基于EKF常加速度模型的RTK定位的状态向量为三维的位置速度加速度和模糊度,此时状态向量增加前一历元测站到地心距离作为约束条件的具体方法
时间: 2024-03-29 18:35:14 浏览: 76
EKF_EKF融合陀螺仪和加速度计_
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基于EKF常加速度模型的RTK定位的状态向量为三维的位置速度加速度和模糊度,同时增加前一历元测站到地心距离作为约束条件的具体实现方法如下:
1. 初始化状态向量和状态协方差矩阵:根据GPS接收机的初始位置和速度,初始化状态向量X和状态协方差矩阵P。
2. 预测状态向量和状态协方差矩阵:使用常加速度模型,根据上一时刻的状态向量和状态协方差矩阵,预测当前时刻的状态向量和状态协方差矩阵。
3. 计算卫星位置和接收机位置的距离:根据卫星的位置和接收机的位置,计算每颗卫星与接收机之间的距离,即几何距离。
4. 计算伪距和载波相位观测量:根据卫星信号的到达时间和接收机上的时钟偏差,计算伪距观测量;同时,使用载波相位观测量计算模糊度参数。
5. 计算卫星和接收机的位置状态向量:使用伪距观测量和载波相位观测量,计算卫星和接收机的位置状态向量。
6. 计算历元测站到地心距离:使用卫星和接收机的位置状态向量,计算历元测站到地心的距离。
7. 计算H矩阵和约束条件:根据卫星和接收机的位置状态向量以及历元测站到地心的距离,计算H矩阵和约束条件。
8. 计算卡尔曼增益和更新状态向量和状态协方差矩阵:使用卡尔曼增益,将约束条件融合到状态向量和状态协方差矩阵中,得到更新后的状态向量和状态协方差矩阵。
9. 重复步骤2到8,直到所有的卫星都被观测到,并且接收机的位置和速度收敛。
以上就是基于EKF常加速度模型的RTK定位,并增加历元测站到地心距离作为约束条件的具体实现方法,希望对你有所帮助。
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