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基于INS辅助CLAMBDA与AFM的GPS/INS组合导航测姿方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为了提高全球定位系统(global positioning system,GPS)定姿的性能及成功率,将带约束的最小二乘降相关平差法(constrained least squares ambiguity decorrelation adjustment,CLAMBDA)与模糊度函数法(ambiguity function method,AFM)两种算法相结合,同时利用惯性导航系统(inertial navigation system,INS)姿态信息进行辅助,提出了一种GPS/INS组合定姿方法。在CLAMBDA解算过程中,将INS姿态信息与GPS载波相位和码伪距联合解算浮点解,然后再进行固定解搜索,如果姿态解算错误,则用AFM算法得到的姿态角进行替换。其间,用INS姿态信息缩小AFM的搜索范围。之后,GPS/INS进行组合滤波。通过实际系统跑车实验表明,相比于原算法,该算法能有效提高GPS定姿的成功率。 相似文献
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在GNSS单频姿态测量技术中,利用单差载波相位和码相位结合模型以及CLAMBDA算法(带有基线约束的最小二乘降相关平差算法)解算整周模糊度可以达到较好的定姿结果,但解算成功率不高。针对这一问题,提出了一种多基线三角形约束的递推多历元方法。三角形基线约束主要针对副基线,利用它可以使CLAMBDA算法得出的整周模糊度更准确。而递推多历元则保证了在此时刻没有解出整周模糊度时仍然可以计算出姿态角,主、副基线都适用。2种方法结合,进一步提高了姿态解算的成功率。对副基线的解算进行了验证,实验证明,这种方法将副基线的成功率提高到99.7%以上。 相似文献
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