恶劣环境下GPS/BDS混合双差模糊度固定性能分析

针对在恶劣观测环境下每个GNSS系统只观测到较少的几颗卫星,采用标准双差模型很难实现整周模糊度固定的问题,该文对GPS/BDS系统间混合双差模型进行研究,利用该模型计算出GPS/BDS系统偏差。在此基础上,利用实验分别对模拟和真实恶劣观测环境下的模糊度固定性能进行分析,实验结果表明,恶劣环境下GPS/BDS系统间混合双差模型表现良好,相较于经典的双差模型可将模糊度固定平均所需时间分别缩短43%和33%,模糊度固定成功率分别提高107%和31%。     

新息向量的抗差Kalman滤波方法及其在UWB室内导航中的应用

针对超宽带（ultra wideband,UWB）室内导航中非视距（non line of sight,NLOS）测距误差会大幅降低导航精度以及系统噪声的不确定性导致滤波精度不高的问题,提出了一种基于新息向量的抗差Kalman滤波方法。该方法在UWB室内导航线性化模型的基础上,利用单个新息值构造抗差因子矩阵,从而消除非视距测距误差的影响,同时对系统噪声协方差矩阵进行实时估计和修正。实验结果表明,该方法不但能有效地消除非视距测距误差对导航解算的影响,而且能进一步提高导航解算的精度和稳定性。     

2008年11月黑龙江省3次较大降雪过程云图对比分析

本文针对2008年11月2日、13日和15日3次较大降雪天气过程,从卫星云图应用等方面分析了3种不同的云系在降雪过程中的演变情况,并结合700 hPa高空网进行分析.初步得出3种不同云系出现大降雪的一些特征.     

车载POS公路线形特征识别与参数计算

为了高效获取高质量公路线形参数信息,采用车载定姿定位系统（position orientation system,POS）获取的离散坐标、姿态等信息,通过后处理的方式反演公路线形参数及特征。包括利用均值加速中值滤波平滑的姿态信息分析曲率分布特征,并进行线形特征初步识别、直线和圆曲线线形窗口准确识别与参数计算,利用平差后的直线和圆曲线参数计算缓和曲线参数,最终获得全路段最优化轨迹及线形特征信息。利用该方法处理某公路路段（全程20 km）的车载POS数据,处理结果证明该方法简单高效,具有可行性。     

卫星轨道与钟差对精密单点定位精度的影响

为了分析不同卫星轨道与钟差产品对精密单点定位精度的影响,选取不同的卫星轨道与钟差产品组合分别进行不同时长的静态精密单点定位试验。结果表明,快速轨道和钟差与最终轨道和钟差的定位精度是一致的,1小时定位精度在2cm左右,6小时定位精度提高了3倍以上,达到了mm级,定位精度随观测时间的增长而提高。超快轨道实测部分与最终轨道的定位精度十分接近,1小时定位精度在3cm左右,6小时定位精度可达mm级。超快轨道外推部分与最终轨道的定位精度差异明显,1小时定位精度在3cm左右,2小时后定位精度均在1cm左右。     

零速修正与完备监测在UWB/MEMS IMU组合中的应用

针对超宽带(UWB)在室内定位过程中受非视距环境影响易出现粗差以及微机电系统(MEMS)惯性测量单元(IMU)定位误差随时间快速发散的问题,该文提出了采用自适应卡尔曼滤波的UWB/MEMS IMU组合的室内定位方法,并通过自主完好性监测算法对UWB测距异常值进行剔除,将零速修正算法加入到组合定位系统中,抑制在UWB数据中断情况下MEMS IMU误差的发散。实验结果表明,在UWB存在中断的复杂室内环境下,UWB/MEMS IMU组合定位的平面定位精度在0.2 m以内,自主完好性监测与零速修正能有效地提高组合定位系统的精度与稳定性。     

超宽带双向到达时间测距的室内动态定位方法

针对超宽带室内定位系统中的标准偏差和非视距误差问题,该文设计了一种基于改进卡尔曼滤波动态定位方法。该方法首先针对双向到达时间测距信息进行标定,利用线性拟合剔除测距信息中的标准偏差,针对超宽带平面定位系统中的非线性量测方程推导得到线性化的量测方程,将改正后的测距信息作为改进卡尔曼滤波量测信息,通过设定阈值调整卡尔曼滤波增益,从而剔除非视距误差。实验结果表明,该方法能有效抑制标准偏差和非视距误差的影响,视距环境下能达到厘米级精度,非视距环境下亚分米级精度,实现室内环境下的高精度动态定位。     

GPS/BDS接收机端系统偏差实时估计方法

针对GPS-BDS系统偏差会导致GPS和BDS系统间的混合双差模糊度不具有整数特性,且其不完全稳定的问题,该文提出一种GPS/BDS系统偏差实时在线估计方法。通过将双差模糊度以单差模糊度之差的形式进行求解,然后再将以周为单位的单差模糊度投影为双差模糊度,以此消除GPS和BDS不同波长的影响;在此基础上,采用Kalman滤波对系统偏差进行实时动态估计。实验结果表明,该方法采用较少历元的观测数据便可使系统偏差收敛,并且收敛后十分稳定,可以将其作为校正参数;加入系统偏差改正的GPS/BDS紧组合定位在恶劣环境下表现良好,可将模糊度固定平均所需时间缩短29%,模糊度固定成功率提高45%。     

抗差容积卡尔曼滤波及其在UWB室内定位中的应用北大核心CSCD

针对超宽带(UWB)观测值异常引起的量测误差及系统噪声先验统计信息未知而导致状态估计误差增大的问题,该文提出了一种带噪声时变估计器的抗差容积卡尔曼滤波(CKF)算法。该算法在滤波过程中,利用预报残差因子构建抗差等价协方差矩阵,控制观测异常值对滤波参数解的影响,同时利用sage_husa算法对系统噪声的统计特性进行实时估计和修正,提高滤波精度和稳定性。实验结果表明,所提算法不仅能有效地消除量测误差对滤波解的影响,而且能在系统噪声先验信息未知的情况下更进一步提高UWB室内定位的精度和可靠性。