Optimal carrier-smoothed-code algorithm for dual-frequency GPS data

Carrier-smoothed-code （CSC） algorithm is an effective pseudorange multipath mitigation technique, which can alleviate the compu- tational burden and reduce the communication bandwidth needed for the transmission of GPS observations. This paper presents an improved Hatch filter and addresses the optimal CSC algorithm for dual-frequency GPS data based on the optimal parameter estimation theory. The smoothed observations have the same information content as that of the raw dual-frequency GPS data from which these are derived. Consequently, the optimal CSC algorithm is equivalent to the uncombined algorithm. Theoretical analyses show that the data orecision of the optimal CSC algorithm is better than that of Hatch filter and its imoroved version.     

联合卡尔曼滤波在车辆组合导航系统中的应用

GPS/DR组合导航系统是一种低成本、高可靠性的车载导航设备.针对陆地车辆GPS/DR组合导航系统的特点,设计了用于该系统的联合卡尔曼滤波器,给出了滤波算法,并进行了实地跑车实验.理论分析和跑车实验的结果表明,联合滤波方法不仅有效地抑制了DR系统的误差发散,而且能够充分利用DR的数据信息对GPS定位的随机误差进行补偿,从而有效地提高GPS/DR组合系统的定位精度及容错能力.     

用于提高全球定位系统定位估计速度的滤波算法

为了提高全球定位系统（GPS）高精度定位的解算速度,从原理上比较了平淡卡尔曼滤波（UKF）及其改进算法和超球面平淡卡尔曼滤波（SUKF）及其改进型等非线性滤波估计算法,提出了将SUKF的改进型算法应用于单机GPS的定位估计.实验表明：该算法能够在保证高精度定位估计的前提下提高运算速度,有效解决GPS软件接收机中高精度定位输出的实时性问题.     

一种用于天线面形恢复测量的无人机导航方案

天线近场面形恢复算法需要搭载发射源的无人机沿特定轨迹飞行,并获得其位置。根据面形恢复算法对无人机飞行的要求设计一种包含差分GPS和视觉传感器的导航方案,在此导航方案的数据融合时间策略下使用常规扩展卡尔曼滤波器将出现震荡问题。为此提出一种基于SageHusa滤波算法改进的自适应扩展卡尔曼滤波器,并通过仿真和实际飞行测试将其与常规扩展卡尔曼滤波器进行对比。实验结果表明,此自适应扩展卡尔曼滤波器在实际应用中表现出更好的性能,并在弱GPS信号情况下能够趋向于更可信的视觉里程计数据。此方案基本满足天线测量时无人机沿轨迹飞行并采集位置数据的要求,有望实现射电望远镜主动面实时闭环修正。     

改进的自适应Kalman滤波在GPS/SINS中的应用

以GPS/SINS组合导航为应用背景,针对常规Kalman滤波由于先验知识不足,观测数据突变等容易引起的发散问题,提出了一种改进的自适应Kalman滤波。该算法将Sage-Huse自适应滤波和衰减记忆滤波相结合,以解决由于先验知识不足引起的滤波发散问题;在此基础上引入压缩函数,通过对野值进行有效地判断和处理以达到抑制滤波发散的目的。仿真结果表明:改进的自适应滤波算法不但可以有效地解决由于模型不够准确和野值等容易引起的发散问题,同时与传统滤波算法相比水平位置滤波精度分别提高了6倍和5.7倍,高程滤波精度提高了2.39倍,具有较好的自适应性和稳定性。     

单频非差相位观测值的周跳探测与修复方法

周跳探测在高精度GPS(global positioning system)数据处理中一直都是比较重要的环节.实际数据处理中可根据具体测量模式和需求采用已有的若干经典周跳探测方法,但单频非差相位观测值的周跳探测与修复则比较困难.为此提出一种新的周跳探测方法,它是基于灰色理论对伪距和载波相位观测值构造的周跳检验量进行建模,通过模型预测检验量的阈值范围对比实测值来判断是否发生周跳.通过对实测GPS静态数据在不同采样率下分别进行周跳探测与修复算例分析,结果表明对于高采样率的非差相位观测数据能够快速和准确地修复周跳,为非差精密定位提供了较好的数据质量控制.     

