基于卡尔曼滤波算法卫星数不足情况下的连续定位

介绍了卡尔曼滤波模型,采用C#编程语言建立了程序模块,并将其作为参数估计方法对一组动态数据进行了伪距单点定位解算;将部分历元时刻卫星数设置为少于4颗进行解算,并比较了其定位结果与原始结果的差异。实验结果表明,采用卡尔曼滤波模型能够在卫星数不足的情况下在一定时间内保持定位的连续性,并能保证一定精度。

高遮挡环境下卫星数不足四颗的GPS定位研究

讨论了GPS接收机观测卫星数不足4颗条件下的GPS导航定位问题,提出拟合外推接收机钟差,联合大地高,地图匹配的方法,推导了相应的数学模型,并编程实现其算法,对实际车载动态GPS数据进行解算。解算结果表明:利用上述方法可以解决观测卫星数不足4颗条件下的GPS导航定位问题。

卫星数不足条件下GPS/SINS数据融合工程化算法

针对GPS接收机观测卫星数不足4颗条件下的GPS/SINS数据融合问题,对目前常见的解决方法进行了综述,分析了现有方法的优缺点,并提出了一种新的算法以克服现有算法不足,该算法根据可见卫星的伪距/伪距率信息,利用几何关系,将惯导误差在观测方向的投影消除,仅残留部分不可观测的误差,将误差修正到理论上的最小值。该方法实现过程简洁,性能和可靠性良好,适合工程化应用。