技术领域
[0001] 本申请涉及计算机技术领域，具体涉及一种基于水汽参数的设备定位方法、装置、设备以及介质。
相关背景技术
[0002] 使用北斗三号卫星导航系统用户配合高精度的定位终端和连续运行基准站网（CORS）服务即可实时获取实时的分米‑厘米级位置信息，但是当前某些地区存在大量面积没有CORS与通讯网络服务覆盖，导致无法获取这些区域的大气参量信息，进而无法进行高精度的定位服务，并且在这些地区建立4G（第四代的移动信息系统）网络通讯设施和北斗基准站耗时、耗力、耗财巨大、也存在安全风险。
[0003] 北斗三号卫星导航系统相比GPS（Global Positioning System，全球定位系统）、GLONASS等国外系统具备独有的星基精密单点定位（PPPB2b）服务和北斗三号短报文通信服务，中国区域用户无需网络借助4G网络即可通过卫星接收高精度的轨道和时钟改正信息。
[0004] 基于北斗短报文的大气关键参量测定的核心在于对流层建模，对流层的方法有很多种，用的最多的则是Saastamoinen模型（一种数学模型）。该模型基于大气层介质的连续性假设，利用大气压力、温度和水汽含量等参数建立了大气延迟与海拔高度之间的关系，从而有效地模拟了对流层延迟的影响。但该方法在对于极地地区和高纬度地区，由于大气条件与标准大气条件的差异较大，模型的精度较低。
具体实施方式
[0019] 这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的例子，或者如本申请的一些方面相一致的系统和方法的例子。
[0020] 需要说明的是，在本文中，通过术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含等之类的描述，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素，此外，本申请不同实施例中具有同样命名的部件、特征、要素可能具有相同含义，也可能具有不同含义，其具体含义需以其在该具体实施例中的解释或者进一步结合该具体实施例中上下文进行确定。
[0021] 应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0022] 在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或者“单元”的后缀仅为了有利于本申请的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或者“单元”可以混合地使用。
[0023] 本申请实施例提供一种基于水汽参数的设备定位方法、装置、电子设备和存储介质。
[0024] 其中，该基于水汽参数的设备定位装置可以部署于无人机中，无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV），也被称为遥控飞机或无人机系统（Unmanned Aircraft System, UAS），是一种不需要飞行员在机舱内操作的航空器。无人机可以通过有线或者无线的方式与服务器进行通信，服务器可以包括一个独立运行的服务器或者分布式服务器，也可以包括由多个服务器组成的服务器集群，终端可以包括手机、平板电脑或个人计算机（Personal Computer，PC）。
[0025] 以下分别进行详细说明。需说明的是，以下实施例的描述顺序不作为对实施例优先顺序的限定。
[0026] 本申请提供一种基于水汽参数的设备定位方法，包括：获取地面气象数据以及卫星定位数据；根据精密单点定位算法以及所述卫星定位数据，确定卫星与接收机之间的观测距离；基于预设的大气模型、观测距离和地面气象数据，预估信号在大气传播时的传播延迟；根据传播延迟、观测距离以及卫星定位数据，预估大气中的水汽参数；基于预设的北斗短报文通信机制将水汽参数传输至数据接收中心，以便数据接收中心根据水汽参数对目标设备进行定位。
[0027] 请参阅图1，图1是本申请提供的基于水汽参数的设备定位方法的流程示意图，该基于水汽参数的设备定位方法具体包括如下流程：101、获取地面气象数据以及卫星定位数据。
[0028] 地面气象数据可以包括温度、湿度以及气压，温度：大气的温度影响大气的密度和折射率，进而影响全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）信号的传播速度和路径。湿度：湿度是影响大气水汽含量的关键因素，而大气中的水汽含量是GNSS信号传播延迟的主要来源之一。气压：大气的气压也会影响大气的密度和折射率，对GNSS信号的传播有直接影响。
