5.3. 全球导航卫星系统测量处理的方法在线视频

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大家好！在本视频中，我们将讨论处理动态学的全球导航卫星系统测，

考虑与静态处理的主要区别，

讨论为什么使用运动学以及在哪种程序中最方便处理。

与静态方法相比，处理运动学测量方法要复杂得多，

并且通常需要更多的资源。

该语句来自简单的比较。

对于两个静态接收器，您需要计算一个基线。

如果其中一个接收器移动，则实际上为移动接收器的每次测量计算基线。

可能会累积成千上万的此类测量。

让我们回想一下卫星测量的运动学方法是出于什么目的？

首先，要计算移动目标的精确轨迹，

第二项任务是确定移动过程中的坐标----关于航空摄影。

另一个任务是沿给定路线实时控制设备。

但是，在这种情况下，不应用任何后处理。

通常，用于动态学测量的设备对信号的记录频率有更高的要求。

大多数用于静态定义的接收器不支持每秒记录1次以上-1 赫兹。

动态学要求为5 赫兹甚至10 赫兹。

什么是产生此要求的原因？

想象一下，在飞机上搭载激光扫描或航拍设备的塞斯纳172飞机。

飞机的巡航速度为220 公里 / 时。

1秒钟内飞机飞行61米，这是一个长距离。

如果设备支持以10赫兹的频率记录，那么我们将每6米接收一次坐标。

这将允许在处理过程中获得更准确，

更平滑的飞行路径以及更好的遥感材料。

记录速度的要求也适用于固定式接收器，但几乎总是以1赫兹的频率运行。

如果无法将带有高频记录的接收器用于后期处理，

则通常会通过将插值插入源文件中来人工增加记录密度。

该方法提高了所得轨迹的准确性。

与静态相比，仅由于写入速度的变化，

我们为一对接收器获得的数据要多几倍。

飞机类型的无人飞机的飞行通常持续2到4个小时。

这相当于静态中两点的观测时间。

因此，正如我们从动态法的描述中所记起的那样，

要开始工作，有必要初始化流动站----移动的接收器。

固定流动站会收集卫星信号一段时间。

不同的系统需要30秒到5分钟。

在此期间，将积累数据，并在后处理过程中解决歧义。

工作速度受接收器支持的系统数量和频率及其设计功能和内部软件质量的影响。

一个重要的因素是可见卫星的数量及其在天空中的位置。

如果无法执行静态初始化，则可以采用动态方法（on the fly）。

这是动态法测量的一种变体，它克服了静态初始化的需要。

但是，它的特点是初始化时间明显更长----有时10分钟或更长时间。

如果在此期间进行测量，则其质量不太可能令人满意。

假设无人机的飞行距离基站不超过30公里。

然后，在开始处理之前，我们将有两个包含测量值和相关信息的原始文件。

这些数据被输入到测量程序中。

用户可以在特殊的窗口中立即看到飞机的大致飞行路线。

要做的第一步是及时检查基准站和流动站的重叠情况。

他们尝试进行测量，以便在测量的基础上，

它们比流浪者更早开始，然后结束。

基地和流动站都不允许休息。

特别重要的是流动站的信号损失，因为动态方法可能无法立即生效，

即使观察已经开始，我们也无法获得固定的解决方案。

如果一切与数据一致，则调整过程开始。

此时会发生什么，处理过程的特征是什么？

动态轨迹的处理过程由几个内部过程组成。

第一个子过程是在每个测量时刻计算从基站到接收机位置的基线向量。

第二个子过程是轨迹的调整，当根据先前的测量值，

飞行器的速度和加速度的计算矢量来估算每个后续测量值时。

粗略地说，如果您严格向北飞行，则东座标不会改变，高度是恒定的。

但是，如果突然没有明显原因使东座标改变了10米，

程序将得出结论，这是不礼貌的测量。

为此，使用卡尔曼滤波器。

卡尔曼滤波器是一种在许多领域中使用的滤波算法。

它的实现非常简单，但工作相对可靠。

卡尔曼滤波器用于动态低估动态系统的状态矢量。

在我们的情况下，是无人机运动的矢量，或者说是其坐标的变化。

过滤器算法分两个阶段运行：

在预测阶段，卡尔曼过滤器外推状态变量的值及其不确定性。

在第二阶段，根据测量数据指定外推结果。

因此，卡尔曼滤波器使用了无人机动力学的概率模型，

该模型使人们可以很好地估计物体在当前，未来或过去的时间点上的位置。

卡尔曼滤波器也以一种或另一种形式用于静态测量，

因为固定接收器的坐标突然变化不应影响计算。

现在，我们回到处理轨迹的过程。

开始调整后，软件将在时间轴上顺序启动，

以计算每个点的坐标，就像沿着整个路径一直到终点一样。

为了提高精度，建议来回计算轨迹，即从最后一个点到第一个点。

通过这种方法，形成了两个轨迹，

在变换和合并之后，将获得两个最终轨迹。

处理后，评估显示两个路径的坐标之间差异的报告很有用。

注意窗口中的数字状态在调整过程中，

每个点的解决方案的质量可能会有所不同。

为了进一步评估，为每个维度分配了带有一定等级的参数Q���来自英文单词Quality）。

例如，从1到5。其中1是误差最小的固定解。

我们在上一张照片中看到的只是1级。

5则是缺乏解决方案，所谓的导航测量。

中间值通常是浮动解决方案的不同等级-Float。

轨迹调整质量的评估包括每个Q值的相对值。

固定点数超过90％被认为是非常高的指标。

如果在飞行过程中进行拍摄，

则有关这些事件的信息将存储在接收器文件中。

将来，在处理完这些点之后，将形成一个单独的坐标目录，并评估解决方案的质量。

调整后，用户可以管理大量的报告和坐标目录，

以供在图像的摄影测量处理中进一步使用。

将探讨用动态卫星测量计算的软件。

并非所有程序都同样适合于此类任务。

正如我们已经说过的那样，在进行运动学测量时，

需要很大的计算能力，并且数据量比静态方法大得多。

在前面列出的内容中，根据各种测试的结果，我们可以提及Magnet Office Tools。

该程序对于处理静态和动态测量同样有效。

在其活动中，DJI，Geoscan，SenseFly等公司的公司都在使用它。

下一个软件产品是Javad的Justin。

使用Justin，可以解决不同任务： 工程建造和移动物体的，航拍和测量方面。

主要优点是处理频率高达100 赫兹的运动数据，运动轨迹的调整，

处理长达1000 公里的静态矢量，调整和分析全球卫星导航网络（一次调整可超过3000点）。

我们用GrafNav来做结尾。

该软件由NovaTel长期生产，

NovaTel的主要专业是生产高精度全球导航卫星系统接收器和天线。

NovaTel是市场领导者之一。

目前，该公司是全球瑞典控股公司Hexagon的一部分，该公司还包括Leica Geosystems。

GrafNav软件是用于处理全球导航卫星系统的功能强大且易于配置的机制。

支持静态法、动态法、PPP。

在有趣的功能中，该程序实现了一种机制，

该机制用于在一辆行驶中的车辆上使用两个固定天线确定路线。