基于GNSS时基的数据融合时间对准算法

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gnss历元时间格式

gnss历元时间格式GNSS（Global Navigation Satellite System）是全球导航卫星系统的简称，是由多颗卫星组成的系统，用于提供全球范围内的定位、导航和时间服务。

GNSS历元时间是指用于表示GNSS测量数据的时间标记格式。

本文将介绍GNSS历元时间的常用格式及其应用。

一、GPS历元时间格式GPS（Global Positioning System）是全球定位系统的简称，是GNSS中最知名、应用最广泛的系统。

GPS历元时间的格式基于UTC （Coordinated Universal Time，协调世界时），并经过了特定的转换。

1. GPS周计数和周内秒计数GPS历元时间采用“GPS周计数（GPS Week Number）+周内秒计数（Seconds of Week）”的格式。

GPS周计数是指自1980年1月6日零时开始累计的周数，每周包含604800秒。

周内秒计数是指自本周起始时刻开始累计的秒数。

例如，GPS历元时间为“2048周、500000秒”表示的是从1980年1月6日零时起计算的第2048周的第500000秒。

2. GPS周内秒计数的表示方式周内秒计数可以用不同的单位来表示。

常用的单位有秒（Seconds）、毫秒（Milliseconds）、微秒（Microseconds）等。

3. 例子以GPS周计数和周内秒计数的格式表示的GPS历元时间可以如下所示：- 2048周、500000秒- 2048周、500000毫秒- 2048周、500000微秒二、GLONASS历元时间格式GLONASS（GLObal NAvigation Satellite System）是俄罗斯开发的导航卫星系统，与GPS相似，也有其特定的历元时间格式。

1. GLONASS日计数和日内秒计数GLONASS历元时间采用“GLONASS日计数（GLONASS Day Number）+日内秒计数（Seconds of Day）”的格式。

数据融合中时间对准方法的思考

数据融合中时间对准方法的思考作者：习靖来源：《中国新通信》2013年第03期一、引言数据融合，也称为信息融合，起步于二次世界大战末期的军事领域，是一门新兴并且发展十分迅速的边缘学科，但至今没有被普遍接受的定义，大多数研究者所接受的数据融合定义是由美国三军组织实验理事联合会JDL（Joint Directors of Laboratories）提出的，数据融合就是一种多层次、多方面的处理过程，把来自多传感器和信息源的数据加以关联、相关、组合，从而提高状态和身份估计的精度，以及对战场态势和威胁的重要程度进行适时完整的评价。

目前，数据融合技术的应用已渗透到各个信息领域，称为信息处理的通用工具。

数据融合中的时间对准问题是数据融合系统要解决的关键问题之一。

时间对准就是将关于同一目标的各传感器不同步的量测信息同步到同一基准时刻下，这是由于各传感器平台的测量是相互独立，采样周期往往不同，所以它们向融合中心报告的时间是相互独立的。

另外由于信息网络的不同延迟，各传感器和融合中心之间传送信息所需的时间也各不相同，因此各传感器报告时间有可能存在时间差，所以在进行数据融合前，必须对所有数据进行时间对准，将不同步的信息对准到融合时刻。

否则，未经对准的数据可能会导致比单独使用某一种传感器数据时的融合性能还差。

因此，为了最大限度地发挥多传感器数据融合的优越性，必须对数据进行时间对准，对传感器数据进行时间对准是融合的前提，时间对准方法的优劣直接关系到数据融合效果的好坏。

本文经过研究，提出了一种基于数据拟合的时间对准算法，该方法能将不同传感器不同采样周期的测得的数据对准到同一时间点上，以进行数据融合。

二、时间对准方法探讨对于传感器采样周器为整数倍关系时，即假设有两类传感器A和B，其采样周期分别为t1和t2，t1/t2=n，有文献提出采用最小二乘规则将B传感器的n次测量值融合成一个虚拟的测量值与对应时刻A传感器的测量值进行融合。

