基于卫星导航基准站网的海量实时解算与服务算法

顾建祥,赵奕澎,陈 燕

(1. 上海市测绘院,上海 200063; 2. 武汉大学测绘学院,湖北 武汉430079)

随着GNSS的飞速发展,连续运行参考站 (continous operational reference system, CORS)网络已逐渐成为现代社会基础设施的重要组成部分,是实现地球空间信息服务现代化、大众化、高效率及高质量目标的基础,目前已在山东、云南、广东等多地得到了应用[1-4]。但随着应用需求量的急速增长,现有CORS系统大多面临以下问题:一是网络实时解算数据量大,数据更新速度快,亟须高精度、高效率的数据处理算法支撑海量数据服务;二是目前大多数CORS得到的仍是实时地心坐标,地方坐标及正常高结果仍需通过事后处理的手段获得;三是CORS涉及大量的地理信息数据,其系统安全性与保密性应被高度重视[5-6]。

上海市卫星导航定位基准服务系统(SHCORS)在现有卫星导航定位基准站的基础上,通过对数据中心计算和网络服务资源优化,在技术层面实现以下突破:通过解算与服务分离结构,彻底解决双向通信模型下,海量用户高并发实时服务难题;提出虚拟格网化方法,实现数据脱密转化,解决SHCORS服务中数据涉密问题;通过向用户提供一套有别于真坐标转换七参数的“发布七参数”,在确保数据安全的前提下实现实时地方坐标与正常高的获取。

1 格网虚拟参考站技术

实时动态载波相位差分技术(real-time kinematic, RTK),是一种利用两个测量站实时载波相位观测量的差分方法,能够得到实时的厘米级定位精度。但由于工作范围有限,以及新建基站成本高等问题,20世纪90年代,国外率先提出了基于广域差分定位技术的网络RTK技术,目前仍是最主要的GNSS高精度实时动态定位技术[7-8]。网络RTK技术中应用最广泛的是虚拟参考站技术(virtual reference station, VRS),即利用地面布设的多个基准站组成GNSS参考站网[9-10],以及在用户站附近建立一个虚拟基准站,根据多个基准站的实际观测数据算出虚拟基准站的虚拟观测值,实现用户站的高精度定位。

VRS在生成过程中存在大量的误差内插、估计及建模过程,随着用户数量的增长,为每个流动站分配一个虚拟参考站需要耗费大量的运算资源,单纯依靠服务器硬件的升级则带来了极高的运维成本,难以满足海量用户的应用需求[11-12];同时由于 VRS采用双向通信,当同一时间段用户较多时,通信信道会发生拥堵,甚至会导致数据结算失败[13]。因此,为了有效解决以上问题,SHCORS系统在开发过程中采用格网VRS技术:格网化VRS通过将大区域内的虚拟参考站布设在规律的网格点上,形成一个网格化的虚拟参考站网络。通过每个区域设置一个虚拟基准站,可有效减少需要处理的数据量,提高数据的处理效率,是实现海量服务的关键技术。

一方面,采用格网化算法的虚拟改正数解算模型在对外服务层只能获取格网点的虚拟改正数,实现基准站原始观测数据和基准站成果的隔离,保证基准站数据安全[14];另一方面,格网化虚拟改正数的计算不依赖真实的用户请求,采用分布式架构进行部署,将虚拟化网格点处的虚拟改正数进行实时计算。海量的用户并发请求则通过服务层调用格网化虚拟改正数,采用多服务器负载均衡高并发系统结构,实现了集安全防护、海量并发和资源均衡为一体的解决方案。

1.1 虚拟格网观测数据

采用格网化算法的虚拟改正数解算模型在基站周边模拟虚拟观测站,在对外服务层只能获取格网站的观测数据,实现基准站原始观测数据和基准站成果的隔离,保证基准站数据安全;通过虚拟参考站,以基站数据为基础经过偏移得到的数据质量高。通过网站提供给用户便于申请下载,可以满足社会化应用后处理解算需求,虚拟格网观测数据服务技术如图1所示。

图1 虚拟格网观测数据服务技术

1.2 格网化服务流程

SHCORS格网化服务方法的各模块之间关系如图2所示。

图2 格网化服务各模块间关系

用户使用格网化VRS的服务流程包括以下步骤:

