卡尔曼滤波与多项式拟合在GPS周跳探测中的应用分析

"卡尔曼滤波与多项式拟合在周跳探测中的应用" 本文主要探讨了在GPS高精度单点定位中，如何有效地利用卡尔曼滤波与多项式拟合技术来探测和修复周跳的问题。周跳是GPS信号处理过程中常见的误差源，它会严重影响定位精度。作者丁乐乐和刘超分别来自中国矿业大学环境与测绘学院及江苏省资源环境信息工程重点实验室，他们的研究旨在提供一种有效的解决方案。 卡尔曼滤波是一种统计滤波算法，适用于处理随机过程中的噪声和不确定性。在GPS数据处理中，卡尔曼滤波能够通过预测和更新步骤，对观测序列进行平滑，从而识别出异常的周跳现象。通过对观测值连续性进行建模并估计状态，卡尔曼滤波可以实时更新系统状态，从而更准确地探测到周跳的发生。 另一方面，多项式拟合则是一种常用的数学方法，用于近似复杂数据集的趋势。在周跳探测中，通过拟合连续的相位观测值，可以找出与拟合曲线显著偏离的点，这些点很可能就是周跳的位置。多项式拟合的优点在于其灵活性，可以适应不同形状的观测数据变化。 在实验部分，研究人员使用MATLAB进行编程实现，分别运用卡尔曼滤波和多项式拟合对GPS观测数据进行处理，以探测周跳。实验结果对比分析了两种方法在探测效果、计算复杂度以及对原始数据的影响等方面的性能差异。这为选择适合特定应用场景的周跳探测方法提供了依据。 关键词：周跳探测、多项式拟合、卡尔曼滤波、MATLAB。这些关键词揭示了研究的核心技术，以及所使用的工具。研究的意义在于，准确地检测周跳位置，有助于提高GPS精密单点定位的精度，进一步推动了相关领域的应用，如大地测量、导航、地球动力学等。 这篇首发论文深入研究了卡尔曼滤波与多项式拟合在GPS周跳探测中的应用，提供了新的思路和实用方法，对于改善GPS定位系统的性能具有重要的理论和实践价值。