当传感器采样周期不为整数倍数关系时，王宝树提出了内插外推法，采用在同一时间片内对各传感器采集的目标观测数据进行内插、外推。

《GNSS数据融合定位解算技术研究》范文

《GNSS数据融合定位解算技术研究》篇一一、引言随着科技的发展和人们对精准定位需求的增长，全球导航卫星系统（GNSS）已经成为了现代定位技术的重要支柱。

GNSS数据融合定位解算技术作为GNSS应用的核心技术之一，其研究与应用在诸多领域如自动驾驶、无人机导航、地质勘探等都具有重要价值。

本文旨在深入探讨GNSS数据融合定位解算技术的原理、方法及其应用，以期为相关领域的研究和应用提供有益的参考。

二、GNSS数据融合定位解算技术概述GNSS数据融合定位解算技术是指通过收集、处理和分析来自多个GNSS卫星的信号数据，实现对目标物体的精准定位。

该技术主要包括数据预处理、观测值组合、定位解算和结果输出等步骤。

通过融合多个卫星的数据，可以有效提高定位的精度和可靠性。

三、GNSS数据融合定位解算技术原理（一）数据预处理数据预处理是GNSS数据融合定位解算技术的第一步，主要包括数据采集、数据清洗和坐标转换等步骤。

数据采集需要收集来自多个GNSS卫星的信号数据；数据清洗则是对收集到的原始数据进行处理，去除噪声和异常值；坐标转换则是将数据从卫星坐标系转换到地面坐标系，以便进行后续的定位解算。

（二）观测值组合观测值组合是通过对不同卫星的观测值进行组合，以提高定位的精度和可靠性。

常用的组合方式包括差分定位、多频组合定位等。

差分定位是通过比较已知位置的基准站和未知位置的移动站的观测值，消除公共误差，提高定位精度；多频组合定位则是利用不同频率的观测值进行组合，提高信号的抗干扰能力和定位精度。