[0029] 卫星定位数据是通过GNSS系统获取的，用于确定接收器在地球上的精确位置。这些数据通常包括以下几类信息：伪距观测数据：接收机根据接收到的卫星信号计算出的距离，称为伪距。由于接收机的时钟不可能像卫星时钟那样精确，因此这个距离是“伪”的，即包含了时钟误差。
[0030] 相位观测数据：与伪距相比，相位观测可以提供更高的精度，因为它测量的是信号的相位变化。相位观测对大气延迟更为敏感，可以用来进行更精细的大气延迟估计。
[0031] 卫星星历：描述卫星在轨道上的精确位置和运动状态的数据。星历数据允许接收机计算卫星的位置。
[0032] 卫星钟差：卫星上的原子钟与接收机时钟之间的时间差。这个时间差需要被计算和校正，以确保定位的准确性。
[0033] 大气延迟：GNSS信号在通过大气层时会受到延迟，主要包括对流层延迟和电离层延迟。大气延迟需要被估计和校正，以提高定位精度。
[0034] 多路径效应：当GNSS信号反射或绕射到达接收机时，会产生多路径效应，这会影响信号的准确接收。需要采取措施减少或消除这种效应。
[0035] 例如，具体的，在关键地理位置部署气象监测站，以收集温度、湿度、气压等数据。可以使用各种传感器和仪器，如温度计、湿度计、气压计等，实时收集地面气象数据。通过有线或无线通信网络，将收集到的数据传输到数据处理中心或定位系统。将不同监测站点的数据进行整合，以获得区域性的气象信息。此外，在需要定位的地点部署GNSS接收机，然后，通过接收机接收来自GNSS卫星的信号。由此，获取地面气象数据以及卫星定位数据。
[0036] 102、根据精密单点定位算法以及卫星定位数据，确定卫星与接收机之间的观测距离。
[0037] 精密单点定位（Precise Point Positioning, PPP）是一种利用GNSS卫星信号对接收机进行高精度定位的技术。PPP算法考虑了多种误差源，并使用各种校正数据来提高定位精度。观测距离是指在GNSS定位中，卫星到接收机之间的直线距离。
[0038] 例如，具体的，接收机捕捉来自GNSS卫星的信号，包括伪距和相位观测数据。然后，使用卫星星历数据确定卫星在空间中的位置。接着，对接收机和卫星时钟差异进行校正。再然后，对信号在大气中传播时产生的延迟进行校正，包括对流层和电离层延迟。最后，在应用PPP算法处理观测数据，结合所有校正后，结合接收机的估计位置和卫星位置，计算卫星信号从卫星到接收机的传播时间。最后，将传播时间乘以光速，得到卫星与接收机之间的观测距离。
[0039] 103、基于预设的大气模型、观测距离和地面气象数据，预估信号在大气传播时的传播延迟。
[0040] 大气模型是用来描述和估计地球大气对GNSS信号传播影响的数学模型。这些模型考虑了大气层的物理特性，如温度、湿度、气压等，以及它们如何影响电磁波的传播速度和路径。大气模型具体可以包括如下：标准大气模型：提供了大气参数（如温度、压力和密度）随高度变化的标准剖面。
[0041] Saastamoinen模型：一个经典的对流层延迟模型，用于估计信号在对流层中的传播延迟。它基于大气压力、温度和水汽含量等参数。
[0042] GPT2（Global Pressure and Temperature）模型：用于计算全球范围内的大气折射率和延迟，考虑了大气压力、温度和水汽压。
[0043] Hopfield模型：另一个对流层延迟模型，与Saastamoinen模型类似，但使用了不同的系数。
[0044] 例如，具体的，可以确定一个大气模型，如Saastamoinen模型来描述大气对信号传播的影响。用大气模型，结合地面气象数据，估计对流层延迟（Troposphere delay）和电离层延迟（Ionosphere delay）。利用地面气象数据和大气模型，计算信号在对流层中的传播延迟。包括计算大气中的水汽含量（Precipitable Water Vapor， PWV）和干延迟（Zenith Hydrostatic Delay, ZHD）。
[0045] 使用双频信号，通过电离层映射函数（Ionospheric Mapping Function, IMF）和双频观测数据，估计电离层延迟。评估多路径效应对信号传播延迟的影响，并尝试进行校正。将所有大气延迟校正综合起来，得到信号在大气中的总传播延迟。将观测距离与大气延迟校正相结合，计算信号在大气中的传播延迟。
[0046] 可选地，在本申请的一些实施例中，步骤“基于预设的大气模型、观测距离和地面气象数据，预估信号在大气传播时的传播延迟”，具体可以包括：对卫星定位数据进行解调，得到卫星定位数据对应的相位信号；
根据多个频率的相位信号、预设大气模型和所述地面气象数据，预估信号在大气传播时的传播延迟。
