IDNN的GPS动态测量多周跳探测与修复模型

针对GPS动态测量中预报值误差较大时多周跳探测与修复不理想的问题,在Kalman滤波动力学模型的基础上,引入嵌入时延神经网络IDNN(Input-Delay Neural Network)模型,并提出了一种基于IDNN的GPS动态测量多周跳探测与修复模型。该模型在理论上具有一定的前沿性;与Kalman滤波状态估值同步操作,便于多周跳的实时处理;而且利用尽可能多的过去无周跳预报残差向量集作为网络训练数据,兼顾GPS动态测量的动力学模型能够获取精度较高的周跳估值。实例计算表明了该方法的可靠性和可用性。     

基于抗差Kalman滤波算法的单频BDS周跳探测

提出了一种基于抗差Kalman滤波算法的单频BDS周跳探测方法。该方法以Kalman滤波算法为基础,构建了历元间差分观测值,使周跳以粗差的形式表现出来,并采用IGGⅢ等价权函数调整滤波增益矩阵实现抗差处理,从而达到准确探测周跳的目的。采用单频BDS实测数据对本方法进行验证,并以现有Kalman滤波方法作为对比。结果表明,在无周跳情况下,Kalman滤波法预报残差序列中误差为0.140,抗差Kalman滤波法预报残差序列中误差为0.121,本方法对观测噪声的灵敏性更强;在加入多个具有不同特征的模拟周跳后,Kalman滤波法存在滤波多次初始化问题而不能探测出少量历元的连续周跳,本方法则实现了所有周跳的探测,准确率为100%,同时保证了滤波过程只需初始化1次。     

GPS动态相对定位的自适应Kalman滤波算法

GPS动态数据处理中广泛应用卡尔曼滤波,经典Kalman滤波认为预报误差是白噪声,服从零均值的正态分布,并利用动态噪声协方差矩阵来控制它对当前信息的影响,但实际测量定位中难以保证观测对象的规则运动,因而容易出现模型误差。针对GPS动态定位的这一问题,探讨了在实际应用中存在模型误差时的卡尔曼滤波,介绍了一种自适应Kalman滤波算法,该法顾及了载体机动加速及接收机发生周跳时的影响,减少了滤波发散的机会。     

基于贝叶斯概率统计的GPS载波相位周跳探测与修复方法

研究了Lacy等学者提出的基于贝叶斯概率统计的GPS载波相位周跳探测与修复方法,详细阐述了该方法判断有无周跳以及探测一个或多个周跳时的数学模型。采用模拟观测值序列,对贝叶斯方法的周跳探测与修复功能进行了验证。该方法结合电离层残差组合与Melbourne-Wubbena组合,对动态及静态的GPS双频数据进行实验处理,取得了良好的周跳探测与修复效果。     

GPS/INS紧组合的INS辅助周跳探测与修复

建立了GPS/INS紧组合定位模型,改正惯性器件误差及电离层折射误差,对不同组合观测量的误差影响进行了分析,构造不同观测值组合,提出了基于惯性信息辅助的GPS周跳自适应探测方法,分析了INS定位误差对周跳探测的影响,给出了周跳探测误报率及修复成功率评价指标,提出了一种周跳检测阈值自适应确定方法。利用实测组合导航试验数据验证本文的算法,文中模拟了不同的单历元多周跳及信号失锁条件,结果表明,在GPS信号完全失锁20 s内,该方法能准确检测和修复所有周跳,中断时间的延长降低了周跳修复的成功率;GPS信号部分失锁时,在模拟的90 s中断时段内仍能修复所有周跳;模拟了170历元的5 s间隔密集周跳,周跳探测成功率为100%,正确修复率为99.41%。     

星载GPS载波相位周跳探测方法

在星载GPS载波相位测量中,周跳的探测与修复对最后的定位精度起着至关重要的作用。本文根据在星载条件下GPS载波相位测量的观测时间短、环境变化复杂、所得历元少和基本不受对流层延迟影响等特点,论述了适用于星载高动态环境GPS载波相位周跳探测和修复的方法,并指出各种方法的特点和适用要求。     

