為了削弱PPP參數(shù)估計(jì)中動(dòng)力學(xué)模型異常對(duì)Kalman濾波解的影響,針對(duì)PPP狀態(tài)向量中各類參數(shù)不符值對(duì)動(dòng)力學(xué)模型異常描述特性的不同,以位置相關(guān)為條件對(duì)參數(shù)進(jìn)行分類,構(gòu)建分類因子自適應(yīng)Kalman濾波用于PPP參數(shù)估計(jì)。選取6個(gè)IGS站點(diǎn)3 d的數(shù)據(jù),使用標(biāo)準(zhǔn)Kalman濾波與構(gòu)建的自適應(yīng)Kalman濾波進(jìn)行PPP解算分析。結(jié)果表明,相較于標(biāo)準(zhǔn)Kalman濾波,自適應(yīng)Kalman濾波能通過(guò)自適應(yīng)因子調(diào)節(jié)狀態(tài)預(yù)測(cè)協(xié)方差,加速PPP收斂。靜態(tài)模式下,平均收斂時(shí)間從28.2 min縮減到19.4 min,N、E、U方向的平均精度為1.50 cm、3.34 cm、5.55 cm,分別提高7%、14%、19%;動(dòng)態(tài)模式下,構(gòu)建的自適應(yīng)Kalman濾波解N、E、U方向偏差的RMS值為2.7 cm、3.6 cm、6.3 cm,較標(biāo)準(zhǔn)Kalman濾波分別提高13%、28%、43%。 

【文章來(lái)源】：大地測(cè)量與地球動(dòng)力學(xué). 2020,40(08)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

2種濾波情況下N、E、U方向偏差序列

圖2為靜態(tài)模式下2種濾波情況時(shí)各分量的狀態(tài)預(yù)測(cè)協(xié)方差。由于自適應(yīng)因子通過(guò)修正狀態(tài)預(yù)測(cè)協(xié)方差獲取更優(yōu)的增益矩陣,達(dá)到對(duì)異常的控制效果,因此,隨著濾波的不斷推進(jìn),增益矩陣會(huì)趨于穩(wěn)定,當(dāng)狀態(tài)預(yù)測(cè)協(xié)方差過(guò)大或過(guò)小時(shí),會(huì)增加增益矩陣趨于穩(wěn)定的時(shí)間,增加狀態(tài)參數(shù)的收斂時(shí)間。由圖2可看出,相較于標(biāo)準(zhǔn)Kalman濾波,構(gòu)建的自適應(yīng)Kalman濾波在自適應(yīng)因子調(diào)節(jié)下,狀態(tài)預(yù)測(cè)協(xié)方差能夠較快地收斂;從對(duì)流層分量的狀態(tài)預(yù)測(cè)協(xié)方差可以看出,在標(biāo)準(zhǔn)Kalman濾波中對(duì)流層分量狀態(tài)預(yù)測(cè)協(xié)方差出現(xiàn)異常波動(dòng)時(shí),自適應(yīng)Kalman濾波能夠很好地修正波動(dòng),使趨勢(shì)表現(xiàn)更加平穩(wěn)。為了進(jìn)一步驗(yàn)證構(gòu)建的自適應(yīng)Kalman濾波的性能,采用2種濾波方法對(duì)6個(gè)IGS站(REDU、WARK、JFNG、NNOR、REUN、KIRU)2018年年積日356～358的數(shù)據(jù)以2 h為一個(gè)弧段進(jìn)行PPP解算。分別從N、E、U方向偏差、收斂時(shí)間方面對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,結(jié)果見(jiàn)圖3、4。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證構(gòu)建的自適應(yīng)Kalman濾波的性能,采用2種濾波方法對(duì)6個(gè)IGS站(REDU、WARK、JFNG、NNOR、REUN、KIRU)2018年年積日356～358的數(shù)據(jù)以2 h為一個(gè)弧段進(jìn)行PPP解算。分別從N、E、U方向偏差、收斂時(shí)間方面對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,結(jié)果見(jiàn)圖3、4。從圖3可以看出,標(biāo)準(zhǔn)Kalman濾波的收斂時(shí)間有27.8%小于20 min,自適應(yīng)Kalman濾波為57.4%,明顯更優(yōu),進(jìn)一步說(shuō)明構(gòu)建的自適應(yīng)Kalman濾波能夠加速PPP收斂。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3405050