[0047] 例如，具体的，在接收机接收来自GNSS卫星的信号后，该信号可以包括多个频率的相位和伪距信号。可选地，在本申请的一些实施例中，上述信号经过接收机的射频芯片处理，包括滤波、放大和模数转换。对接收到的数字中频信号由基带芯片进行进一步处理，包括数字解调和数据解析。接着，利用接收机接收的多个频率信号，提取每个频率上的相位观测值。需要说明的是，相位观测值具有高分辨率，对大气延迟非常敏感。应用预设的大气模型，如Saastamoinen模型，结合地面气象数据（温度、湿度、气压等），估计对流层延迟。具体的，利用GNSS观测数据和大气折射模型，结合地面气象数据，对大气延迟进行精确估计，从而模拟对流层延迟的影响。同时，使用双频信号，通过电离层延迟的双频率算法来估计电离层延迟，从而减弱电离层延迟的影响。通过构建双差观测值，有效地消除多路径效应，提高大气延迟估计的精度。接着，利用相位观测值和大气延迟模型，估计信号在大气中的传播时间。最后，将大气延迟校正应用于信号的传播时间，计算信号在大气中的传播延迟。
[0048] 可选地，在本申请的一些实施例中，步骤“根据多个频率的相位信号、预设大气模型和所述地面气象数据，预估信号在大气传播时的传播延迟”，具体可以包括：将地面气象数据输入至预设大气模型中，估计信号在对流层中的延迟；
根据多个频率的相位信号，估计信号在电离层中的延迟；
基于信号在对流层中的延迟和信号在电离层中的延迟，预估信号在大气传播时的传播延迟。
[0049] 接收机终端采集地面气象数据，例如温度、湿度和气压，这些数据对于对流层延迟建模至关重要。利用采集到的地面气象数据，输入到大气模型中，如Saastamoinen模型，估计信号在对流层中的延迟。具体的，该大模型基于大气压力、温度和水汽含量等参数，建立大气延迟与海拔高度之间的关系。接收机使用PPP技术进行精密定位计算，同时采用基于GNSS信号相位的大气延迟估计方法，利用相位观测数据和大气折射模型，对大气延迟进行更精确的估计。接收机利用多个频率的相位信号，通过电离层延迟的双频率算法来估计信号在电离层中的延迟。
[0050] 结合对流层和电离层的延迟估计，接收机可以预估信号在大气中的总传播延迟。这包括了对流层中由于大气折射率变化引起的延迟，以及电离层中由于自由电子密度变化引起的延迟。此外，还可以通过数据处理和滤波技术，如构建双差观测值，有效减少多路径效应的影响，提高大气延迟估计的精度。
[0051] 具体的，利用接收到的卫星信号和精密星历、钟差等辅助信息，进行PPP（Precise Point Positioning，全球导航卫星系统的定位技术）定位计算。这包括解算接收机的位置、钟差、大气延迟等参数。从PPP定位计算过程中获得接收机位置的精确估计，以及卫星‑接收机间的距离和观测残差等信息。这些结果将作为估计水汽含量的基础数据。
[0052] 采用基于GNSS信号相位的大气延迟估计方法进行对流层延迟建模，将相位观测数据与大气延迟模型相结合，通过差分载波相位的优化算法，对大气延迟进行估计。
[0053] 由于对流层中大气的分布不均匀，导致大气折射率随着位置的变化而变化，因此，GNSS信号在对流层中传播时，速度并不是恒定值，而且路径也是不规则的曲线。如果只考虑对流层的影响，则GNSS信号在对流层的传播时间可表示为：（1）
其中， 表示信号在对流层中的传播时间的计算函数， 表示信号在对流层
中的真实传播时间，S表示信号在对流层中的传播路径，v表示GNSS信号传播速度，n代表大气折射率。
[0054] 然而，在假设没有大气折射影响的前提下，信号在对流层的传播时间应该表示为：（2）
其中， 表示没有大气折射影响下，信号在对流层中的传播时间， 表示卫星到
接收机的几何距离，c代表光速。
[0055] 因此，对流层中大气折射率对信号的延迟时间∆t可以表示为：（3）
GNSS在观测接收机与卫星之间的距离时，直接观测量是信号从卫星发射到接收机收到信号的传播时间，然后，时间乘以真空中的光速即可得到距离。
[0056] 因此，由于对流层中大气的折射现象造成的信号延迟时间等效距离STD可以表示为：（4）
其中， 表示GNSS信号由大气折射导致传播速度变慢而引起的延迟量，
(S−R)表示由于路径发生弯曲导致的传播路径变长，S表示信号在对流层中的传播路径，R表示卫星到接收机的几何距离。
[0057] 在精度提升方面，GNSS信号的相位观测具有更高的精度，这是因为相位观测能够提供比伪距观测（码观测）更精细的测量。
[0058] 相位观测值Φ（单位：周）可以表示为：（5）
其中，Φ是相位观测值，是信号传播的几何距离，c是光速，dT和dTs分别是接收机和卫星的钟差，λ是信号波长，N是相位模糊度（整数周数），ΔΦion是电离层延迟，ΔΦtrop是对流层延迟，ϵΦ是观测噪声和多路径误差。
[0059] 在消除多路径效应方面，相位观测中的多路径效应可以通过多种技术进行消除或减少。首先通过构建双差观测值，有效地消除多路径效应。
