【卫星信号处理】多GNSS分数周期偏差估计Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、分数周期偏差 (FCB) 概述

定义：分数周期偏差是指卫星和接收机硬件延迟的小数部分，它破坏了载波相位模糊度的整数特性，是实现精密单点定位 (PPP) 模糊度固定的关键障碍。

数学本质：

2.2 星间单差 (SDBS) FCB 估计

原理：通过卫星间差分消除接收机端 FCB，仅估计卫星端 FCB：

• 选择一颗高仰角、观测稳定的卫星作为基准星

• 对其他卫星与基准星的观测值求差

• 建立最小二乘方程组求解卫星端 FCB

优势：计算效率高，适合大规模星座；减少参数数量，降低法方程秩亏风险。

2.3 宽巷 - 窄巷级联估计策略

流程：

1. 超宽巷 (UL) 估计

   ：利用波长较长的组合 (如 E1-E5a)，抗电离层干扰，易固定

2. 宽巷 (WL) 估计

   ：使用 MW 组合 (Melbourne-Wubbena)，波长约为 1 米，稳定性好

3. 窄巷 (NL) 估计

   ：基于已固定的宽巷模糊度，求解窄巷模糊度和 FCB

时间特性处理：

• 宽巷 FCB：稳定性好，一天估计一次

• 窄巷 FCB：变化较快，建议 15 分钟更新一次

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function [site_all_ud,site_num_ud]=Read_site_update(site_all,site_num,cfg)

%% Update by reading the calculated station file

% args:

%     site_all: sitelist

%     site_num: site number

%     cfg     : configuration information

% made by Caiya Yue @ CUMTB and CASM

% ----

%% interpreting control information

dir=cfg.dir;

yyyy=num2str(cfg.yyyy);

doy=num2str(cfg.doy);

if(cfg.doy<10); doy=strcat('00',doy); end

if(cfg.doy<100 && cfg.doy>9); doy=strcat('0',doy); end

%% update sitelist

site_num_ud=0;

site_all_ud.name = zeros(300,1);

fout=fopen(strcat(cfg.out_dir,'/site_name_update.txt'),'w');

for s=1:site_num

    ln=length(site_all(s).name);

    if(ln>=30); file_tmp=strcat(site_all(s).name(1:12),yyyy,doy,site_all(s).name(20:38),'.amb1'); end

    if(ln<=30); file_tmp=strcat(lower(site_all(s).name(1:4)),doy,'0.',yyyy(3:4),'o','.amb1'); end

    file_tmp_t=strcat(dir,file_tmp);

    fid=fopen(file_tmp_t,'r');

    if(fid>0)

        site_num_ud=site_num_ud+1;

        site_all_ud(site_num_ud).name=file_tmp;

    else

        continue;

    end

    fclose(fid);

    % output new sitelist

    if(ln>=30); file_tmp=strcat(site_all(s).name(1:12),yyyy,doy,site_all(s).name(20:38)); end

    if(ln<=30); file_tmp=strcat(lower(site_all(s).name(1:4)),doy,'0.',yyyy(3:4),'o'); end

    fprintf(fout,'%s\n',file_tmp);

end

fclose(fout);

🔗 参考文献

[1]王晓君,甄云双.宽带干扰背景下的多阵元卫星导航信号模拟[J].太赫兹科学与电子信息学报, 2020, 18(2):7.DOI:CNKI:SUN:XXYD.0.2020-02-009.

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

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