（三）定位解算定位解算是通过一定的算法，对观测值进行计算和处理，得出目标物体的位置信息。

常用的算法包括最小二乘法、卡尔曼滤波等。

最小二乘法是一种通过最小化误差平方和来求解最佳函数的方法；卡尔曼滤波则是一种通过递归的方式，利用上一时刻的估计值和当前时刻的观测值，进行最优估计的方法。

（四）结果输出结果输出是将计算得到的定位结果以一定的格式输出，供后续应用使用。

rtk融合算法

rtk融合算法RTK融合算法RTK（Real-Time Kinematic，实时动态定位）融合算法是一种用于实时动态定位的技术。

它结合了全球导航卫星系统（GNSS）接收机和惯性测量单元（IMU）的数据，以提供高精度、实时的位置和姿态信息。

在各种应用领域中，RTK融合算法已被广泛使用，包括航空、航海、农业、测绘等。

RTK融合算法的核心思想是通过将GNSS接收机和IMU的数据进行融合，来消除GNSS信号受到的各种误差，从而提高定位的精度和稳定性。

GNSS接收机通过接收多颗卫星发射的信号，利用三角定位原理计算出接收机的位置。

然而，由于卫星信号在传播过程中受到大气、地形、建筑物等因素的影响，导致定位误差较大。

而IMU则通过测量物体的加速度和角速度，来估计物体的运动状态。

然而，IMU的测量结果会存在漂移和噪声等问题，导致定位结果不准确。

因此，将GNSS和IMU的数据进行融合，可以互补彼此的优势，提高定位的精度和稳定性。

RTK融合算法的关键步骤包括数据预处理、特征提取、数据融合和结果输出。

首先，对GNSS和IMU的原始数据进行预处理，包括数据对齐、去除噪声、滤波等。

然后，通过特征提取算法提取出GNSS和IMU数据中的关键特征，如卫星的位置、速度、加速度等。

接下来，使用数据融合算法将GNSS和IMU的数据进行融合，得到更精确和稳定的位置和姿态估计结果。

最后，将融合后的结果输出给用户或其他系统进行进一步的应用和处理。

RTK融合算法的优势在于能够提供高精度、实时的定位和姿态信息。

相比于单独使用GNSS或IMU进行定位，融合算法可以克服各自的缺点，提高定位的精度和稳定性。

此外，RTK融合算法还可以根据具体应用场景的需求，进行参数配置和算法优化，进一步提高定位的性能。

在航空领域，RTK融合算法可以应用于飞行器的导航和控制。

通过实时获取飞行器的位置和姿态信息，可以实现精确的航迹控制和自主导航。

在航海领域，RTK融合算法可以应用于船舶的定位和航行安全。

gnss基线解算过程

GNSS（全球导航卫星系统）基线解算是通过使用多个接收器接收来自卫星的信号，利用测量数据计算出接收器之间的相对位置。

以下是GNSS基线解算的一般过程：
1. 数据采集：同时在两个或多个接收器上收集GNSS数据。

每个接收器接收来自卫星的信号，并记录下信号到达时间，以及接收器的位置和其他相关信息。

2. 数据预处理：对采集到的GNSS数据进行预处理。

这包括对信号进行时序调整，以校正不同接收器的时钟偏差，并对数据进行质量控制，剔除可能存在的异常数据。

3. 伪距观测值计算：利用接收器记录的信号到达时间和卫星的广播星历信息，计算出每个接收器与每颗卫星之间的伪距观测值。

伪距观测值是从接收器到卫星的距离的近似值。

4. 电离层延迟校正：GNSS信号在穿过电离层时会发生延迟，需要对观测数据进行电离层延迟校正。

这可以通过使用双频接收器并利用L1和L2频率的信号进行差分处理来实现。

5. 基线求解：利用伪距观测值和校正后的数据，使用GNSS 基线解算算法计算出接收器之间的相对位置。

常用的基线解算算法包括最小二乘法（Least Squares）和精确估计法（Precise Point Positioning）等。

6. 结果评估：对基线解算结果进行评估和分析。

可以计算解算出的接收器之间的距离、相对位置的精度和不确定度等指标，以评估解算结果的可靠性和准确性。