[0060] （6）其中， 是双差相位观测值。 和 分别是卫星i到接收机A和B的相位观测
值。 和 分别是卫星j到接收机A和B的相位观测值。
[0061] 双差观测值有效地消除了接收机钟差、卫星钟差和大部分的系统误差，同时减弱了多路径效应的影响。
[0062] 利用多频信号，可以有效地分离电离层延迟和多路径误差。
[0063] 对两个不同频率对应的相位观测值，即，频率f1对应的相位观测值Φ1和频率f2对应的相位观测值Φ2，电离层延迟的影响可以用以下公式消除：（7）
其中，ΔΦtrop是对流层延迟。通过多频观测，可以减弱电离层延迟的影响，从而更准确地估计对流层延迟。
[0064] 104、根据传播延迟、观测距离以及卫星定位数据，预估大气中的水汽参数。
[0065] 在GNSS定位中，传播延迟通常是指信号在大气中（电离层和对流层）的延迟，以及由于时钟差导致的延迟。通过上述式（5）可知，相位观测值（即预估距离）=传播延迟+观测距离。通过测量的传播延迟减去真空中传播时间和电离层延迟，可以分离出对流层延迟。
[0066] 可选地，在本申请的一些实施例中，步骤“根据传播延迟、观测距离以及卫星定位数据，预估大气中的水汽参数”，具体可以包括：确定卫星与所述接收机之间的几何距离；
根据几何距离、传播延迟、观测距离以及卫星定位数据，预估大气中的水汽参数。
[0067] 几何距离是从卫星到接收机的直线距离，不考虑大气层的影响。传播延迟包括信号在大气中的传播时间，主要受对流层和电离层延迟的影响。这些延迟可以通过大气模型和双频测量来估计。将传播延迟、观测距离加到几何距离上，可以得到从卫星到接收机的预估距离。这实际上是相位观测值，它包括了信号在大气中的传播延迟。
[0068] 几何距离是指卫星和接收机之间的直线距离，不包括大气延迟。
[0069] 在实际计算中，几何距离通常是通过接收机的PPP算法处理得到的，该算法会校正大气延迟、时钟差和其他误差。观测距离是接收机根据接收到的GNSS信号计算出的距离，包括了几何距离和传播延迟。利用双频信号可以独立估计电离层延迟，因为不同频率的信号受到电离层延迟的影响不同。通过GNSS信号，可以计算对流层总延迟，然后，结合地面气象数据、以及观测距离与几何距离之间的距离残差，预估大气中的水汽参数，即，可选地，在本申请的一些实施例中，步骤“根据几何距离、传播延迟、观测距离以及卫星定位数据，预估大气中的水汽参数”，具体可以包括：计算观测距离与几何距离之间的距离残差；
基于距离残差、传播延迟以及卫星定位数据，预估大气中的水汽参数。
[0070] 观测距离是从GNSS接收机测量得到的，包括了几何路径以及大气延迟的影响。几何距离是指卫星和接收机之间的直线距离，理论上不包含任何延迟。距离残差是观测距离与几何距离之间的差值。
[0071] 例如，将卫星定位数据和地面气象数据输入至大气模型中，由大气模型输出模型的预测距离，并计算该预测距离与几何距离之间的预测残差，还可以在预测残差上加传播延迟，通过比较距离残差和预测预测残差，可以识别出大气延迟之外的其他误差源，如多路径效应，然后，基于该误差源对大气模型进行调整，具体的，使用双频GNSS信号来估计电离层延迟。由于不同频率的无线电信号受到不同程度电离层的影响，通过比较两个频率上的延迟，可以计算出电离层的总延迟，并从观测距离中减去这个延迟，同时，使用高级数据处理技术来识别和校正信号经过反射或绕射到达接收机产生的多路径效应、以及校正卫星和接收机时钟的不同步问题，通常使用卫星的广播星历或精密星历数据，经过上述方法，对接收机的位置进行调整，最终可以输出对流层总延迟。再然后，基于对流层总延迟（ZTD）以及地面气象数据，预估大气中的水汽参数。
[0072] 可选地，在本申请的一些实施例中，步骤“基于距离残差、传播延迟以及卫星定位数据，预估大气中的水汽参数”，具体可以包括：基于卫星定位数据，确定对流层总延迟；
基于地面气象数据、距离残差以及预设公式，计算静力学延迟；
计算对流层总延迟与静力学延迟之间的差，得到湿延迟；
根据地面气象数据、传播延迟以及湿延迟，预估大气中的水汽参数。
[0073] 例如，使用GNSS相位观测数据，通过精密单点定位（PPP）算法估计对流层总延迟。这包括信号在对流层中的所有延迟效应。利用地面气象数据（如气压、温度和湿度）和预设的静力学方程计算静力学延迟。ZHD与大气中的水汽无关，主要受大气压力和温度的影响。
从对流层总延迟（ZTD）中减去静力学延迟（ZHD），得到湿延迟（ZWD），最后，使用湿延迟（ZWD）和地面气象数据，通过适当的转换公式计算大气中的水汽总量。
[0074] 具体的，利用观测到的残差与模型预测的残差之间的关系，可以推断大气中的水汽含量，观测到的残差可以叠加传播延迟，以降低误差。该反演方法采用了GNSS‑PWV反演算法，通过构建高质量的实时 ZHD 模型来提高实时水汽反演精度。
