GPS整周模糊度算法:滤波法与搜索法探究
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更新于2024-09-18
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"GPS整周模糊度算法的研究"
GPS全球定位系统(GPS)在导航、定位和测绘等领域有着广泛的应用,然而,其在载波相位测量中存在一个重要的问题——整周模糊度。由于载波信号本身不携带任何标识信息,仅表现为连续的余弦波形,因此在测量时无法直接判断出相位测量值所属的确切整周数,这就产生了整周模糊度。这个未知的整周数对精度要求极高的应用来说是一个重大挑战,因为它直接影响到定位的准确性。
解决整周模糊度的方法多样,可以按照解算时间的长短或者接收机的运动状态进行分类。经典的静态相对定位方法将整周模糊度作为待定参数,与其他参数一起通过平差计算求解,这种方法虽然可靠,但需要较长的观测时间以保证解的稳定性。快速解算法则旨在缩短解算时间,包括交换天线法、利用P码的双频技术、滤波法、搜索法以及模糊函数法等。其中,滤波法如卡尔曼滤波,通过迭代优化过程逐步确定模糊度;搜索法则通过穷举或优化搜索策略来寻找最佳模糊度解。
动态法则是在接收机处于运动状态时求解整周模糊度,比如在车辆、飞机或卫星导航中,需要实时或近实时地解算模糊度。尽管某些快速算法在观测时间上较短,但它们仍然属于静态法,因为它们在固定观测点完成模糊度解算。而动态法则在接收机移动过程中实时更新模糊度,这对于实时定位系统至关重要。
本论文主要聚焦于滤波法和搜索法。滤波法利用统计模型和观测数据的连续性,通过递推计算逐步减少模糊度解的不确定性,从而达到精确解算的目的。搜索法则通常涉及大量的计算,通过比较不同假设的模糊度值与观测数据的匹配程度来确定最优解。这两种方法各有优势,滤波法适用于数据序列分析,而搜索法则更适合于一次性或周期性的模糊度解算。
GPS整周模糊度的正确求解是提高定位精度的关键。通过对各种解算方法的理解和应用,特别是在滤波法和搜索法上的深入研究,能够更好地服务于GPS系统在各种复杂环境下的高精度定位需求。
2021-05-21 上传
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