机载GPS中长基线模糊度动态解算方法

"中长基线下机载GPS定位模糊度动态解算方法研究" 本文主要探讨了在机载全球定位系统(GPS)定位过程中遇到的特殊问题，特别是在卫星信号中断或失锁时间较长的情况下，如何有效地恢复和计算模糊度。在这种情况下，传统的周跳检测技术无法应用，需要寻求新的解决方案。由于中长基线环境下，即基准站与移动站之间的距离和高程差较大，这导致对流层和电离层延迟的影响显著增大，进而影响模糊度的精确固定。 作者提出了一种结合卡尔曼滤波和电离层加权模型的方法，以处理这个问题。卡尔曼滤波是一种有效的数据融合和预测技术，它能够对动态系统中的未知参数进行估计。在这里，电离层延迟残差被作为未知参数，与位置参数和模糊度一同求解。通过这种方法，可以得到模糊度的浮点解以及相应的协方差矩阵，进一步，利用LAMBDA（Least Squares Ambiguity Decorrelation Adjustment，最小二乘模糊度去相关调整）算法，可以实现模糊度的固定。 实验结果证实，电离层加权模型在消除电离层延迟残差方面表现出色，成功解算了长达69.5公里的基线模糊度。此外，作者还发现删除低仰角卫星的数据有助于提高模糊度解算的效率和精度。这一发现对于改善中长基线下的机载GPS定位性能具有重要意义。 关键词涉及到的主要概念包括：机载GPS定位、中长基线、电离层加权模型和模糊度。文章的分类号、文献标识码和文章编号则反映了该研究的学术性质和技术领域。 本文提出的动态解算方法为解决机载GPS定位中的模糊度问题提供了一种创新途径，尤其在应对中长基线环境下的挑战时，该方法显示出良好的性能和实用性。通过电离层延迟的处理和优化，可以显著提升定位的准确性和稳定性，对于提高航空导航、遥感以及其他相关领域的定位服务质量有着积极的推动作用。