卡尔曼滤波法提升GPS动态定位精度：周跳探测与修复策略

本篇论文深入探讨了卡尔曼滤波方法在GPS载波相位测量定位解算中的应用，特别是在处理周跳和整周模糊度方面。作者石小丽以电子科技大学计算数学硕士的身份，针对全球卫星定位系统（GPS）的载波相位测量定位算法进行了深入研究。 GPS作为当今最先进的导航系统，其精确的定位服务在军事和民用领域都发挥着重要作用。论文首先介绍了GPS系统的基本原理和定位方式，包括伪码测量定位和载波相位测量定位，以及周跳和整周模糊度的概念和国内外的研究现状。其中，伪码测量定位通常用于相对定位，而载波相位测量因其提供更高的精度，被用于绝对定位。 论文重点研究了载波相位测量的绝对定位解算算法，提出了基于QR分解的递推解算方法，结合递推最小二乘法进行计算机仿真分析，以优化定位精度。对于困扰GPS定位的整周模糊度问题，作者探讨了若干典型的一次差分和无约束模糊度解算方法（如OFT方法），并针对单点绝对定位优化了模糊度搜索策略，通过实际算例验证了改进方法的有效性。 此外，论文还关注了周跳问题，这是GPS信号中常见的现象，可能导致定位精度大幅下降。作者提出了基于奇偶矢量法的周跳探测与修复算法，通过实例仿真验证了其在周跳检测和修复方面的高效性，有效地提高了定位结果的稳定性。 论文总结部分强调了这项工作的研究价值，旨在解决GPS定位中的核心问题，提高定位精度和鲁棒性。同时，作者明确了下一步的研究方向，即进一步优化算法性能和扩展到多传感器融合等领域。 关键词：全球卫星定位系统（GPS）、伪距、载波相位、周跳、整周模糊度，都反映了论文的核心内容和研究重点。总体上，这篇论文为理解和改进GPS载波相位测量定位算法提供了有价值的理论基础和实践指导。