需要注意的是，GNSS基线解算的准确性和稳定性受多种因素影响，包括卫星几何分布、接收器的性能和配置、信号遮挡和干扰等。

因此，在进行GNSS基线解算时，需要仔细选择合适的接收器和观测条件，并进行适当的数据处理和质量控制，以获得可靠和准确的结果。

多传感器时间同步方法

多传感器时间同步是在多个传感器系统中确保所有传感器在相同的时间参考下工作的过程。

这对于数据融合和系统精确性至关重要，尤其是在自动驾驶、机器人导航和其他需要精确时间同步的应用中。

以下是几种常用的多传感器时间同步方法：1. 卫星授时（GNSS）：全球导航卫星系统（GNSS）提供了一种精确的时间同步方法。

GNSS 接收器可以提供与UTC（协调世界时）的时间偏差，从而校正本地传感器时钟。

这种方法可以提供非常高的时间同步精度，通常在纳秒级别。

2. 网络时间协议（NTP）：NTP是一种用于同步网络中设备时钟的协议。

通过连接到NTP服务器，传感器可以校正其内部时钟，以与网络中的其他设备同步。

NTP 通常用于互联网连接的设备，但可能不适合所有传感器，特别是那些没有直接网络连接的传感器。

3. 精确时间协议（PTP）：PTP是一种用于在以太网网络中同步设备时钟的协议，通常用于工业和实时控制系统。

PTP可以提供亚微秒级别的时间同步精度。

4. 硬件同步：通过硬件接口直接同步传感器时钟，例如使用脉冲发生器或PPS （脉冲秒）信号。

这种方法通常用于需要极高时间同步精度的应用，如雷达和IMU的硬同步。

5. 时间戳对齐：在没有外部时间源的情况下，可以通过算法对传感器数据进行时间戳对齐。

这通常涉及到估计传感器之间的时间偏差，并通过算法调整时间戳，以实现最佳的时间同步。

6. 传感器融合算法：在某些情况下，可以通过融合算法来处理时间不同步的问题。

例如，使用卡尔曼滤波或多假设跟踪算法可以在一定程度上补偿时间同步误差。

7. 标定方法：通过标定过程确定传感器之间的时间关系。

这通常涉及到测量和校正传感器之间的时间延迟，以确保它们在相同的时间参考下工作。

在实际应用中，可能需要结合多种方法来实现最佳的时间同步效果。

例如，可以使用GNSS作为主要的时间源，并通过硬件同步来校正传感器时钟，同时使用标定方法来校正任何剩余的时间偏差。

gnss 收敛算法

gnss 收敛算法GNSS（全球导航卫星系统）收敛算法是指在GNSS定位过程中，通过对接收到的卫星信号进行处理和计算，使定位结果逐渐趋于精确的一种算法。

在GNSS定位中，由于多种因素的影响，如信号传播延迟、多径效应、干扰等，会导致定位结果存在一定的误差。

而收敛算法的作用就是通过对这些误差进行估计和校正，使定位结果逐渐收敛于真实值。

GNSS定位的基本原理是通过接收来自多颗卫星的信号，并利用这些信号的传播时间差来计算接收器与卫星之间的距离，进而确定接收器的位置。

然而，在实际应用中，由于多种误差的存在，定位结果往往会与真实值存在一定的偏差。

因此，收敛算法的设计就是为了减小这些误差，提高定位精度。

收敛算法的核心思想是通过对误差进行估计和校正，使定位结果逐渐收敛于真实值。

常见的收敛算法包括最小二乘法、卡尔曼滤波、粒子滤波等。

最小二乘法是一种基于最小化残差平方和的优化方法，通过对接收到的卫星信号进行拟合，得到最优解。

卡尔曼滤波是一种基于状态估计的方法，通过对系统的状态进行动态更新，实现对误差的校正。

粒子滤波是一种基于蒙特卡洛方法的算法，通过对系统状态的粒子进行采样和重采样，得到最优解。

在实际应用中，收敛算法的选择取决于定位的要求和具体的应用场景。

例如，在高精度定位领域，通常会采用卡尔曼滤波算法，因为它能够对系统的状态进行连续更新，适用于动态变化的环境。

而在实时定位领域，由于计算复杂度的考虑，通常采用最小二乘法等较为简单的算法。

除了选择合适的收敛算法，还可以通过一些辅助手段来提高定位精度。

例如，通过增加接收机的天线数量和布局，可以减小多径效应的影响；通过引入外部参考站的观测数据，可以提高定位的准确性；通过使用差分定位技术，可以消除大气延迟等误差。

