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针对CORS系统建设成本高和选址困难的问题,该文提出GPS长距离网络RTK定位算法。该算法首先利用MW组合观测方程解算基准站双差宽巷整周模糊度,采用Saastamoinen模型和GMF映射函数模型相结合解算双差对流层干分量延迟残差,并将双差对流层湿分量延迟残差作为未知参数进行估计,同时结合无电离层组合观测值解算基准站双差载波整周模糊度;然后,采用综合误差内插法解算基准站和流动站的误差改正数;最后,采用最小二乘法逐历元进行法方程叠加解算流动站双差模糊度浮点解,并利用LAMBDA算法和通过TIKHONOV正则化改进的LAMBDA算法搜索固定流动站双差宽巷整周模糊度和双差载波整周模糊度。实验表明,该算法能够将基准站间距离提高到100~150km,使流动站用户可以获得厘米级定位结果。 相似文献
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大范围网络RTK基准站间整周模糊度实时快速解算 总被引：1，自引：0，他引：1
网络RTK是目前实现高精度实时动态定位的重要手段之一,而网络RTK高精度定位的关键问题是基准站间整周模糊度的实时快速准确固定。对于大范围网络RTK,由于基准站间距离的增加,电离层延迟误差、对流层延迟误差和卫星轨道误差相关性降低,导致基准站间整周模糊度不能快速准确地固定,因此本文提出了一种大范围网络RTK基准站间整周模糊度固定算法。该算法首先利用L1、L2载波相位观测值和P1、P2伪距观测值解算基准站间的双差宽巷模糊度;然后采用Saastamoinen模型和Chao映射函数模型相结合解算双差对流层延迟误差,并将双差宽巷模糊度作为L1、L2双差载波相位整周模糊度的约束关系来确定L1、L2双差载波相位整周模糊度;最后采用CORS站的实测数据进行试验,并将本文的试验结果同GAMIT软件的解算结果进行比对,结果表明该算法可以快速准确地实现单历元双差载波相位整周模糊度的固定。 相似文献
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针对BDS常规实时动态定位(RTK)中,随着流动站与参考站间的距离增加,大气延迟误差的空间相关性大大降低,影响了整周模糊度的快速解算和流动站位置信息的解算精度问题。该文研究了一种基于非差观测误差的BDS中长距离常规RTK定位算法,采用非差误差改正方法为流动站提供误差改正,利用参考站的非差误差改正数以单颗卫星为对象进行误差改正。对电离层延迟误差和相对天顶对流层延迟误差进行参数估计,处理电离层延迟误差和对流层延迟误差的影响。最后通过BDS实测数据对该算法进行了算法验证和结果分析。实验结果表明,该算法可以实现BDS中长距离常规RTK的快速定位,并获得厘米级定位精度。 相似文献
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北斗三频宽巷组合网络RTK单历元定位方法 总被引：2，自引：1，他引：1
利用三频超宽巷/宽巷模糊度波长较长从而易于固定的优势,提出了一种基于北斗三频宽巷组合的网络RTK单历元定位方法。数据处理中心利用基准站实时生成并播发包含双差对流层和电离层延迟改正信息的虚拟观测值;用户站利用载波、伪距组合及分步解算的TCAR方法基于单个卫星对、单历元可靠固定两个超宽巷或宽巷模糊度。最后利用已固定模糊度且噪声最小的宽巷观测值和内插得到的大气延迟改正进行实时动态定位解算。试验结果表明,对于本文提出的网络RTK单历元定位方法,用户站宽巷模糊度单历元解算准确率高于99.9%,统计的定位中误差平面为3~4cm,高程方向约为5cm。 相似文献
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GLONASS伪距频间偏差难以利用经验模型消除。在RTK定位解算中,尤其是需顾及大气延迟的中长距离异质基线,IFCB会降低模糊度收敛速度,甚至导致模糊度固定错误。本文基于双差HMW组合和消电离层组合,提出一种站间IFCB实时估计算法,实时获取各频段的非组合站间单差IFCB。试验结果表明,站间IFCB长期稳定,可达数个纳秒;在GPS/GLONASS观测值先验误差比值为3：5的条件下,未改正的IFCB可能导致基线GPS/GLONASS组合RTK定位性能比单GPS差。将本文提出算法应用于RTK定位,能够有效消除IFCB的影响,RTK模糊度浮点解精度、定位收敛速度和固定率都有明显改善,部分基线的RTK定位首次固定时间从9.2 s提高到2.1 s,固定解比率从84.5%提高到97.9%。 相似文献
