本发明提供了一种基于灰色verhulst动态模型的周跳探测修复方法，涉及卫星导航周跳信号处理。
背景技术：
1、在卫星导航定位数据预处理过程中，周跳的检测和修复向来是其中的重点和难点问题。由于卫星信号被遮挡或电子干扰等原因引起的暂时性卫星失锁，使得接收器中的计数器在累积操作期间产生中断，导致相位整周数的跳跃或中断。而不到一周的小数值保持不变。其中整周数的跳变即为周跳。目前处理单频周跳的方法有很多：伪距相位法，利用伪距和载波相位构成观测量，方法简单，可以消除部分误差，但受噪声影响，只能探测大周跳；多普勒积分法，在没有周跳的情况下，历元间多普勒的积分值就等于载波相位的变化值，利用多普勒值与载波相位构成观测量可以探测小周跳，但受频率间隔影响；高差次法，对相邻两个观测值求差，若发生周跳，则差值的误差会随着作差次数越来越大，但对小周跳以及连续周跳检测不明显。本发明提出一种基于灰色verhulst动态模型的周跳探测修复方法，该方法通过灰色verhulst动态模型对传统伪距相位结合法所构造的周跳检验量进行预测，并将实际值与预测值作差，对此差值进行检验，从而判断当前历元是否有周跳发生。
技术实现思路
1、基于以上技术问题，本发明提供了一种基于灰色verhulst动态模型的周跳探测修复方法。
2、为实现上述目的，本发明提供了一种基于灰色verhulst动态模型的周跳探测修复方法，包括以下步骤：
3、步骤一：输入原始观测数据序列x(0)，将原始观测数据序列x(0)中的每一个值都减去此序列的最小值min(x)，得到非负的数据序列，并将此序列作为灰色verhulst模型的原始数据序列；
4、对非负原始数据序列进行一次累加得到累加序列x(1)；
5、并对累加序列x(1)的相邻的两个值求一次均值，得到紧邻生成序列z(1)；
6、步骤二：设对原始数据序列进行滑动窗口处理，令滑动窗口的长度为l(l<n)，预测阶数为f，窗口滑动次数为m(m＝1,2,…m,m＝n+f)，
7、步骤三：建立灰色verhulst模型,在灰色系统理论中的白化方程为：
8、
9、为了更合理将x(1)修正为z(1)
10、
11、步骤四：对此白化方程对应的解进行离散化处理及变换，同时令初始值为累加序列初始值:
12、利用最小二乘法求得灰色参数a，b；
13、解灰色verhulst模型得出预测值；
14、步骤五：得出预测序列对其累减即可得到还原预测序列；
15、将滑动结束后获得的所有预测值序列组成矩阵，将对角矩阵每列的非0元素求均值，再加上减去原始数据序列的最小值min(x)即可得到模型最终的预测值序列。
16、步骤六：将最终的还原预测值与原始观测数据作差，若差值超过不阈值(设为3倍原始观测数据的标准差)，则判定当前历元无周跳发生；若差值的绝对值大于或等与阈值，认为当前历元发生周跳，用还原预测值代替原始观测数据进行修复。
17、本发明的一种基于灰色verhulst动态模型的周跳探测修复方法，以灰色verhulst模型为基础，新增动态模型，并与周跳探测的方法组合起来。通过灰色verhulst动态模型，将得出的预测序列按矩阵组合起来，再求其每列非零均值，可得到每个历元时刻的预测均值，比普通的灰色verhulst模型的预测值精度更高，误差更小，可探测出小至1周的周跳。通过与原始观测数据作差，若差值不超过阈值(设为3倍原始观测数据的标准差)，则判定当前历元无周跳发生；若差值的绝对值大于或等与阈值，认为当前历元发生周跳，用还原预测值代替原始观测数据进行修复。
1.一种基于灰色verhulst动态模型的周跳探测修复方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于灰色verhulst动态模型的周跳探测修复方法，其特征在于，所述步骤一具体为：
3.如权利要求2所述的基于灰色verhulst动态模型的周跳探测修复方法，其特征在于：
4.如权利要求1所述的基于灰色verhulst动态模型的周跳探测修复方法，其特征在于，所述步骤二具体为：
5.如权利要求3所述的基于灰色verhulst动态模型的周跳探测修复方法，其特征在于：
6.如权利要求1所述的基于灰色verhulst动态模型的周跳探测修复方法，其特征在于，所述步骤四具体为：
7.如权利要求1所述的基于灰色verhulst动态模型的周跳探测修复方法，其特征在于，所述步骤五具体为：
8.如权利要求1所述的基于灰色verhulst动态模型的周跳探测修复方法，其特征在于，所述步骤六具体为：
