| 城市复杂场景下GNSS定位的因子图优化方法及其抗差性能分析 |
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| 引用本文： | 张小红,张元泰,朱锋.城市复杂场景下GNSS定位的因子图优化方法及其抗差性能分析[J].武汉大学学报(信息科学版),2023(7):1050-1057. |
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| 作者姓名： | 张小红 张元泰 朱锋 |
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| 作者单位： | 1. 武汉大学测绘学院;3. 武汉大学中国南极测绘研究中心 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划（2020YFB0505803）；;国家自然科学基金（42104021）； |
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| 摘 要： | 北斗/全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）在开阔环境下可以提供连续可靠的高精度导航定位服务，但是在城市复杂场景下，GNSS多路径与非视距信号严重、粗差与周跳发生频繁，导航定位能力仍然存在不足。相较于扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)方法，因子图优化能够充分利用历史观测，通过窗口内历元间约束与冗余观测信息共同抑制异常数据影响。构建了基于滑动窗口因子图优化的GNSS定位模型，通过验后残差迭代分析进行粗差探测，并从最小可探测误差、粗差探测成功率、定位精度提升等方面深入分析因子图优化与EKF的抗差性能。以城市复杂场景数据进行处理验证，结果表明，因子图优化的最小可探测误差减小了11.92%～32.56%，粗差探测成功率提升了3.84%～10.47%,GNSS定位精度提升了11.29%～25.99%。总体而言，对于城市复杂场景下的GNSS导航定位应用，因子图优化具备更好的抗差性能和定位精度，有望取代现有基于单历元观测值的EKF模型。
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| 关 键 词： | 城市复杂场景 因子图优化 粗差探测 定位精度提升 |
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