基于非监督分类和图优化的GNSS多路径误差削弱方法北大核心CSCD

基于城市环境下采集的多系统GNSS数据研究非监督分类算法和图优化(factor graph optimization,FGO)算法对多路径误差的抑制能力。伪距单点定位(single point positioning,SPP)结果表明,基于K-means++的非监督分类算法进行多路径信号分离时,在N、E、U方向的定位精度分别为3.61 m、2.90 m、8.14 m,较传统算法分别提升53.18%、55.18%、44.96%。图优化方法利用伪距和多普勒约束因子进行最优估计,在N、E、U方向的定位精度分别为0.94 m、1.34 m、2.78 m,精度分别提升82.1%、78.5%、82.0%。图优化算法对城市环境下GNSS定位的多路径误差抑制具有显著效果,可用于GNSS精密定位预处理阶段的异常卫星剔除和精确坐标初值获取,提高城市环境下GNSS定位性能。     

复杂观测环境下GNSS信号分类及精度评估

基于高度角、信噪比和伪距残差3个指标,采用K均值(Kmeans⁺⁺)、迭代自组织数据分析法(ISODATA)和基于密度带有噪声的空间分类法(DBSCAN)对复杂城市观测环境下的GNSS数据进行分类,并采用伪距单点定位模型(SPP)评估不同算法的分类精度。结果表明,Kmeans⁺⁺算法分类精度最优,在E、N、U 3个方向上的定位精度分别达2.56 m、3.25 m、9.73 m;相较于未采用Kmeans⁺⁺算法的定位精度分别提升57.86%、47.64%、60.98%。为进一步验证算法性能,将Kmeans⁺⁺算法与信噪比、高度角阈值法进行精度对比,结果表明,Kmeans⁺⁺算法的平面和三维定位精度均有显著改善,分别提升24.87%、39.07%（信噪比阈值法）和41.36%、59.91%（高度角阈值法）。     

华为P30手机GPS/BDS/GLONASS/Galileo观测值随机模型优化及定位性能分析

针对P30智能手机采用GPS/BDS/GLONASS/Galileo等多系统定位时的随机模型进行研究,重点对使用多系统手机观测值定位时的伪距噪声进行评估,并分析不同随机模型对手机伪距单点定位精度的影响。结果表明,华为P30智能手机不同系统卫星伪距噪声差异较大,GPS、BDS、GLONASS、Galileo的伪距噪声中误差分别为5.30 m、2.75 m、7.92 m和1.07 m。采用信噪比+系统间加权的随机模型时手机终端的定位性能最优,相比于传统高度角模型,该随机模型在E、N、U方向上的伪距单点定位精度分别提升了36.12%、25.79%、31.30%。     

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。     

两种伪距IFB模型在多系统融合精密单点定位中的性能分析

选取全球52个MGEX测站连续7 d的数据对两种伪距频间偏差（IFB）模型在多系统融合精密单点定位中的性能进行统计分析,第一种IFB模型是对每个GLONASS卫星估计一个IFB参数,第二种模型则是采用频率号的一次线性函数估计IFB参数。结果表明,静态条件下两种伪距IFB模型在E、N、U三个方向上定位精度相当;动态条件下两种模型在E、U方向上精度相当,第二种模型比第一种模型在N方向上定位精度提高21%。相同条件下两种伪距IFB模型的收敛速度相差较小且均能达到指定精度,而第一种伪距IFB模型需要估计更多参数。因此综合考虑定位精度和收敛时间,在进行多系统融合精密单点定位时建议采用第二种模型进行伪距IFB估计。     

极地地区多模GNSS精密单点定位精度分析

基于多模全球导航卫星系统（GNSS）与精密单点定位(PPP)技术,分析极地多模GNSS精密单点定位策略。通过一天一站解和一天多站解,对11种不同导航卫星系统组合下的精密单点定位结果进行实验分析。结果表明：1）各组合中BDS和Galileo组合的定位结果最差,与平均值相比定位精度的差值范围在0.4~1.3 cm之间;2）极地地区各组合N方向收敛时间的平均值为7~11 min,定位精度的平均值优于1.3 cm,明显优于E方向和U方向;3）相同环境下三系统组合较双系统组合在E、N、U方向的收敛时间分别缩短10.3%、14.1%、7.3%,在定位精度上分别提升9.6%、4.6%、11.7%;四系统组合较三系统组合在E、N、U方向的收敛时间分别缩短6.8%、－2.1%、2.0%,在定位精度上分别提升4.9%、－7.1%、5.3%。研究结果表明,三系统组合的定位性能较双系统组合提升明显,四系统组合较三系统组合定位性能改善不明显。     

BDS卫星端差分码偏差对定位的影响及改正模型研究

分析GPS时空参考点下卫星钟差参数改正原理,结合伪距观测方程推导BDS单频及双频消电离层组合在标准单点定位、精密单点定位下的差分码偏差（DCB）改正公式。采用MGEX发布的DCB文件,分别进行多个测站的定位解算。结果表明,BDS伪距B1B2及B1B3双频定位DCB改正前E、N方向精度较单频差,严重影响定位精度,改正后E方向精度提高在dm级,N、U方向提高在m级;精密定位下B1B3组合DCB改正后与B1B2组合定位结果非常吻合,静态及仿动态下精度都有提高。     