[0075] PWV反演的基本原理是利用 GNSS 技术精确解算的对流层延迟来反演信号传播路径上的水汽总含量，其具体步骤如下：首先，通过GNSS观测数据，使用PPP或网络RTK技术，精确解算出对流层总延迟（ZTD）；然后，利用地面气象元素结合静力学延迟公式来计算静力学延迟，公式如公式8所示，然后从总对流层延迟（ZTD）中减去静力学延迟（ZHD），得到湿延迟（ZWD），公式如公式9所示；其次，利用地面气象数据（如温度、湿度），计算将湿延迟转换为PWV的转换因子（Π）。转换因子通常根据大气条件估算，常用公式如公式10所示，最后使用湿延迟（ZWD）和转换因子（Π），将湿延迟转换为可降水量（PWV），其计算公式如公式12所示。
[0076] （8）其中，P是地面气压，φ是纬度，H是海拔高度，f(φ ,H)f是考虑纬度和海拔影响的修正函数。
[0077] ZWD=ZTD−ZHD（9）（10）
Π是转换因子，κ 是经验常数，通常取值为 0.15。 ρw是水的密度，约为1000 kg/m³。Tm是加权平均温度，其计算公式如公式11所示，可以通过大气温度 T计算得到。Ts是地面温度。
[0078] （11）PWV=Π⋅ZWD（12）
其中，e(t)是水汽压，z是高度。
[0079] 通过这些步骤，可以有效地利用GNSS技术和地面气象数据来监测大气中的水汽含量，为相关领域提供有价值的信息。
[0080] 105、基于预设的北斗短报文通信机制将水汽参数传输至数据接收中心，以便数据接收中心根据所述水汽参数对目标设备进行定位。
[0081] 例如，采用数据压缩技术，将水汽参数（PWV）和其他相关数据进行压缩，以适应北斗短报文通信的数据长度限制。为了确保数据传输的安全性，使用北斗短报文通信机制提供的加密技术对压缩后的数据进行加密。将加密后的数据打包成符合北斗短报文格式的报文。对短报文进行数字调制，准备通过北斗卫星进行传输。利用北斗系统的短报文通信服务，将报文发送至卫星，然后由卫星转发至数据接收中心。数据接收中心接收到短报文后，进行解密和解压缩，恢复原始的水汽参数数据。数据接收中心对收到的水汽参数进行进一步处理和分析，以用于目标设备的定位服务，如利用水汽参数对目标设备的大气延迟进行校正，提高定位精度。
[0082] 由此，可以向没有地面通信基础设施的地区提供了一种有效的数据传输手段，特别适用于偏远或难以覆盖的地区，能够支持关键数据的实时传输和定位服务。
[0083] 可选地，在本申请的一些实施例中，步骤“基于预设的北斗短报文通信机制将水汽参数传输至数据接收中心，以便数据接收中心根据所述水汽参数对目标设备进行定位”，具体可以包括：基于哈弗曼编码方式对水汽参数进行压缩，并对压缩数据进行加密，得到加密数据；
根据预设的短报文服务将加密数据发送至所述卫星，并由卫星将加密数据转发至数据接收中心，以便数据接收中心根据加密数据对目标设备进行定位。
[0084] 哈夫曼编码（Huffman Coding）是一种广泛使用的无损数据压缩算法，其用于创建变长编码，其中最常见的数据被分配较短的编码，而不常见的数据被分配较长的编码。
[0085] 使用哈夫曼编码方式对PWV等水汽参数数据进行压缩。哈夫曼编码是一种无损数据压缩算法，可以有效减少数据量。对压缩后的数据进行加密，以确保数据在传输过程中的安全性和完整性。可能采用的加密技术包括信源加密等。接着，将加密数据打包成适合北斗短报文服务的格式，并对短报文数据进行数字调制，利用北斗系统的短报文通信服务，将加密的压缩数据发送至卫星。北斗卫星接收到短报文后，将其转发至数据接收中心。数据接收中心接收到加密的压缩数据，首先进行解密处理，然后解压缩数据以恢复原始的水汽参数。对恢复的水汽参数数据进行进一步处理和分析，用于目标设备的精密定位服务。
[0086] 由上可知，本申请实施例提供一种基于水汽参数的设备定位方法，在获取地面气象数据以及卫星定位数据后，根据精密单点定位算法以及卫星定位数据，确定卫星与接收机之间的观测距离，接着，基于预设的大气模型、观测距离和所述地面气象数据，预估信号在大气传播时的传播延迟，再然后，根据传播延迟、观测距离以及卫星定位数据，预估大气中的水汽参数，最后，基于预设的北斗短报文通信机制将水汽参数传输至数据接收中心，以便数据接收中心根据水汽参数对目标设备进行定位。在本申请提供的基于水汽参数的设备定位的方案中，不依赖于地面网络的信号，基于预设的大气模型、观测距离和地面气象数据，预估信号在大气传播时的传播延迟，再根据传播延迟、观测距离以及卫星定位数据，预估大气中的水汽参数，最后，将水汽参数回传至监控中心，从而实时掌握作业地区的水汽信息，保障无网络条件下的高精度定位，实现了在没有网络的情况下，对设备的高精度定位，即，提高了设备定位的精度。
