恶劣环境GPS定位：非线性滤波算法与电离层误差补偿

"恶劣环境下GPS定位估计滤波算法的非线性模型 (2008年) - 上海交通大学学报" 本文主要探讨了在全球定位系统（GPS）在恶劣环境下进行定位的问题，特别是在卫星信号捕获数量减少的情况下如何提高定位精度。作者提出了一个创新的附加测量模型，用于改善GPS定位系统的系统方程。这一模型针对单机GPS接收器设计，旨在应对卫星信号受到遮挡或干扰导致的数量减少问题。 关键创新点在于引入了一个随位置变化的电离层误差补偿模型。电离层是地球大气层的一部分，对GPS信号产生延迟，尤其是在恶劣天气或太阳活动增强时，这种延迟会影响定位精度。通过将电离层误差考虑进测量模型，可以更准确地估计位置和速度。 文章采用无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）算法来处理这个非线性问题。UKF是一种非线性滤波技术，相比传统的线性化方法如扩展卡尔曼滤波（EKF），在处理非线性系统时能提供更精确的估计。在仅有3颗卫星可见的情况下，UKF成功地实现了定位估计，而在极端情况下，即只有2颗卫星可见时，通过将高程信息纳入测量模型，也能进行有效的平面定位。 实验结果显示，即使在恶劣环境下，基于提出的非线性模型和UKF算法的滤波定位估计值仍能保持较高的精度，达到了理想的效果。这表明该方法对于提升GPS在极端条件下的定位性能具有显著价值，对GPS导航技术在航空、航海、军事等领域的应用具有重要的理论和实践意义。 关键词涉及：全球定位系统，恶劣定位环境，电离层误差补偿，无迹卡尔曼滤波。这些关键词突出了研究的核心内容和技术手段，为后续相关研究提供了参考框架。论文属于自然科学类别，可能对电子工程、信息科学、导航技术等领域研究人员具有高度参考价值。