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。