基于SVD-RLS的动对动整周模糊度解算方法

针对动对动相对定位时基线参量实时变化而难以准确求解模糊度浮点解的问题,提出了一种基于奇异值分解-递推最小二乘(SVD-RLS)的动对动整周模糊度解算方法:该方法首先对基线矢量系数矩阵进行奇异值分解(SVD)并变换双差方程以消除基线参量,然后采用递推最小二乘(RLS)实时推算双差整周模糊度的浮点解及其协方差矩阵,最后利用最小二乘模糊度降相关平差(LAMBDA)算法搜索和固定模糊度;试验结果表明,采用基于SVD-RLS的动对动模糊度解算方法,在100s左右即可正确解算出单频整周模糊度,基线误差在1cm以内,能够较好地适用于动对动高精度相对定位的实时解算。     

一种改进的CIR法用于单历元模糊度解算

针对级联整周模糊度解算（CIR）法在载波相位和伪距观测噪声很大的场合,模糊度固定成功率很低这一问题,提出了一种改进的CIR法,该算法以CIR法为基础,利用排序和连续（逆）乔里斯基降相关法对每步最小二乘法求得的模糊度浮点解和协方差矩阵进行降相关,最后采用改进的最近点搜索（MAEVZ）法固定整周模糊度.仿真实验表明,在伪距观测噪声为2.0 m,载波相位观测噪声为0.03周的短基线环境下,CIR法单历元整周模糊度解算成功率已经低于5%,无法正确固定整周模糊度,而改进的CIR法单历元整周模糊度解算成功率仍能达到90%以上.      

单频GPS载波相位整周模糊度解算研究

介绍了一种求解单频GPS载波相位整周模糊度的改进算法.通过Tikhonov正则化,减弱GPS快速定位中少数历元情形下法矩阵的病态性,得到更接近整周模糊度准确值的浮点解.然后对整周模糊度的方差协方差阵白化滤波,减弱短时间内双差整周模糊度之间的相关性,取整后得到整周模糊度的固定解.并结合一个实例与白化滤波、Lambda方法和白化滤波 Lambda方法进行对比,验证改进方法的效果.     

GPS差分基准站高精度基准坐标测定方法研究

为提高基准站基准坐标定位精度,针对基于接收机长时间观测进行等权平均确定基准坐标的直接测量法不足之处,提出利用载波相位平滑伪距改善伪距测量精度。并基于平滑伪距分别对最小二乘法、卡尔曼滤波、衰减记忆滤波三种定位模型进行仿真分析。仿真结果表明:基于载波相位平滑伪距的衰减自适应记忆滤波定位方法能够有效提高定位精度,为差分基准站获取高精度位置坐标适用方法。     

VRS系统流动端单历元整周模糊度搜索

为了实现VRS系统虚拟参考站和流动端单历元模糊度快速搜索,采用宽巷相位和C码伪距观测值组成联合双差观测方程,用改进LAMBDA方法搜索宽巷载波双差模糊度,并提出双频相位观测值组合模型逐星固定L1和L2双差模糊度,研究结果表明:该方法具有很高成功率和效率,单历元定位精度优于3 cm,该研究实现流动端单历元实时高精度动态定位。     

惯导辅助GNSS整周模糊度快速固定

为了实现高精度全球定位系统(global positioning system,GPS)动态相对定位,文章根据惯性导航系统(inertial navigation system,INS)短时间内精度较高,不易受到外界干扰的特点,提出使用INS输出的位置信息辅助确定整周模糊度算法。在分析INS精度的基础上,利用INS辅助确定模糊度,比较恢复整周模糊度所需要的时间,评估加入INS对固定整周模糊度的帮助。实验结果表明,如果出现短时间的信号失锁,在INS的辅助下,固定模糊度所需要的时间可以被大幅度缩短;当信号失锁持续2s内时,整周模糊度可以被瞬时恢复。     

