GNSS基准站信噪比联合卫星系统综合定权的手机RTK定位

随着智能手机芯片和天线性能的不断提升,基于手机的高精度定位逐渐引起学术界和工业界的广泛关注.相较于单点定位,实时动态(real-time kinematic,RTK)定位通常表现出更高的定位性能.然而,目前对于手机RTK定位的随机模型的研究仍相对较少.因此,文中以小米8为例,重点探讨了智能手机在多系统RTK定位情境下的随机模型.研究结果表明:不同系统的卫星伪距噪声存在显著差异,而相位噪声的差异则较小.基于此,本文提出了一种基站信噪比联合卫星系统间综合定权的随机模型.相对于传统的信噪比模型更准确地考虑了不同系统之间的权重分配.并在开阔和遮挡条件下进行了静态和动态实验.结果表明:相比于传统的信噪比模型,新模型在静态开阔、静态遮挡、动态开阔和动态遮挡下三维方向的RTK定位精度分别提升了18.7%、18.3%、3.3%和4.6%.

双腔光反馈干涉激光系统中Lang-Kobayashi方程的六阶龙格-库塔算法

双腔光反馈干涉(OFI)系统常用于移动物体的高灵敏度感测,其动态行为可通过求解Lang-Kobayashi(L-K)方程进行描述,而求解精度会对系统准确性产生决定性影响。为了提高双腔OFI系统对移动物体的测量精度,提出一种求解L-K方程的六阶龙格-库塔算法。通过分析微分方程数值解法的原理,在四阶龙格-库塔算法的基础上选取更多区间点计算积分曲线的斜率平均值,使其更接近于真实值以进一步提高求解精度。同时,设计并实现了基于光电信号双腔OFI系统的移动物体运动检测仿真软件并进行仿真实验,将六阶龙格-库塔算法分别与欧拉法、四阶龙格-库塔算法的仿真结果进行对比分析。实验结果表明:该算法与欧拉法相比,求解精度平均提高了约22%;与四阶龙格-库塔算法相比,求解精度平均提高了约6%。六阶龙格-库塔算法可以提高L-K方程的求解精度,从而生成更精确的仿真结果,提高双腔OFI系统的感测灵敏度。