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实时钟差产品是高精度广域差分位置服务(亚米级、分米级、厘米级)的基础产品,本文针对BDS/GPS轨道精度差异,设计了一种顾及轨道精度差异观测权函数,优化了实时钟差估计的随机模型,在此基础上基于非差法实现了BDS/GPS联合的实时钟差估计。采用MGEX和iGMAS跟踪站的实时观测数据进行实时钟差解算,并与iGMAS产品综合中心提供的事后精密钟差产品进行了比较分析。结果表明:基于该方法估计的钟差精度对单GPS、单BDS和BDS/GPS融合都有提高,其中BDS钟差精度整体较GPS更为显著,提高幅度约12.8%,其中IGSO/MEO更为突出,提高幅度约20%,验证了方法的有效性。 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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地球自转参数（ERP）是卫星精密定轨中联系天球坐标系与地球坐标系的必要参数,是国际GNSS服务组织（IGS）和国际GNSS监测评估系统（iGMAS）分析中心的重要产品。为了提高中国测绘科学研究院分析中心（CGS）的线性模型预报精度,本文研究了最小二乘（LS）和自回归模型（AR）组合的超短期预报最优方法;通过不同周期数据确定最佳预报时长,利用LS+AR模型进行超短期预报,并通过IGS和iGMAS与线性模型产品对比。结果表明：利用8 d（时段）数据进行超短期预报最优;LS+AR模型预报精度明显优于LS模型;LS+AR的超短期预报方法优于分析中心的线性预报方法;EOP的PMX和PMY分量利用时段数据预报、LOD利用天数据预报精度更高。本文超短期预报方法能够提高ERP预报精度,为IGS或iGMAS分析中心的ERP预报提供了一定的参考意义。 相似文献
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L2C监测跟踪网信噪比SNR数据质量分析 总被引：2，自引：1，他引：1
本文从L2C监测跟踪网的数据出发,分析了其中六个监测站的信噪比(SNR)数据。首先分析了未调制L2C码卫星的L1载波和L2载波的信噪比,得出此时的L2的信噪比数值相对较小(L1载波的信噪比均值与L2的信噪比均值差异最大为19.1dB)且稳定性较差;随后分析了调制有L2C码的卫星的L1载波和L2载波的信噪比,得出现代化后的L2载波信噪比与L1载波的信噪比基本一致(两个信噪比之差基本上在5dB左右);进而得出结论:调制有L2C码的L2载波具有更好的数据稳定性和抗干扰能力,且具有易于捕获的特点。 相似文献