RTKlib PPP代码解析

我所基于的代码版本是RTKlib 2.4.3的一个拓展版本RTKexplore Demo5，这个版本主要针对低成本的GNSS进行了一些改进完善。

pppos

extern void pppos(rtk_t *rtk, const obsd_t *obs, int n, const nav_t *nav)

• 所在文件：ppp.c
• 功能说明：PPP处理
• 参数说明：

 args: 		 IO    rtk_t *rtk			rtk solution structure
			 I     const obsd_t *obs	当前历元观测值
			 I     int n 				当前移动站观测值数目
			 I     const nav_t *nav     星历 

• 调用关系：

Created with Raphaël 2.2.0 pppos udstate_ppp satposs testeclipse(配置可选) tidedisp(配置可选) filter ppp_res ppp_ar update_stat End

• 处理过程：

1. 调用udstate_ppp函数进行卡尔曼滤波的一步预测；
2. 调用satposs函数计算卫星位置；
3. 如果在配置中选择排除block IIA卫星，调用testeclipse函数，将这些卫星的位置、速度置0；
4. 如果在配置中选择潮汐修正，调用tidedisp函数进行潮汐修正；
5. 调用ppp_res函数计算预测值与量测值之间的残差；
6. 待用filter函数进行卡尔曼滤波的量测更新；
7. 调用ppp_res函数计算量测更新后的残差；
8. 调用ppp_ar进行整周模糊度结算，并调用ppp_res进行残差计算；
9. 调用update_stat更新输入、输出参数rtk solution的状态

• 注意事项：

1. 需要注意的是，步骤8中ppp_ar是个空函数，返回值为0，因此实际后面的ppp_res函数也不会被调用。如此来看，实际PPP的解为通过卡尔曼滤波得到的浮点解。
2. satposs和相对定位中的函数一致，不再进行解析，可参考RTKLIB源码解析——单点定位

udstate_ppp

static void udstate_ppp(rtk_t *rtk, const obsd_t *obs, int n, const nav_t *nav)

• 所在文件：ppp.c
• 功能说明：进行卡尔曼滤波的一步预测，更新rtk->x状态量值
• 参数说明：

 args: 		 IO    rtk_t *rtk			rtk solution structure
			 I     const obsd_t *obs	当前历元观测值
			 I     int n 				当前移动站观测值数目
			 I     const nav_t *nav     星历 

• 调用关系：

Created with Raphaël 2.2.0 udstate_ppp udpos_ppp udclk_ppp udtrop_ppp(配置可选) udiono_ppp(配置可选) udbias_ppp End

• 处理过程：

1. 调用udpos_ppp函数位置、速度、加速度状态量 rtk->x以及相应协方差阵 rtk->P的更新；
2. 调用udclk_ppp函数，更新钟差状态量（以gpst为基准）；
3. 如果在配置中选择的对流层模型为ZTD estimation或者ZTD+grad estimation，调用udtrop_ppp进行对流层参数状态量的更新；
4. 如果在配置中选择电离层模型为estimation，调用udiono_ppp函数，更新电离层误差参数状态量；
5. 如果选择的频率数>=3，则进行L5 dcb状态量的更新；
6. 调用udbias_ppp函数进行相位bias状态量的更新。

• 注意事项：

1. 参考RTklib manual 来看，PPP算法中使用的量测量为“无电离层组合的伪距、载波相位”，所以配置中可以将电离层模型选择为“Iono free LC”。通过参考RTKexplorer博客Exploring kinematic single-receiver solutions with RTKLIB and the u-blox F9P. 中的配置，对流层模型应该至少配置为ZTD estimation。我在之后的博客中会测试一下不同的PPP配置对精度有多大的影响。
2. 参考 RTKLIB Manual 可知状态量包括位置、速度、接收机钟差、对流层参数、卫星相位偏差；
3. udpos_ppp、udtrop_ppp、udiono_ppp函数与之前相对定位中udpos、udtrop、udion函数流程基本一致，就不再详细解释，具体可参考RTKlib相对定位源码解析： udstate函数。由于udbias_ppp和相对定位中不同，因此在下文中进行解析。

udbias_ppp

static void udbias_ppp(rtk_t *rtk, const obsd_t *obs, int n, const nav_t *nav)

• 所在文件：ppp.c
• 功能说明：进行相位偏差状态量和协方差阵的一步预测
• 参数说明：

 args: 		 IO    rtk_t *rtk			rtk solution structure
			 I     const obsd_t *obs	当前历元观测值
			 I     int n 				当前移动站观测值数目
			 I     const nav_t *nav     星历 

