一种基于权重约束的BIE估计方法，用于实现可靠且高效的GNSS模糊度解析

《Advances in Space Research》：A weight-constrained approximation of BIE estimation for reliable and efficient GNSS ambiguity resolution

　　

Xianlu Tao|Ying Liu|Wanke Liu|Xiaohong Zhang|Shuguo Pan|Wang Gao

摘要

可靠且高效的模糊度解析对于精确的GNSS定位至关重要。近年来，最佳整数等变（BIE）估计方法因其能够对所有整数候选值进行加权求和而受到越来越多的关注，从而得到最小化均方误差（MSE）的最优解。然而，理论上BIE估计需要无限多的整数候选值。为了使其在计算上可行，需要采用一种近似方法。现有的研究通常通过限制整数候选值的数量或搜索空间的大小来近似BIE估计，这可能导致较高的计算成本或明显的精度损失，尤其是在模糊度维度较大或GNSS数据偏离标准分布时。为了解决这些限制，我们提出了一种基于权重约束的BIE近似方法，并将其集成到整数候选值的搜索算法中，从而得到一个可靠且高效的BIE估计器。我们使用城市道路的仿真数据和真实世界数据来评估所提出方法的性能。结果表明，计数约束BIE（CBIE）在LAMBDA工具箱V4.0中得到采用，它通过限制整数候选值的数量来实现最高的定位精度；然而，其计算时间会随着模糊度维度的增加而显著增加。空间约束BIE（SBIE）从正态分布的GNSS数据中确定一个有限的候选值集，在低VSF（方差缩放因子）值时选择的候选值太少，无法实现可观的定位精度；而在高VSF值时选择的候选值过多，导致计算成本过高。相比之下，权重约束BIE（WBIE）在精度和效率之间取得了理想的平衡。其定位性能与CBIE相当，同时具有更高的计算效率，在真实世界数据中的平均时间为0.394毫秒，而ILS为0.708毫秒，CBIE为2.614毫秒。