一种有效的单频GPS相位模糊度解算方法

针对快速定位中GPS单频相位模糊度较难归整的问题，采用理论分析和实验验证的方法，推导了实时动态下相位平滑伪距的递推公式，给出了一些提高观测方程线性化初始值精度的思路。在分析了短时间段双差方程结构特性的基础上，提出采用迭代选权拟合法提高相位模糊度实数解精度的新方法。算例表明，该方法提高了模糊度实数解的精度和可靠性，缩小了模糊度的搜索空间，促进了模糊度解算效率和成功率，从而能促进单频GPS接收机在高精度快速定位中的应用。     

北斗高精度相对定位选星方法研究

针对北斗系统中高轨卫星会带来较全球定位系统（global positioning system ,GPS）更为严重的法方程病态性这一问题,分析了双差载波相位观测方程系数矩阵对整周模糊度浮点解解算的影响,结合北斗系统三轨道星座混合的特点,研究了区域北斗高精度相对定位选星方法,以仰角最高的地球同步轨道（geostationary earth orbit, GEO）卫星作为参考星,优先选取仰角高于10°的中地球轨道（medium earth orbit,MEO）卫星,然后按照均匀分布的原则选取倾斜地球同步轨道（inclined geosynchronous satellite orbit,IGSO）卫星。通过对实测数据进行试验和分析,证明了该方法的正确性和合理性,在进行区域北斗高精度相对定位时,能在一定程度上改善法方程的病态性,使模糊度浮点解较快收敛至真值附近,有利于模糊度的快速正确固定。     

改进LAMBDA算法实现GPS整周模糊度快速解算

针对LAMBDA算法在实时解算GPS整周模糊度过程中存在模糊度浮点解偏差大、搜索范围大的缺点,采用Tikhonov正则化改进LAMBDA算法,对宽巷双差观测方程和L1双差观测方程中未知参数的系数矩阵进行奇异值(USV)分解,用分解后的协方差矩阵替换经典LAMBDA算法的协方差矩阵进行整周模糊度的搜索,该算法提高了模糊度浮点解的精度,缩小了模糊度的搜索范围.为了验证本文算法的正确性,对实测GPS基线观测数据进行了实验分析.结果表明:改进后的LAMBDA算法模糊度浮点解精度显著提高,改进后的LAMBDA算法模糊度固定成功率可以达到100%,可以无需初始化时间即可固定模糊度整数解,快速实现厘米级定位.     

利用双频载波相位观测值解算整周模糊度

频率不同,波长也不同,两种载波的相位差随着传播路径的不同而变化．根据两种载波相位观测值,可求整周模糊度．此模糊度解也具有多值性．通过CIA码伪距观测值提供约束,缩小模糊度解的空间．最后,采用最小二乘平差和RATIO检验获得整周模糊度的惟一解．     

GBAS中相位平滑伪距差分修正改进算法

针对卫星导航精度问题,提出一种载波相位平滑伪距差分修正算法的改进方案.通过无码载偏离平滑滤波技术来解决电离层对伪距和载波相位观测值带来的不一致性导致的电离层误差加剧问题.利用信号传播中误差模型预测值、载波信号和码伪距确定滤波器的衰减因子,把接收到的双频载波信号相位值和伪距值线性组合,输入滤波器滤波.同时用卫星修正信息对平滑伪距值中钟差进行修正.仿真结果表明通过该算法能够减少滤波后的信号残差,提高载波相位平滑伪距差分修正值标准差的可用性,减少电离层误差对星基导航精密进近阶段定位精度的影响.     