(1) 当用户请求服务时,首先需要确定用户所在位置所属的格网。这一步通常可以通过用户提供的位置信息(如经纬度坐标或地图显示位置)完成。如果用户无法提供位置信息,服务系统也可以通过IP地址定位等方式尝试确定用户位置。

(2) 确定了用户所在的格网后,服务系统可以从相应的网格服务器中获取对应的参考站数据,可以是历元观测值、星历参数、天线相位中心偏差等信息。获取参考站数据时,通常会考虑用户请求时间内附近的参考站数据,并对数据进行差分或其他处理,以提高数据的精度和可靠性。

(3) 获取参考站数据后,服务系统可进行用户请求的数据解算。通常采用RTK技术进行快速高精度定位计算。计算结果可以包括用户所在位置的坐标、速度、高度等信息,也可根据用户需求进行其他数据处理和转换。

(4)服务系统将计算结果返回给用户。返回的数据格式可以是文本、二进制或其他格式,也可根据用户需求进行定制化输出。返回数据的内容通常包括用户请求的定位结果和相应的精度评估信息,也可包括其他相关数据和服务建议。

2 实时地方坐标、正常高技术服务

传统的RTK测量中,得到的直接结果仍是地心坐标。而地方坐标系是以地球椭球体的某个点为基准点,通过正反算的方法将地球表面上任意一点的经纬度坐标转换为平面坐标系中的坐标。在实际工程应用中,若使用地心坐标,可能会涉及大量的坐标转换过程。地方坐标作为针对局部地区建立的坐标系,更能适应当地的地形、地貌等特点,对实际测量的精度有更直接和精确的反映,因此需将CORS计算得到的地心坐标转换至地方坐标及正常高,便于应用于实际工程测量和建设。

目前所采用的转换方法大多存在以下问题:①多个区域提供不同的事后转换参数导致区域边缘及区域重合地区转换精度较低;②较大面积地区只采用一种转换参数,导致部分区域的转换结果较差[15-17]。

为解决以上问题,SHCORS采用通过计算及播发“发布七参数”的技术手段,提供高精度的实时地方坐标及正常高结果。

2.1 实时地方坐标及正常高获取流程

地方独立坐标系与1980西安坐标系和1954北京坐标系之间无法进行直接转换,在现有处理方法中,通常利用CGCS2000坐标系作为中间过渡,即先将CORS解算得到的坐标结果转换至CGCS2000坐标系下,再由其转换至独立坐标系下的坐标结果。其主要流程如下:

(1)根据高斯投影反算公式,由CGCS2000坐标系下点坐标及该点的大地高H,得到基于CGCS2000坐标系下的大地坐标(B,L,H)CGCS2000。

(2) 利用已知的转换参数,将转换得到的大地坐标(B,L,H)CGCS2000转换至独立坐标系下的大地坐标(B,L,H)2000。

(3) 以3°为间隔进行高斯投影,将1980西安坐标系下成果转换至国家统一坐标格式。

(4)结合区域内的似大地水准面格网模型,根据GNSS点周围的格网值,进行双线性插值,最终得到正常高结果。

2.2 实现方法

在此基础上,SHCORS系统实现实时地方坐标、正常高技术服务的核心步骤如下:

(1) 采用基于服务器端加密的实时地方坐标、正常高测量模型,即向用户提供一套有别于真坐标转换七参数的“发布七参数”,用户在GNSS接收机手簿中设置后,即可实时测得相应目的坐标系的平面坐标和正常高。

(2) 该技术利用CORS系统向GNSS测量用户的流动站提供虚拟基准站的原始坐标,通过七参数转换使其变换到过渡坐标系下。在CGCS2000坐标系中,可以认为小于50 m的点坐标平移,对解算得到的基线向量无影响。其中,过渡坐标系只是由CGCS2000坐标系进行较小的平移得到的。因此,把由CORS系统播发出去的VRS信号中虚拟基准站的坐标转换成过渡坐标系下的坐标值再播发出去,在流动站得到RTK解算结果后,通过坐标变换即可得到其在CGCS2000坐标系下的坐标。

(3) 在保证似大地水准面成果可靠的前提下,实时为CORS用户提供正常高服务,基于似大地水准面成果和CORS虚拟格网点,插值生成虚拟格网点的虚拟正常高,该正常高本身并不存在实际物理意义,系统在用户作业时将该格网点的平面坐标、正常高及实时解算的虚拟观测值发送给用户,用户无需改变任务作业方式,即可实现实时在线获取测量点正常高。

