非差改正数的多GNSS恒星日滤波方法

多路径误差是全球卫星导航系统(GNSS)精密数据处理的主要误差源之一,观测值域的恒星日滤波是应用较为广泛的多路径误差削弱方法,但其在多系统应用中存在映射方法相对低效的问题,且缺乏针对Galileo的应用研究.为解决现有方法不适用于大规模网解数据处理的弊端,该文提出了一种基于非差改正数的多GNSS系统恒星日滤波方法,从理论上证明了该方法在进行多路径误差改正时的效果与双差观测值域恒星日滤波方法的等价性,并提出了该方法在Galileo中的应用服务方案.对一组采集于2018年年积日219-231 d的多系统数据进行了多路径误差改正实验分析,观测值域的双差残差测试结果表明,GPS、BDS和Galileo的双差残差统计精度得到了显著的提升,频域分析结果也表明多路径误差的低频部分能被有效削弱.坐标域的静态定位结果显示,强多路径环境下GPS和BDS联合定位精度在三维方向上相对于单GPS有一定改善,加入Galileo数据后相对于单GPS可进一步提升.     

PCA空间滤波在高频GPS定位中的应用研究

利用主成分分析法(PCA)对高频GPS时间序列进行空间滤波,并结合Karhunen-Loeve展开法(KLE)对其结果进行判定,可有效地提取共模误差,提高单历元定位精度。通过对四川GPS连续观测网的计算分析表明,PCA方法可较好地减弱区域共模误差,并能准确地反映共模误差的空间分布,且精度优于传统的堆栈法,这对高频GPS技术的应用和发展具有重要意义。     

北斗单历元基线解算与恒星日滤波算法

对单历元相对定位解算方法进行了研究,编制了相应的北斗数据处理软件,对两条1km以内的短基线数据进行了测试.根据基线解算结果提取了测站的多路径误差时间序列,并通过最大相关性分析确定了多路径误差的周期,在此基础上提出了适用于北斗系统的恒星日滤波算法.     

顾及分段相似性的同震形变时间序列恒星日滤波优化算法

在常规恒星日滤波的基础上,提出一种顾及分段相似性的恒星日滤波优化算法。在构建滤波算子之前,首先确定用于构建滤波的坐标残差时间序列与地震当天坐标残差时间序列的分段相似性,然后根据相似性度量指标的大小确定权重后再进行滤波。研究结果表明:利用本文提出的顾及分段相似性的恒星日滤波优化方法能够显著改善单历元定位的精度和可靠性,克服常规滤波方法存在的缺陷,有利于恒星日滤波的无人工干预批处理。尤其是通用影像质量评价指数UIQI方法顾及了时间序列间的相关系数以及序列自身的均值和方差,比其他相似性度量更加科学合理,建议采用UIQI作为恒星日滤波优化算法的相似性度量。     

星载GPS地球静止轨道卫星自主定轨的新算法

针对地球静止轨道卫星的特点，提出了一种自主定轨的新算法——积分滤波算法，即利用Kalman滤波进行动力学模型数值积分与GPS定轨的有效融合。讨论了该算法的基本过程及其中Kalman滤波的数学模型和重要参数。最后给出了仿真实验过程和结果，证明了该算法的可行性。     

球面多路径格网的恒星日滤波算法及其在PPP中的应用

针对传统的观测值域恒星日滤波在卫星精密单点定位（precise point positioning,PPP）应用中存在的问题,提出球面多路径格网的恒星日滤波算法并应用到静态PPP中,设计了确定格网大小的统计方法,给出了算法的实施步骤。利用全球分布的10个IGS监测站接收的GPS卫星实测数据进行了试验验证,结果表明,本文算法能够明显削弱地面连续运行监测站载波相位观测量的多路径误差;应用本文算法后,1~3 h的静态PPP定位精度得到明显提高,E、N、U三方向RMS分别提高41.59%、38.60%、36.96%。     