基于站际历元二次差模型探测与修复周跳的新方法

周跳探测与修复是高精度动态GPS定位的关键技术之一,直接影响模糊度在航解算的效率。针对动态相对定位中周跳探测方法“三差法”的不足,提出一种基于站际历元二次差模型进行探测与修复周跳的新方法。首先对站际历元间二次差观测值进行粗差探测,以确定发生周跳的卫星以及周跳初值;然后基于残差平方和最小原则搜索周跳备选组合并修复周跳。理论分析和实验结果均表明,当有效共视卫星多于4颗时,大多数情况下,新方法可以准确定位并修复周跳。     

抗差卡尔曼滤波在GPS动态定位中的应用

基于Kalman滤波的GPS动态定位中,动态观测量及其相应的动态模型可能存在异常,若数据处理不考虑对这些异常的特别处理,则模糊度的估值及其所提供的动态信息将极不可靠.按抗差估计原理,文中构造了状态向量和观测值对模糊度的影响函数,并由此建立了动态GPS定位的抗差Kalman滤波解法.实际计算验证了该方法的实用性和可靠性.     

双频相位求差法探测与修复周跳特性分析

周跳的探测与修复是GPS载波相位数据处理中一项重要的任务。首先介绍了双频相位求差法探测与修复周跳的原理;其次,利用Fortran语言编制了相应的程序,并通过实例分析了在不同采样率下探测周跳与修复的效果;最后讨论了该方法探测周跳的不足。     

CORS基准站周跳探测与修复方法研究

在高精度GNSS测量中,周跳的存在直接影响到整周模糊度的解算及最终定位精度。针对目前各省市连续运行基准站网多系统观测数据的获取导致周跳探测工作量增加,该文基于甘肃省卫星定位连续运行基准站网(GSCORS)双频观测值提出了一种满足普遍条件的多系统周跳探测方法。采用相位减伪距结合电离层残差法分别对GPS和BDS原始观测值进行周跳探测与修复,通过对相应载波的模拟周跳探测发现,BDS较大的卫星钟差和伪距噪声影响了数据质量,其周跳检测量时间序列波动大于GPS,对7周以上周跳探测的精度较GPS会有1周的偏差,但电离层残差法能对BDS相位减伪距法探测残留的1周小周跳进行二次探测并修复。实验最终证实该方法能够有效探测并且正确分离GPS和BDS每个频率1周以上的周跳。     

BDS/GPS双频三差组合周跳探测与修复方法研究

针对BDS/GPS双差组合数据解算需要考虑观测数据周跳探测与周跳修复能力的问题,研究组合观测值周跳检测量公式模型,给出一种能够有效探测并修复周跳的BDS/GPS双频三差组合周跳探测与修复方法。实验数据结果表明,该方法利用三差后的无电离层组合残差和双频载波残差平均值做为周跳检测量从而能够有效探测出GPS卫星和北斗的GEO、MEO、IGSO卫星观测值中存在的周跳并修复,从而为BDS/GPS双差网解提供高质量、高可靠性的观测数据。     

抗差卡尔曼滤波在GPS动态定位中的应用

基于Kalman滤波的GPS动态定位中，动态观测量及其相应的动态模型可能存在异常，若数据处理不考虑对这些异常的特别处理，则模糊度的估值及其所提供的动态信息将极不可靠，按抗差估计原理，文中构造了状态向量和观测值对模糊度的影响函数，并由此建立了动态GPS定位的抗差Kalman滤波解法，实际计算验证了该方法的实用性和可靠性。     

CORS基站周跳探测与修复方法研究

在高精度GNSS测量中,周跳的存在直接影响到整周模糊度的解算及最终定位精度。针对目前各省市连续运行基准站网多系统观测数据的获取导致周跳探测工作量增加,本文基于甘肃省卫星定位连续运行基准站网(GSCORS)双频观测值提出了一种满足普遍条件的多系统周跳探测方法。采用相位减伪距结合电离层残差法分别对GPS和BDS原始观测值进行周跳探测与修复,通过对相应载波的模拟周跳探测发现,BDS较大的卫星钟差和伪距噪声影响了数据质量,其周跳检测量时间序列波动大于GPS,对7周以上周跳探测的精度较GPS会有1周的偏差,但电离层残差法能对BDS相位减伪距法探测残留的1周小周跳进行二次探测并修复。试验最终证实该方法能够有效探测并且正确分离GPS和BDS每个频率1周以上的周跳。     

