GNSS定位基本原理
-
卫星持续发射包含时间戳和星历的射频信号。
-
接收机同步捕获至少四颗卫星的信号，测量传播时间 → 计算伪距。
-
依据已知卫星坐标和伪距，求解后方交会方程，得到三维位置和时间校正。
-
如需更高精度，进一步进行差分或载波相位处理。
1、系统组成
空间段：若干颗运行在中高轨道的导航卫星（如 GPS、北斗、GLONASS、伽利略），每颗卫星都携带高精度原子钟并定期广播星历（Ephemeris）和时间信息。
控制段：地面监控站负责卫星轨道、时钟的校准以及信号参数的更新。
用户段：地面或空中的 GNSS 接收机，负责接收卫星信号并进行位置计算。
2、信号测距（伪距）
接收机在同一时刻接收到多颗卫星的射频信号。信号中携带的时间戳与接收机本地时钟的差乘以光速 ，得到伪距 （即卫星到接收机的距离）。
由于接收机时钟误差，伪距中还包含一个未知的时钟偏差 。
3、后方交会（三角定位）
已知每颗卫星的三维坐标 与对应的伪距 ，可以建立如下方程：
添加图片注释，不超过 140 字（可选）
至少四颗卫星（三维坐标 + 时钟偏差）即可求解出接收机的三坐标 与时钟偏差 。这就是后方交会（trilateration）的核心原理。
4、钟差的来源
GNSS（全球导航卫星系统）中的钟差，指的是卫星端或接收机端的原子钟时间与系统统一时间（GNSS 标准时间）之间的偏差。它是 GNSS 定位、导航和授时误差的主要来源之一，通常分为两类：
| 类型 | 含义 | 典型大小 | 主要补偿方式 |
|---|---|---|---|
| 卫星钟差 | 卫星上搭载的原子钟（铷钟、铯钟）时间与 GNSS 系统时间的差值，包含钟差、钟速、钟漂以及随机误差。常用二阶多项式 表示 | 1 ms 以内（对应约 300 km 等效距离误差），广播星历提供的精度约 10 ns（≈3 m），精密产品可达 0.1 ns（≈0.03 m） | 通过导航电文中的钟差参数（a₀、a₁、a₂）进行实时修正；精密单点定位（PPP）使用高精度轨道‑钟差产品 |
| 接收机钟差 | 接收机内部时钟与 GNSS 标准时间的偏差，影响所有观测卫星的伪距/相位量。 | 通常在 10 ns--100 ns 之间，等效距离误差在 3 m--30 m 左右 | 差分定位（RTK/DGNSS）或 PPP 中把接收机钟差作为待估参数一起求解；也可通过外部授时（如网络授时）校正 |
产生原因
-
原子钟本身的漂移：即使是高精度原子钟，也会出现微小的频率偏移（钟速）和漂移（钟漂）。
-
相对论效应：卫星在高空、快速运动导致的时间膨胀和引力势差，需要在制造或软件中预先补偿。
-
硬件延迟与码相位偏差：不同频率、不同信号的硬件路径差异也会表现为钟差（如 DCB、TGD）。
对定位的影响
伪距观测的等效距离可以写成
ρ=c（tr-ts）=cδtr-cδts+几何距离+其他误差
其中 c 为光速，δtr 与 δts分别是接收机和卫星的钟差。如果不加以校正，1 ns 的钟差就会产生约 0.3 m 的距离误差，进而导致定位误差数米甚至十几米。
常用校正手段
-
广播钟差参数：GNSS 电文中提供的a0，a1，a2 用于实时校正卫星钟差。
-
精密钟差产品：IGS、iGMAS 等组织发布的高精度轨道‑钟差产品，支持厘米级甚至分米级定位。
-
差分技术：RTK、网络 RTK 通过基准站的已知坐标和已校正的钟差，消除接收机钟差。
-
PPP（Precise Point Positioning）：在单站点使用精密钟差产品直接估计并消除卫星与接收机的钟差
5、定位误差的来源
图1 定位误差来源
差分定位技术可以消除
卫星钟差
星历误差
电离层误差
对流层误差
将接收机钟差作为未知数求出
坐标差分可达±5m的精度；RTD可达±（1-3）m级的精度，RTK可达±（1-3）cm的精度，高程精度是平面精度的2-3倍。
6、AGNSS
| 内容 | 说明 |
|---|---|
| 定义 | AGNSS 是在传统 GNSS（GPS、北斗、GLONASS、伽利略等）基础上，利用地面或卫星网络向接收机提供辅助信息（如卫星星历、时钟、粗略位置、大气模型等），以加快定位、提升可靠性和精度。 |
| 工作原理 | 1. 获取辅助数据：移动终端通过蜂窝、Wi‑Fi、蓝牙或专用卫星链路向服务器请求最新的星历、闰秒、卫星健康等信息。 2. 本地解算：接收机在收到这些数据后，能够在信号弱或视野受阻的环境下快速完成首次定位（TTFF），并在后续持续更新。 |
| 主要优势 | • 显著缩短 TTFF：在弱信号或室内环境下，TTFF 可从数十秒降至 1--2 秒。 • 提升定位成功率：在城市峡谷、地下停车场等 GNSS 信号受阻的场景中，辅助信息帮助接收机快速捕获卫星。 • 降低功耗：快速定位后即可进入低功耗模式，延长电池续航。 |
| 常见应用 | - 智能手机、车载导航、无人机、物流追踪、紧急定位（eCall） - 精准农业、测绘、工业物联网（IIoT） - 轨道交通与铁路定位（如 AGIS4RAIL 项目） |
| 实现方式 | 1. 网络辅助（A‑GNSS）：通过运营商基站或互联网服务器提供数据。 2. 卫星辅助（SBAS/GBAS）：利用区域增强系统（如 WAAS、EGNOS、北斗 SBAS）广播辅助信息。 |
| 技术挑战 | • 基础设施需求：需要覆盖广泛的网络或卫星广播系统，尤其在偏远地区仍有盲区。 • 数据时效性：星历等信息必须保持最新，否则会导致定位误差。 • 安全与隐私：辅助数据的传输需加密防止篡改，且涉及用户粗略位置时需遵守隐私法规。 |
| 最新进展（2024‑2025） | - 硬件集成：Quectel LG290P、LC76G 系列模块在硬件手册中明确支持 AGNSS 功能，提供专用 API 供开发者获取和使用辅助数据。 - 行业项目：欧洲 NAVISP 项目"AGIS4RAIL"将 AGNSS 与成像传感器结合，用于铁路列车的高可靠定位。 - 深度学习融合：研究提出"Deep Learning Assisted Kalman Filter"，在 GNSS 信号缺失环境下结合 AGNSS 数据提升定位精度。 |
| 未来趋势 | 1. 多源融合：将 AGNSS 与 5G/6G 边缘计算、视觉里程计、惯性测量单元（IMU）深度融合，实现亚米级甚至厘米级定位。 2. 全球统一标准：推动统一的辅助数据格式和接口，降低不同厂商、不同网络之间的兼容成本。 3. 低功耗实现：在物联网终端上进一步优化协议栈，进一步降低功耗，适配超低功耗传感节点。 |
AGNSS 通过在 GNSS 基础上提供实时的辅助信息，显著提升了定位速度、成功率和可靠性，已在移动通信、车载、铁路、无人机等多个领域得到广泛应用。随着 5G/6G 网络、深度学习算法以及新一代低功耗硬件的快速发展，AGNSS 将在高精度、低时延定位场景中发挥更大作用。