基于历元星间双差模型的GNSS测速方法

速度信息是描述物体运动状态的重要参数之一,利用GNSS技术可以迅速可靠地进行速度测量。本文利用GNSS载波相位观测值,提出历元星间双差的测速方法。该方法仅需利用单个GNSS接收机的载波相位观测值先后在历元和星间求差,以双差值为观测值,先求解载体在历元间移动的距离,根据历元间的时间间隔求解其速度。试验结果表明:该方法在静态并且观测环境较好的条件下,E,N,U方向上的测速精度优于RTK位置差分和多普勒测速方法;在动态且观测环境较差的条件下,E,N,U方向上的测速精度优于RTK位置差分测速方法,但较多普勒测速方法差。

一种提高GNSS测速精度的自适应Kalman滤波算法

在卫星导航系统动态定位中,采用基于瞬时多普勒观测量的最小二乘法确定速度,当载体高机动时,多普勒误差迅速增大,从而导致测速精度大幅度降低。针对该问题,提出一种同时实现动态模型自适应修正和观测模型自适应更新的Kalman滤波算法。算法采用"滑动窗"方式来建立实时更新的动态模型参数,使"当前"统计模型自适应地跟踪载体的动态特性。此外,算法提出观测模型的自适应更新方法,通过设置载体状态判决门限,高、中机动时仅进行受动态应力影响小的伪距更新,低机动下添加精度较高的伪距率更新。通过Sprient GSS8000模拟器产生的动态场景验证表明,相对于最小二乘法和常规Kalman滤波算法,提出的自适应Kalman滤波算法能够全面提高载体在多种运动状态下的测速精度。

一种附加钟速约束的GNSS TDCP测速改进方法

GNSS(global navigation satellite system)载波相位历元间差分(time-differenced carrier phase,TDCP)测速方法因其高精度、无收敛等优势而被广泛应用于动态导航定位中,但受限于观测环境引起的多维粗差与数据异常,TDCP的实际测速精度和稳定性通常难以保证。本文提出了一种附加钟速约束的TDCP测速改进方法,利用GNSS接收机钟速低频变化的特性,通过多项式拟合进行接收机钟速参数的短期预测,当钟速估计值偏离预测时,将拟合值作为约束条件回代到观测模型中重新进行速度估计,从而克服粗差的影响,提升TDCP测速的精度与稳定性。通过Ublox-F9P接收机和Huawei Mate40手机在城市复杂环境下的车载实测数据进行了算法验证,结果表明:附加钟速约束后,Ublox-F9P和Huawei Mate40的E、N、U方向测速精度RMS分别为0.11 m/s、0.10 m/s、0.14 m/s和0.20 m/s、0.19 m/s、0.18m/s,水平测速精度分别提升了84%和45%,高程测速精度分别提升了33%和10%。

GNSS速度测量若干数学模型研究

为解决GNSS伪距变率双差测速和高斯投影、墨卡托投影坐标系中的速度投影计算问题,以大地坐标速度为未知数,推导GNSS伪距变率双差测速解法,基于高斯投影、墨卡托投影公式,推导其速度投影算法。建立了以大地坐标速度为未知数的GNSS伪距变率双差测速数学模型,建立了高斯投影、墨卡托投影坐标系速度投影计算方法,给出了应用试验和算例。结果表明,GNSS伪距变率双差测速大地坐标分量精度达到毫米/秒级,高斯投影、墨卡托投影坐标系速度投影算法正确。提出的GNSS伪距变率双差测速解法具有重要的应用价值。提出的高斯投影、墨卡托投影坐标系速度投影数学模型,可以满足低、中、高速应用需要。