[0087] 为了进一步理解本申请的基于水汽参数的设备定位方法，以下以基于北斗卫星导航系统的大气监测和数据传输流程为例进行具体说明，请参阅图2，星基PPP‑B2B解算终端接收来自卫星的导航信号和其他必要的辅助信息，辅助信息包括卫星星历、钟差、轨道、硬件延迟，同时采集如温度、湿度、气压等地面气象数据，将这些数据用于对流层延迟建模与水汽解算。其中，星基PPP‑B2B解算终端指的是一种利用卫星信号进行精密单点定位（Precise Point Positioning, PPP）的终端设备，并且特别采用了星基增强服务来提高定位精度。解算终端是一个能够执行定位解算的设备，即计算接收机的精确位置。这通常涉及到接收GNSS信号，应用PPP算法，并结合卫星星历、钟差、大气模型等数据来估计接收机的三维位置。星基增强系统（如美国的WAAS、欧洲的EGNOS、俄罗斯的SDCM和中国的SBAS）通过地球静止轨道上的卫星广播额外的校正信息，以提高GNSS信号的精度和可靠性。星基PPP‑B2B解算终端利用PPP技术对终端位置进行精密定位计算，基于PPP定位计算结果，采用基于GNSS信号相位的大气延迟估计方法进行对流层延迟建模。星基PPP‑B2B解算终端通过对PPP定位计算结果和大气延迟模型进行分析，估计大气中的水汽含量。星基PPP‑B2B解算终端将上述步骤中的水汽含量、对流层延迟、大气温度、湿度信息通过北斗短报文传输编码技术进行压缩编码，降低数据长度后加密传输至监控中心。由此，可以实现没有网络的情况下获取高精度的大气关键参量并回传至监控中心，从而实时掌握作业地区的水汽信息，保障无网络条件下的高精度定位。
[0088] 具体的，利用北斗卫星系统对大气中的关键参数进行监测，特别是水汽含量。通过集成的全球导航卫星遥感跟踪系统（Integrated GNSS Remote Sensing Tracking System，IGSRTS），在IGS RTS中，精确的卫星轨道信息是基础。全球导航卫星系统（GNSS）的卫星轨道数据由国际GNSS服务组织（IGS）等机构提供，用于计算卫星到地面接收器的准确距离；钟差包括卫星钟差和接收器钟差。由于信号传输时间的计算依赖于准确的时间测量，钟差校正对于消除时间测量误差至关重要。在IGS RTS中，钟差校正有助于提高定位数据的准确性；硬件延迟涉及信号在接收器硬件中的传播延迟，包括天线、射频前端、采样器等部分。这些延迟是信号处理过程中固有的，必须通过校正模型进行补偿，以确保数据的精确性。在IGS RTS中，收集来自多个GNSS卫星的信号，以及相关的轨道和钟差数据。利用专业软件处理收集到的数据，应用轨道和钟差信息，同时对硬件延迟进行校正。通过综合考虑轨道、钟差和硬件延迟的校正，实现对目标的精密定位。终端利用卫星进行精密点定位（PPP）技术，对大气中的水汽含量进行双向解算。终端根据卫星与接收机间的观测数据，建立大气延迟模型。通过比较实际观测残差与预期观测残差，反演大气中水汽含量。
[0089] 监测中心接收并处理来自终端的数据，进行大气水汽含量的监测和分析。利用三颗北斗卫星进行数据传输和定位服务。
[0090] 射频芯片将接收到的信号放大，以确保信号强度足够进行后续处理。经过放大的信号被送入数字中频处理模块，这里信号被转换成数字形式。数字中频处理模块将模拟信号转换为2或4位的数字信号，这决定了信号的量化精度。数字中频处理模块使用50MHz的采样时钟对信号进行采样，确保信号的数字化质量。采样频率足够高，以避免混叠现象并保留信号的高频成分。数字信号被送入RDSS基带芯片进行进一步处理。RDSS基带芯片负责将数字中频信号进一步处理为基带信号，包括解调、解码和错误校正。当需要发送数据时，RDSS基带芯片将数据进行BPSK调制。BPSK是一种常用的数字调制技术，它通过改变载波的相位来传输信息。调制后的BPSK信号被加载到发射载波上，然后通过射频芯片的发射链路发送到卫星。在发送前，RDSS基带芯片对数据进行压缩和加密，以提高传输效率和安全性。RDSS基带芯片可以处理和生成短报文，通过卫星进行通信。
[0091] 为便于更好的实施本申请实施例的基于水汽参数的设备定位方法，本申请实施例还提供一种基于水汽参数的设备定位装置。其中名词的含义与上述基于水汽参数的设备定位系统中相同，具体实现细节可以参考系统实施例中的说明。
[0092] 请参阅图3，图3为本申请实施例提供的基于水汽参数的设备定位装置的结构示意图，其中该基于水汽参数的设备定位装置具体可以包括获取模块201、确定模块202、第一预估模块203、第二预估模块204以及定位模块205，具体可以如下：获取模块201，用于获取地面气象数据以及卫星定位数据；
