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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种INS辅助的GNSS伪距粗差探测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116299599B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310150768.6，技术领域涉及：G01S19/39；该发明授权一种INS辅助的GNSS伪距粗差探测方法是由潘树国;邓诗键;高旺;赵庆设计研发完成，并于2023-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种INS辅助的GNSS伪距粗差探测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种INS辅助的GNSS伪距粗差探测方法；充分挖掘INS导航信息在辅助抗差方面的作用，大幅增强组合导航系统的抵抗粗差能力；首先，利用GNSS单点伪距观测值以及多普勒观测值与INS进行紧组合，并对卫星接收机钟差以及钟漂的实时估计进行滑窗监测；此后，将组合系统中INS的实时更新解算位置代入卫星观测方程进行预处理的平差求解，对剩余未知数进行残差检验；下一步，通过残差检验与滑窗监测的相关阈值设定，通过前向搜索的方式来循环剔除残差最大且超出阈值的故障卫星。最后采用M‑LS滤波方式，再次进行GNSSINS紧组合解算得到正确的定位结果。

本发明授权一种INS辅助的GNSS伪距粗差探测方法在权利要求书中公布了：1.一种INS辅助的GNSS伪距粗差探测方法，其特征在于：包括以下步骤： 1GNSS单点伪距观测值以及多普勒观测值与INS紧组合 基于psi-角ψ误差模型的INS位置、速度、姿态误差方程分别为： 式中，上标n表示导航坐标系，下标i、e、b分别表示惯性坐标系、地球坐标系、载体坐标系；rn表示位置矢量；表示转移速率；vn表示载体速度；ψ表示平台失准角；fn表示导航系下的比力；表示地球自转速率；表示模型计算的重力；表示载体系到导航系的转换矩阵；fb表示载体系下的比力；表示导航系相对于惯性系的角速度；表示载体系相对于惯性系的角速度； 紧组合滤波状态向量的构建由惯性器件误差状态和GNSS的误差状态决定： 式中，上标n、b分别表示导航坐标系和载体坐标系；ψn表示导航系下的三维平台失准角；δvn表示导航系下的三维速度误差；δrn表示导航系下的三维位置误差；εb表示载体系下的三维陀螺漂移；表示载体系下的三维加速度计零偏；dtG表示GNSS接收机时钟偏移；dtd表示GNSS接收机时钟漂移； 系统误差动力学方程如下所示： 式中，F表示状态转移矩阵，由式[1]-[3]得到；G表示噪声分布矩阵；w表示系统噪声； 使用单点伪距观测值以及多普勒观测值与INS紧组合，其中GNSS观测值的电离层延迟和对流层延迟分别使用Klobuchar和Saastamoinen模型进行改正；量测模型表示如下： zk＝Hkxk+vk[6] 式中，zk表示量测向量；下标k表示第k个历元；Hk表示量测矩阵；xk表示状态向量；vk表示量测噪声，服从零均值高斯分布； 量测向量是GNSS原始观测值mGNSS与INS预测值之间的差值；如下所示： 式中，Ps,f、分别表示原始伪距观测值和多普勒观测值；上标f表示频率；上标s表示卫星系统，包括GPS、BDS、Galileo；ρINS、分别表示INS预测伪距和预测伪距率；ΔdtrP、分别表示与伪距和多普勒观测值来自接收机时钟相关的误差改正总和；ΔδP、分别表示伪距和多普勒观测值其他误差校正总和； 量测模型表示如下： I＝[11...1]T[14] 式中，es,f表示接收机到卫星的方向余弦；表示导航坐标系到地球坐标系的位置误差转换矩阵；表示导航坐标系到地球坐标系的速度误差转换矩阵； 对接收机钟差和钟漂实时估计的滑窗检测在于对其实时估计值在滑动窗口内求相应的样本均值和样本均方误差，计算公式如下： 式中，表示样本均值，S表示样本均方误差； 2INS辅助GNSS残差检验 惯导更新推算出的位置参数在地心地固坐标系下的坐标为X＝x,y,z，将其代入下式伪距观测方程： 式中，上标表示第i颗卫星，下标r表示接收机；表示伪距观测值；表示卫地几何距离；c表示光速；δtr表示接收机钟差；δti表示卫星钟差；表示等效对流层延迟；表示等效电离层延迟；表示等效轨道误差；表示随机误差；其中，对流层、电离层延迟以及卫星钟差误差项用相应模型改正，方程中将仅剩接收机钟差一个未知参数，对上式进行平差求解得到δtr估值以及各个方程对应的残差如下： 式中，上标表示第i颗卫星；vi表示残差；li表示第i颗卫星误差； 3向前搜索循环剔除故障卫星 由于采用了滑动窗口监测，若滑动窗口监测的样本均值和样本均方误差超出所设定的阈值，则进行残差检验并开始向前搜索循环剔除故障卫星； 如前所述，由式[18]看出，各个卫星对应观测值的残差vi将主要受到自身误差的影响；而如果第i颗卫星不存在粗差，但第j颗卫星存在粗差，则此时第j颗卫星的对应残差vj受到的影响为而第i颗卫星受到的影响仅为在卫星颗数较多时，此时有较大理由相信残差最大且超出阈值的卫星对应的观测值即为存在粗差的卫星；此时将此卫星剔除，再次构建如式[17]所示但不包含第j颗卫星的观测方程，依次类推进行，直至残差满足要求；当卫星颗数较少时，将上一个输出历元的滑动窗口监测的样本均值也代入式[17]进行残差检测，循环剔除残差最大的卫星直至残差满足要求； 4基于M-LS滤波的GNSSINS紧组合解算 假设历元的观测向量各分量互相独立，但可能含有异常误差且服从污染正态分布，而动力学模型预测的状态向量仍然服从正态分布，则对观测向量采用抗差M估计，对状态参数仍然采用最小二乘LS估计； 用等价权矩阵定义M-LS滤波极值条件，由此得到递推解为： 式中，KMLS仍称为增益矩阵，表达式为： 式中，表示观测向量的等价权矩阵，采用IGGIII权函数： 式中，为权矩阵Rk的第i、j元素，γij为： 其中： 式中，表示标准化新息，k0、k1为设定的相应阈值；由此得到GNSS粗差剔除后更为精确的抗差定位结果。

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