惯性/北斗组合导航系统的鲁棒H∞滤波

为提高惯性/北斗组合导航系统的精度, 将鲁棒H∞滤波算法应用于惯性/北斗组合导航系统中, 该算法可克服模型的不确定性对滤波精度的影响, 并将滤波器的设计问题转化为线性矩阵不等式约束的凸优化问题。仿真试验最终表明, 鲁棒H∞滤波算法应用于组合导航系统是有效的。     

GPS/INS超紧组合导航滤波器的优化设计

在极高动态条件下,GPS （global positioning system）接收机即使采用基带信号预处理技术,也无法精确地估计载波频率.而各通道的跟踪误差会通过传统导航滤波器相互耦合,并最终导致GPS/INS （inertial navigation system）超紧组合系统的崩溃.为解决这一问题,对伪距率跟踪误差建模,并将其扩充为导航滤波器状态量.但此时扩维导航滤波器维数过高,因此又通过星间单差和两阶段Kalman滤波对该滤波器进行了降维处理,从而在不损失导航精度的前提下,大幅降低了系统的计算复杂度.最后,以某次火箭弹试射时所遥测的惯性器件输出值为基础,通过半实物仿真验证了新型导航滤波器的有效性.      

一种应用于GPS/低成本INS组合导航的自适应滤波算法

为了提高在全球卫星定位系统(GPS)接收机导航解更新间隔期间组合导航系统的定位精度,在分析了惯导系统(INS)误差模型的基础上,使用一种对噪声协方差矩阵进行实时自适应估计的算法改进了通常使用的标准Kalman滤波器。采集清华大学内的跑车实测数据,并使用自适应算法进行处理,结果表明:该方法可以有效地提高GPS导航解间隔期间组合导航系统的定位精度,整体定位精度可以提升近10%,在车辆行驶状态变化较大的路径中获得了最高达40%的位置精度提升。该方法易于实时实现,在实际工程实现中具有一定的应用前景。     

GPS/INS相对导航鲁棒扩展卡尔曼滤波方法

针对绕飞模式下追踪器与合作目标间的GPS/INS组合相对导航问题,考虑追踪器的惯量阵存在不确定性,为提高相对导航系统的精确性和稳定性,提出了一种GPS/INS组合相对导航的鲁棒扩展卡尔曼滤波算法. 该算法采用近似线性化方法将相对导航系统中的非线性函数进行泰勒级数展开,并将线性化引起的模型误差作为不确定项来处理,结合鲁棒卡尔曼滤波算法,设计了GPS/INS组合相对导航的鲁棒扩展卡尔曼滤波算法. 仿真结果表明,该方法相对位置的估计精度为0.1 m,相对姿态的估计精度为0.001°,相对导航精度很高,且对追踪器惯量阵存在的不确定性具有很好的鲁棒性.      

一种SINS/GPS紧组合导航系统的改进自适应扩展卡尔曼滤波算法

针对自适应扩展卡尔曼滤波算法中系统噪声协方差矩阵与量测噪声协方差矩阵不能同时被估计的问题,提出了一种改进的自适应扩展卡尔曼滤波算法.该算法基于残差,主要对滤波算法中的自适应估计器进行改进,改进后可以实时估计系统噪声.基于该算法,设计了新的滤波器并应用在SINS/GPS紧组合导航系统上,可随着系统中噪声的变化而自动地调节协方差矩阵.最后,分别用扩展卡尔曼滤波和改进的自适应扩展卡尔曼滤波对SINS/GPS紧组合模型进行仿真,结果表明改进的自适应的扩展卡尔曼滤波比扩展卡尔曼滤波的定位误差与测速误差更小,滤波的稳定性更好.      

精密单点定位的卡尔曼滤波新息与残差随机性对比

为了验证卡尔曼滤波新息和残差描述观测噪声的能力,根据精密单点定位载波相位和伪距观测值的先验方差,利用蒙特卡罗模拟等方差的随机噪声作为分析基准,研究描述信号随机性的平稳性、正态性、自相关性和功率谱指标。实验结果表明,新息只能正确描述伪距观测值噪声的随机性,残差能够同时描述载波相位和伪距观测值噪声的随机性。同时,两者描述伪距观测值噪声的能力相近。因此,不同精度观测值的精密单点定位应该以新息表示的残差为基础进行卡尔曼滤波模型的改进。