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龍圖騰網恭喜浙江工業(yè)大學申請的專利一種基于RTK的港口車輛高精度自適應定位解算方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115436983B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-01發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202210951408.1，技術領域涉及：G01S19/44；該發(fā)明授權一種基于RTK的港口車輛高精度自適應定位解算方法是由楊旭升;瞿子文;史秀紡;張文安;付明磊;劉浩淼設計研發(fā)完成，并于2022-08-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于RTK的港口車輛高精度自適應定位解算方法在說明書摘要公布了：一種基于RTK的港口車輛高精度自適應定位解算方法，包括：步驟1，安裝基準站；步驟2，獲取基準站數據；步驟3，云解算平臺存儲基準站數據，接收基準站觀測的衛(wèi)星數據，對數據進行分類去重、解碼，保存在數據庫中；步驟4，獲取移動站數據，通過5G私有網絡連接云解算平臺，上傳移動站衛(wèi)星觀測數據；步驟5，自適應位置解算，下發(fā)基準站衛(wèi)星觀測數據給移動站，移動站校驗后對數據進行解碼，自適應選擇位置解算平臺；步驟6，數據轉發(fā)與存儲，若通過移動站直接計算的定位結果，由移動站向云解算平臺上傳，云解算平臺接受到移動站上傳的定位結果后存儲在數據庫中；若由云解算平臺定位，則將定位結果下發(fā)給移動站硬件平臺，并在本地存儲當前定位結果。

本發(fā)明授權一種基于RTK的港口車輛高精度自適應定位解算方法在權利要求書中公布了：1.一種基于RTK的港口車輛高精度自適應定位解算方法，使用下列設備：一套GNSS-RTK基準站，提供RTK定位所需的基準站觀測數據，一臺云服務器，服務器上安裝有一套自適應云解算平臺，一套5G私有網絡基站，進行待定位移動站與云解算平臺進行數據傳輸與交換；安裝在工程設備上的通訊模塊與衛(wèi)星信號接收裝置組成移動站，將衛(wèi)星觀測數據上傳到云解算平臺中進行RTK解算，也能通過通訊模塊獲取基準站的差分數據，在本地利用移動站計算芯片對移動站的位置進行解算，后將解算結果上傳云解算平臺；云解算平臺中儲存所有目前聯網的場地車的高精度定位數據；包括如下步驟：步驟1，安裝基準站，GNSS-RTK基準站布置在天空視野良好地方，確定基準站安裝的準確位置，將基準站進行機械固定，后通過精密單點定位PPP或RTK平滑的方式對基準站的準確坐標進行求解，確定基準站的ECEF坐標；步驟2，獲取基準站數據，GNSS-RTK基準站通過有線網絡或5G與云解算平臺進行連接，傳輸基準站接受到的衛(wèi)星觀測數據；步驟3，云解算平臺存儲基準站數據，云解算平臺接收基準站觀測的衛(wèi)星數據，對數據進行分類去重，并根據對應的壓縮格式進行解碼，保存在數據庫中，等待移動站硬件平臺連接云解算平臺進行解算；步驟4，獲取移動站數據，啟動安裝于場地車上的移動站，移動站通過5G私有網絡連接云解算平臺，進行權限驗證、注冊服務，驗證通過后從云解算平臺獲取基準站衛(wèi)星觀測數據、上傳移動站衛(wèi)星觀測數據給云解算平臺；步驟5，自適應位置解算，下發(fā)云解算平臺中存儲的基準站衛(wèi)星觀測數據給移動站，移動站對下發(fā)的數據進行校驗，校驗通過后對數據進行解碼，自適應選擇位置解算平臺；步驟5中提出的自適應位置解算方法包括以下子步驟：步驟5.1，時間同步，對基準站數據和移動站數據進行時間同步，計算時間差ΔT；ΔT＝|TR-TB|1上式中，TR代表移動站衛(wèi)星觀測數據時間，TB代表基準站衛(wèi)星觀測數據時間；檢查電文差分時間是否符合設定的最大電文差分時間Tthreshold；ΔTTthresholds2若滿足上式，認為基準站和移動站的觀測數據有效，時間校驗通過，轉步驟5.2；否則認為與云解算平臺的通訊存在問題，丟棄此次接收到的基準站衛(wèi)星觀測數據，等待下次通訊成功時重新連接NTRIP服務，本次定位結束；步驟5.2，檢查當前衛(wèi)星觀測數據是否匹配移動站硬件平臺解算能力，對移動站的觀測數據進行統計，檢查移動站硬件平臺內存中的衛(wèi)星個數是否滿足下式： 上式中，表示在GPS、BDS雙系統中，單點定位解滿足工程機械定位精度需要的最少衛(wèi)星數量；若滿足該條件，則進行單點定位，獲取單點定位結果后轉步驟5.3；若移動站內存中的衛(wèi)星個數滿足下式： 