城市环境下BDS/GPS单频RTK定位算法研究

分析一种顾及速度信息辅助模糊度固定、模糊度继承以及融合多普勒观测值的单频BDS/GPS RTK算法,并给出其算法模型。通过城市环境下的实际车载测试,对比分析BDS、GPS、BDS+GPS 3种模式下单频RTK定位性能和解算精度。
     

一种适合于单频接收机快速模糊数求解的新方法

提出了一种适合于单频接收机的快速模糊数求解方法。结果表明 ,在用单频接收机的相对定位中 ,该方法快速、稳定     

单频非差相位观测值的周跳探测方法及其比较

介绍了当前单频精密单点定位周跳探测的主要方法.采用IGS跟踪站1s采样率的观测文件,并使用TEQC软件分别生成15s和30s采样率的另外两组观测数据,在事先利用Bernese软件确定三组数据无周跳的前提下,人为加入不同周数的周跳,通过自编软件,采用不同周跳探测方法对其进行周跳探测,并对结果进行比较与分析,探讨了各方法探测周跳的能力及适用范围,为单频非差相位观测值中选择合适的周跳探测方法提供了一定的依据.     

单频精密单点定位中周跳的处理方法

周跳探测是单频精密单点定位技术的难点之一.针对这一问题,提出一种适合于单频数据的周跳探测方法,即联合使用多项式拟合和多普勒积分法探测周跳.具体步骤是:先采用多项式拟合法处理星问单差数据,若探测结果表明单差观测值中存在周跳,则采用多普勒积分法进一步探测是哪一颗卫星发生了周跣以及周跳的大小.实验结果表明,此方法在周跳探测上具有有效性和准确性.     

电离层GPS掩星观测反演技术

在电离层局部地区球对称假设下,推导了利用双频和单频无线电掩星观测数据,反演电离层电子密度剖面的两种方法. 双频反演的误差来自于载波相位的观测误差,单频反演误差则主要由伪距的观测精度决定. 由于载波相位测量精度比伪距测量精度高两个量级,因此双频反演的精度一般比单频反演的高些. 不过,两载波信号L1和L2之间的传播路径差异会给双频方法带来误差. 利用三维射线追踪的程序模拟的无线电掩星数据来评估这些方法,结果表明,反演出的电离层剖面与给定的模式电离层非常吻合,验证了两种方法的可靠性和准确性. 将这两种反演方法应用于处理实测的GPS/MET掩星观测数据,均能获取合理的电离层剖面信息. 且单频方法得到的反演剖面与双频方法相当一致, 这为利用LEO星载单频GPS接收机进行电离层掩星观测提供了理论基础.     

几种时频分析方法对比及在煤田地震勘探中的应用

由于不同时频分析方法有其特有时频特性,为提高煤田地震资料处理精细程度,对比研究选择最佳方法十分重要.针对短时傅氏变换、小波变换、S变换,Wigner-Ville分布及其改进分布和Choi-Williams分布等几种经典时频分析方法,进行数值模拟研究,分别从时间分辨率、频率分辨率及干扰项影响程度等详细分析了各种方法的优缺点.最后选用SPWVD进行初至拾取和S变换分频显示解释陷落柱,取得了良好的效果.     

单频RTK动态解算的卡尔曼滤波算法研究

本文针对单频RTK提出了一种快速动态定位卡尔曼滤波算法,该方法使用C码和L1观测值,用模型改正对流层干延迟,双差大气延迟分解为测站大气天顶延迟和投影函数,与流动站位置以及站间单差模糊度组成观测方程进行卡尔曼滤波,得到单差模糊度浮点解及方差阵,通过星间求差得到双差模糊度浮点解及方差阵,结合MLAMBDA方法实时动态确定模糊度。经实测数据和IGS站数据验证该算法具有较好定位结果。     

新的区域电离层模型及单频长基线精度分析

电离层延迟是影响GPS精密定位的主要因素,对单频接收机的影响尤为明显。介绍了一种新的基于区域双频观测网构建电离层模型的方法,并选取德国境内平均基线超过300 km(最长基线为461 km)的一个长距离观测网连续10 d的数据对模型进行了检测分析。实验证明,基于该电离层模型,网内单频接收机用户可获得接近双频观测数据的解算精度,即使对于200 km的长距离基线,单频数据的基线解算结果都能够达到平面方向6 mm,高程方向2.5 cm。区域电离层延迟模型构造方法可被有效应用于GPS、GLONASS和GALILEO等各类卫星导航定位系统,满足事后、实时或准实时单频接收机精密数据处理的需要。     

顾及电离层改正精度信息的高精度单频单点定位方法研究

提出了将电离层改正量作为虚拟观测值,参数估计随机模型顾及电离层改正量先验信息的高精度单频单点定位新方法,并推导出该方法的数学模型。实测数据解算定位结果表明,新方法能够实现中国高、中、低纬区域的无初始化高精度单频单点定位,其平面精度为0.1~0.2 m,高程精度为0.3~0.5 m。     

提高地震数据信噪比的PCA方法

由于地震数据中存在各种各样的噪声,怎样去压制或者滤除这些噪声,以至提高信噪比成为当前地震信号处理中关键步骤.本文根据地震数据中随机噪声干扰和可能存在的工业单频噪声干扰的特点,采用主成分分析技术,即通过正交分解得到数据矩阵的主分量,并利用不同的主分量进行信号重构,从而达到去除单频干扰和随机噪声的目的,有效地提高了地震数据...