一种基于多型测绘卫星重复观测的目标定位精度优化方法

摘要

一种基于多型测绘卫星重复观测的目标定位精度优化方法。为提高卫星重复观测目标的定位精度，利用卫星单次观测定位精度和标称总体定位精度，建立误差模型，对残差进行标准化处理以修正权函数，并通过卫星仿真数据和实际观测数据实验确定最佳调和系数，将误差分布异常的观测值进行剔除或降权，对目标重复观测定位结果进行优化，以提高其定位精度。

权利要求

1.一种基于多型测绘卫星重复观测的目标定位精度优化方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：第一步、优化重复观测目标定位精度

点目标观测值为多型测绘卫星观测定位所得，优化重复观测目标的单轴定位结果为：其中，A为系数矩阵， 为权矩阵，L为单轴重复观测值向量，σi为第i次观测对应的卫星标称总体定位精度，wi为加权系数，i＝1,…,n，n为重复观测个数，n取值范围在5到30之间；

第二步、建立误差模型

针对各型测绘卫星多次重复观测，建立目标单轴误差模型：其中，V为n×1的残差向量，A为n×1的系数矩阵，L为单轴重复观测向量， 为目标单轴待估计参数；可得最小二乘解为：因各型测绘卫星的观测定位结果相互独立，权矩阵P为对角阵，第三步、目标重复观测值修权

为计算权函数，需要对残差进行标准化，

标准化残差：标准化残差v通过下式计算：其中，vi为目标第i个观测值相对于最小二乘解 的残差， 为残差均方差，为残差向量V的均值；

引入权函数：将第一步中的权系数wi通过权函数w(v)计算；

权函数的表达式如下：

式中，k0和k1为调和系数；通过对卫星多次重复观测定位结果的大量精度优化计算及结果分析，得出调和系数k0和k1的最佳取值分别为2.0和2.5；

根据权函数的定义，|v|≤k0时权值为1，即正常残差对应的观测值权值不变；|v|＞k1时权值为0，即残差过大时把对应的观测值剔除；k0<|v|≤k1时，对定位结果精度有嫌疑的观测进行降权，且其权值为最后，用权函数w(v)确定的值修正最小二乘解，即把修正的权矩阵代入第一步中的公式 中，即可得到最优定位结果。

说明书

一种基于多型测绘卫星重复观测的目标定位精度优化方法

技术领域

[0001] 本发明涉及一种重复观测定位条件下的目标定位精度优化技术。

背景技术

[0002] 测绘卫星对同一个地区进行多次覆盖观测的频率很高，卫星每次有效拍摄经地面应用系统处理都产生一个定位结果和精度，这些结果几乎完全不相同。随着不同分辨率和不同摄影影像比例尺测绘卫星的增加，地面同一目标的定位解也相应增多，且不同型号卫星定位精度不同。因此，如何实现对测绘卫星海量观测数据挖掘，利用重复观测定位结果进行优化处理，提高目标点的定位精度是一个值得研究的问题。

[0003] 根据观测误差及其概率分布理论：如观测值互不相关且仅包含偶然误差，则观测次数越多，观测值的平均值越趋近其数学期望。截止目前测绘卫星已获取大量地面目标重复观测无控定位成果，且测绘卫星对地面目标重复观测无控定位具备两个特性：一是地面目标每次无控定位所需的沿轨条带影像、定姿、定轨等卫星观测数据相对独立，也就是目标各重复观测无控定位结果相对独立；二是地面目标每次无控定位均经严格的摄影测量参数几何定标，系统误差得以极大消除。即基于测绘卫星重复观测的目标各无控定位结果相对独立，且仅存在随机偶然误差和粗差。由此可通过对目标多次重复观测无控定位结果进行优化处理，即可消除和减少观测偶然误差和粗差影响，以实现在各型测绘卫星无控定位精度基础上进一步提高对目标的定位精度，满足更高精度测绘应用需求。

发明内容

[0004] 基于观测误差及其概率分布理论，为降低测绘卫星重复观测无控定位结果中粗差对最终定位成果的不利影响，在最小二乘平差基础上，进一步引入抗粗差方案，即加入约束条件对认为误差分布异常的观测值进行剔除或降权，实现对测绘卫星重复观测目标定位的优化估计，提高目标定位精度。

[0005] 一种基于多型测绘卫星重复观测的目标定位精度优化方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

[0006] 第一步、优化重复观测目标定位精度

[0007] 点目标观测值为多型测绘卫星观测定位所得，优化重复观测目标的单轴定位结果为：

[0008]

[0009] 其中，A为系数矩阵，为权矩阵，L为单轴重复观测值向量，

[0010]

[0011] σi为第i次观测对应的卫星标称总体定位精度，wi为加权系数，i＝1,…,n，n为重复观测个数，n一般取值范围在5到30之间。

[0012] 第二步、建立误差模型

[0013] 针对各型测绘卫星多次重复观测，建立目标单轴误差模型：

[0014]

[0015] 其中，V为n×1的残差向量，A为n×1的系数矩阵，L为单轴重复观测向量， 为目标单轴待估计参数。可得最小二乘解为

[0016]

[0017] 因各型测绘卫星的观测定位结果相互独立，权矩阵P为对角阵，

[0018]

