本文關鍵詞：GNSS接收機多系統(tǒng)兼容定位算法研究與實現(xiàn)

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【摘要】：全球導航衛(wèi)星系統(tǒng)（GNSS，Global Navigation Satellite System）是當今信息領域中發(fā)展速度最快且最受關注的熱點之一。隨著各導航系統(tǒng)的不斷發(fā)展與完善，，多系統(tǒng)的兼容應用成為衛(wèi)星導航發(fā)展的趨勢之一。在多系統(tǒng)兼容定位中，由于可見衛(wèi)星數(shù)量的增加，有效提高了接收機的定位精度、完好性、可靠性等性能。本文針對多系統(tǒng)兼容定位技術以及其中的關鍵技術進行了深入的研究。論文的主要成果概括如下： 1、討論了GNSS接收機導航定位的基本原理，主要涉及多系統(tǒng)時間和坐標基準的統(tǒng)一、各個系統(tǒng)衛(wèi)星位置的解算以及多系統(tǒng)兼容定位的基本原理。 2、在多系統(tǒng)選星算法中，首先研究了傳統(tǒng)的選星算法，然后提出了針對多系統(tǒng)多衛(wèi)星特性的快速選星算法和針對多系統(tǒng)測量值精度特性的加權選星算法。最后使用多系統(tǒng)接收機實際數(shù)據(jù)分析了以上選星算法的性能。 3、在多系統(tǒng)完好性監(jiān)測算法，討論了多系統(tǒng)下的單故障的RAIM算法，講述了經(jīng)典的LSR算法和奇偶矢量算法。為了提高小故障的檢測能力，根據(jù)多系統(tǒng)的特性提出了加權算法。在單故障RAIM算法的基礎上，研究了多系統(tǒng)多故障下的RAIM算法。并使用多系統(tǒng)接收機數(shù)據(jù)分析了各種RAIM算法的效果和性能。 4、在基于Kalman濾波的多系統(tǒng)兼容定位中，首先討論了Kalman濾波的原理，然后確定了一種適合多系統(tǒng)兼容定位的濾波模型，并分析了適用于實際動態(tài)導航定位的Kalman濾波的自適應方法。最后使用多系統(tǒng)接收機靜態(tài)和動態(tài)數(shù)據(jù)對比分析了最小二乘和Kalman濾波的定位性能。
【關鍵詞】：GNSS接收機 兼容定位 選星 完好性 Kalman
【學位授予單位】：北京理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：P228.4
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-14
• 第1章 緒論14-23
• 1.1 課題背景和意義14-15
• 1.2 GNSS 衛(wèi)星導航系統(tǒng)15-18
• 1.2.1 GNSS 衛(wèi)星導航系統(tǒng)的現(xiàn)狀與發(fā)展15-16
• 1.2.2 多衛(wèi)星導航系統(tǒng)的兼容與互操作問題16-18
• 1.3 多系統(tǒng)兼容定位算法國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及趨勢18-21
• 1.3.1 快速選星的國內(nèi)外研究進展19
• 1.3.2 完好性監(jiān)測的國內(nèi)外研究進展19-20
• 1.3.3 Kalman 濾波定位的國內(nèi)外研究進展20-21
• 1.4 論文的章節(jié)安排21-23
• 第2章 GNSS 接收機導航定位原理23-33
• 2.1 多系統(tǒng)時間與坐標基準23-26
• 2.1.1 時間基準與轉換23-24
• 2.1.2 坐標基準與轉換24-26
• 2.2 衛(wèi)星導航定位原理26-33
• 2.2.1 偽距測量值與測量誤差26-27
• 2.2.2 衛(wèi)星位置解算原理27-29
• 2.2.3 多系統(tǒng)兼容定位原理29-33
• 第3章 多衛(wèi)星導航系統(tǒng)選星算法33-51
• 3.1 幾何精度因子及其影響因素33-36
• 3.1.1 幾何精度因子的概念33-35
• 3.1.2 影響幾何精度因子的因素35-36
• 3.2 傳統(tǒng)的選星算法36-38
• 3.3 多系統(tǒng)快速選星算法38-44
• 3.3.1 基于衛(wèi)星對 GDOP 貢獻的直接選星算法39
• 3.3.2 基于仰角和方位角的快速選星算法39-43
• 3.3.3 多系統(tǒng)選星算法的加權方法43-44
• 3.4 多系統(tǒng)兼容的各選星算法的效率與效果分析44-51
• 3.4.1 選星效率的理論分析44-45
• 3.4.2 選星效果的實例分析45-51
• 第4章 接收機自主完好性監(jiān)測51-71
• 4.1 RAIM 故障監(jiān)測過程51-52
• 4.2 單故障 RAIM 算法52-58
• 4.2.1 最小二乘殘差法(LSR)52-54
• 4.2.2 奇偶矢量法54-56
• 4.2.3 基于系統(tǒng)誤差特性的加權奇偶矢量法56-58
• 4.3 多故障下的 RAIM 算法58-62
• 4.3.1 相關系數(shù)檢測法58-60
• 4.3.2 分組法60-62
• 4.3.3 相關系數(shù)檢測法和分組法結合62
• 4.4 RAIM 可用性判斷算法62-66
• 4.4.1 單系統(tǒng)的 RAIM 可用性算法63-65
• 4.4.2 多系統(tǒng) RAIM 可用性算法65-66
• 4.5 多系統(tǒng)下 RAIM 算法的性能分析66-71
• 4.5.1 單故障環(huán)境66-68
• 4.5.2 多故障環(huán)境68-71
• 第5章 基于 Kalman 濾波的多系統(tǒng)兼容定位71-84
• 5.1 Kalman 濾波算法原理71-73
• 5.1.1 離散化的基本模型71
• 5.1.2 預測和濾波的過程71-73
• 5.1.3 Kalman 濾波的要點73
• 5.2 衛(wèi)星導航中的 Kalman 定位解算73-77
• 5.3 Kalman 濾波定位的自適應算法77-79
• 5.3.1 引入漸消因子的自適應77
• 5.3.2 狀態(tài)噪聲方差陣的自適應77-79
• 5.3.3 觀測噪聲方差陣的自適應79
• 5.4 基于 Kalman 的多系統(tǒng)兼容定位算法仿真與分析79-84
• 5.4.1 多系統(tǒng)靜態(tài)定位79-81
• 5.4.2 多系統(tǒng)動態(tài)定位81-84
• 第6章 總結與展望84-86
• 參考文獻86-90
• 致謝90

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 陳俊勇;GPS現(xiàn)代化和Galileo運行準備的進展[J];測繪通報;2005年03期

2 李程春;姚宜斌;黃承猛;陳鵬;彭文飛;;探討中國區(qū)域的WGS-84與PZ-90坐標轉換參數(shù)[J];測繪信息與工程;2011年05期

3 王解先,劉紅新;Galileo、GPS和Galileo/GPS組合系統(tǒng)實用性的比較[J];大地測量與地球動力學;2005年01期

4 柯福陽;王慶;潘樹國;;自動積分步長的GLONASS衛(wèi)星軌道龍格庫塔積分法[J];東南大學學報(自然科學版);2010年04期

5 張尚悅,賈傳熒;基于遺傳算法的最佳天文定位星座組合[J];交通運輸工程學報;2004年01期

6 丁辰,李緯,劉長征,過靜s

本文編號：807027