3. GNSS 定位原理：从伪距到 RTK

GNSS 定位，说白了就是让无人机知道自己在哪。天上几十颗卫星，每颗都在喊“我是谁、我在哪、现在几点”。无人机收到这些信号，算一算距离，就能解出自己的位置。听起来简单，但实际坑不少。我做了这么多年仿真，踩过的雷能写满一页纸。

这一章我们聚焦四个核心概念：伪距测量、载波相位测量、单点定位与差分定位、RTK 技术。搞懂这些，你就能理解为什么普通 GPS 只能飞个大概，而 RTK 能精确到厘米级。

3.1 伪距测量：最基础的测距方式

伪距，就是“假装的距离”。卫星发信号时带上时间戳，接收机收到后对比本地时间，算出信号传播时间，再乘以光速，就得到了距离。为什么叫“伪”？因为卫星钟和接收机钟不同步，还有大气延迟、多径效应等误差，算出来的距离不是真距。

伪距测量的公式长这样：

ρ = r + c·(δt_u - δt_s) + I + T + ε

其中：

• ρ — 伪距观测值
• r — 卫星到接收机的真实几何距离
• c — 光速
• δt_u — 接收机钟差
• δt_s — 卫星钟差
• I — 电离层延迟
• T — 对流层延迟
• ε — 其他噪声

解算时，接收机钟差是未知数，所以至少需要 4 颗卫星 才能解出三维位置加时间。我记得刚入行时，有次仿真里只用了 3 颗星，结果解出来的高度一直在漂，查了半天才发现少算了一个钟差参数。

3.2 载波相位测量：精度更高，但更复杂

伪距精度大概在米级，对于无人机定高、悬停来说不够用。这时候就要请出载波相位测量了。

载波相位测量，说白了就是测量卫星载波信号的相位差。L1 载波波长约 19 cm，L2 约 24 cm。如果能精确测量相位到 0.01 周，理论上精度能到毫米级。但有个大问题——整周模糊度。接收机只能测到小数部分，不知道信号传播了多少个整周。

载波相位观测方程：

Φ = λ⁻¹·r + N + (c·δt_u - c·δt_s)/λ + I/λ + T/λ + ε

其中 N 就是整周模糊度，一个未知整数。解出 N 是载波相位定位的核心难点。

我曾在一次仿真联调中，故意把整周模糊度设错了一个整数，结果定位结果直接偏了 19 cm。你想想看，如果飞无人机时出现这种偏差，降落时可能就偏到停机坪外面去了。

3.3 单点定位 vs 差分定位

单点定位（SPP）就是只用一台接收机，直接解算位置。精度受限于卫星钟差、轨道误差、大气延迟，一般 3-10 米。飞个航拍还行，但要做精准降落、编队飞行，完全不够。

差分定位（DGNSS）的原理很简单：在已知坐标的基准站上放一台接收机，算出误差改正数，发给附近的无人机。因为误差在空间上相关，无人机用改正数修正后，精度能提升到亚米级。

对比项	单点定位（SPP）	差分定位（DGNSS）
基准站需求	不需要	需要已知坐标的基准站
典型精度	3-10 米	0.3-1 米
误差来源	全部误差独立	公共误差被消除
适用范围	开阔环境、低精度需求	有基准站覆盖的区域
仿真复杂度	低	中

我个人习惯在仿真初期先用 SPP 验证算法框架，等基本逻辑跑通了，再切换到差分模式。这样调试效率高，不会一上来就被复杂的误差模型搞晕。

3.4 RTK 技术：厘米级定位的利器

RTK（Real-Time Kinematic，实时动态定位）是差分定位的进阶版。它利用载波相位测量，通过基准站和流动站之间的差分，消除大部分公共误差，再解算整周模糊度，最终实现厘米级定位。

RTK 的核心流程：

1. 基准站观测：基准站已知坐标，计算载波相位观测值与理论值的差值。
2. 数据链路：基准站通过电台或 4G 把改正数发给无人机。
3. 流动站解算：无人机接收改正数，构建双差方程，消除钟差和大气延迟。
4. 模糊度固定：用 LAMBDA 等方法解算整周模糊度，得到固定解。
5. 输出位置：固定成功后，输出厘米级坐标。

RTK 的精度受限于几个因素：基准站与流动站的距离（一般不超过 20 km）、数据链路的延迟、多路径效应。我曾经在仿真中模拟过 30 km 的基线长度，结果模糊度固定率从 95% 掉到了 60%。所以做无人机仿真时，基线长度一定要设对。

3.5 避坑指南：仿真中常见的 GNSS 问题

做 GNSS 仿真联调，有几个坑我踩过，写出来给你参考：

• 钟差模型太简单：别用固定钟差，要用随机游走模型。我一开始用常数钟差，结果定位精度看起来很好，一上真机就崩了。
• 忽略大气延迟：电离层和对流层延迟在低仰角卫星上特别明显。仿真时至少加个 Klobuchar 模型。
• 整周模糊度初始化时间不够：RTK 需要几秒到几十秒才能固定模糊度。仿真中如果一开机就要求厘米级定位，那肯定不行。
• 数据链路延迟：差分改正数有延迟，仿真中要加 0.1-0.5 秒的随机延迟，否则结果过于理想。