扩展卡尔曼滤波的虚拟格网伪距差分算法研究

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。     

基于卡尔曼滤波方法的WM手持机BDS/GPS单频RTK算法研究

首先对基于卡尔曼滤波的单频RTK定位模型进行研究,介绍了基于RTCM的数据流解码过程,并通过实时数据分别对基于卡尔曼滤波方法的WM手持机BDS/GPS单频RTK定位算法进行计算.在静态条件下,该算法在东方向精度优于0.13 m、北方向优于0.14 m、高方向优于0.35 m;在动态环境下轨迹轮廓与实际地物符合较好,定位状态稳定.     

北斗系统在南极中山站地区的基本定位性能评估

对北斗区域卫星导航系统（BDS）正式运行后在南极中山站地区的基本导航定位性能进行了评估,包括卫星可用性、位置精度因子（PDOP）、伪距观测值质量、电离层模型精度及单频伪距导航定位性能等方面。对南极中山站地区实测数据分析的结果表明,首先,北斗卫星导航系统的可用性与伪距观测值质量在总体上与GPS处于同一水平,并已初步具备了全天导航定位的能力,但存在卫星分布不够均匀、GEO卫星高度角较低、电离层模型精度较差等问题。其次,北斗单频伪距单点定位北、东方向的精度分别优于22 m和9 m,高程方向优于25 m;超短基线的单频伪距差分定位在北、东、高程三个方向的精度分别为3.6 m、2.3 m和3.3 m;总体而言与GPS相比有一定差距。最后,北斗/GPS组合定位相对于单一的GPS定位不仅增加了系统的可靠性,还对定位的精度有明显改善,对于单频伪距单点定位、伪距差分定位的三维点位精度可分别提高10%、22%。     

单点定位中一种载波相位平滑伪距方法

针对伪距单点定位精度低,定位结果发散等问题,该文提出一种基于卫星高度角的卡尔曼滤波相位平滑伪距方法。基于该方法利用载波相位信息对C/A码伪距进行平滑,并用最小二乘法求解用户位置。通过实测的静态和动态数据验证了该方法的可行性。结果表明:和最小二乘法比,该方法定位结果更加平滑,一定程度上提高了伪距单点定位精度。其中,静态定位水平精度提升了20.7%,垂直精度提升了15.7%,三维精度提升了16.8%;动态定位水平精度提升了27.8%,垂直精度提升了20.8%,三维精度提升了21.2%。     

基于卡尔曼滤波的北斗伪距单点定位算法研究

为了提高北斗伪距单点定位的精度,提出了一种基于多普勒频移和伪距观测值的北斗卡尔曼滤波单点定位算法,并利用实测数据对该算法的可行性与稳定性进行了验证。试验结果表明,该算法在一定程度上提高了伪距单点定位的定位性能。其中,静态定位在平面方向提高42%,高程提高22%;动态定位在平面方向提高33%,高程提高21%。     

基于卡尔曼滤波方法的BDS/GPS动态伪距单点定位算法研究

为了解决在单系统动态过程中伪距单点定位精度不足的问题,提出了一种基于卡尔曼滤波并顾及多普勒频移的双系统伪距单点定位算法。通过实测数据的处理发现,在静态和慢动态两种测试环境下,基于卡尔曼滤波方法并顾及多普勒频移算法定位精度要优于最小二乘算法。     

一种基于速度约束的智能手机RTD算法研究

针对受限于低成本信号接收与处理单元,手机伪距单点定位和伪距差分定位无法满足用户对定位精度的要求的问题,该文利用多普勒测速和历元间差分求解速度矢量约束位置解,构建附加多普勒原始观测值速度约束、附加伪速度约束和历元间位置约束的3种实时差分(RTD)模型。并与常规RTD模型进行对比,探究其在双频多系统下的定位精度及其稳定性。实验结果表明,3种模型相较于常规RTD都能有效提高定位精度,其中历元间位置约束的RTD模型定位精度的提升最为明显;静态模式下,小米8利用历元间位置约束的RTD定位下E、N、U方向提升分别为65%、50%和47%;在动态模式下,小米8利用历元间位置约束的RTD定位后,平面精度可提升43%。     