确定模块202，用于根据精密单点定位算法以及所述卫星定位数据，确定卫星与接收机之间的观测距离。
[0093] 第一预估模块203，用于基于预设的大气模型、所述观测距离和所述地面气象数据，预估信号在大气传播时的传播延迟。
[0094] 可选地，在本申请的一些实施例中，第一预估模块203具体可以包括：解调单元，用于对卫星定位数据进行解调，得到卫星定位数据对应的相位信号；
第一预估单元，用于根据多个频率的相位信号、预设大气模型和所述地面气象数据，预估信号在大气传播时的传播延迟。
[0095] 可选地，在本申请的一些实施例中，第一预估单元具体可以用于：将地面气象数据输入至预设大气模型中，估计信号在对流层中的延迟；根据多个频率的相位信号，估计信号在电离层中的延迟；基于信号在对流层中的延迟和信号在电离层中的延迟，预估信号在大气传播时的传播延迟。
[0096] 第二预估模块204，用于根据传播延迟、观测距离以及所述卫星定位数据，预估大气中的水汽参数。
[0097] 可选地，在本申请的一些实施例中，第二预估模块204具体可以包括：确定单元，用于确定卫星与所述接收机之间的几何距离；
第二预估单元，用于根据几何距离、传播延迟、观测距离以及卫星定位数据，预估大气中的水汽参数。
[0098] 可选地，在本申请的一些实施例中，第二预估单元具体可以包括：计算子单元，用于计算观测距离与几何距离之间的距离残差；
预估子单元，用于基于距离残差、传播延迟以及所述卫星定位数据，预估大气中的水汽参数。
[0099] 可选地，在本申请的一些实施例中，预估子单元具体可以用于：基于卫星定位数据，确定对流层总延迟；
基于地面气象数据、距离残差以及预设公式，计算静力学延迟；
计算对流层总延迟与静力学延迟之间的差，得到湿延迟；
根据地面气象数据、传播延迟以及湿延迟，预估大气中的水汽参数。
[0100] 定位模块205，用于基于预设的北斗短报文通信机制将水汽参数传输至数据接收中心，以便数据接收中心根据所述水汽参数对目标设备进行定位。
[0101] 可选地，在本申请的一些实施例中，定位模块205具体可以用于：基于哈弗曼编码方式对水汽参数进行压缩，并对压缩数据进行加密，得到加密数据；根据预设的短报文服务将所述加密数据发送至卫星，并由卫星将加密数据转发至数据接收中心，以便数据接收中心根据加密数据对目标设备进行定位。
[0102] 本申请实施例提供一种基于水汽参数的设备定位装置，获取模块201在获取地面气象数据以及卫星定位数据后，确定模块202根据精密单点定位算法以及卫星定位数据，确定卫星与接收机之间的观测距离，接着，第一预估模块203基于预设的大气模型、观测距离和所述地面气象数据，预估信号在大气传播时的传播延迟，再然后，第二预估模块204根据传播延迟、观测距离以及卫星定位数据，预估大气中的水汽参数，最后，定位模块205基于预设的北斗短报文通信机制将水汽参数传输至数据接收中心，以便数据接收中心根据水汽参数对目标设备进行定位。在本申请提供的基于水汽参数的设备定位的方案中，不依赖于地面网络的信号，基于预设的大气模型、观测距离和地面气象数据，预估信号在大气传播时的传播延迟，再根据传播延迟、观测距离以及卫星定位数据，预估大气中的水汽参数，最后，将水汽参数回传至监控中心，从而实时掌握作业地区的水汽信息，保障无网络条件下的高精度定位，实现了在没有网络的情况下，对设备的高精度定位，即，提高了设备定位的精度。
[0103] 此外，本申请实施例还提供一种电子设备，如图4所示，其示出了本申请实施例所涉及的电子设备的结构示意图，具体来讲：该电子设备可以包括一个或者一个以上处理核心的处理器301、一个或一个以上计算机可读存储介质的存储器302、电源303和输入单元304等部件。本领域技术人员可以理解，图4中示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。其中：
处理器301是该电子设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器302内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器302内的数据，执行电子设备的各种功能和处理数据，从而对电子设备进行整体监控。
可选的，处理器301可包括一个或多个处理核心；优选的，处理器301可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器301中。