3 分布式解算播发技术

系统对外服务作业时,主要提供两种基准的数据播发,两种基准分别是CGCS2000坐标系和上海地方坐标系。通过系统配置转换参数,在播发数据时实现数据实时在线转换,提供相应坐标系下的服务。通过坐标参数管理页面进行坐标转换的七参数添加管理,在管理员输入完成后系统会对七参数进行偏移后加密存储,即系统不会含有真实的七参数,保证了参数的安全性。七参数添加完成后可在用户权限管理页面对用户可转的坐标系进行权限配置,配置完成后用户只能选择管理员配置的坐标系进行实时和事后转换。管理员对已有的七参数进行修改删除等操作都会自动更新用户可转坐标系的权限信息,无需进行二次配置。

用户作业时进行实时转换,直接测量相应坐标系下的坐标。系统管理员配置好坐标系和似大地水准面模型参数后,用户在作业手簿上将参数输入为0,便可直接获得带正常高和地方坐标系的成果数据,地方坐标系通过两套假参数获取偏移真参数进行实时转换,整个过程不存在真实的七参数,且转换数据处理过程和所有可能涉密的信息全部放在涉密内网下进行处理。外网的业务系统都不涉及加密信息,保证了系统参数的安全性。参数及坐标服务流程如图3所示。

图3 数据播发参数流程

用户作业可通过播发RTCM直接获取坐标系坐标和手动键入伪参数两种方式。上海2000坐标系是上海市地方坐标系,该坐标系数据播发通过系统输入与CGCS2000之间的转换参数,在用户使用时,数据会自动利用转换参数(CGCS2000转换上海2000坐标系),转换为上海2000坐标系成果提供给用户。

为控制用户作业坐标系精度,对用户进行权限划分,分亚米级和厘米级两种权限。主要是通过系统对用户权限进行设定,在播发数据时进行数据精度控制,对分米级用户仅播发保留小数点后一位的坐标数据;厘米级用户则保留小数点后两位的坐标数据,这样可以避免用户进行转换参数逆获取。

SHCORS系统通过设计基准站网分布式处理和服务平台,实现了虚拟改正数服务系统与虚拟改正数解算系统分离。针对整合多套解算资源的差分数据统一对用户提供服务的问题,将数据解算和播发服务管理分离,结合格网化虚拟改正数技术,开发了基准站网分布式处理和服务平台,同步缓解解算和用户通讯服务压力,不仅能够独立格网化自主解算,同时也能有效解决用户海量双向通信问题,并整合多个解算资源统一对外服务。

4 系统应用实例及测试

平台部署中采用“独立部署、同步多级服务”。独立部署将平台分成数据处理中心和用户服务管理中心并分别进行独立部署,且两个中心同时为Web用户、RTK用户、巡查用户、GIS用户、移动端用户、管理员用户及其他实时用户等提供多级服务。

4.1 系统实施情况

系统角色可分为超级管理员、管理员、单位用户和终端用户4种。其中,超级管理员和管理员的功能包括用户管理、站网信息管理、监控管理及数据处理等;用户端则主要是对个人信息的设置维护及对终端作业的监控管理。

4.2 并发量支持测试

为了验证系统在用户量剧增情况下的服务能力,对系统支持的用户并发数量进行测试:分别选取了3台服务器,在每台服务器上进行并发测试。每组并发用户设置为1000,所有用户并发访问均在极短的时间内发生。在第一台服务器上完成4组并发(即4000用户),每组并发间隔时间为10 min,在另外两台服务器上各完成3组并发,总计10 000个用户并发。测试过程中3台服务器的服务均正常,证明了系统面向海量用户服务的可行性。

4.3 实时定位精度测试

实时定位精度是衡量一个CORS网服务性能的关键指标,选取外符合精度和内符合精度作为衡量指标,测试SHCORS为用户提供实时定位服务的精度。其中,内符合精度是系统定位可靠性与稳定性的衡量指标,为同一观测点不同测回的测量结果之间的差值,内符合精度的统计公式[18-20]为

(1)

式中,dX、dY、dZ为测试点坐标分量平均值与观测值分量的差值;MX、MY、MZ为各分量的内符合中误差,以2 cm作为限差值;N为测试点的个数;K为测试点的观测次数;dP为定位结果的平均值与每次观测值的差值;mP为测试点的空间点位内符合误差。

