基于多种软件的iGMAS跟踪站坐标精密解算与精度评估

iGMAS能为全球用户免费提供GNSS卫星状态、信号质量、导航电文以及系统的服务性能等监测评估信息,精密的iGMAS跟踪站坐标则是实现卫星精密定轨、电离层建模和大气反演等的基础。本文基于Bernese、GNSSer和RTKLIB软件,实现了国内两个iGMAS跟踪站的坐标精密解算,进行了内符合和外符合精度评估,分析了单独使用BDS观测数据解算的iGMAS跟踪站坐标精度要低于GPS的主要原因。计算结果表明,基于GPS观测数据的Bernese软件获得的iGMAS跟踪站坐标精度最高且仅在毫米级,GNSSer软件解算出的GPS和BDS坐标误差在厘米级,RTKLIB软件解算精度误差达到米级。

BDS-3卫星伪距多路径误差分析

伪距观测量是GNSS的主要观测量,多路径误差是主要误差源之一。本文采用北斗三号系统(BDS-3)组网卫星实测数据,全面分析了BDS-3卫星BlI、B3I、BlC、B2a、B2b等5个频点伪距多路径误差,并与BDS-2、GPS、Galileo卫星相同频点数据进行比较。分析结果表明.BDS-3卫星B1I.B3I的多路径误差分别为0.11,0.12m,略优于BDS-2卫星同频点数据,无与卫星高度角相关的异常现象;BlC、B2a、B2b的多路径误差分别为0.27,0.15,0.25m,B2a频点略优于B2b频点,优于B1C。

城市环境下数据缺失定位算法比较

针对在城市峡谷、树木茂盛、隧道等环境下进行全球卫星导航系统(GNSS)动态测量,容易因卫星数量不足而造成常规的最小二乘定位算法无法完成定位解算的问题,对现有的4种GNSS数据缺失定位算法进行比较分析:介绍4种算法的基本原理,并分析其在实际应用中的优缺点;然后使用实测数据对4种算法的性能进行评估。结果表明:在3颗观测卫星的情况下,伪距预报算法在3个方向上的精度都要优于其他3种算法;当观测卫星数少于3颗时,伪距预报和卡尔曼(Kalman)滤波算法的定位精度均会随可见卫星数的减少而降低,但伪距预报算法的定位精度始终优于Kalman滤波算法。

动力学模型自适应滤波算法研究

在全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)动态测量中,常采用Kalman滤波进行导航解算。但是,载体运动的不规则性经常会导致动力学模型偏差增大,从而出现定位精度下降的问题。针对此,在实时估计协同转弯模型(coordinated turn,CT)转弯率的基础上提出了两种减弱动力学模型偏差影响的自适应滤波算法。一种是实时估计转弯率的CT模型与改进的椭球约束方程相结合的滤波算法;另一种是通过对载体运动规律的分析,推导了实时估计转弯率的三维转弯模型,提出了一种三维转弯模型与新息向量构造的自适应因子相结合的自适应滤波算法。实验结果表明,这两种算法在不同的机动情况下都能较好地控制动力学模型误差的影响,其精度明显优于标准Kalman滤波和CT模型与常速度模型相结合的滤波算法。尤其是第二种算法,不仅通过自适应估计提高了动力学模型的精确性,还通过自适应因子进一步控制了动力学模型扰动的影响,显著提高了动态导航解的精度和可靠性。

数据缺失情况下BDS定位性能分析

针对观测数据的缺失会影响数据处理效果、降低定位精度的问题,该文为了探明缺失数据是如何影响定位,进行静态定位实验分析3类卫星对定位误差的影响,进行动态定位实验测试了在缺失数据的真实情况下北斗卫星系统的定位性能。静态实验结果表明,在伪距单点定位中缺失GEO卫星时三维点位精度下降了85%,在缺失IGSO时定位精度下降了43.8%,缺失MEO卫星时定位精度下降了6%,在载波相位定位中缺失3类卫星数据对定位精度虽然也有影响,但不如伪距定位的影响大。在动态实验中发现在无遮挡的环境中,BDS定位精度不受影响,且定位精度较高,可与GPS相媲美;在遮挡的环境中,GPS和BDS都出现了信号质量下降的情况,BDS数据缺失比GPS严重,缺失严重时定位出现较大的误差,结果不可靠。