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基于卡尔曼滤波的GPS静态定位精度分析 总被引：5，自引：0，他引：5
GPS静态定位精度是实现精密测量的关键。简要介绍了GPS静态定位原理和卡尔曼滤波技术,针对GPS信号噪声特点,建立GPS静态定位数据处理的数学模型,设计卡尔曼滤波算法,通过对三种定位方式的实测数据进行比较分析,得出相关结论,为工程应用提供有益的参考。 相似文献
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随着芯片技术的发展,智能手机已成为使用最普遍的一类全球卫星导航系统(GNSS)设备,其提供位置服务的能力逐步彰显. 为探究将手机作为专业GNSS设备的可行性,利用谷歌开放Android智能终端GNSS原始观测数据这一契机,设计并实现一款手机实时动态 (RTK)定位手机应用程序(APP),并基于该APP开展高精度定位应用试验. 结果表明:在静态条件下,手机RTK定位精度约达1 dm;在行人和车载动态条件下,可达平面亚米级、高程1~2 m的精度水平,RTK定位精度远高于内置芯片解,但稳定性略差于芯片解. 使用手机模拟RTK点测量,其平面精度约达1 m,基本满足地理信息采集和调查等亚米级到米级低精度专业应用的需求. 相似文献
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简单介绍了GPS伪距动态定位的卡尔曼滤波模型的建立,针对传统卡尔曼滤波中动态噪声不准或不容易确定以及因动态目标机动而导致滤波发散的现象,提出了一种根据方差分量估计原理,利用预报残差计算模型的动态噪声方差分量的自适应滤波算法.当利用预报残差进行计算时,这一方法增加的计算量不大,能有效地克服由上述原因而导致的滤波不稳定现象,适用于GPS动态定位数据的实时处理. 相似文献
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针对城市环境中GPS动态定位系统的特点,提出了一种基于粒子滤波的GPS动态定位算法。与传统卡尔曼滤波算法相比,该算法利用观测伪距误差分布建立重要的密度函数,能够处理噪声符合非高斯分布的情况,且无需对观测方程线性化,提高了GPS动态定位的精度。通过实际算例分析,验证了该算法的有效性。 相似文献
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周跳的探测一直以来都是GPS载波相位测量数据预处理的一个重点和难点,准确探测周跳有利于整周模糊度的确定,大大地提高了GPS的定位精度.文章利用集合卡尔曼滤波模型对GPS周跳问题进行探测研究,针对静态载波相位数据给出了最佳的参数量,进行周跳探测试验,从理论和实践上证明了该模型对GPS周跳探测的可行性和有效性. 相似文献
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基于方差分量估计原理的自适应卡尔曼滤波及其应用 总被引：9，自引：0，他引：9
简单介绍了GPS伪距动态定位的卡尔曼滤波模型的建立，针对传统卡尔曼滤波中动态噪声不准或不容易确定以及因动态目标机动而导致滤波发散的现象，提出了一种根据方差分量估计原理，利用预报残差计算模型的动态噪声方差分量的自适应滤波算法，当利用预报残差进行计算时，这一方面增加的计算量不大，能有效地克服由上述原因而导致的滤波不稳定现象，适用于GPS动态定位数据的实时处理。 相似文献
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针对传统伪距差分服务端压力大,以及在复杂环境下进行导航定位,某些历元卫星信号弱、卫星数不足、无法连续定位的问题,该文提出了基于扩展卡尔曼滤波算法的虚拟格网伪距差分方法。该方法充分利用先验信息和动力学模型,解决了复杂环境中动态定位结果不连续、定位精度低等问题。为验证算法的有效性,该文分别进行了动态、静态实验,并与最小二乘结果进行对比,实验结果表明:静态模式下,卡尔曼滤波算法比最小二乘算法的定位精度,在N、E、U方向分别提高48.3%、47.1%、52.5%;动态模式下,卡尔曼滤波算法比最小二乘算法更加稳定,更适合复杂环境定位。 相似文献
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针对远洋测量无法实时获取精密星历钟差或位置差分改正信息、导航定位精度不高的问题,提出一种基于广播星历的实时高精度单点定位方法。通过广播星历实时获取卫星三维位置和卫星钟差,使用扩展卡尔曼滤波进行数据处理,利用载波相位观测量来实现高精度单点定位。实测数据结果分析表明,该方法的静态和动态定位精度与SPP相比,均有50%左右的提高。可实现在没有精密星历钟差和外部改正信息情况下的较高精度单点定位,满足高精度远洋测绘的要求。 相似文献
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首先对基于卡尔曼滤波的单频RTK定位模型进行研究,介绍了基于RTCM的数据流解码过程,并通过实时数据分别对基于卡尔曼滤波方法的WM手持机BDS/GPS单频RTK定位算法进行计算.在静态条件下,该算法在东方向精度优于0.13 m、北方向优于0.14 m、高方向优于0.35 m;在动态环境下轨迹轮廓与实际地物符合较好,定位状态稳定. 相似文献