LEO星载GPS双向滤波定轨研究

介绍了目前常用的LEO(low Earth orbiter)星载GPS定轨方法,分析了LEO星载GPS双向滤波定轨方法与其他几种主要定轨方法的区别。从卫星运动方程和星载GPS非差定轨观测方程出发,给出了LEO星载GPS双向滤波定轨方法的原理,采用自行研制的定轨软件对两颗GRACE(gravity recovery and climate ex-periment)卫星进行了定轨试验,通过与JPL(Jet Propulsion Laboratory)轨道的对比及KBR(-kband rangingsystem)观测数据的外部检核发现:①双向滤波定轨技术不仅能显著提高单向滤波开始阶段的定轨精度,而且可以从整体上提高卫星的定轨精度;②LEO星载GPS双向滤波定轨方法切实可行,相应的星载GPS定轨软件对GRACE卫星定轨精度在径向、沿轨方向和法向优于5 cm。     

基于非线性滤波的单频GPS精密单点动态定位

研究在低动态情况下利用廉价的单频GPS接收机进行精密单点动态定位,处理动态数据时运用一种新的非线性滤波估计方法。通过试验表明,该方法可行,定位结果比较稳定,并具有较高的定位精度。     

单频GPS精密单点定位的逐次滤波法模型及其精度分析

单频GPS精密单点定位的逐次滤波法,将载波相位观测值在相邻历元间求差以消除电离层延迟误差的影响,并辅助伪距观测值进行高精度定位。本文详细分析该方法的随机模型和函数模型,讨论观测值先验方差的确定方法,包括指数函数经验模型、观测残差向量的开窗估计法等,并采用自编软件计算实测数据分析该模型的精度。     

GPS卫星钟的特性与预报研究

经实验分析发现:GPS卫星钟差的预报精度与卫星的种类密切相关,最近发射的BLOCK ⅡR和BLOCKIIR-M类卫星比以往的BLOCK ⅡA类卫星要更加稳定,其卫星钟差的预报精度明显较高。直接利用IGS超快速产品和线性模型预报后6小时的卫星钟差,精度在0.5纳秒水平;但一些BLOCK ⅡA类卫星是不稳定的,通过对其预报残差的分析发现:同一颗卫星每天在相同时段用相同的模型去预报其卫星钟差,预报所得的残差呈周期性变化,并且这种周期性变化并不完全重合,还具有一定的随机性。依据这一特性本文构建了一个新的预报模型来实时预报GPS卫星钟差。该模型不仅能预报卫星钟差的总体变化趋势,还能预报残差的周期性变化以及随机项的变化,因此精度更高。预报结果均与IGS发布的最终产品相比,实验显示利用该方法实时预报GPS卫星钟差,预报精度可达0.5纳秒水平。     

抗差卡尔曼滤波在GPS动态定位中的应用

基于Kalman滤波的GPS动态定位中，动态观测量及其相应的动态模型可能存在异常，若数据处理不考虑对这些异常的特别处理，则模糊度的估值及其所提供的动态信息将极不可靠，按抗差估计原理，文中构造了状态向量和观测值对模糊度的影响函数，并由此建立了动态GPS定位的抗差Kalman滤波解法，实际计算验证了该方法的实用性和可靠性。     

UKF算法及其在GPS卫星轨道短期预报中的应用

分析了GPS卫星预报星历,在比较分析EKF和UKF优缺点的基础上,将UKF引入GPS卫星轨道预报研究中。数值模拟和结果分析表明,UKF方法预报更稳定,能有效地提高轨道预报精度和稳定性。     

卡尔曼滤波参数设置对箭载GPS滤波效果影响分析

卡尔曼（Kalman）滤波作为一种实时递推算法,对减少随机噪声的影响具有重要作用。但在目前资料中很少涉及关于Kalman滤波过程中各种参数选择对于滤波效果的影响分析,通过从理论和工程应用两个层面对箭载GPS状态参数的初值、参数估计的协方差矩阵的初值、测量噪声和系统噪声等参数的变化对Kalman滤波效果的影响进行了研究分析,结合工程实际,提出了Kalman滤波参数设置原则,给出了各参数设置的范围和目的,并利用实测数据进行了分析计算,结果表明：能有效减少箭载GPS滤波的盲目性,提高滤波效率,具有很好的滤波效果,更切合工程实际。     