自化处理对快速确定GPS 整周模糊度算法的研究

给出了一种快速GPS模糊度分解算法的改进方法。该算法通过白化处理，消除或减弱短时间内GPS载波双差观测量的相关性，提高了卡尔曼滤波器对模糊度估计精度，仿真结果表明：对于短基线情况去相关处理可以在较短的时间内获得较小的估计偏差。     

阻尼白化滤波及其在GPS模糊度快速解算中应用

针对矿区开采沉陷观测中存在的两次观测的变形值不大等特点,将其作为约束条件,结合改进的白化滤波算法,提出了一种适合单频GPS监测开采沉陷的阻尼白化滤波快速解算模糊度算法。针对一般白化滤波方法对白化处理后模糊度直接取整的做法,提出在假设检验通不过时,引入LAMBDA中的条件最小二乘方法进行搜索,可以有效提高模糊度解算成功率。这个算法为用GPS监测矿区开采沉陷、大坝、滑坡、大桥及高层建筑物等的变形时的模糊度解算提供一条有效途径。     

Model analysis method (MAM) on the effect of the second-order ionospheric delay on GPS positioning solution

In this paper,we develop an approach to study the effect of second-order ionospheric delay on GPS positioning based on the ionosphere-free combination (abbreviated to Lc) of GPS dual-frequency carrier phase observables,in which the first-order ionospheric delay has been eliminated.GPS data from IGS WUHN tracking station during April 9 23,2003 is used to perform the above approach,and results show that the second-order ionospheric delay in GPS so-called ionosphere-free observables will result in the regular ...     

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.     

一种新的惯性/GPS组合导航系统随机干扰处理方法

研究动力学系统波动算法的简化和改进方法,用该方法对陀螺漂移,加速度计误差等随机干扰进行统计描述,巧妙地运用卡尔曼滤波除组合导航系统的波动型干扰,简化原算法,使计算量比原算法减少,通过对惯性／GPS组合导航系统中的波动法和卡尔曼滤波的比较及计算机仿真研究表明,新的改进波动算法与原算法几乎一样有效,波动型随机干扰的估算精度高于标准卡尔曼滤波。     

GPS动态定位的强跟踪卡尔曼滤波研究

提出一种改进的强跟踪卡尔曼滤波算法，应用于ＧＰＳ动态定位滤中获得明显效果，首先采用描述机动载体运动的“当前”统计模型，建立了一咱新的ＧＰＳ动态定位扩展卡尔曼滤波模拟及其适应算法，然后，为了进一步提高滤波器的动态性能，改进了周东华等提出了的强跟踪滤波器，大大提高了ＧＰＳ动态定位位扩展卡尔曼滤器的跟踪能力。     

基于GPS弹道测量的卡尔曼滤波参数估计算法

为提高基于GPS定位的弹道辨识方法的实时性和可靠性,提出了一种以弹道微分方程四阶龙格库塔数值积分预测作为状态量递推的卡尔曼滤波弹道参数估计算法,并针对卫星接收机有粗大误差或失效情况对方法进行了改进. 利用卫星信号模拟器和C/A码GPS接收机构建半实物仿真系统对算法进行验证,该方法的弹道参数估计误差是GPS接收机正常工作时测量误差的30%～40%;且能在GPS接收机出现异常时继续给出接近实际的估计值.     

