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城市环境下BDS+GPS RTK+INS紧组合算法性能分析 总被引：3，自引：0，他引：3
城市环境下运动载体接收的GNSS信号会被频繁地干扰和遮挡,GNSS RTK独立工作模式难以连续且可靠地固定模糊度以满足厘米级高精度定位需求。为此,本文设计了一套基于集中式卡尔曼滤波的BDS+GPS RTK紧组合算法,给出了其动力学模型、观测模型和算法架构流程。通过城市环境下的实际车载测试,对比分析了BDS、GPS、BDS+GPS 3种模式下RTK及RTK+INS紧组合的定位性能。试验结果表明,BDS+GPS双系统大大增加了可见卫星数,提高了城市环境下GNSS动态精密定位的可用性和精度;相对于GNSS RTK,紧组合极大地提高了精密定位的可靠性和可用性。 相似文献
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针对当前GNSS RTK算法在城市环境下可用率较低,特别是动态条件下满足cm级精度定位的观测历元少的现状,将部分模糊度固定算法应用于城市动态环境GNSS RTK定位,并采用城市环境下车载数据验证部分模糊度固定算法的可用性。测试结果证明,该算法能显著提高城市环境下GNSS RTK模糊度固定率,增加cm级定位历元数量。 相似文献
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设计了一套基于集中式卡尔曼滤波的实时动态定位（real-time kinematic,RTK）/惯性导航系统（inertial navigation system,INS）紧组合算法,通过实测车载数据对比分析了3颗可用卫星时的固定解和浮点解在位置漂移误差水平和模糊度恢复时间上的差异,验证了该算法在卫星较少情况下的良好性能。该算法在即使观测卫星不足4颗时使用固定解或浮点解进行滤波更新,提高了组合导航在复杂环境下的位置精度,并加快了模糊度恢复过程。实验结果表明,使用中等精度的惯导,在可见卫星数为3颗时,失锁30 s时的水平位置漂移误差为0.3 m;失锁60 s内,平均1~2 s就能可靠地恢复整周模糊度。在位置漂移误差与模糊度恢复方面,固定解和浮点解在GNSS信号短期部分失锁时的差异并不显著,但同时都明显优于信号完全失锁情形。 相似文献
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