基于经验模式分解的滤波去噪法及其在GPS多路径效应中的应用

经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是一种新的信号处理技术,它是基于数据本身的,且能在空间域中将信号进行分解,从而可以区分噪声和有用信号。根据EMD分解白噪声而得到的本征模式函数(IMF)分量的能量密度与其平均周期的乘积为一常量这一特性,建立一种新的基于EMD滤波去噪方法,并将该方法应用于GPS多路径效应的研究中。通过对模拟数据与GPS实测数据的处理分析,得出以下主要结论:①EMD滤波去噪法与小波方法都能最大限度地削弱测量的随机误差,但EMD滤波去噪法比小波方法更直接,且不受测不准原理及小波函数选择的影响;②相比小波方法,EMD能够更有效地剔除瞬时强噪声,从而能够提取更精确的多路径效应重复性误差改正模型。     

精密GPS实时动态定位(RTK)中卫星的选择

为了分析卫星选择对精密GPS实时动态定位(RTK)的影响,采用了上千个历元的数据分别用不同的卫星组合进行了试验。结果表明：星数增加太多并不能使RTK定位的精度有显著提高;卫星组合的选择对测量结果有一定的影响;PDOP值小并不意味着有很好的定位精度。     

基于GPS非差观测值进行精密单点定位研究

介绍了精密单点定位所用的数学模型及解算方案,着重分析了基于GPS非差双频观测值进行精密单点定位的误差模型、数据质量控制方法、卫星钟差的估算和内插、数据和解的一致性及精密单点定位能达到的精度等问题,并和双差结果作了比较。结果表明,利用精密星历及卫星钟改正参数的精密单点定位可达到cm级精度。     

Swarm卫星星载GPS精密定轨方法及精度分析

Swarm星座是ESA的首个用于测量来自地球核心、地幔、地壳、海洋、电离层等区域磁场信息的对地观测卫星星座。而高精度的轨道信息正是其有效利用卫星载荷完成上述任务的前提条件。目前国内关于Swarm卫星精密定轨的研究较少,为此建立并推导了Swarm卫星精密定轨的动力学模型、观测模型以及它们之间的数学关系,详细给出了Swarm卫星精密定轨模型与实现过程。针对Swarm卫星精密定轨中姿态数据的处理问题提出了相应的解决方案。利用Swarm卫星星载GPS实测数据,采用约化动力学定轨方法进行Swarm卫星精密定轨实验。通过轨道衔接点位置差异、与外部精密轨道比较以及SLR验证等精度评定方法分析表明:基于星载GPS的Swarm卫星约化动力学定轨各方向的精度都优于3 cm。     

基于时空系统统一的北斗与GPS融合定位

我国的北斗卫星导航定位系统目前已经发射9颗“北斗”卫星,北斗区域卫星导航系统的基本系统已建设完成,正开展星地联调和测试评估工作,已经具备我国范围内的初步三维定位导航能力。本文研究了Beidou和GPS的时间系统/坐标系统的统一、卫星广播星历与卫星位置计算,以及二者的高精度定位算法,并实现了Beidou和GPS载波相位的数据融合和高精度联合定位,最后通过2011年9月29日的实测数据和处理结果证明了本文方法的正确性,同时为北斗二号系统的调试提供相关试验与结果。     

GPS动力法定位的模型与估计问题

研究GPS在动力学环境下的网定位,对我国来说具有很大的吸引力。在GPS定位实践中,动力法及半动力法的轨道改进定位方式都具有广泛的应用,但前者概括了卫星定位中最一般的动力学问题。因此,本文归纳和建立了相应的动力法定位模型,包括轨道状态方程、地面测站的状态方程及观测方程。简要介绍了更能反映卫星定位问题统计和力学本质的最优滤波和最优控制的估计方法。最后给出了事后轨道估计的最佳平滑方程。