CORS基站周跳探测与修复方法研究

在高精度GNSS测量中,周跳的存在直接影响到整周模糊度的解算及最终定位精度。针对目前各省市连续运行基准站网多系统观测数据的获取导致周跳探测工作量增加,本文基于甘肃省卫星定位连续运行基准站网(GSCORS)双频观测值提出了一种满足普遍条件的多系统周跳探测方法。采用相位减伪距结合电离层残差法分别对GPS和BDS原始观测值进行周跳探测与修复,通过对相应载波的模拟周跳探测发现,BDS较大的卫星钟差和伪距噪声影响了数据质量,其周跳检测量时间序列波动大于GPS,对7周以上周跳探测的精度较GPS会有1周的偏差,但电离层残差法能对BDS相位减伪距法探测残留的1周小周跳进行二次探测并修复。试验最终证实该方法能够有效探测并且正确分离GPS和BDS每个频率1周以上的周跳。     

CORS基站周跳探测与修复方法研究

在高精度GNSS测量中,周跳的存在直接影响到整周模糊度的解算及最终定位精度。针对目前各省市连续运行基准站网多系统观测数据的获取导致周跳探测工作量增加,本文基于甘肃省卫星定位连续运行基准站网(GSCORS)双频观测值提出了一种满足普遍条件的多系统周跳探测方法。采用相位减伪距结合电离层残差法分别对GPS和BDS原始观测值进行周跳探测与修复,通过对相应载波的模拟周跳探测发现,BDS较大的卫星钟差和伪距噪声影响了数据质量,其周跳检测量时间序列波动大于GPS,对7周以上周跳探测的精度较GPS会有1周的偏差,但电离层残差法能对BDS相位减伪距法探测残留的1周小周跳进行二次探测并修复。试验最终证实该方法能够有效探测并且正确分离GPS和BDS每个频率1周以上的周跳。     

CORS基站周跳探测与修复方法研究

在高精度GNSS测量中,周跳的存在直接影响到整周模糊度的解算及最终定位精度。针对目前各省市连续运行基准站网多系统观测数据的获取导致周跳探测工作量增加,本文基于甘肃省卫星定位连续运行基准站网(GSCORS)双频观测值提出了一种满足普遍条件的多系统周跳探测方法。采用相位减伪距结合电离层残差法分别对GPS和BDS原始观测值进行周跳探测与修复,通过对相应载波的模拟周跳探测发现,BDS较大的卫星钟差和伪距噪声影响了数据质量,其周跳检测量时间序列波动大于GPS,对7周以上周跳探测的精度较GPS会有1周的偏差,但电离层残差法能对BDS相位减伪距法探测残留的1周小周跳进行二次探测并修复。试验最终证实该方法能够有效探测并且正确分离GPS和BDS每个频率1周以上的周跳。     

集合卡尔曼滤波的GPS周跳探测

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.     

基于Vondrak滤波的GPS周跳探测与修复

利用天文数据处理中的最优平滑法Vondrak滤波,导出了结合双差观测数据的GPS周跳探测与修复的新方法,实现了分析双差观测数据质量和双差观测域中探测和修复周跳的功能。     

实时精密单点定位中周跳探测与修复的算法研究

提出了一种适用于实时GPS精密单点定位的周跳探测与修复的新算法。该算法步骤为：①利用M-W组合和电离层残差组合初步确定没有发生周跳和可能发生周跳的卫星;②利用当前历元与前一（或几个）历元的L1、L2和Lw观测值和第一步得出的没有发生周跳的卫星信息,采用基于历元间差分观测值的周跳处理模型对可能发生周跳的卫星进行周跳探测;③对第二步中周跳处理失败的卫星进行进一步的精化处理,以尽可能修复周跳。实验表明,新算法在实时GPS精密单点定位中可以准确地探测并修复周跳。     

Kalman滤波模型误差的修复

基于预测残差分析和滤波误差估计,提出了一种新的Kalman滤波模型误差的修正方法。该方法在预测残差分析的基础上,利用观测模型误差和动力学模型误差的相互影响,基于滤波误差估计,从修正观测模型入手,有效地消除了以往历元所有观测模型误差和动力学模型误差对当前历元滤波值的影响。GPS动态导航模拟实验表明,该方法不仅有效地消除了整个Kalman滤波模型误差的影响,而且结果比较理想。