基于抗差Kalman滤波的精密单点定位

当精密单点定位的观测值含有异常数据时,Kalman滤波的精度将会降低。采用抗差Kalman滤波方法能够有效抑制观测异常,提高滤波的精度和可靠性。运用武汉国际GPS服务跟踪站数据对该方法进行了验证。结果表明,抗差Kalman滤波的精度比Kalman滤波的精度有一定程度提高,说明抗差Kalman滤波能够有效抑制观测异常。     

GEO卫星对BDS相对定位性能的影响分析

对BDS高精度相对定位中GEO卫星的影响进行研究和分析。首先实现非差观测模型的BDS定位解算,在非差观测模型的基础上实现BDS高精度相对定位解算模型,然后分别利用全星座卫星和IGSO+MEO组合进行高精度相对定位处理,分析GEO卫星对BDS相对定位收敛时间和定位精度以及PDOP值的影响。结果表明,GEO卫星能稳定增加观测卫星数量,改善PDOP值,提高定位收敛速度和精度,BDS全星座高精度相对定位静态单天解与动态解均达到或优于cm级。     

一种基于GPS/BDS观测值的抗多路径误差导航定位算法

提出一种抑制卫星导航定位中多路径误差的算法,采用双卫星系统GPS/BDS的伪距和多普勒观测值,增加了观测值数据的有效性,结合抗差自适应卡尔曼滤波模型,减弱了城市稠密建筑中卫星导航定位多路径误差对定位的影响。城市车载实验结果显示,与GPS单系统伪距定位相比,采用GPS/BDS伪距定位,点位精度由4.9 m提高到4.3 m;采用本文算法,点位精度进一步提高到3.4 m,验证了本文算法的有效性。     

抗差自适应卡尔曼滤波模型及其在塌陷区监测中的应用

针对塌陷区等地表快速沉降区域的动力学特点及观测向量中存在的粗差对卡尔曼滤波结果的影响，设计一种抗差自适应卡尔曼滤波模型。该模型能识别稳定沉降与快速沉降2种状态，通过抗差估计减小观测向量中粗差的影响，并采用自适应因子调整动力学模型，减少状态模型的误差，提高滤波结果的精度。将该模型应用于某矿区沉降监测数据的处理，结果表明，其效果优于抗差卡尔曼滤波。     

顾及实时位置预测信息的动态精密单点定位算法

传统模式下动态精密单点定位(precise point positioning, PPP)技术可利用动态序贯最小二乘算法进行历元递推求解，坐标参数因其时变特性，历元间不进行继承，使得动态PPP算法损失了先验位置信息的约束条件。针对该问题，提出一种顾及实时位置预测信息的动态精密单点定位算法，通过预测残差信息确定各坐标分量的自适应因子，并分析该方法的定位精度以及与采样间隔的相关性；最后利用位移平台开展形变模拟实验。数值算例结果显示，该方法能有效改善高频动态数据处理的精度，对无基准站支持下的缓变型形变监测具有一定的应用价值。     

相关观测值双因子抗差估计的改进算法

由于一个观测值的粗差将影响多个观测值的残差估值,对双因子抗差估计的迭代计算方法作如下改进：当最大标准化残差的检验结果为粗差或者明显是可疑粗差时,只对粗差观测值构建双因子等价权,其他观测值的权不变。除上述两种情况外,可同时对所有观测值构建双因子等价权进行抗差估计,并基于改进的双因子等价权构建方法简化计算步骤。利用GPS控制网的观测数据进行模拟计算分析表明,该改进算法在含有明显粗差时可提高参数估值的精度;在粗差不明显或个数较少时,可在保持参数估计精度的基础上提高计算效率。     

DCB对精密单点定位精度影响研究

分析精密单点定位观测模型中的卫星钟差改正项(包含硬件延迟偏差改正),给出采用IGS精密卫星钟差产品进行卫星钟差改正时的硬件延迟偏差改正方法.并通过实测数据定量分析硬件延迟偏差改正在静态及动态两种定位方式中的影响.实验结果表明:精密单点定位中,硬件延迟偏差改正对静态定位的影响很小,可以忽略;对动态定位的影响可达到cm级,应该加以考虑.     