组合导航系统中模糊自适应卡尔曼滤波器的设计

为了解决常规卡尔曼滤波法存在的不足,给出了用模糊推理系统与卡尔曼法相结合的方法。该方法通过监视理论残差和实际残差的协方差一致程度,应用模糊系统不断调整滤波器的增益系数,对卡尔曼滤波器进行在线自适应控制,最终实现最优估计。通过对INS/GPS组合导航系统的计算机仿真,结果表明该方法是有效、实用的。     

基于GPS/GMS的车辆管理调度系统

尽管全球定位系统(GPS)是现在精度最高的无线电导航系统，但GPS的原始精度仍不满足有些应用领域．人们在不断提出新的方法，提高系统的定位精度．基于输出的数据处理就是一种广泛采用的技术．但是如何在有限的资源下，使用简单、有效的算法提高GPS的测量精度是车载GPS等领域需要解决的．本文研究一种基于单个GPS接收机输出数据的滤波、平滑处理有效的方法，并通过仿真实验验证该方法在提高GPS定位精度的有效性．同时将其应用到所开发的车载GPS中，样机的运行结果表明该方法对于提高GPS定位精度的作用明显，     

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.      

组合导航信息融合算法的研究

以GPS／INS组合导航系统为应用背景,推导了“当前统计”模型下卡尔曼滤波方程的关键矩阵。阐述了卡尔曼滤波器的主要参数对组合导航信息融合效果的影响;给出了组合导航系统的松耦合设计框图;根据实验测得的数据采用基于卡尔曼滤波的信息融合算法,通过对算法改进前后东向误差和北向误差的分析,说明算法改进后的定位精度比改进前高约30％．     

新型GPS动态定位自适应卡尔曼滤波方法

为了获取GPS卫星的信号及定位数据的真实值,减小信号传播中因各种因素混入的随机误差对定位精度的影响,通过应用运动载体"当前"统计模型,取速度和位置为观测量建立GPS动态定位模型,将观测量维数增大1倍,从而增加了系统的可观测性和定位测算精度.此外,针对传统标准卡尔曼滤波法在动态滤波方面的不足进行了分析,提出了改进型Sage自适应卡尔曼滤波法.该方法在递推和滤波过程中不断地修正模型参数,始终保持噪声模型接近于真实模型,从而避免了标准卡尔曼滤波法中因建模不准确可能导致的滤波发散等问题,较好地解决了GPS动态定位中状态变量维数与滤波快速性之间的矛盾,以及状态噪声和观测噪声建模不准确和时变的问题.     

基于车载GPS定位误差分布规律的地图匹配算法

针对目前车载GPS定位信息地图匹配技术的主要缺陷,即GPS定位点的道路纵向位置修正效果较差,特别是对GPS独立定位的情况而言,修正精度很低,通过分析车载GPS定位误差的特点及其分布规律设计了一种地图匹配算法,重点提高车载GPS定位点在道路纵向的修正精度.采用长春市局部路网的地理信息为基础,采集车载GPS实测数据完成了算法的实证分析.结果表明,所提出的地图匹配算法应用效果理想,尤其是将车载GPS定位点的道路纵向位置修正精度提高了2.5 m以上,从而可满足车载GPS数据用户更高水平的信息需求.     

北京地区一次强降水过程的多种观测资料四维变分同化试验

采用MM5非静力预报模式及其伴随模式系统,对2005年汛期北京地区的一次局地强对流降水过程进行了包括地面每3小时一次的湿度观测资料、北京地区自动站逐小时降水资料、北京地区逐30分钟GPS可降水量观测在内的多种观测资料的四维变分同化试验。结果表明,采用四维变分方法同化多种非常规中尺度观测资料后,模式成功地模拟出此次降水过程,不仅很好地修正了变分同化窗内的降水预报,同时也使同化窗口以后的降水预报获得了较为明显的改善,并且发现同化了多种观测资料后获得的最优初始场较原模式初始场对流不稳定能量显著增加,具有更利于降水形成的动力及热力条件。另外还对各种观测资料在四维变分同化中的相对重要性进行了分析。