BDS-2/BDS-3伪距单点定位精度分析

北斗三号(BDS-3)基本系统于2018年底开始提供全球服务．通过处理37个全球GNSS服务组织(IGS)多模实验跟踪网(MGEX)观测站90天北斗数据,评估了北斗二号(BDS-2)和BDS-3在全球范围内的可见卫星数、几何精度衰减因子(GDOP)和单频伪距单点定位精度,分析了BDS-2／BDS-3组合对BDS-2、BDS-3单系统空间几何构型、伪距单点定位(SPP)精度的改善程度．结果表明,BDS-3的空间几何构型较BDS-2有明显的提升,定位精度在东方向、北方向和高程方向分别为1.490、2.610、5.238 m(RMS),相较于BDS-2分别提高了58％、1％、24％．BDS-2／BDS-3组合在东方向、北方向和高程方向分别为1.45、2.36、4.90 m(RMS),较BDS-2与BDS-3单系统分别提高了59％、11％、29％,以及3％、10％、6％．并且BDS-2／BDS-3组合明显削弱了BDS-2定位精度与地理经度相关的边缘效应.      

顾及伪距差分系统间偏差的GPS/BDS/Galileo/QZSS伪距差分定位精度分析

随着BDS、Galileo和QZSS等卫星导航系统的发展,GNSS正朝着多系统组合定位的方向发展。本文针对GPS/BDS/Galileo/QZSS,提出四系统间伪距差分模型,并对其定位性能分析。结果表明:无论是相同还是不同类型的接收机,伪距DISB在几天范围内是稳定不变的。同时通过设置截止高度角进行模拟遮挡实验。实验结果表明:相对于常规的系统内伪距差分方法,系统间伪距差分方法在截止高度角为30°、40°、50°下的定位精度分别提升19.62%、33.11%、57.77%。该方法可以有效提升定位的精度和可靠性,特别是在遮挡严重的环境下改进明显。     

基于网格中心点虚拟参考站的伪距差分方法

传统网络伪距差分定位方法中,服务端播发多个基准站观测卫星的伪距改正数和坐标,流动站用户接收所有基准站伪距改正数后内插得到自身所需伪距改正数。为简化流动站算法、保护国家大地坐标安全,本文提出了基于网格中心点虚拟参考站的伪距差分方法,该方法是将经纬线网格的中心点作为虚拟参考站,将基准站的伪距改正数内插到该虚拟参考站上,播发各虚拟参考站坐标和伪距改正数,流动站通过单点定位确定所在网格,利用其中心点上参考站的伪距改正数进行差分定位。试验表明,该方法在静态与动态情况下平面与高程方向均能获得亚米级定位。     

载波相位平滑时间常数对GBAS精度增强的影响

陆基增强系统(GBAS)是利用载波相位平滑伪距差分修正实现对导航辅助定位的. 其中,平滑时间常数是影响载波相位平滑伪距精度的关键参数. 本文分析研究了不同平滑时间下电离层时间梯度和空间梯度对Hatch滤波的影响. 在结合电离层时空梯度和多径效应引起的滤波总误差方差的基础上,推导出自适应的最优平滑时间常数. 分别对GBAS静态和动态两种环境下的定位误差进行实验,实验结果表明,采用本文推导出的自适应平滑时间常数降低了GBAS伪距测量误差,从而使定位精度得到增强.      

改正通道延迟的GLONASS/BDS组合伪距定位

由于俄罗斯的GLONASS卫星间频率存在差异,测站硬件延迟误差无法被接收机钟差参数吸收,提出为每颗卫星估计一个通道延迟改正参数的方法,以提升GLONASS/BDS组合伪距定位精度.?实验表明:加入通道延迟改正能有效降低GLONASS定位误差,改正后东(E)、北(N)、天顶(U)方向误差的均方根(RMS)值分别减小了0....     

单双频智能手机GNSS定位精度分析

为分析单、双频手机在单点定位和动态导航中的差异,本文对单、双频手机观测卫星数、信噪比、静态/动态定位中原始观测值/卡尔曼滤波值进行了对比和分析。试验结果表明,在静态无遮挡的试验条件下,小米MI8双频手机原始观测值较OPPO Reno单频手机定位误差均值减小了1.70 m且能观测到更多的卫星数,进行卡尔曼滤波处理后,单频手机较双频手机而言精度提升更多,两者最终精度相当。而在动态有遮挡的试验条件下,双频较单频定位误差均值减小了5.24 m,进行卡尔曼滤波处理后,两者精度均有明显改善,双频相对单频误差均值减小了0.87 m。     

智能手机观测值伪距平滑实时定位研究

本文针对智能手机内部天线构造、GNSS接收芯片等因素限制，手机原始观测值易受外部环境影响，观测噪声大，导致定位精度较差的问题，面向大众导航定位需求，以提高手机伪距单点定位精度为目标，在对手机载波观测值周跳探测的基础上，研究对比分析了基于载波、多普勒平滑下的伪距单点定位的性能。试验表明：载波平滑伪距和多普勒平滑伪距都可以有效提高定位精度，但多普勒平滑伪距具有更好的稳定性且定位精度更好，统计显示在东（E）、北（N）、高（U）3个方向的均方根值（RMS）分别提高了52%、62%、60%，平面精度优于1.5 m。     

