[学习] RTKLib详解：qzslex.c、rcvraw.c与solution.c

RTKLib详解：qzslex.c、rcvraw.c与solution.c

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本文是 RTKLlib详解 系列文章的一篇，目前该系列文章还在持续总结写作中，以发表的如下，有兴趣的可以翻阅。

[学习] RTKlib详解：功能、工具与源码结构解析
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[学习] RTKLib详解：qzslex.c、rcvraw.c与solution.c

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RTKLIB src目录文件解析（续）

Part A: qzslex.c 文件解析

一、文件整体说明

qzslex.c 是 RTKLIB 中用于解析 QZSS（Quasi-Zenith Satellite System）LEX（L-band EXperimental）信号的模块。该文件实现了从原始信号数据中提取导航电文、星历信息和时钟校正参数的功能，支持日本准天顶卫星系统（QZSS）的高精度定位。

主要功能：

• 解析 QZSS LEX 信号电文。
• 提取星历参数、时钟偏差和电离层校正信息。
• 支持 LEX 数据 CRC 校验与帧同步。

主要特色：

• 支持 QZSS 多频段信号（L1/L2/L5/LEX）。
• 高效的位操作与电文解码算法。
• 可扩展至未来新型 GNSS 信号。

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二、执行流程与函数调用关系

程序执行流程如下：

1. 初始化 LEX 信号解析器。
2. 逐帧读取原始信号数据。
3. 执行 CRC 校验与帧同步。
4. 解码电文内容并提取参数。

函数调用关系如下：

main

lex_init

lex_read_frame

lex_check_crc

lex_decode_frame

lex_output_data

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三、主要函数说明

3.1 lex_init

int lex_init(lex_t *lex)

功能：
初始化 LEX 信号解析器，设置默认参数。

输入参数：

• lex: LEX 数据结构体指针。

返回值：

• 成功返回 1，失败返回 0。

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3.2 lex_read_frame

int lex_read_frame(FILE *fp, unsigned char *buff, int *len)

功能：
从文件或流中读取 LEX 信号帧数据。

输入参数：

• fp: 文件指针。
• buff: 缓冲区。
• len: 输出读取长度。

返回值：

• 成功返回字节数，失败返回负值。

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3.3 lex_check_crc

int lex_check_crc(const unsigned char *buff, int len)

功能：
验证 LEX 帧的 CRC 校验码。

输入参数：

• buff: 数据缓冲区。
• len: 数据长度。

返回值：

• 校验成功返回 1，失败返回 0。

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3.4 lex_decode_frame

int lex_decode_frame(const unsigned char *buff, lex_data_t *data)

功能：
解码 LEX 帧电文，提取星历、时钟等参数。

输入参数：

• buff: 解析后的帧数据。
• data: 输出参数存储结构体。

返回值：

• 成功返回 1，失败返回 0。

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四、关键算法数学原理与推导

LEX 信号电文结构

LEX 信号采用前向纠错编码（FEC）和交织技术，电文结构包含：

• 帧头（8 bit）: 标识帧起始。
• 数据域（N bit）: 星历参数、时钟校正等。
• CRC 校验（24 bit）: 使用多项式 $x^{24}+x^{23}+x^{18}+x^{17}+x^{14}+x^{11}+x^{10}+x^6+x^5+x^4+x^3+x+1$。

CRC 校验公式为：

$$\text{CRC}(D)=\left(D\cdot x^{24}\right)\mathrm{mod}G(x)$$

其中 $G(x)$ 为上述多项式。

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Part B: rcvraw.c 文件解析

一、文件整体说明

rcvraw.c 是 RTKLIB 中用于解析接收机原始观测数据的核心模块。它支持多种接收机格式（如 UBX、RTCM、BINEX），将原始二进制数据转换为内部观测结构，为后续处理提供基础。

主要功能：

• 解析接收机原始数据流。
• 支持多频段、多系统观测值提取。
• 提供时间戳同步与数据校验。

主要特色：

• 自动探测输入数据格式。
• 支持实时流与文件模式。
• 高效的数据缓存与解析机制。

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二、执行流程与函数调用关系

程序执行流程如下：

1. 读取原始数据流并识别格式。
2. 解析观测值、星历和校正信息。
3. 将数据转换为 RTKLIB 内部结构。
4. 输出观测数据与状态信息。

函数调用关系如下：

main

raw_init

raw_read

raw_parse

raw_output

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三、主要函数说明

3.1 raw_init

int raw_init(raw_t *raw, int format)

