Helmert方差分量估计在GPS/GLONASS/BDS/Galileo组合精密单点定位权比确定中的应用CSCD

多星座组合定位可以提升导航定位性能,但不同星座观测量组合时需要考虑合适的随机模型.传统方法是根据经验直接设定各系统的等价权重,但会导致随机模型确定不精确,从而影响组合系统的性能提升.将Helmert方差分量估计方法应用于GPS/GLONASS/BDS/Galileo组合精密单点定位(PPP)中,以自适应确定各系统间权比.采用国际GNSS服务(IGS)MGEX(Multi-GNSS Experiment)观测网的10个测站一周的观测数据进行静态和仿动态试验.结果表明:采用Helmert方差分量估计定权方法可显著提高GPS/GLONASS/BDS/Galileo组合PPP的收敛速度,与等权定权方案比较,静态模式下平均提高52%,仿动态模式下平均提高64%.因定位精度主要由载波相位观测值精度和误差修正水平决定,在静态和仿动态测试中Helmert方差分量估计方法对定位精度没有明显改善.     

面向北斗单历元分米级定位的ARAIM保护水平计算方法CSCD

精密定位的质量控制和完好性评估是实时全球卫星导航系统(GNSS)导航应用不可或缺的环节,尤其是在GNSS易受损害的城市峡谷等场景下,这种需求更加迫切.广域精密单点定位(PPP)瞬时分米级定位,利用GNSS三频信号形成的两个宽巷观测值可以实现单点单历元分米级定位.然而,在城市复杂环境中,反射信号、严重多路径以及其他信号干扰对定位造成的影响无法准确评估与识别,限制了PPP瞬时分米级单点定位的应用.完好性概念中的高级接收机自主完好性监测(ARAIM)可以计算用户定位误差最小置信区间的上限保护水平(PL)以评估定位有效性,可经过一定改进用于PPP瞬时定位的质量控制.针对当前ARAIM中计算PL的误差模型难以适应高精度定位需求的问题,提出了一种改进的ARAIM PL算法,称其为BARAIM(Back Advanced Receiver Autonomous Integrity Monitoring).使用PPP三频组合观测值残差对ARAIM权与误差模型进行修正以计算PL.基于不同复杂程度的环境下采集的车载数据对算法进行了验证,对PL的改进情况以及导航的可用性提升情况进行评估.结果表明:在不同环境下,基于改进的B-ARAIM算法得到的PL,相比传统方法得到的PL更符合城市定位的需要,将PL降低了30%~70%.此方法有助于将ARAIM算法应用在高精度GNSS定位领域.     

基于不同空间尺度测站网的BDS-3 GEO卫星轨道机动实时监测

地球静止轨道(GEO)卫星为保持地球同步特性,需要频繁进行轨道机动,及时准确的对卫星轨道机动的状态进行动态监测,有助于对卫星真实轨道进行修复,使其在机动过程中仍能提供基本可用的轨道参数. 利用基于历元差分测速原理的卫星轨道监测模型,对北斗三号卫星导航系统(BDS-3)的2颗GEO卫星各12次历史机动进行了分析. 结果表明:所选不同空间尺度测站网均可以对C59卫星的机动时间与轨道动态变化进行实时监测,且监测结果基本一致. 另外,本文所选的不同空间尺度测站网均可对C60卫星机动时间进行精准探测,但在对其轨道状态进行实时监测时,空间尺度较大的测站网监测结果更优.      

BDS-2/BDS-3/GPS/Galileo双频精密单点定位精度分析与评价

由于北斗卫星导航系统(BDS)已完成正式组网,有必要对BDS的定位性能进行精度评估与分析. 本文主要通过在MGEX (Multi-GNSS Experiment)选取8个测站5天的观测数据,以北斗二号/北斗三号(BDS-2/BDS-3)为主分析BDS-2/BDS-3、BDS-2/BDS-3/Galileo、BDS-2/BDS-3/GPS、BDS-2/BDS-3/GPS/Galileo四种不同组合卫星系统静态精密单点定位(PPP)性能,试验结果表明:BDS-2/BDS-3静态PPP在东(E)、北(N)、天顶(U)方向上的定位精度和收敛速度分别优于2.49 cm、2.27 cm、4.04 cm和34.6 min、19.3 min、28.1 min;BDS-2/BDS-3/Galileo静态PPP在E、N、U方向上的定位精度和收敛速度分别优于1.81 cm、1.65 cm、2.94 cm和20.4 min、13.0 min、18.6 min;BDS-2/BDS-3/GPS静态PPP在E、N、U方向上的定位精度和收敛速度分别优于1.67 cm、1.62 cm、2.82 cm和18.3 min、10.2 min、16.1 min;BDS-2/BDS-3/GPS/Galileo静态PPP在E、N、U方向上的定位精度和收敛速度分别优于1.46 cm、1.40 cm、2.45 cm和14.5 min、9.3 min、14.5 min.      

基于衰减因子的虚拟应答器信息融合方法研究

针对虚拟应答器(VB)信息融合时使用Kalman滤波易出现滤波发散的问题,提出了基于改进Sage-Husa自适应滤波算法的信息融合方法. 首先采用自适应滤波动态调节噪声统计特性参数,抑制滤波发散,在预测误差方差矩阵中引入衰减因子,减小陈旧数据的影响进而提高滤波精度,最后进行仿真实验,将所提出的滤波算法与Kalman滤波和Sage-Husa自适应滤波在VB的位置误差和速度误差上进行对比. 仿真结果证明:在相同的时间内,本文所述算法在VB的定位误差上具有显著优势,具有较好地稳定性.