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1.
在动态载波相位差分定位(RTK)中,由于观测环境复杂,会经常发生周跳、卫星信号失锁等情况,严重影响基线解算的连续性和可靠性。针对动态应用环境,提出了一种Kalman滤波算法在RTK技术中的应用方法。该方法可以实时估计模糊度浮点解及其协方差矩阵,在需要重新固定模糊度时可直接用于搜索,起到了周跳修复的作用。此外,采用了自适应渐消Kalman滤波算法提高算法的动态适应性,并引入独立的滑动窗进行新息的收集和处理,解决了由于参考星变化或卫星信号失锁造成观测量中断而无法准确计算新息协方差的难题。仿真结果表明,该算法能够在模糊度发生变化时快速收敛,并且相对于一般Kalman滤波算法在高动态下提高了模糊度浮点解的精度,提高了后续模糊度搜索的效率和固定成功率。  相似文献   
2.
根据非合作低轨卫星的特点,可以被动测量多颗卫星信号的来向,通过测向交叉的方式进行定位。但是通过星历解算出的卫星位置位于地心地固坐标系,用户测量的方位角和俯仰角基于站心坐标系。针对非合作低轨卫星测向交叉定位时目标用户角度信息与卫星位置基于不同坐标系的问题,提出了一种迭代最小二乘定位算法,通过迭代的方式不断收敛定位结果,能够在目标用户角度信息与卫星位置基于不同坐标系的情况下,解决非合作低轨卫星的测向交叉定位问题。仿真结果表明,基于迭代最小二乘定位算法能够实现非合作低轨卫星仅利用角度定位,并分析了测角精度、卫星轨道高度、参与定位卫星数与定位误差之间的关系。针对迭代的计算方法,分析了迭代过程中不同收敛条件下迭代次数与定位误差之间的关系。在保证定位精度的情况下,将迭代收敛范围设置为8~30 km,可以降低2~3次迭代次数。  相似文献   
3.
载波相位差分(RTK)技术需要着重解决整周模糊度快速精确求解问题。针对高动态应用,提出一种利用惯性信息辅助求解RTK整周模糊度浮点解的算法,建立了基于加速度信息辅助的Kalman滤波器模型,分析了加速度误差和惯导信息延迟对滤波结果的影响,并通过仿真对算法的动态性能进行了深入研究。仿真结果表明,与未受辅助的Kalman滤波算法相比,基于惯性辅助的求解算法能够在高动态下获得较精确的整周模糊度浮点解,使后续整数解的搜索空间更小,提升了模糊度固定效率和成功率;在发生周跳、出现野值和跟踪到新卫星信号的情况下,该算法同样具有很好的模糊度浮点解求解性能;此外,惯导加速度的随机测量误差和信息延迟不会对算法的性能造成较大影响。  相似文献   
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