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基于歷史基線長度減小動(dòng)態(tài)基線向量噪聲的方法

發(fā)布時(shí)間:2018-04-04 01:07

  本文選題:GNSS 切入點(diǎn):載波相位 出處:《北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年11期


【摘要】:靜態(tài)情況下,GNSS載波相位相對(duì)定位可以通過對(duì)不同歷元的三維基線向量按各自的維度濾波,從而減小基線向量噪聲.而動(dòng)態(tài)情況下,不同歷元的基線向量不一定不變,故無法使用濾波算法.對(duì)于動(dòng)態(tài)定向、定姿等應(yīng)用,基線長度一般是固定的,通過對(duì)不同歷元間基線長度取均值,平均基線長度的噪聲將小于當(dāng)前歷元的基線向量噪聲.基于此,本文提出一種基于歷史基線長度減小動(dòng)態(tài)基線向量噪聲的方法.設(shè)計(jì)了將歷史基線長度和當(dāng)前歷元基線向量進(jìn)行數(shù)據(jù)融合的數(shù)學(xué)模型,推導(dǎo)了模型中的權(quán)值矩陣.通過誤差傳遞的關(guān)系,得到噪聲減小的理論表達(dá)式.通過仿真和實(shí)測基線數(shù)據(jù)驗(yàn)證該算法的性能,結(jié)果和理論分析一致.該算法實(shí)現(xiàn)簡單,可在不添加硬件資源的情況下將基線向量噪聲減小至80%左右.
[Abstract]:Under static condition, the relative positioning of GNSS carrier phase can reduce the baseline vector noise by filtering the 3D baseline vectors of different epochs according to their respective dimensions.In dynamic case, the baseline vector of different epoch is not constant, so filtering algorithm can not be used.For dynamic orientation, attitude determination and other applications, the baseline length is generally fixed. By taking the mean of baseline length between different epoch, the noise of average baseline length will be smaller than the baseline vector noise of current epoch.Based on this, a method of reducing dynamic baseline vector noise based on historical baseline length is proposed.A mathematical model of data fusion between the historical baseline length and the current epoch baseline vector is designed and the weight matrix in the model is derived.The theoretical expression of noise reduction is obtained by the relation of error transfer.The performance of the algorithm is verified by simulated and measured baseline data, and the results are consistent with the theoretical analysis.The algorithm is simple and can reduce the baseline vector noise to about 80% without adding hardware resources.
【作者單位】: 北京理工大學(xué)信息與電子學(xué)院;北京理工大學(xué)衛(wèi)星導(dǎo)航電子信息技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】:國家高等學(xué)校學(xué)科創(chuàng)新引智計(jì)劃(B14010) 科技北京百名領(lǐng)軍人才培養(yǎng)工程(Z141101001514005)
【分類號(hào)】:P228.4

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本文編號(hào):1707704

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