rtklib中rtk源码解析及优化建议

为了解决公司某型号芯片是否满足千寻RTK要求，测试单频RTK在不同卫星系统下模糊度固定率。因此，熟悉RTK算法原理和调试rtklib后处理程序是必要的。
一、测试数据获取
使用rtknavi采集数据，具体步骤可以参考manual，此处不再赘述。选择rtknavi有以下三个方面的考虑：
（1）可以实时看到模糊度固定情况；
（2）能保证基准站和流动站的数据流观测时段一致性，基准站使用TCP方式采集数据，rtcm3格式；流动站使用端口采集数据，ubx格式。
（3）第（2）步采集的数据可以使用rtkconv转换后，再rtkpost进行后处理。

二、manual中rtk算法解析
实现精密相对定位采用rtk算法，rtk算法定义此处不再赘述，推荐谢刚的《GPS原理与接收机设计》。manual中的rtk算法也有介绍，但是对于向量和矩阵大小，manual并没有给出具体的例子。为了便于理解，给出单频单系统下向量和矩阵大小设置的示例。
假设共视卫星有m颗，针对单频单系统数据，y=h(x)+v，向量和矩阵的大小如下所示：
1、 状态向量 x (3+3+m)*1
2、 DD测量向量y及其测量模型的向量大小均是 2(m-1)1，其中，假设DD的参考星为sat 1
3、 E表示m颗卫星的LOS三维向量 m3
4、 D 单差SD转换矩阵 (m-1)*m，则DE (m-1)*3
5、 测量误差R 2(m-1)*2(m-1)
其中，m表示单差相位偏差个数。
问：单频双系统、双频双系统、多频多系统大小又是多少呢？很有意思

三、rtklib后处理平台debug步骤
rtklib后处理平台的搭建在《RTKLIB Ver2.4.3在VS版本配置过程中出现的问题及其解决步骤》中已经对出现的问题做出了具体的解决，建议在调试的时候，先将trace宏打开，在配置中将level调为5，这时候跑数据可以看到所有的debug过程，对了解rtk算法的框架大有裨益。
精密相对定位relpos函数，主要由扩展卡尔曼滤波算法（时间更新udstate函数、量测更新filter函数）和模糊度固定算法（LAMBDA）组成。
根据trace得出源码relpos函数的流程大致如下：
1）先求出基站的非差残差zdres（打印中的y表示基站每颗卫星的非差残差）；
2）再选取基站和流动站的共视星，然后进行时间更新
3）这时候trace 4 x(0)= 1 2 3（分界线）
4）对流动站求非差残余zdres（打印中的y表示流动站每颗卫星的非差残差），求双差残差和偏导数ddres（双差残差v、雅各比矩阵H、DD测量误差协方差阵R），然后进行量测更新filter
5）这时候trace 4 x(1)=1 2 3（分界线），
6）针对验后浮点解，再进行行流动站zdres、ddres、valpos操作，注意这时候ddres中的H=NULL，即表示H不打印，R矩阵不变，是打印的
7）然后再进行LAMBDA模糊度固定求解（打印单差SD转换矩阵D），如果通过的话，再进行第5步一样的操作

四、rtklib中观测误差的协方差矩阵R设置问题
在debug过程中，发现rtklib中随机模型使用高度角定权（有且仅有），rtk验前验后使用的都是这个模型，双差残差的协方差矩阵R是使用单差来计算的，就会导致双差残差大或者小都是一样的Ri值，可以使用Herment方差分量估计法，Herment方差分量估计可以根据验后估计调整权比。

具体代码实现和测试结果留待后补

参考文献：

[1]刘天骏,王坚,韩厚增,宁一鹏,余航.GPS/BDS分类组合定位的指数加权Helmert方差分量估计法[J].大地测量与地球动力学,2018,38(07):684-688+694.
[2]刘金海,涂锐,张睿,张鹏飞,卢晓春.Helmert方差分量估计在GPS/GLONASS/BDS组合定位权比确定中的应用[J].大地测量与地球动力学,2018,38(06):568-570+576.
[3]王位文,李建康.Helmert方差分量估计在测量平差中的算法研究[J].价值工程,2014,33(26):217-218.
[4]http://www.rtklib.com/prog/manual_2.4.2.pdf