基于几何约束的GPS测姿系统的原理和实验

详细描述了GPS测姿系统的原理,并给出了一种基于基线长度约束和空间几何约束的最小二乘模糊度搜索算法,并经过静态和动态车载试验证明GPS测姿系统切实可行,在基线长度为3m的条件下,航向角精度优于0.1°。     

Grafmov7．6软件在GPS测姿使用中的问题及解决方法

介绍了Grafmov7．6双动态定位处理软件在GPS测姿应用中存在的问题,分析了出现问题的原因和对数据精度的影响,通过软件升级补丁、设置命令,有效地解决了Grafmov7．6软件在事后数据处理中出现的漂移现象,从而保证了GPS测姿系统的精度。     

以固定长度为条件提高GPS测姿精度的方法

本文在介绍GPS姿态测量技术原理的基础上,探讨了在近景目标三维测量系统中提高GPS测姿精度的新方法。该方法用固定长度为限制条件的条件平差解算姿态参数,并以实例验证了此方法在改善GPS测姿精度方面的有效性。     

高精度组合导航及其测绘车应用技术

针对在城市复杂环境下弱信号定位测姿精度低的问题,该文将实时动态差分技术与惯性导航系统/全球导航卫星系统深耦合接收机定位测姿系统进行结合,提出了一种基于惯性导航系统/全球导航卫星系统/实时动态差分技术三组合的高精度定位测姿的方法。该文对惯性导航系统/全球导航卫星系统/实时动态差分技术三组合高精度定位定姿方法涉及到的核心技术进行介绍,详细分析了影响定位测姿精度误差因素,并将该方法应用于新一代测绘车上,通过理论分析和实际跑车实验证明了该方法具有较高的精度和适用性。     

3Dsurs系统姿态精度分析

GPS是3Dsurs系统中关键传感器之一,用于测量车载平台的位置和姿态角。姿态角获取是3Dsurs系统关键技术之一,其精度决定系统所能达到的测量精度。本系统中使用NovAtel DL-4型双频、高精度、高采样率GPS,采用差分后处理方法,数据处理中利用三台GPS间固定位置关系进行约束平差,并采用滤波方法提高解算精度。多组实验结果表明:使用GPS测姿可获得较高精度,系统中三个姿态角的精度有差异,航向角的精度最高,横滚角和俯仰角的精度接近。     

基于GPS的飞机姿态实时测量实现及误差分析

本文阐述了用GPS接收机实时测量飞机姿态的基本思想,建立了数学模型并推导了相关的公式,并构建了基于两台GPS接收机构成的姿态实时测量系统,分析了利用两台独立GPS接收机进行测姿的方法所获结果精度,实验表明该系统有效满足了工程需要,具有一定实用价值。     

应用EKF平滑算法提高GPS/INS定位定姿精度

为了提高城市遮挡环境下GPS较长时间(60s)无法单独定位情况下GPS/INS组合定位定姿精度,研究了扩展卡尔曼滤波及其RTS(Rauch Tung Striebel)平滑算法;同时给出了基于ψ角惯导误差模型的GPS/INS组合系统状态方程和基于位置、速度更新的量测方程。实验中模拟GPS信号失锁60s,应用RTS后处理算法进行了GPS/INS组合数据处理。结果表明,扩展卡尔曼滤波EKF平滑算法可以有效地提高城市遮挡环境下GPS/INS组合定位定姿精度,特别是对GPS失锁的情况。从而很大程度上降低对高成本惯导的依赖。     

基于GPS的外测设备精度鉴定测姿方法的研究与应用

全球定位系统（GPS）不仅可以提供运动目标的高精度位置、速度信息,而且应用相对定位技术,通过合理的天线布阵,可以实现运动目标高精度姿态的测量。从GPS测姿原理入手,分析了外测设备精度鉴定任务的特点及测姿要求,通过多种方法和大量数据验证了系统的可行性,并在实际任务中得到了应用。     

六、P24 测量仪器

CH20082297 3Dsurs系统姿态精度分析=Attitude Preci- sion Analysis of 3Dsurs/王冬,卢秀山,刘凤英(山东科技大学地球信息科学与工程学院测绘科学与工程系)//测绘科学.-2008,33(3).-15～16 GPS是3Dsurs系统中关键传感器之一,用于测量车载平台的位置和姿态角.姿态角获取是3Dsurs系统关键技术之一,其精度决定系统所能达到的测量精度。本系统中使用NovAtel DL-4型双频、高精度、高采样率GPS,采用差分后处理方法,数据处理中利用3台GPS间固定位置关系进行约束平差,并采用滤波方法提高解算精度.多组实验结果表明;使用GPS测姿可获得较高精度,系统中3个姿态角的精度有差异,航向角的精度最高,横滚角和俯仰角的精度接近。表1参9     

GPS天线转动测试系统的设计与应用

介绍了用于检测GPS接收机动态性能的天线转动测试系统,分析了天线圆周转,动引起的多普勒频移变化规律,提出了利用多普勒频移反推卫星仰角的基本方法,同时给出了利用该转动测试系统在检验GPS接收机动态测量精度和跟踪性能等方面的实际应用。     