GPS伪距单点定位程序算法模型研究

文章介绍GPS伪距单点定位的原理和解算模型,以及基于Visual Studio平台编写的GPS伪距单点定位程序。利用IGS跟踪站bogt、albh、alic、daej、gode、harb的2014年跟踪数据对软件解算精度进行分析评估,可知各测站N、E方向坐标中误差均在1.5m以内,U方向坐标中误差在3m以内,三维坐标的偏差在3.5m内,定位结果的精度均满足米级导航精度要求。     

复杂环境下GNSS滑坡监测多路径效应分析及处理方法

GNSS-RTK技术用于地形地貌、植被环境较为复杂区域监测形变时,因反射引发的多路径效应会对形变监测结果产生较大影响,严重制约该技术应用于高精度滑坡监测。针对复杂环境下GNSS滑坡监测多路径效应,通过采集秦巴山区监测环境与黄土监测环境下GNSS滑坡形变监测数据,对不同环境的可视卫星观测范围、信噪比及多路径效应序列进行详细分析,并利用恒星日滤波法对多路径效应序列进行修正,验证复杂环境下削弱多路径效应的方法和精度。结果表明:受监测地形影响,多路径效应与低高度角相关关系减弱,采用单一截止高度角削弱多路径效应的方法不适用;复杂环境引起的多路径效应可达2m,其定位精度无法满足形变监测要求;通过小波去噪,对定位结果采用恒星日滤波法提取误差趋势项,并用于相邻两天的定位误差实时修正,发现采用恒星日滤波法进行多路径效应修正后使定位残差提高至毫米级,东、北和高程3个方向精度分别提高84.38%、72.88%、64.84%。     

Android智能手机星间单差法伪距平滑算法研究

受到手机芯片和天线等影响,智能手机原始伪距观测值的噪声较大,同时受多路径影响严重,导致手机定位不准确、轨迹不平滑。针对上述问题,提出一种星间差载波相位平滑伪距、星间差多普勒平滑伪距和星间差速度约束自适应切换滤波定位算法,可充分发挥相位和多普勒观测值的作用,提高伪距观测值的精度并减少平滑伪距噪声。在静态和动态环境中分别对单频和双频智能手机定位性能进行分析。结果表明,双频定位效果优于单频,星间差速度约束自适应切换滤波定位算法最优。与抗差伪距法相比,静态环境下小米8在水平和高程方向上的精度分别提升1.49 m和1.38 m,华为P40分别提升2.11 m和1.53 m;动态环境下小米8在水平和高程方向上的精度分别提升1.75 m和1.25 m,华为P40分别提升2.58 m和1.85 m。     

安卓智能手机GNSS数据筛选方案研究

通过设置两种不同的遮挡环境,对测地型接收机和智能手机静态采集的测量数据进行对比分析。结果表明,智能手机可接收部分非直射卫星信号,受多路径效应干扰明显。根据非直射卫星信号的数据特征设计智能手机原始GNSS数据筛选方案,静态定位实验结果表明,应用数据筛选方案能够显著提升智能手机在复杂环境下的定位精度。智能手机SPP定位算法和RTK定位算法平面方向的定位精度可提升20%~40%,高程方向的定位精度可提升30%~60%。     

城市复杂环境下GNSS/INS组合导航算法研究

针对城市环境下GNSS车辆导航存在卫星信号易受影响的问题,利用GNSS/INS组合算法提高复杂环境下城市车辆定位性能。基于城市环境下实测GNSS数据评估分析定位结果,使用GNSS/INS组合的常规卡尔曼滤波算法实现卫星失锁区域导航。同时,提出一种基于新息的自适应卡尔曼滤波算法,可有效增强卫星数较少及信号干扰严重区域的车辆导航定位能力。该方法利用量测与预测的关系构造自适应因子,改善定位精度。结果表明,常规卡尔曼滤波可在20 s卫星信号失锁情况下保证亚m级导航精度,自适应卡尔曼滤波算法在卫星信号受到严重干扰时,其定位精度相比于常规卡尔曼滤波算法提高30%,可满足在城市复杂环境下的高精度、高可靠性车辆导航定位服务需求。     

估计卫星频间偏差的GLONASS伪距定位改进模型及其验证

通过比较GLONASS广播星历与精密星历发现,GLONASS广播星历卫星钟差误差的主导因素为未标定的设备延迟参数。基于测站伪距残差分析,将卫星端与接收机端的IFB进行分离,建立广播星历的频间偏差和伪距定位改进模型,并对定位改进模型进行动态定位验证。结果表明,采用该模型的定位精度在N、E、U方向上分别平均提升51.1%、41.7%、48.3%。     

一种改正伪距多路径误差的北斗三频周跳探测与修复方法

使用北斗三频观测值提取伪距多路径误差。分析表明,北斗伪距多路径误差达到m级,且变化较快,不能通过历元间差分完全消除,会对周跳探测及修复产生影响。提出一种改正伪距多路径误差的北斗三频周跳探测与修复新方法,能有效控制伪距多路径误差的影响,提高周跳修复的成功率。     