GNSS收敛算法是提高定位精度的关键技术之一。

通过对接收到的卫星信号进行处理和计算，收敛算法可以对定位误差进行估计和校正，使定位结果逐渐趋于真实值。

在实际应用中，选择合适的收敛算法，并结合其他辅助手段，可以进一步提高定位精度，满足不同应用场景的需求。

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ＡｌｏｉｈｍｆＴｉｅ－ｌｇｍｅｏｕｔ・ｅｓｒＤａａｇｒｔｏｍ・ｉｎｎｔｆｒＭｌｉｓｎｏｔａ－
ＦｕｓｏｓｄｎＧＮＳＳＳＴｉｅｂｅｉｎＢａｅｏｍ．ａｓ
ＧＯＮＧｅｇｘｎＦｎ－ｕ
数据链（Ｄ）自动相关监视（Ｄ）。因此多数据ＶＬ、ＡＳ等
理有两种方法：一种是统一时基，以一个最理想的传感器时间作为公共处理的时间标准，其他的传感器数据时间均统一到该传感器的数据时间。另一种是通过插值法将各单个传感器数据对准到统一的时间轴。
时基的多数据融合时间对准解析算法。并用一／二次雷达数据、Ｄ、Ｄ数据进行了仿真检验，果表明：ＡＳＶＬ结该算法的正确
性且可满足空中间对准；数据链；ＮＳ空中交通管制ＧＳ；
中图分类号：Ｎ５．２Ｔ９７５文献标识码：Ａ
（中国民航学院通信工程系，天津３００）０３０
【摘要】为了改善空中交通的安全性和效率，雷达等多传感器的监视数据融合时间对准方法进行了研究。从理论对
上将数据融合时间对准算法推广到先将数据统一到一标准时间基准上，而后再进行数据融合，据此推导出一种基于标准
ｍｕｔ－ｅｓｒｄｔｕｉｎｉｓｕｉｄｌｓｎｏａａｆｓｏｓｔｄｅ．Ａｌｏｔｍｆｄｔｕｉｎｆｒｓｒｅｌｎｅｗａｃｉｖｄｗｔｅｍｅｂｅ－ａｄｔｅａａｆ－ｉｇｒｈｏａａｆｓｏｕｖｉａｃｓａｈｅｅｉａｎｗｔ－ａｉｏｌｈｉｓｎｎｄｔｕｈ
ｓｎＷｏｌｔｄｉａｃｍｐｅｅ．Ａｃｏｄｎｏｔｅｍｅｏｏｓｃｒｉｇｔｈｔｄ－ａｎｗｉｒｖｄａｇｒｔｍｓｂｅｎａＧＮＳｓｔ－ａｅＡａｔａａｏｅｈｅｍｐｏｅｏｈｉａｄｏｌｉｓＳ＇ｉｂ．ｔｌ－ｄｔｆｔｍｅｓｓｈ
维普资讯
第２８卷
５０
第５期
现代雷达
ＭｏｅｎＲａａｄｒｄｒ
Ｖ０．８Ｎｏ５１２．
Ｍａ２ＯｖＯ６
２００６年５月
基于ＧＳＮＳ时基的数据融合时间对准算法
宫峰勋
（ｉｌｖｔｎＵｉｒｔｏｈｎ，Ｔａｊ０３０ｈｎ）ＣｖｉｉｎｅｓｙｆｉａｉＡａｏｖｉＣｉｉ３００，Ｃｉａｎｎ
【ｂｔｃ】ＩｏｅｔｉｐｖｔｆｙａｄｆｉｃｏａａｃｏｔｌａｅｅｏｔｃｐｔｔｅｌｎｅｔｆＡｓａｔｎｒｒｏｍｒｅｈｓｅｉｅｙｆｉｔｆｎｏ－ｗｍｔｄｏｏｌｅｉ－ｉｍｎｏｒｄｏｅａｔｎｅｃｎｒｒｆｃｒｉｎｈｍｅｍａｇ
ＰＲ－ＳＲ－ＡＤＳａｄＶＤＬｗｅｅｕｅｏｖｒｙｔｅｅｅｔｅｅｓｏｉａｇｒｈｗｔｏｕｅ．Ｔｅｒｓｌｉｄｃｔｄｔａｈｇ－ＳＳｎｒｓｄｔｅｆｆｃｉｎｓｆｈｓｌｏｔｍｈｃｍｐｔｒｈｅｕｔｎｉａｅｈｔｅａｏｉｈｖｔｉｉｔｌｉｈｉｏｒｃｄＣｆｌｌｔｅｒｑｉｅｎｆａｒｆｃｃｎｒ．ｒｔｍｓｃｒｅｔｎａｕｆｌｈｅｕｒｍｅｔｏｒｔａｆｏｔ１ａｎｉｉｉｏ
１多数据融合处理的时间对准原理
数据融合时间对准处理属于多传感器数据关联的数据准备工作，主要原因是由于多传感器工作时时间不同步造成的，而本文采用的多传感器数据时间不同
步的原因还包括了雷达数据与ＡＳ和ＶＬ数据采集ＤＤ方式的相异。通常的数据融合之前的时间对准处
１１统一时基法分析．
融合处理系统应该能完成包括一、二次雷达数据、ＤＡＳ数据及ＶＬ数据的所有数据融合处理任务。但是一、Ｄ
【ｅｏｄ】ｄｔｆｉ；ｉｅｉｍｎ；ａｎ；ＮＳＡＣＫｙｗｒｓａｓｎｔ－ｇｅｔｄｔｌｋＧＳ；Ｔａｕｏｍａｎｌａｉ
ｎ已ｌ士
用模拟数据验证了方法的正确性和准确性。
多传感器数据融合技术¨ 在民用航空领域得到广泛的应用，它对空域利用、航迹估计以及飞行冲突的预测等都有十分重要的作用。目前主要机场、域和空
航线基本上都采用一、次合装雷达来完成空域管理二及空中交通管理。然而由于相关空域地形复杂程度、空中流量及地区经济发展的不同，用的监视手段也采
不尽相同，除了一次雷达、次雷达以外还有ＶＦ即二Ｈ