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《测绘文摘》1997,(4)
CH972185 OTF方法及其在GPS辅助摄影测量数据处理中的应用/陈小明(武汉测绘科技大学)…∥测绘学报.—1997,26(2).—101～108 提出了一种基于伪距、载波相位双差卡尔曼滤波来计算模糊度的浮点估计值及其方差阵的OTF方法。用其处理96年5月在北京进行的GPS辅助航空摄影测量机载动态定位数据,结果表明,这种方法对于距离远达50km,高差大于2400m的DGPS测量能够迅速、有效地解算出正确的整周模糊度,在固定整周模糊度后,可提供优于1dm的差分定位精度。文章还提出了三种检验OTF解算可靠性的方法,即比较OTF解算模糊度与静态初始化解算模糊度是否相同,比较OTF 相似文献
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由于电离层延迟、对流层延迟等系统误差具有随测站间距离增加而相关性降低的特性,长距离情况下准确快速得到载波相位整周模糊度十分困难.因此文章提出了一种长距离网络RTK基准站间双差整周模糊度的快速解算方法,该方法利用M-W组合观测值进行双差宽巷整周模糊度的计算,结合无电离层组合观测值进行基准站间双差载波相位整周模糊度的确定,且不需线性化、不需解求方程组,各双差整周模糊度之间相互独立.最后通过实测数据进行算法验证,证明了该方法能够快速、可靠地解算长距离基准站间的双差整周模糊度. 相似文献
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针对差分全球定位系统(DGPS)模糊度解算过程中效率低,搜索慢的问题,对鸡群优化算法(CSO)进行适应性改进,并将改进后的鸡群优化算法(ICSO)应用到整周模糊度的快速解算中,利用卡尔曼滤波求出双差模糊度的浮点解和协方差矩阵,采用Lenstra-Lenstra-Lovasz (LLL)降相关算法对模糊度的浮点解和方差协方差矩阵进行降相关处理,以降低模糊度各分量之间的相关性,在基线长度固定的情况下,利用ICSO搜索整周模糊度的最优解. 采用经典算例进行仿真,仿真结果表明,与已有文献相比在整周模糊度的解算过程中改进的鸡群优化算法能有效提高搜索速度和求解成功率. 相似文献
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针对大型桥梁桥塔与基站高程差异较大,残余对流层延迟成为影响全球卫星导航系统(GNSS)监测成功率与精度的主要因素之一。该文基于随机过程理论,对桥梁监测GNSS残余对流层湿延迟进行参数估计,有效地提高了桥梁塔顶监测GNSS模糊度固定率。通过采用对流层经验模型改正对流层干延迟,将基准站和塔顶观测站对流层湿延迟组成相对对流层湿延迟,并联合位置参数和模糊度参数建立双差卡尔曼模型,最后利用最小二乘模糊度降低相关平差法(LAMBDA)对双差模糊度进行固定,并估计位置参数与相对对流层延迟参数。实验结果表明,该方法可以有效估计相对对流层延迟,有效提高GNSS模糊度固定率。 相似文献
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顾及GEO卫星约束的长距离BDS三频整周模糊度解算 总被引：1，自引：0，他引：1