• 处理过程：

1. 首先是对所有共视星进行周跳检测：调用了detslp_ll函数，根据LLI来判断基站和移动站周跳；然后调用detslp_gf利用几何无关组合进行周跳检测；最后调用了detslp_gf_mw函数进行周跳检测。对RTKlib的周跳检测函数，我专门写了一篇博客解析RTKlib源码解析：ppp和rtkpost中的周跳检测函数
2. 对所有卫星进行循环，判断是否需要重置单差相位偏移状态量。如果所配置的AR的模式为instantaneous（实际由于当前PPP中使用的是浮点解，通常将PPP的AR配置为OFF），或者卫星载波相位的中断次数大于配置中所设置的最大次数，则将单差相位偏移状态量重置为0；
3. 对每一组观测数据，调用 corr_meas函数对伪距、载波相位进行修正，并计算无电离层组合的伪距、载波相位量测量Pc和Lc；
4. 将每颗卫星的载波相位偏差bias初始化为0，如果电离层模型为电离层无关模型，则直接计算bias[i]=Lc-Pc；否则的话，通过伪距计算电离层延迟ion=(obs[i].P[0]-obs[i].P[l])/(1.0-SQR(lam[l]/lam[0]))；由于L1和L2伪距相减后，只剩下L1和L2的电离层误差之差，以及伪距噪声项，因此由此计算出来的电离层误差实际包含了伪距噪声，误差相对较大。利用修正电离层误差后的伪距和载波相位之差计算bias： bias[i]=L[f]-P[f]+2.0ionSQR(lam[f]/lam[0]);
5. 计算每颗卫星的bias与载波相位偏差状态量rtk->x之间的偏差offset之和；
6. 在原有的载波相位偏差状态量上加上offset的平均值，以此来作为载波相位偏差一步预测值：rtk->x[j]+=offset/k；
   7.对每颗卫星循环，更新一步预测协方差阵，对有周跳的卫星、或者没有初始化载波相位偏差状态量的卫星，用之前计算的bias值重新初始化载波相位偏差状态量。

corr_meas

static void corr_meas(const obsd_t *obs, const nav_t *nav, const double *azel,
                      const prcopt_t *opt, const double *dantr,
                      const double *dants, double phw, double *L, double *P,
                      double *Lc, double *Pc)

• 所在文件：ppp.c
• 功能说明：计算经过接收机天线修正、相位缠绕校正、SSR修正或者dcb 修正后的伪距、载波相位量测量，并计算无电离层组合的伪距、载波相位值Lc，Pc
• 参数说明：

 args: 		 I     const obsd_t *obs	当前历元观测值
			 I     const nav_t *nav 	星历
			 I     const double *azel 	方位角和俯仰角 (rad)
			 I	   const prcopt_t *opt  处理选项
			 I     const double *dantr  接收机天线校正值
			 I     const double *dants  卫星天线校正值
			 I     double   phw        相位缠绕校正值
			 O     double *L           修正后的载波相位
			 O     double *P           修正后的伪距值
			 O	   double *Lc          无电离层组合的载波相位值
			 O     double *Pc          无电离层组合的伪距值 

• 处理过程：

1. 调用 testsnr函数检查观测值的信噪比是否大于mask；
2. 对伪距天线修正、相位缠绕校正，对载波相位进行天线修正；
3. 如果星历类型是broadcast + SSR_APC或者broadcast + SSR_COM，对伪距值进行ssr 修正；如果是其他星历类型，进行 DCB 校正；
4. 计算无电离层组合的伪距、载波相位值Lc，Pc

ppp_res

static int ppp_res(int post, const obsd_t *obs, int n, const double *rs,
                   const double *dts, const double *var_rs, const int *svh,
                   const double *dr, int *exc, const nav_t *nav,
                   const double *x, rtk_t *rtk, double *v, double *H, double *R,
                   double *azel)

• 所在文件：ppp.c
• 功能说明：计算载波相位和伪距残差
• 参数说明：

 args: 		 I     int post             是否是修正后残差计算标志
 			 I     const obsd_t *obs	当前历元观测值
 			 I     int n                当前移动站观测值数目
             I     const double *dts    卫星钟差
             I     const double *var_rs 星位置和钟差的协方差
             I     const int *svh       卫星健康标志
             I     const double *dr     地球潮汐位移
             IO    int *exc             卫星排除标志
			 I     const nav_t *nav 	星历
			 IO    const double *x      状态量
			 IO    rtk_t *rtk			rtk solution structure
			 IO    double *v            载波相位和伪距残差
			 IO    double *H            卡尔曼滤波中的观测矩阵
			 IO    double *R            测量误差的协方差矩阵
			 I     const double *azel 	方位角和俯仰角 (rad) 

• 处理过程：

1. 把卫星的有效标志位均置0，rtk->ssat[i].vsat[j]=0;
2. 在一步预测值x[i]基础上加上潮汐修正，作为移动站位置：rr[i]=x[i]+dr[i];
3. 对每颗星进行循环，根据移动站位置，计算卫星仰角，如果小于设定阈值，排除该卫星，并且检查该卫星系统、单点定位卫星有效标志、是否在设置中排除，重置排除标志：exc[i]=1；
4. 调用model_trop函数计算对流层误差dtrp，调用model_iono函数计算电离层误差dion；
5. 调用satantpcv函数计算卫星天线校正参数dants；调用antmodel函数计算根据接收机天线的相位中心参数计算天线偏移量dantr，该函数在此博客曾进行解析；
6. 调用model_phw函数计算相位缠绕校正值rtk->ssat[sat-1].phw；
7. 调用corr_meas函数对伪距和载波相位进行修正，得到量测量；
8. 计算量测矩阵H和残差v，相位残差存放在 rtk->ssat[sat-1].resc中，伪距残差在rtk->ssat[sat-1].resp中；
9. 综合考虑伪距（载波相位）噪声、对流层噪声、电离层噪声、卫星位置钟差噪声后，作为量测噪声；如果是GLONASS卫星，在伪距量测噪声上，还要加上IFB噪声（频间差噪声）；
10. 如果是 pre-fit，即!post的情况，如果某颗残差值大于阈值，将这颗星排除；
11. 如果post为1，某颗残差值大于阈值，将这颗星记录下来；整个循环结束；
12. 如果post为1，找到11步中残差值最大的那颗星，将其排除。