附有基线长度约束的模糊度快速解算方法

在超短基线数据处理中,基线长度可以通过钢尺精确测量,把基线长度作为约束条件,提出了一种附有基线长度约束的快速解算模糊度的搜索新方法。根据双差观测方程得出模糊度浮点解,在浮点解周围建立模糊度搜索空间,利用基线长度约束条件搜索模糊度整数解,进而快速确定基线解。通过一个算例展示该方法的效果。

自适应渐消Kalman滤波算法在RTK中的应用研究

在动态载波相位差分定位(RTK)中,由于观测环境复杂,会经常发生周跳、卫星信号失锁等情况,严重影响基线解算的连续性和可靠性。针对动态应用环境,提出了一种Kalman滤波算法在RTK技术中的应用方法。该方法可以实时估计模糊度浮点解及其协方差矩阵,在需要重新固定模糊度时可直接用于搜索,起到了周跳修复的作用。此外,采用了自适应渐消Kalman滤波算法提高算法的动态适应性,并引入独立的滑动窗进行新息的收集和处理,解决了由于参考星变化或卫星信号失锁造成观测量中断而无法准确计算新息协方差的难题。仿真结果表明,该算法能够在模糊度发生变化时快速收敛,并且相对于一般Kalman滤波算法在高动态下提高了模糊度浮点解的精度,提高了后续模糊度搜索的效率和固定成功率。

一种基于GPS的单频单历元姿态解算算法

本文提出了一种将GPS L1波段的载波相位观测方程和码相位观测方程相融合的新算法,使得单历元之内就可以求解整周模糊度的浮点解,克服了传统方法中仅用载波相位观测方程无法在单历元获得浮点解的缺点并提出了一种将低精度浮点解映射到固定解的方法,降低了LAMBDA算法对高精度浮点解的依赖性,避免了多个历元求解高精度浮点解,从而实现了单频单历元的整周模糊度估计,对于快速动态定姿具有重要意义。通过实际数据测试,该算法在10°俯仰角约束的条件成功率约为96%,能够有效地用于实时动态姿态解算。