前言

卫星导航发展已进入百花齐放、群星争艳的时代.全球卫星导航系统GPS和GLONASS已经建成并投入使用,不仅促进了导航定位理论与应用的变革,也促进了相关产业的长足发展.为提高卫星导航定位的自主性、安全性、完好性．     

2000中国大地坐标系

总结了构建2000中国大地坐标系及坐标框架的基本策略, 包括坐标系的定义, 坐标框架建设层次, 实现2000中国大地坐标框架的函数模型、随机模型以及平差方法的改进. 首先利用国际高精度IGS站与我国连续运行GPS网联合解算, 构成我国2000坐标系的基本骨架, 保证我国2000坐标系与国际高精度地心坐标系统一致; 在高精度IGS站坐标控制下, 将我国已经建成的6个全国范围GPS大地控制网进行优化集成, 建立了具有2500多点的高精度的、统一的“2000国家GPS大地控制网”(历元为2000.0), 形成了2000中国大地坐标系的基本框架; 再将全国天文大地网与2000国家GPS大地控制网进行联合平差, 进一步加密了我国大地坐标系框架, 加强了我国天文大地网的现势性, 提高了天文大地网的精度, 统一了国家大地测量基准. 通过具有针对性的数据融合方法处理后的中国大地坐标框架, 消除了各类大地网的基准差, 减弱了系统误差和异常误差的影响. 最后对启用2000中国大地坐标系的意义以及现有中国大地坐标框架存在的问题进行了描述.     

中国北斗卫星导航系统对全球PNT 用户的贡献

北斗卫星导航系统作为全球四大卫星导航系统之一, 不仅增加中国及周边地区定位、导航和授时(PNT=Positioning, Navigation and Timing)用户的卫星可见性和可用性, 而且也将提高全球用户的PNT 精度. 在全球导航卫星系统(GNSS)兼容与互操作条件下, 分析全球导航定位定时用户的卫星可见性和精度衰减因子改善情况; 利用仿真数据分析北斗卫星导航系统对全球用户的贡献, 侧重分析北斗卫星导航系统与GPS, GLONASS 和Galileo 多卫星导航系统组合模式下用户获得的收益.     

分类因子自适应抗差滤波

自适应抗差滤波的关键技术是构造观测等价权矩阵和合理的自适应因子，以便能有效地平衡观测信息、状态信息及其各分量对状态参数估值的贡献．文中在自适应抗差滤波和双因子相关观测抗差估计原理的基础上，提出了将常速度模型的状态预报信息分为位置和速度两类，并分别构造相应的自适应因子．导出了相应的分类因子自适应抗差滤波解，并给出了分类自适应因子的计算表达式．计算结果表明，分类因子自适应抗差滤波不仅能有效地控制观测异常和动态扰动异常的影响，而且利用分类因子合理地平衡了位置预报信息和速度预报信息对状态参数估值的贡献，其精度要优于基于位置不符值和速度不符值的单因子自适应抗差滤波．     

可量测序列影像的加权整体最小二乘导航

提出顾及观测方程系数矩阵误差的可量测影像定位定姿算法及其权值确定方法,实现了利用可量测序列视觉影像与DGPS/IMU 融合导航计算. 计算结果表明：采用加权最小二乘算法可较好地克服可量测序列影像定位定姿算法中系数矩阵误差的影响,精度高于最小二乘法,当GPS 失锁2.5 km 时可达到优于13 m的定位精度和
0.1m 的定姿精度.     

基于严密Helmert方差分量估计的动态Kalman滤波

针对Kalman滤波模型推导了严密的Helmert方差分量估计公式.在此基础上,构建了方差分量估计辅助的Kalamn滤波解,改进的Kalman滤波与标准Kalman滤波的计算过程基本相同.推导了方差分量估计对Kalman滤波解的影响.理论推导和计算结果均表明,Helmert方差分量估计辅助的Kalman滤波能够合理调控动力学模型误差的影响,合理平衡观测信息与动力学模型信息对Kalman滤波解的贡献,提高状态参数估计的精度;严密Helmert方差分量估计与简化Helmert方差分量估计辅助的Kalman滤波解基本等效.