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实时获取智能移动终端的地理位置信息是增强现实（AR）实景智能导航系统实现的关键,为了提高智能终端GPS定位的精度,提出了一种基于卡尔曼滤波与改进的具有噪声的基于密度的聚类方法（DBSCAN）结合的GPS组合定位优化方法. 通过对GPS系统采集到的位置坐标数据进行卡尔曼滤波,去除较大的数据波动,控制定位误差范围,采用DBSCAN聚类算法进行分类去噪和二次聚类,对类中数据求得算术均值和类间数据总数进行加权求重心,确定位置坐标. 实验结果表明,提出的算法能有效提高GPS单点定位精度,减少定位误差,同时很好地满足了AR实景智能导航系统实时性和鲁棒性的要求. 相似文献
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提出了一种基于历元间相位差分的GPS/BDS单机实时动态定位算法。该方法采用历元间载波相位差分数据准确计算出载体的位置变化量;并以此描述载体的运动状态变化,建立动态定位滤波模型的状态方程。同时以历元间载波相位差分数据与伪距数据作为主要观测值,采用扩展Kalman滤波实时估计载体的位置和钟差。采用自主编制的软件对静态与车载GPS/BDS实测数据进行处理,结果表明:采用该方法,定位结果精度优于传统的标准单点定位算法与载波相位平滑伪距算法;而且算法具有较好的稳定性,与载体的运动状态无关。 相似文献
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为进一步提高卫星导航定位精度和性能,介绍和讨论了卡尔曼滤波延时平滑方法,并建立了一种卡尔曼滤波延时平滑定位模型与算法。与经典卡尔曼滤波类似,该算法同样具有状态系统与测量系统两类方程,能够根据后续历元测量值及定位结果向前进行逆向预测与更新,从而达到对整体定位过程再次平滑的目的,更大程度地获得定位结果跟随性与平滑性之间的平衡。通过多种不同情况下的GPS实测试验,对方法的正确性和可行性进行了分析与验证。结果表明,卡尔曼滤波延时平滑定位方法能够适用于多种静态、动态导航应用领域,使输出结果更为平滑和准确,在有效提高定位精度的同时具有更强的抗多径和抗干扰性。 相似文献
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李炎寅 《测绘与空间地理信息》2020,(1):89-92
针对自适应卡尔曼滤波只适用于滤除高斯分布的白噪声,本文提出了融合小波变换和自适应卡尔曼滤波的算法。该算法利用小波变换的多尺度分解,将GPS高频的监测时间序列进行多层分解,重构出新的GPS监测时间序列,将其作为新的自适应卡尔曼滤波初始值,进行滤波处理。将融合算法的滤波结果与单一的自适应卡尔曼滤波结果进行对比分析,结果表明融合算法的滤波效果较为显著。同时,对融合算法滤除的噪声信息进行统计分析,结果表明融合算法滤除的噪声符合正态分布,进一步说明了该融合算法的有效性,为GPS的高频率、高精度的监测提供了技术支持。 相似文献
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为分析单、双频手机在单点定位和动态导航中的差异,本文对单、双频手机观测卫星数、信噪比、静态/动态定位中原始观测值/卡尔曼滤波值进行了对比和分析。试验结果表明,在静态无遮挡的试验条件下,小米MI8双频手机原始观测值较OPPO Reno单频手机定位误差均值减小了1.70 m且能观测到更多的卫星数,进行卡尔曼滤波处理后,单频手机较双频手机而言精度提升更多,两者最终精度相当。而在动态有遮挡的试验条件下,双频较单频定位误差均值减小了5.24 m,进行卡尔曼滤波处理后,两者精度均有明显改善,双频相对单频误差均值减小了0.87 m。 相似文献
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针对接收机的动态模型对GPS定位精度的影响,提出了一种基于多普勒频移观测的高动态GPS自适应滤波算法。该算法利用GPS伪距测量值以及利用信号载波的多普勒频移所获得的伪距率测量值,在GPS动态滤波中同时观测伪距和伪距率。借助于移动目标的运动矢量模型以及GPS定位误差模型建立了滤波方程。重点讨论了运用该模型进行Kalman滤波的实现过程。仿真实验表明,该模型与传统的方差自适应模型相比,位置精度提高了32%、速度精度提高了25%,应用本文算法能够提高定位精度和改善接收机的动态性能,拓宽高精度、高动态导航的应用范围。 相似文献
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为了解决在单系统动态过程中伪距单点定位精度不足的问题,提出了一种基于卡尔曼滤波并顾及多普勒频移的双系统伪距单点定位算法。通过实测数据的处理发现,在静态和慢动态两种测试环境下,基于卡尔曼滤波方法并顾及多普勒频移算法定位精度要优于最小二乘算法。 相似文献