缩过程还原原始文件，且解算结果与定位精度无关。同时隐藏了测站坐标，用户根据状态参数和残差不能解出测站坐标，促进了测站坐标的保密。然后与crx2rnx/rnx2crx软件对比，得出本文提出的压缩方法其压缩率更高，约原始观测文件的17.5%左右，实现了更高效数据压缩的目的。

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