顾及组合导航闭环反馈的变分贝叶斯自适应滤波优化算法

多传感器组合的方式可以较好地应对全球导航卫星系统信号被遮挡、干扰等情况下的导航定位问题,滤波方法是导航定位中将多源数据融合最常使用的方法之一。在滤波过程中,组合导航的系统噪声和量测噪声无法实时精确地测定,常通过自适应滤波的方法进行时间更新和量测更新的平衡解算。贝叶斯自适应滤波方法在很多时候具有较好的效果,但是和其他的自适应滤波方法一样,该类方法都需要进行自适应因子的选取。本文根据组合导航对于实时性要求及其闭环反馈的特殊性,在变分贝叶斯自适应滤波的基础上进行了算法的优化,给出了一种调节因子的动态计算方法,并以GNSS和惯性导航系统组合系统为例,通过模拟和实测试验进行验证。试验结果表明,本文算法不需要通过迭代计算的方法就可以获取高精度组合结果,提升了计算效率;对于真实的动态场景中,本文算法的调节因子动态自适应确定,结果更具有优越性。

融合BDS-3新信号的GNSS动态PPP模糊度固定

为探索北斗三号全球卫星导航系统(BDS-3)新信号对于全球导航卫星系统(GNSS)多系统定位的作用以及动态环境下BDS-3新信号的性能,通过多路径和信噪比参数对比分析BDS-3新旧信号在静态开阔环境和动态复杂环境的差异性,从定位精度、固定率、首次固定时间以及平均卫星数4个方面综合评估融合BDS-3新信号的多系统精密单点定位(PPP)模糊度固定性能.结果表明:动态环境下,BDS-3新信号在抗多路径等噪声方面更有优势,多路径等伪距观测噪声仅为旧信号的1/2,载波信噪比在动态模式下更稳定且信号强度更高;融合BDS-3新信号后,多系统PPP固定解的定位性能得到提升,相比于融合BDS-3旧信号,东方向定位精度提升10%~20%,模糊度固定率提升至90%以上.