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抗差Helmert估计在BDS/GPS组合定位权比分配中的应用

BDS与GPS双系统组合定位时,每个子系统需要进行定权,不同系统间的差异性会导致定权不准确。为提升组合定位精度,本文提出一种基于抗差Helmert方差分量估计的组合定位算法（RH算法）。首先,建立Helmert方差分量后验估计模型,区分多类型、不同精度的观测值,实现系统间权值的动态分配;然后,构建基于IGGⅢ方案的改进等价权函数,调整含粗差观测量的权值,解决观测值易存在粗差导致Helmert模型收敛失真的问题;最后,通过测试实际采集的双系统观测数据,验证算法的有效性和准确性。     

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GPS/BDS分类组合定位的指数加权Helmert方差分量估计法

针对北斗卫星导航系统（BDS）星座结构复杂、不同类型卫星观测值残差差异较大的不利条件,将BDS系统中IGSO、MEO、GEO 3种卫星的观测值进行分类定权,提出一种顾及历史权比的指数加权Helmert方差分量估计法来精确确定不同系统之间观测值的权阵。为了验证该方法在GPS/BDS组合定位中的有效性,采用单点定位模型分别进行静态和动态导航实验,并将其定位结果与等权模型以及不考虑指数加权的Helmert方差分量估计方法进行对比。结果表明,采用改进的加权方法,在东、北、天3个方向的定位精度均获得显著提高,在静态条件下,相对于等权模型,改进方法3个方向的定位精度提高幅度分别达到50.0%、51.0%和42.0%;在动态条件下,定位精度提高幅度分别为10.0%、8.0%和9.0%。特别在卫星数量较少、卫星几何图形强度较差时,定位结果的改善效果更为明显。     

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考虑卡尔曼滤波伪观测值的Helmert方差分量估计及其在GPS/BDS组合PPP中的应用

在GPS/BDS组合PPP中,引入基于卡尔曼滤波的Helmert方差分量估计来确定PPP中各类观测值的权重,针对卡尔曼滤波预报值权阵与观测值权阵验前单位方差不一致的情况,将卡尔曼滤波预报值作为伪观测值,与观测值一并进行Helmert方差分量估计处理。实验证明,该方法能够在合理确定当前历元各类观测值权重的基础上,有效平衡观测信息与预报信息对参数估计的贡献,可显著改善GPS/BDS组合PPP的收敛速度与定位精度。     

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GPS/BDS单历元基线解算中随机模型的确定

相对于以往的经验随机模型和高度角模型,提出采用Helmert验后方差估计来确定GPS/BDS组合系统单历元基线解算过程中来自不同系统、不同类型观测值的权阵。数据处理结果表明,Helmert方差估计模型更合理地确定了组合系统相对定位的随机模型,有效提高了单历元模糊度搜索的成功率及基线解算的精度和可靠性。     

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