智能手机多频多系统实时动态的定位性能分析

随着位置服务的发展,人们对定位精度的需求不断提升. 目前智能手机定位主要依赖于全球卫星导航系统(GNSS)芯片所提供的芯片解,其精度仅为米级. 2016年,谷歌宣布允许开发者获取手机GNSS原始观测数据,为研究手机GNSS高精度定位算法提供了支持. 为探索智能手机多频多系统实时动态(RTK)的定位精度和可靠性,文中基于华为P40智能手机开展了静态和动态环境下的多频多系统RTK的定位性能分析. 结果表明:在静态环境下,智能手机多频多系统的RTK定位精度要优于芯片解,在东(E)、北(N)、天(U)三个方向的定位误差均方根(RMS)分别为0.20 m、0.39 m和0.31 m,比芯片解提高了57%、71%和75%;在动态环境下的定位精度依然能够达到分米级,相比于芯片解在E、N、U三个方向上的定位精度提高了37.84%、47.22%、53.68%.      

带约束条件的自适应滤波及其在GPS定位中的应用

推导了约束状态下的卡尔曼滤波递推方程,采用不消去状态参数的方法,在卡尔曼滤波的数学模型中增加约束状态方程推导出约束状态下的卡尔曼滤波递推方程.表明采用带约束条件的滤波递推过程与一般卡尔曼滤波递推方程相似,只要对预报值及其协方差增加一项约束条件改正项即可,因此,在滤波计算上不需要做大的修改.还讨论了带约束条件的卡尔曼滤波的自适应算法,说明一般自适应滤波算法同样适用于带约束条件的滤波,因此在应用上非常便利.利用一组GPS动态定位数据中的伪距观测值进行计算分析,并以距离作为一个约束条件,结果显示约束条件对滤波结果的改善程度与约束条件和动态系统本身有关.对于一般卡尔曼滤波中因模型确定误差和动态目标突然加速而导致的滤波发散现象,如果增加约束条件的约束力较小时,同样会出现滤波结果偏离,因此,带约束条件的滤波同样需要考虑滤波的自适应性.     

扩展卡尔曼滤波的安卓手机定位算法研究

随着手机定位的应用越来越多,目前市场中许多APP(Application)都会用到定位功能.但多数APP使用传统的定位算法,不能满足人们实时获取高精度地理位置信息的需求.现阶段对于手机的全球定位系统(GPS)芯片原始数据定位方法的研究较少,因此本文主要对利用手机GPS原始数据定位的可行性及定位算法进行了研究.利用Android 7.0系统提供的应用程序接口获取GPS芯片的原始数据参数,根据手机实用场景的速度特征,分别设计并实现了针对于静态场景的静态卡尔曼滤波和针对低速场景的动态卡尔曼滤波定位算法.通过静态实验以及电动车实验和步行实验的结果表明:与传统的定位算法相比,本文设计的静态卡尔曼滤波和动态卡尔曼滤波定位算法拥有更好的定位结果,更加接近实际行走路线,证明了利用手机GPS原始数据定位的可行性,同时也证明了设计的卡尔曼滤波算法可以提高定位精度,论文的研究结果为实现静态与动态的高精度手机定位算法提供了理论依据.     

融合对流层模型及其在精密单点定位中的应用

受实测气象参数的限制，使用标准大气参数的传统对流层模型的精度并不高；使用参数估计法的精密对流层模型增加了观测方程的待估参数，影响收敛速度. 针对实测气象参数缺失的情况，提出一种融合对流层模型，使用两种非实测气象参数模型分别计算出平均海平面处和测站处的气象参数，再利用Saastamoinen模型经验公式求解天顶对流层延迟（ZTD）. 利用RTKLIB软件进行精密单点定位（PPP）实验. 提出的融合对流层模型摆脱了实测气象参数的限制，解算结果表明:使用该模型时，在东、北、天方向的定位精度分别比Saastamoinen模型提高16 mm、1 mm、2.2 mm，比MOPS模型提高13.8 mm、0.7 mm、1.6 mm，比GPT/UNB3m+Sa模型提高2.9 mm、0.4 mm、0.7 mm，在天、北方向的定位精度接近参数估计模型，实现了PPP定位精度的提高.