GPS/QZSS在亚太地区实时相对定位性能分析

利用BNC(BKG NTRIP client)传输的实时观测数据,从可见卫星数、位置精度因子(position dilution of precision, PDOP)、多路径效应、信噪比和实时相对定位精度等方面对GPS和QZSS在亚太地区的定位性能进行评估和分析。结果表明,QZSS与GPS组合后,可见卫星数增加,卫星几何构型更好,可提高定位精度的可用性和可靠性;QZSS卫星多路径效应的变化规律与GPS卫星一致,且QZSS卫星各频点的多路径误差大多小于GPS卫星;GPS和QZSS卫星各频点的信噪比随高度角变化趋势基本相同;在N、E、U方向上,GPS/QZSS组合的实时相对定位精度比GPS有所提升。     

极地地区北斗三号单点定位精度分析

为分析BDS-3在极地地区的定位精度,选取两极地区10个MGEX站连续7 d的观测数据进行SPP和PPP实验。结果表明,BDS-3在两极地区可见卫星数及PDOP基本一致,平均可见卫星数约为9颗,PDOP约为2.3。BDS-3各频点间定位精度相差不大,南极地区SPP定位精度略优于北极,特别是U方向。北极地区E、N、U方向定位精度分别优于1 m、1 m和5 m,南极地区E、N、U方向定位精度分别优于1 m、1 m和2 m。BDS-3在两极地区PPP定位精度相当,与GPS定位精度基本一致,各频点组合定位精度在E、N、U方向均优于2 cm。     

北斗卫星伪距多路径偏差改正研究

通过分析不同卫星系统MEO卫星的伪距多路径误差,发现北斗卫星伪距多路径偏差的存在。进一步分析BDS三类卫星伪距多路径误差的变化特征,结果表明,IGSO卫星和MEO卫星的伪距多路径误差存在明显的系统性偏差。选择分段线性拟合和分段多项式拟合两种方法建立北斗卫星伪距多路径偏差改正的经验公式,并比较两种改正方法的效果。分析了北斗卫星伪距多路径偏差改正前后的MP序列和MW组合序列的数据变化特征以及PPP定位结果的差异,验证了经验公式的可行性和有效性。     

方差膨胀模型用于GNSS/加速度计融合变形监测

为解决GNSS信号在环境遮挡、多路径误差等影响下监测精度不可靠的问题,基于Huber选权迭代法,将方差膨胀思想引入GNSS/加速度计融合滤波算法中,从随机模型角度对GNSS异常值的量测噪声进行自适应调整,降低GNSS异常观测对Kalman滤波量测更新的影响,提高GNSS/加速度计融合变形监测结果的可靠性。在静态和动态2种场景下进行验证分析,结果表明,改进融合算法能够显著提高复杂多路径环境下的GNSS监测精度,其解算获取的形变位移三维方向RMS均在1.8 cm以内,可为复杂环境高精度变形监测提供参考。     

多路径误差对BDS-3变形监测精度的影响

为定量分析BDS-3观测值多路径误差对变形监测精度的影响,选取包含7个站点的某水利工程2022年共128 d的BDS-3监测数据,对监测站点周围树木裁剪树枝前后BDS-3观测值多路径误差、变形监测精度及二者的相关性进行研究。结果表明：1)多路径误差与BDS-3变形监测精度间存在强相关性,与其平面和高程精度的相关系数分别大于0.93和0.81;2)监测站点周围树枝裁剪后,使用B1I和B3I观测值的平均多路径误差从0.676 m、0.426 m降低至0.329 m、0.230 m,N、E、U方向的平均监测精度分别达0.9 mm、0.8 mm、1.7 mm和1.1 mm、1.0 mm、2.2 mm,较裁剪树枝前分别提高63%、69%、58%和52%、61%、48%;3)改变周围观测环境削弱多路径误差的影响后,使用B1I观测值的精度优于使用B3I观测值的精度,因此在BDS-3短基线变形监测的应用中推荐使用B1I观测值。     

Kalman滤波在GPS/BDS组合伪距差分定位中的应用

随着各国卫星导航系统的蓬勃发展,单一的GPS系统时代正逐步转变为多系统并存且兼容的全球性卫星导航系统(GNSS)时代。相比于单一卫星导航系统,多系统组合将显著增加可视卫星数目、改善卫星空间几何结构,多系统组合导航定位将是必然的发展趋势。滤波算法是减小GNSS定位随机误差的重要方法,利用非线性滤波方法可消除多种随机误差,从而提高导航定位精度。该文实现了基于Kalman滤波的GPS/BDS组合的伪距差分定位,并将其与最小二乘方法进行比较。实验结果表明:基于Kalman滤波的GPS/BDS伪距差分的定位精度能达到分米级,在差分定位解算过程中,多卫星系统伪距差分精度明显优于单卫星系统伪距差分精度,Kalman滤波解算的精度明显优于最小二乘解算的精度。