[0104] 存储器302可用于存储软件程序以及模块，处理器301通过运行存储在存储器302的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及基于水汽参数的设备定位方法。存储器302可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序（比如声音播放功能、图像播放功能等）等；存储数据区可存储根据电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器302可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器302还可以包括存储器控制器，以提供处理器301对存储器302的访问。
[0105] 电子设备还包括给各个部件供电的电源303，优选的，电源303可以通过电源管理系统与处理器301逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源303还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。
[0106] 该电子设备还可包括输入单元304，该输入单元304可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。
[0107] 尽管未示出，电子设备还可以包括显示单元等，在此不再赘述。具体在本实施例中，电子设备中的处理器301会按照如下的指令，将一个或一个以上的应用程序的进程对应的可执行文件加载到存储器302中，并由处理器301来运行存储在存储器302中的应用程序，从而实现各种功能，如下：获取地面气象数据以及卫星定位数据；根据精密单点定位算法以及所述卫星定位数据，确定卫星与接收机之间的观测距离；基于预设的大气模型、观测距离和地面气象数据，预估信号在大气传播时的传播延迟；根据传播延迟、观测距离以及卫星定位数据，预估大气中的水汽参数；基于预设的北斗短报文通信机制将水汽参数传输至数据接收中心，以便数据接收中心根据水汽参数对目标设备进行定位。
[0108] 以上各个操作的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。
[0109] 本申请实施例在获取地面气象数据以及卫星定位数据后，根据精密单点定位算法以及卫星定位数据，确定卫星与接收机之间的观测距离，接着，基于预设的大气模型、观测距离和所述地面气象数据，预估信号在大气传播时的传播延迟，再然后，根据传播延迟、观测距离以及卫星定位数据，预估大气中的水汽参数，最后，基于预设的北斗短报文通信机制将水汽参数传输至数据接收中心，以便数据接收中心根据水汽参数对目标设备进行定位。在本申请提供的基于水汽参数的设备定位的方案中，不依赖于地面网络的信号，基于预设的大气模型、观测距离和地面气象数据，预估信号在大气传播时的传播延迟，再根据传播延迟、观测距离以及卫星定位数据，预估大气中的水汽参数，最后，将水汽参数回传至监控中心，从而实时掌握作业地区的水汽信息，保障无网络条件下的高精度定位，实现了在没有网络的情况下，对设备的高精度定位，即，提高了设备定位的精度。
[0110] 本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令来完成，或通过指令控制相关的硬件来完成，该指令可以存储于一计算机可读存储介质中，并由处理器进行加载和执行。
[0111] 为此，本申请实施例提供一种存储介质，其中存储有多条指令，该指令能够被处理器进行加载，以执行本申请实施例所提供的任一种基于水汽参数的设备定位方法中的步骤。例如，该指令可以执行如下步骤：获取地面气象数据以及卫星定位数据；根据精密单点定位算法以及所述卫星定位数据，确定卫星与接收机之间的观测距离；基于预设的大气模型、观测距离和地面气象数据，预估信号在大气传播时的传播延迟；根据传播延迟、观测距离以及卫星定位数据，预估大气中的水汽参数；基于预设的北斗短报文通信机制将水汽参数传输至数据接收中心，以便数据接收中心根据水汽参数对目标设备进行定位。
[0112] 以上各个操作的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。
[0113] 其中，该存储介质可以包括：只读存储器（ROM，Read Only Memory）、随机存取记忆体（RAM，Random Access Memory）、磁盘或光盘等。
[0114] 由于该存储介质中所存储的指令，可以执行本申请实施例所提供的任一种基于水汽参数的设备定位方法中的步骤，因此，可以实现本申请实施例所提供的任一种基于水汽参数的设备定位方法所能实现的有益效果，详见前面的实施例，在此不再赘述。
[0115] 以上对本申请实施例所提供的一种基于水汽参数的设备定位方法、装置、设备以及介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