长距离BDS三频载波相位整周模糊度解算受大气误差残余的影响较大,GEO卫星相对于地球静止也非常不利于载波相位整周模糊度的解算。利用GEO卫星的信号传播路径相对较稳定、大气延迟误差的影响不随卫星空间位置变化的特点,对GEO卫星进行更符合实际情况的大气延迟误差约束研究。利用GEO卫星B2和B3载波相位整周模糊度线性关系,降低测站差分电离层延迟误差残余对模糊度备选值的影响,进行B2和B3载波相位整周模糊度备选值的选择。通过三频载波相位整周模糊度间不包含观测误差影响的线性关系对模糊度备选值组合进行检测,并对模糊度搜索空间进行约束。利用历元间GEO卫星的模糊度备选值判断历元间电离层延迟误差残余的变化,对GEO卫星的参数估计进行更符合实际情况的约束。研究了顾及GEO卫星实际大气延迟变化和整周模糊度约束的长距离BDS三频载波相位整周模糊度解算方法。提出了利用历元间模糊度备选值确定电离层延迟约束值的方法,对GEO卫星历元间随机游走的约束值进行符合实际情况的调整。试验结果表明,本文的方法能够提高三频载波相位整周模糊度解算的效率和测站位置的精度。 相似文献
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在全自主运动控制的移动机器人系统中,自身位姿的估计和校正对于移动机器人的运动至关重要。卡尔曼滤波是解决移动机器人同步定位与地图构建(SLAM)常用方法。相较于卡尔曼滤波,无迹卡尔曼滤波(UKF)无须对复杂的非线性函数进行雅可比矩阵运算。本文基于无迹卡尔曼滤波,根据先验协方差的平方根选择sigma点,计算协方差以及加权均值。用四元数表示姿态,将四元数矢量转换为旋转空间进行矩阵运算,在此基础上设计了一种位姿估计算法——基于四元数平方根的无迹卡尔曼滤波(QSR-UKF)算法。试验将EKF、QSR-UKF、SR-UKFEKF 3种算法的位姿估计结果进行仿真分析,并通过相关定量指标进行了描述,验证了本文算法的有效性。 相似文献
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提出一种用于整周模糊度OTF求解的整数白化滤波改进算法。该算法首先对整周模糊度的协方差矩阵进行整数白化滤波处理 ,以降低整周模糊度间的相关性 ,然后构造搜索空间来判定是否需要进行搜索。如果需要 ,则通过搜索来确定变换后的整周模糊度 ;如果不需要 ,则通过直接取整来确定整周模糊度 ,进而得到原始的整周模糊度和基线分量的固定解。初步试验结果显示 ,采用改进方法解算整周模糊度可以提高成功率和解算效率 相似文献
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多源传感器动、静态滤波融合导航 总被引：12，自引：2，他引：12
杨元喜 《武汉大学学报(信息科学版)》2003,28(4):386-388,396
首先给出联邦滤波各局部输出量之间的相关协方差矩阵，进而给出了基于各传感器独立观测信息的动、静态滤波解法，这种解法避免了重复使用载体状态方程信息的问题，保证了多传感器数据融合的最优性，而且很容易扩展到抗差滤波和自适应滤波融合。 相似文献
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卡尔曼滤波常常被用于惯性导航系统初始对准算法,其使用前提是对系统状态进行建模,从而得到比较准确的系统噪声和观测噪声统计特性。在模型失配和观测噪声干扰的情况下,常规卡尔曼滤波会出现精度下降甚至发散,从而影响初始对准精度。针对这一问题,提出了一种新型渐消卡尔曼滤波算法,引入了多重渐消因子对预测误差协方差阵进行调整,设计了基于新息向量统计特性的滤波状态χ2检验条件,使渐消因子的引入时机更加合理,算法的自适应性得到增强。将改进的卡尔曼滤波算法应用到惯性导航系统的初始对准问题中,仿真试验和实测数据试验结果表明,与常规渐消因子滤波算法相比,新算法可以有效提高滤波精度及鲁棒性。 相似文献
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Kalman滤波时间尺度算法是一种实时的原子钟状态估计方法,在守时实验室具有重要实用价值。由于原子钟状态模型误差估计存在偏差,Kalman滤波时间尺度算法中状态估计可能出现相应异常扰动,应当对状态模型误差进行实时控制。对此,引入基于渐消因子的改进Kalman滤波时间尺度算法。对状态预测协方差矩阵引入渐消因子,利用统计量实时计算渐消因子的量值,控制状态预测协方差阵的增长,降低了原子钟状态估计的扰动。实验结果表明,相比于标准Kalman滤波时间尺度算法和基于预测残差构造自适应因子的Kalman滤波算法,基于渐消因子的改进Kalman滤波时间尺度算法能够提高原子钟状态估计的准确度,改进时间尺度的稳定度。 相似文献