GPS测量系统动态定位精度验收方法研究

相位差分GPS测量系统定位精度高，对系统动态定位精度的考核、验收的难度大。通过分析几种常见的动态定位精度验收方法，确定了合理的相位差分GPS系统动态精度验收方法。分析了方法自身达到的精度。建立了数据误差处理的数学模型，给出了精度评定方法。     

GPS手机的差分定位系统研究

提高GPS手机的定位精度具有很广阔的应用前景,本文研究GPS手机的实时定位差分系统的设计和实现方法。该系统采用基准站广播位置差分值、移动站实时处理的差分GPS方案,其主要优点是定位精度高、改正速度快、设备简单、操作方便;分析了位置差分GPS的定位误差,给出了测量结果。理论分析和测试结果都表明,该系统的差分定位精度比手机GPS直接定位相对提高31m左右,定位误差达4m左右,能够满足相关领域测量精度要求。     

长距离GPS/BDS双系统网络RTK方法

基于区域参考站网的网络实时动态定位(real-time kinematic,RTK)方法是实现全球定位系统(global positioning system,GPS)、北斗卫星导航系统(BeiDou satellite navigation system,BDS)高精度定位的主要手段.研究了一种长距离GPS/BDS双...     

GPS设备海上动态定位精度检测新方法

为解决GPS设备海上动态定位精度检测的问题,提出了利用高精度全站仪对GPS设备动态跟踪进行动态定位精度评定.阐述了检测基准数据的采集和处理,以及利用惯性测量设备提供的姿态数据将GPS定位数据归算到检测基准.简要介绍了进行动态定位精度评定所采用的方法,并对系统的误差进行了分析.最后通过实验验证了新方法的有效性.     

GPS码跟踪环自适应多径消除算法

根据多径信号的产生机理,在对GPS接收机中的码跟踪环多径信号模型研究的基础上,提出了采用自适应滤波的来消除GPS多径效应的算法。自适应滤波的方法不需要估计模型的系统参数,而直接通过自适应滤波将多径信号滤除。在有噪声的情况下,自适应滤波的RLS算法是最小二乘意义下的最优估计,仿真的结果表明采用自适应滤波算法可以快速的消除多径的影响,修正鉴相函数的过零点偏差,提高码跟踪环的跟踪精度。由于自适应滤波算法是递推算法,易于软、硬件实现。     

实时高精度地图匹配技术的研究与实现

本文在分析误差来源和城市道路现状的基础上,借助线性回归方程,提出了误差三角形的模型,采用整体平移匹配方法削弱了系统误差;对大量GPS点的坐标和航向进行了分析,提出了双向车道与GPS航向角间的关系模型,优化了匹配算法,削弱了GPS的随机误差,提高了地图匹配的速度和精度。     

Characteristics of multipath effects in GPS dynamic deformation monitoring

IntroductionThere are many factors that affect the precisionand reliability of GPS measuring. Generally, theerror sources can be grouped into the followingthree classes: errors correlated with the satellites(such as ephemeris error, satellite clock error,…     

GPS动态监测中多路径效应的规律性研究

在分析GPS多路径效应特性的基础上,结合GPS动态变形监测的特点,对连续多天的观测数据解算结果采用滤波与周日位置求差相结合的方法进行数据处理。研究结果表明,多路径误差具有较强的周日重复性,在有效地削弱多路径效应的影响后,GPS动态监测的三维位置精度可以达到mm级,尤其是垂直方向的精度改善明显。     

BDS/GPS非差误差改正数的实时动态定位方法

针对我国地区观测数据的实验定位结果精度问题,该文提出BDS/GPS非差误差改正数的实时动态定位方法,研究了BDS/GPS单参考站非差实时动态定位算法模型,流动站使用非差误差改正数,不需要进行双差观测值的组合。参考站将非差误差改正数传递给流动站,对流动站的观测值进行误差改正,可以直接固定流动站的模糊度。实验表明:在我国南方地区BDS精度要优于GPS,而在北方地区,BDS/GPS定位精度和GPS定位精度明显优于BDS。并且与单系统相比,组合系统的可视卫星数明显增加,改善了卫星空间几何分布结构,从而提高了导航定位的可用性和精度。     

Comparing DGPS corrections prediction using neural network, fuzzy neural network, and Kalman filter

Position information obtained from standard global positioning system (GPS) receivers has time variant errors. For effective use of GPS information in a navigation system, it is essential to model these errors. A new approach is presented for improving positioning accuracy using neural network (NN), fuzzy neural network (FNN), and Kalman filter (KF). These methods predict the position components’ errors that are used as differential GPS (DGPS) corrections in real-time positioning. Method validity is verified with experimental data from an actual data collection, before and after selective availability (SA) error. The result is a highly effective estimation technique for accurate positioning, so that positioning accuracy is drastically improved to less than 0.40 m, independent of SA error. The experimental test results with real data emphasize that the total performance of NN is better than FNN and KF considering the trade-off between accuracy and speed for DGPS corrections prediction.