星载GPS相位非差观测粗差和周跳的探测与修复

提出了以历元间星载GPS载波相位观测值之差作为观测量,结合拟准检定法（QuAD）来探测和修复非差星载GPS相位观测值中的粗差和周跳的方法。利用仿真低轨卫星GPS相位观测数据,对粗差和周跳的特性进行了分析,并对探测和修复步骤与效果进行了详细说明。实验表明,该方法不仅计算简捷,而且能有效修复非差载波相位观测值中的粗差和周跳,为非差星载GPS精密单点定轨提供了良好的质量控制基础。     

部分模糊度固定的多基线解算方法

采用非差观测值构建误差方程,通过等价变换消除卫星钟差参数和接收机钟差参数,建立多个测站的联合等价双差观测方程。针对联合方程等价模糊度个数较多、相关性较强的特点,本文提出一种新的部分模糊度固定（PAR）方法。该方法将等价模糊度按照方差大小升序排列,通过循环剔除最大方差模糊度并进行Ratio检验,最终实现部分模糊度的固定。实例计算表明,相比完全模糊度固定（FAR）方法,PAR方法不仅具有更高的模糊度固定率和成功率,且提高了多基线精密定位的可用性,其坐标解算精度与FAR具有较好的一致性。     

基于抗差自适应SITAN算法的水下重力匹配导航方法

针对水下重力匹配导航SITAN算法中动力学模型误差以及重力异常观测数据存在粗差的问题,提出一种抗差自适应匹配算法。通过构建自适应因子和抗差因子来调节状态预测信息与量测信息对滤波贡献的权重,有效抑制粗差和预测信息异常的影响,提高匹配算法的稳定性和可靠性。在南海选取一块重力异常特征变化丰富的海域进行仿真实验,结果表明,与常规SITAN算法相比,该算法能够显著降低异常观测值的影响,系统的定位精度和鲁棒性均有提升。     

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一种适用于PPP动力学模型异常的自适应Kalman滤波

为了削弱PPP参数估计中动力学模型异常对Kalman滤波解的影响,针对PPP状态向量中各类参数不符值对动力学模型异常描述特性的不同,以位置相关为条件对参数进行分类,构建分类因子自适应Kalman滤波用于PPP参数估计。选取6个IGS站点3 d的数据,使用标准Kalman滤波与构建的自适应Kalman滤波进行PPP解算分析。结果表明,相较于标准Kalman滤波,自适应Kalman滤波能通过自适应因子调节状态预测协方差,加速PPP收敛。静态模式下,平均收敛时间从28.2 min缩减到19.4 min,N、E、U方向的平均精度为1.50 cm、3.34 cm、5.55 cm,分别提高7%、14%、19%;动态模式下,构建的自适应Kalman滤波解N、E、U方向偏差的RMS值为2.7 cm、3.6 cm、6.3 cm,较标准Kalman滤波分别提高13%、28%、43%。     

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一种基于频谱分析和AR补偿的对流层延迟预报模型

利用实测天顶对流层延迟值（ZTD）,在无气象参数条件下,提出一种对流层延迟建模与预报方法。首先利用频谱分析,得到ZTD时间序列周期特性,并在此基础上对ZTD进行建模,给出模型参数计算方法。然后,基于频谱分析模型拟合ZTD,并与实测值进行比较分析。最后,将分析得到的拟合残差用AR模型进行改正并预报。结果表明,基于频谱分析和AR补偿的ZTD改正预报模型能够满足不同测试环境下的需求,精度达到cm级。     

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核自适应滤波算法在地磁秒数据干扰抑制中的研究

为解决地磁台站受干扰的问题，对不同干扰源进行相应特征与频谱分析发现，多噪声源干扰并无优势频段，并且相互叠加，呈现高度非线性。针对地磁观测信号易受轨道交通噪声、仪器自身噪声、高压直流噪声和行车脉冲噪声等干扰，提出一种能根据外部环境激励而自主调节滤波参数的非线性核自适应滤波算法。通过对实际受干扰地磁信号进行处理，验证核自适应滤波具有抑制台站常见地磁噪声的特性，可为地磁干扰抑制技术提供新方法。