發(fā)布時(shí)間：2023-02-08 16:32

　　精密單點(diǎn)定位是指使用一臺(tái)雙頻GNSS接收機(jī)的偽距和載波相位觀測(cè)量,利用IGS等組織提供的精密星歷和精密鐘差產(chǎn)品,基于誤差改正策略消除或減弱大部分誤差,采用參數(shù)估計(jì)方法獲取單站絕對(duì)定位的高精度定位技術(shù)。自從精密單點(diǎn)定位技術(shù)提出以來(lái),對(duì)該技術(shù)的大量研究都是基于對(duì)GNSS原始觀測(cè)值組合的消電離層組合模型。雖然消電離層組合能夠消除電離層延遲一階項(xiàng)的影響,但是也造成了觀測(cè)誤差和多路徑效應(yīng)誤差放大,無(wú)法得到大氣中的電離層延遲項(xiàng)。然而,基于GNSS原始觀測(cè)值的非差非組合模型能夠彌補(bǔ)上述缺點(diǎn),同時(shí)該模型也帶來(lái)待估參數(shù)增多、與頻率相關(guān)誤差增加等問(wèn)題。當(dāng)接收機(jī)觀測(cè)條件不好時(shí),使用單系統(tǒng)進(jìn)行解算定位,可能出現(xiàn)可視衛(wèi)星數(shù)不足和PDOP值較大的問(wèn)題,而雙系統(tǒng)組合后可以使用更多的觀測(cè)數(shù)據(jù),能夠改善衛(wèi)星幾何機(jī)構(gòu),提高定位精度和減少收斂時(shí)間。隨著我國(guó)BDS系統(tǒng)的蓬勃發(fā)展和美國(guó)GPS現(xiàn)代化的提出,給衛(wèi)星導(dǎo)航領(lǐng)域帶來(lái)了巨大的發(fā)展機(jī)遇,BDS/GPS雙系統(tǒng)組合精密單點(diǎn)定位是未來(lái)一段時(shí)間里的發(fā)展方向,如何將多系統(tǒng)多頻率應(yīng)用到精密單點(diǎn)定位中是亟需解決的問(wèn)題。在精密單點(diǎn)定位中,卡爾曼濾波法是常用的參數(shù)估計(jì)方法。由于在數(shù)據(jù)預(yù)處理、...

【文章頁(yè)數(shù)】：61 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.1.1 BDS/GPS系統(tǒng)
        1.1.2 非差非組合精密單點(diǎn)定位
        1.1.3 自適應(yīng)卡爾曼濾波
    1.3 論文的主要內(nèi)容及結(jié)構(gòu)
第2章 BDS/GPS非差非組合精密單點(diǎn)定位模型
    2.1 非差非組合PPP數(shù)學(xué)模型
        2.1.1 非差非組合PPP函數(shù)模型
        2.1.2 非差非組合PPP隨機(jī)模型
    2.2 GNSS誤差源及其改正策略
        2.2.1 與衛(wèi)星相關(guān)的誤差
        2.2.2 與信號(hào)傳播路徑相關(guān)的誤差
        2.2.3 與接收機(jī)相關(guān)的誤差
    2.3 非差非組合模型的線性化
    2.4 小結(jié)
第3章 非差非組合PPP抗差自適應(yīng)KALMAN濾波
    3.1 卡爾曼濾波基本理論
        3.1.1 標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼濾波模型
        3.1.2 卡爾曼濾波的隨機(jī)模型
        3.1.3 卡爾曼濾波的過(guò)程
        3.1.4 濾波算法的質(zhì)量控制
    3.2 非差非組合PPP濾波模型
        3.2.1 觀測(cè)模型
        3.2.2 動(dòng)力學(xué)模型
    3.3 非差非組合抗差自適應(yīng)PPP
        3.3.1 抗差估計(jì)及其濾波解
        3.3.2 抗差自適應(yīng)卡爾曼濾波
    3.4 小節(jié)
第4章 基于抗差自適應(yīng)濾波的精密單點(diǎn)定位
    4.1 基于抗差自適應(yīng)濾波的精密單點(diǎn)定位流程
    4.2 數(shù)據(jù)獲取
    4.3 程序解算流程
    4.4 抗差自適應(yīng)濾波的結(jié)果分析
        4.4.1 靜態(tài)條件
        4.4.2 動(dòng)態(tài)條件
    4.5 小節(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝
研究生期間發(fā)表的論文及參與的科研項(xiàng)目



本文編號(hào)：3738009