[0019] 第三步、目标重复观测值修权

[0020] 为计算权函数，需要对残差进行标准化，

[0021] 标准化残差：标准化残差v通过下式计算

[0022]

[0023] 其中，vi为目标第i个观测值相对于最小二乘解 的残差， 为残差均方差，[0024]

[0025] 为残差向量V的均值。

[0026] 引入权函数：第一步中的权系数wi通过权函数w(v)计算。

[0027] 权函数的表达式如下：

[0028]

[0029] 式中，k0和k1为调和系数。通过对卫星多次重复观测定位结果的大量精度优化计算及结果分析，得出调和系数k0和k1的最佳取值分别为2.0和2.5。

[0030] 根据权函数的定义，|v|≤k0时权值为1，即正常残差对应的观测值权值不变；|v|＞k1时权值为0，即残差过大时把对应的观测值剔除；k0<|v|≤k1时，对定位结果精度有嫌疑的观测进行降权，且其权值为

[0031] 最后，用权函数w(v)确定的值修正最小二乘解，即把修正的权矩阵代入第一步中的公式 中，即可得到最优定位结果。

[0032] 本发明的优点在于基于测绘卫星重复观测目标定位的优化方法，极大提高对目标的定位精度，实现了对测绘卫星海量重复观测数据的挖掘，有效提高对地面目标的定位精度，满足更高精度测绘应用需求。

附图说明

[0033] 图1优化前后目标点空间中误差对比示意图；

[0034] 图2随观测次数增加目标点精度变化情况示意图。

具体实施方式

[0035] 本实施例主要基于某型测绘卫星重复观测无控定位结果。

[0036] 以目标野外控制测量成果为基准，分别统计目标基于某型测绘卫星重复观测无控定位结果优化估计值的误差和单次观测无控定位结果的中误差，通过比较两者的大小，评价优化估计效果。中误差数值越小，表明目标定位精度越高。

[0037] 设目标野外控制测量高斯坐标值为(X外,Y外,H外)；基于某型测绘卫星观测无控定位高斯坐标为(Xi,Yi,Hi)，其中i＝1,2,...,n，n为重复观测次数；对目标的优化估计值为则有：

[0038] 优化估计的精度评价：

[0039] 平面中误差为：

[0040] 高程中误差为：

[0041] 空间中误差为：

[0042] 目标单次观测无控定位的精度评价：

[0043] 平面中误差为：

[0044] 高程中误差为：

[0045] 空间中误差为：

[0046] 结合某型测绘卫星01、02、03星历年来获取的对地面重复摄影影像覆盖分布状况和现有高精度野外控制测量资料情况，按某型测绘卫星对试验区重复摄影覆盖次数足够多、试验区目标具有高精度野外控制测量资料、目标点在试验区尽可能均匀分散分布等条件，在全球范围内选取了三个试验区和各区域目标点，利用某型测绘卫星每次摄影获取的影像及其配套姿轨数据分别进行EFP无控定位，获得基于某型测绘卫星观测的目标单次无控定位结果。试验资料具体情况如表1所示。

[0047] 表1试验资料主要参数

[0048]

[0049] 不同调和系数优化估计精度比较：

[0050] 以目标点野外实地控制测量值为真值进行比较统计，对各个地区目标点重复观测无控定位结果基于k0、k1不同取值优化估计结果的精度进行统计。表2是对应调和系数优化估计精度较好区间的统计表。

[0051] 表2三个地区不同调和系数优化估计的精度统计

[0052]

[0053] 从上表可以看出：k0、k1调和系数的最佳取值为2.0、2.5。

[0054] 基于最佳调和系数三个地区各目标点基于重复观测无控定位结果的优化估计精度和单次观测精度比较统计结果分别如表3、4、5所示。

[0055] 表3 1号地区各目标优化估计精度与单次观测精度统计与比较

[0056]

[0057] 表4 2号地区各目标优化估计精度与单次观测精度统计与比较

[0058]

[0059]

[0060] 表5 3号地区各目标优化估计精度与单次观测精度统计与比较

[0061]

[0062] 从以上三个地区的统计结果可见：

[0063] 与单次观测精度相比，除极个别目标点外，三个地区其它目标点基于重复观测无控定位结果的优化估计定位精度均得以显著提高，单目标精度提高最大的达到12.27倍；

[0064] 同时三个地区所有目标点优化估计定位精度的整体提高效果也很明显，空间定位精度从两位数提高到一位数，整整提高了一个数量级，且精度提高倍数均在2倍以上，最高达2.73倍，最底提高也达2.21倍，优化前后对比如图1所示。

[0065] 本实施例基于仿真卫星重复观测数据目标点优化定位结果。

[0066] 基于一种标称定位精度的卫星生成仿真重复观测数据，观测次数从5到100，采用以上优化方法计算目标点位置和精度，共进行2000次实验，统计实验结果的平均值，结果曲线如图2所示。

[0067] 从图2可以看出，随着观测次数的增加，目标点精度提高明显，且重复观测次数在5到30之间时，精度提高较大，之后趋于平稳。当单次观测空间精度为17.67米时，5次重复观测目标优化定位精度即在8米以下，30次重复观测目标优化定位精度达到3米，60次重复观测目标优化定位精度接近2米。

[0068] 以上仅为本发明创造的较佳实施例而已，并不用以限制本发明创造，凡在本发明创造的精神和原则之内所做的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明创造的保护范围之内。