外符合精度可反映系统的正确性、可靠性和兼容性,为测量点测量结果与已知值之间的不同方向上的差值绝对值,其统计公式为

(2)

式中,MP和MH分别为测试点的平面点位和大地高外符合中误差,分别以3 cm和5 cm作为限差值;dx、dy分别为测试点已知的平面坐标分量与观测值分量的差值;dH为测试点的已知大地高高程与观测的大地高高程平均值的差值;dP为测试点的已知平面点位与观测的平面点位平均值的差值;N为测试点个数。

采用外业实测方式,按照《全球定位系统实时动态测量(RTK)技术规范》中网络RTK测量流动站的技术要求,同时充分考虑季节、时间和地形等因素影响,满足数量不低于基准站网点数量且在覆盖区域内均匀分布的要求和原则,选取了48个GNSS C级点。其中,系统网内测试点数量为37个,系统网外测试点数量为11个,测试点位的选取分布如图4所示。测试采用了徕卡GS15、中海达V96及华测X90多款GNSS接收机,系统设备兼容性良好。

图4 测试点位分布

(1) 内符合测试:采用网络RTK的方式进行测量,按照1 s的采样率,每个点采集60个定位结果,在不同测回之间要重启接收机,重置卫星接收信息,重新初始化等,共进行3组观测。

首先,对37个网外点进行统计,其内符合精度统计结果如图5所示。其中,X、Y、Z方向的最大差值的绝对值分别为1.3、1.4及1.3 cm;再统计11个网外点,其统计结果如图6所示。其中,X、Y、Z方向的最大差值的绝对值分别为1.2、1.7及1.6 cm,网内点及网外点各方向上误差均满足限差,各测试点内符合精度良好。

图5 网内测试点内符合精度统计

图6 网外测试点内符合精度统计

统计坐标分量内符合中误差情况见表1。其中,网内点最大误差出现在Y方向,为0.6 cm;网外点最大误差出现在Z方向,为0.8 cm,均满足限差值2.0 cm的要求。

表1 测试点各坐标分量内符合中误差 cm

表2 测试点各坐标分量外符合中误差 cm

(2) 外符合测试:采用网络RTK的方式进行测量,具体数据采集流程与内符合精度测试相同。其中,37个网内点的外符合精度统计如图7所示,平面最大误差为1.5 cm,大地高方向最大误差为3.5 cm;11个网外点的外符合精度统计如图8所示,平面最大误差为1.4 cm,大地高方向最大误差为4.2 cm,两种测试情况下均符合限差要求。统计坐标分量外符合中误差情况见表 2,平面误差与大地高方向误差分别满足限差值3和5 cm。

图7 网内测试点外符合精度统计

图8 网外测试点外符合精度统计

(3)分时段测试:分别对37个网内点和11个网外点的定位精度进行分时间段测试,对每个点分别在上午时段及下午时段进行数据采集,对定位结果与参考值的平面方向与高程方向差值进行统计。其中,网内点的误差统计结果如图9所示,网外点的误差统计结果如图10所示(图像均为左轴代表平面误差大小,右轴代表高程误差大小)。由结果可以看出,大部分测试上午的误差值小于下午,即定位精度优于下午时段,且平面误差显著小于高程误差。

图9 网内点分时段定位误差测试结果

5 结 语

本文针对现有CORS网存在的问题,结合SHCORS建设,提出了满足海量用户需求和实时地方坐标及正常高转换的解算与服务算法。其中,通过格网化VRS技术,将大范围的区域划分成多个小区域进行分布式计算,降低计算量与响应时间,在保障位置服务精度的同时有效降低了数据传输与解算模块的负荷,提升了服务的稳定性;同时,通过“发布七参数”作业模式,以及将数据解算和播发服务管理进行分离的技术,在确保地心坐标系到地方坐标系的“真七参数”及用于坐标转换过程中的“过渡七参数”保密性的前提下,实现了用户能够实时测得高精度的地方坐标和正常高。系统有效地监管用户,并根据用户需求进行了功能扩展,建立了严谨完善的基站管理机制和科学自动化的服务流程,集运维、监测、数据处理为一体的面向现代测绘管理体系的多层次、多节点运维管理平台,能够安全、可靠、稳定地提供社会化服务,实现服务海量化的同时保障服务高精度。