功能：
初始化接收机原始数据解析器，指定数据格式。

输入参数：

• raw: 原始数据结构体。
• format: 数据格式（如 FORMAT_UBX）。

返回值：

• 成功返回 1，失败返回 0。

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3.2 raw_read

int raw_read(FILE *fp, unsigned char *buff, int nmax)

功能：
从文件或流中读取原始数据。

输入参数：

• fp: 文件指针。
• buff: 缓冲区。
• nmax: 最大读取长度。

返回值：

• 成功返回字节数，失败返回负值。

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3.3 raw_parse

int raw_parse(raw_t *raw, int type, const unsigned char *buff, int len)

功能：
解析原始数据，识别消息类型并填充结构体。

输入参数：

• raw: 解析器结构体。
• type: 消息类型（如 MSG_NAV_PVT）。
• buff: 数据缓冲区。
• len: 数据长度。

返回值：

• 成功返回 1，失败返回 0。

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3.4 raw_output

int raw_output(raw_t *raw, FILE *fp)

功能：
将解析后的观测数据写入输出文件或流。

输入参数：

• raw: 解析器结构体。
• fp: 输出文件指针。

返回值：

• 成功返回 1，失败返回 0。

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四、关键算法数学原理与推导

观测值时间戳同步

接收机时间戳 $t_{recv}$ 与 GPS 时间 $t_{GPS}$ 的关系为：

$$t_{GPS}=t_{recv}+\Delta t_{utc}$$

其中 $\Delta t_{utc}$ 是 UTC 与 GPS 时间的闰秒修正值，需通过星历或头文件获取。

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Part C: solution.c 文件解析

一、文件整体说明

solution.c 是 RTKLIB 中用于 GNSS 定位解算的核心模块。它实现了从观测数据到最终位置、速度、时间（PVT）的求解过程，支持单点定位（SPP）、差分定位（DGPS）和实时动态定位（RTK）等多种模式。

主要功能：

• 计算卫星位置与钟差。
• 实现观测方程与参数估计。
• 支持多种解算模式（SPP/DGPS/RTK）。

主要特色：

• 支持多频段、多系统联合解算。
• 高精度卡尔曼滤波器实现。
• 可视化解算状态与质量指标。

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二、执行流程与函数调用关系

程序执行流程如下：

1. 初始化解算器与状态向量。
2. 加载观测数据与星历信息。
3. 构建观测方程并更新卡尔曼滤波器。
4. 输出解算结果与协方差矩阵。

函数调用关系如下：

main

sol_init

sol_load_obs

sol_update

sol_output

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三、主要函数说明

3.1 sol_init

int sol_init(sol_t *sol, int mode)

功能：
初始化解算器，设置解算模式（SPP/RTK）。

输入参数：

• sol: 解算器结构体。
• mode: 解算模式（如 SOL_MODE_RTK）。

返回值：

• 成功返回 1，失败返回 0。

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3.2 sol_load_obs

int sol_load_obs(const obs_t *obs, const nav_t *nav, sol_t *sol)

功能：
加载观测数据与导航数据到解算器。

输入参数：

• obs, nav: 观测与导航数据。
• sol: 解算器结构体。

返回值：

• 成功返回 1，失败返回 0。

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3.3 sol_update

int sol_update(sol_t *sol)

功能：
执行一次解算迭代，更新状态向量与协方差矩阵。

输入参数：

• sol: 解算器结构体。

返回值：

• 成功返回 1，失败返回 0。

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3.4 sol_output

int sol_output(const sol_t *sol, FILE *fp)

功能：
将解算结果（位置、速度、状态）写入文件。

输入参数：

• sol: 解算器结构体。
• fp: 输出文件指针。

返回值：

• 成功返回 1，失败返回 0。

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四、关键算法数学原理与推导

卡尔曼滤波观测方程

观测方程为：

$$\mathbf{y}=\mathbf{Hx}+\mathbf{v}$$

其中：

• $\mathbf{y}$: 观测向量（伪距、载波相位等）。
• $\mathbf{H}$: 设计矩阵（几何距离对状态变量的偏导数）。
• $\mathbf{x}$: 状态向量（位置、速度、模糊度等）。
• $\mathbf{v}$: 观测噪声。

卡尔曼增益更新公式为：

$$\mathbf{K}=\mathbf{P}{\mathbf{H}}^T{\left(\mathbf{HP}{\mathbf{H}}^T+\mathbf{R}\right)}^{-1}$$

其中 $\mathbf{P}$ 为状态协方差矩阵，$\mathbf{R}$ 为观测噪声协方差矩阵。

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