多系统融合单点定位先验和验后定权研究

针对多模全球卫星导航系统(GNSS)融合伪距单点定位随机模型难以精确构建的问题,在全球范围内选取了10个多GNSS实验跟踪网MGEX(Multi-GNSS Experiment)观测站连续7天的观测数据,将四大GNSS系统的观测值分为五类,比较了高度角模型、用户等效测距误差(UERE)模型及验后Helmert方差分量估计模型的伪距单点定位精度.结果表明:在四系统融合伪距单点定位时,Helmert方差分量估计模型能提高定位精度,高度角模型定位精度优于UERE模型,其中基于高度角的Helmert方差分量估计模型结果最优.

一种多系统组合单点定位随机模型的确定方法

分析多系统组合单点定位性能,针对组合定位时随机模型不够精确的问题,提出一种基于UERE的Helmert方差分量估计定权方法。结果表明:多系统组合定位时,单历元可用卫星数增大,GDOP值明显减小,精度以及稳定性等定位性能得到有效提升。基于UERE的Helmert方差分量估计定权方法相较传统的先验定权和基于验后方差估计的定权方法,可明显改善多系统组合定位的精确度,且降低迭代计算次数。

一种北斗混合系统单点定位随机模型的优化方法

针对北斗混合系统中不同轨道类型、BDS-2/BDS-3卫星间观测值的差异,提出利用基于北斗UERE的Helmert方差分量估计模型对北斗混合系统定位的随机模型进行优化。对基于等权模型、普通Helmert方差分量估计模型及本文提出的优化模型进行单点定位实验,从定位精度与定位成功率上对3种模型的解算结果进行对比分析。结果表明,相比于等权模型和普通Helmert方差分量估计模型,优化模型能提高在E、N、U方向上的定位精度,同时减少因卫星星座空间几何构型较差而导致的定位精度较低的情况,从而提高定位成功率。