本次定位結果為無解，向云解算平臺發(fā)送錯誤信息，本次定位結束；步驟5.3，成功單點定位后，進行相對定位，獲取高精度RTK位置解算結果；對移動站硬件平臺內存儲的基準站和移動站衛(wèi)星觀測信息進行篩選，篩選出基準站與服務站的共視衛(wèi)星將共視衛(wèi)星的衛(wèi)星號放入相對定位的準備列表中，并進行信噪比篩選和衛(wèi)星仰角篩選，分別確定衛(wèi)星最低信噪比閾值和衛(wèi)星最低高度角閾值ELMin，上述衛(wèi)星最低信噪比閾值和衛(wèi)星最低高度角閾值ELMin由移動站接收機所處環(huán)境進行確定；若編號為i的衛(wèi)星信噪比或衛(wèi)星仰角ELi滿足下式： 則將該編號為i衛(wèi)星的衛(wèi)星號從相對定位的列表中刪除；若經過高度角、信噪比篩選后共視衛(wèi)星數滿足下式： 為硬件平臺能夠處理的最大共視衛(wèi)星數，其值由硬件平臺計算能力及算法復雜度共同確定；即超出了移動站硬件平臺的計算能力，則將本次定位數據發(fā)送給云解算平臺，由云解算平臺進行定位，轉步驟5.4；若共視衛(wèi)星數滿足下式： 則在移動站硬件平臺中進行相對定位的計算；通過相對定位算法解算基準站和移動站的基線長度，并通過整周模糊度固定算法固定所述共視衛(wèi)星的整周模糊度；若固定成功，即解算結果為RTK整數解，在基準站坐標的基礎上，結合上述兩站之間的基線向量得到移動站精確坐標，將解算結果發(fā)送到云解算平臺，本次解算結束；若其整周模糊度固定失敗，即解算結果為RTK浮點解，則將本次定位的數據上傳到云解算平臺，在云解算平臺中進行二次求解，轉步驟5.5；步驟5.4云解算平臺進行第一次解算，對移動站上傳的衛(wèi)星觀測數據進行選星，選定高質量、觀測可靠、未發(fā)生周跳的衛(wèi)星，若選星后衛(wèi)星個數滿足下式： 則利用選星后的衛(wèi)星進行單點定位，獲取單點定位結果；若選星后衛(wèi)星個數滿足下式： 則逐步降低選星算法的閾值，直到選星后衛(wèi)星個數滿足下式： 進行單點定位，獲取單點定位結果；成功進行單點定位后，對云解算平臺中存儲的基準站和移動站衛(wèi)星觀測信息進行篩選，篩選出基準站與服務站的共視衛(wèi)星將共視衛(wèi)星的衛(wèi)星號放入相對定位的準備列表中，并進行信噪比篩選和衛(wèi)星仰角篩選，分別確定衛(wèi)星最低信噪比閾值和衛(wèi)星最低高度角閾值ELMin，上述衛(wèi)星最低信噪比閾值和衛(wèi)星最低高度角閾值ELMin由移動站接收機所處環(huán)境進行確定；若編號為i的衛(wèi)星信噪比或衛(wèi)星仰角ELi滿足下式： 則將該編號為i衛(wèi)星的衛(wèi)星號從相對定位的列表中刪除；若經過高度角、信噪比篩選后共視衛(wèi)星數滿足下式： 即存在以上滿足條件的共視衛(wèi)星，代表當前觀測量充裕，但由于移動站硬件平臺處理能力限制或選擇觀測量錯誤導致定位失敗，對上述共視衛(wèi)星進行選星算法排序，使用信噪比-高度角聯合模型: 式中，a、b為模型參數，其取值由經驗值給出，CN0為接收機接受衛(wèi)星信號的信噪比，E為接收機和當前衛(wèi)星的高度角；由于共視衛(wèi)星由兩臺接收機共同對衛(wèi)星進行觀測，存在兩個觀測值，所以分別對兩個觀測值進行求解，對其基準站數據和移動站數據分別帶入上式，計算σi＝σri+σui10式中，σri為第i顆衛(wèi)星的基準站數據經過信噪比-高度角聯合模型求得的值，σui為第i顆衛(wèi)星的移動站數據經過信噪比-高度角聯合模型求得的值；對上述σi進行排序，刪去其大于閾值A的值；將剩下的衛(wèi)星進行相對定位，求解其整周模糊度浮點解；在求解浮點解的基礎上，再次檢查衛(wèi)星數量，若滿足條件的共視衛(wèi)星大于是進行部分模糊度固定算法的共視衛(wèi)星下限，該閾值由啟用衛(wèi)星系統數量決定；則通過部分模糊度固定算法對整周模糊度進行求解；否則，通過全部模糊度固定算法固定所述全部共視衛(wèi)星的整周模糊度，在所述步驟一確定基準站ECEF坐標的基礎上，算出移動站的精確坐標，保存當前定位結果，本次解算結束；步驟5.5，云解算平臺進行第二次解算，對移動站硬件平臺定位解算結果和移動站硬件平臺定位上傳的解算數據進行分析，刪除移動站硬件平臺定位過程中方差較大的衛(wèi)星，通過上述算法重新選星，再與云解算平臺中基準站衛(wèi)星觀測量聯合進行相對定位，若仍定位失敗，則放寬選星算法的閾值，進行不同衛(wèi)星組合的嘗試，獲取定位方差最小的定位結果，保存當前定位結果，本次解算結束；步驟6，數據轉發(fā)與存儲，若通過移動站硬件平臺直接計算的定位結果，由移動站硬件平臺向云解算平臺上傳，云解算平臺接受到移動站硬件平臺上傳的定位結果后存儲在數據庫中；若由云解算平臺定位，則將定位結果下發(fā)給移動站硬件平臺，并在本地存儲當前定位結果。

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