GPS动态导航定位的当前统计模型与自适应滤波

globk卡尔曼滤波、平差流程及相关公式,特别是解算哪些状态量

globk卡尔曼滤波、平差流程及相关公式,特别是解算哪些状态
量
GLObal Kalman (GLOBK) 是一种经典的卡尔曼滤波技术，用于对全球定位系统（GPS）观测数据进行精确的平差和解算。

它可以估计包括位置、速度、钟差、大气延迟等在内的多种状态量。

GLOBK的平差流程一般分为以下几个步骤：
1. 预处理：对GPS观测数据进行预处理，包括剔除异常值、修正电离层延迟等。

2. 初始状态估计：使用初始条件估计状态向量的初始值，包括位置、速度、钟差等。

3. 状态预测：根据系统的动态模型，通过预测状态转移矩阵和过程噪声协方差矩阵，预测下一个时刻的状态向量。

4. 观测更新：根据GPS观测数据和测量模型，计算观测矩阵和测量噪声协方差矩阵，并通过卡尔曼增益对状态向量进行更新。

5. 迭代优化：通过迭代更新步骤3和4，直到满足收敛条件为止，得到最优的状态估计结果。

相关公式包括：
1. 状态预测公式：
X(k+1|k) = F(k) * X(k|k) + G(k) * w(k)
其中，X(k+1|k)是下一个时刻的状态向量的预测值，X(k|k)是当前时刻的状态向量的估计值，F(k)是状态转移矩阵，G(k)是过程噪声协方差矩阵，w(k)是过程噪声。

2. 观测更新公式：
X(k|k) = X(k|k-1) + K(k) * (Y(k) - H(k) * X(k|k-1))
其中，X(k|k)是当前时刻状态向量的估计值，K(k)是卡尔曼增益，Y(k)是GPS观测数据，H(k)是观测矩阵。

解算的状态量包括位置、速度、钟差等。

通过卡尔曼滤波，可以准确估计这些状态量，并提供相应的协方差矩阵用于评估其精度。

高精度导航系统的误差分析与补偿

高精度导航系统的误差分析与补偿在当今科技飞速发展的时代，高精度导航系统在各个领域都发挥着至关重要的作用，从航空航天、航海运输到日常出行，其精准的定位和导航能力为人们的生活和工作带来了极大的便利。

然而，要实现真正高精度的导航并非易事，其中存在着多种误差因素，这些误差可能会导致导航结果的偏差，甚至影响到相关任务的成败。

因此，对高精度导航系统的误差进行深入分析，并采取有效的补偿措施，具有重要的现实意义。

一、高精度导航系统的误差来源（一）卫星信号误差卫星导航系统是高精度导航的重要组成部分，但其信号在传播过程中会受到多种因素的影响。

例如，大气折射会使卫星信号的传播速度发生变化，导致测量误差；卫星钟差和星历误差也会对定位精度产生影响。

（二）接收机误差接收机本身的性能和质量也会引入误差。

接收机的热噪声、量化误差以及通道间的不一致性等，都可能导致测量结果的不准确。

（三）多路径效应当卫星信号在传播过程中遇到障碍物时，会产生反射和散射，接收机可能会同时接收到直射信号和多个反射信号，从而造成多路径效应。

这会使测量值产生偏差，尤其在城市峡谷等复杂环境中更为明显。

（四）惯性导航系统误差惯性导航系统依靠测量加速度和角速度来推算位置和姿态，但传感器的测量误差会随着时间积累，导致导航精度逐渐下降。

（五）地球物理因素地球的自转、重力场异常等地球物理现象也会对导航系统产生影响。

例如，地球的自转速度并非恒定不变，这会影响到导航系统的参考坐标系。

二、误差分析方法为了准确评估和理解这些误差的影响，需要采用一系列的分析方法。

（一）统计学方法通过对大量的测量数据进行统计分析，计算误差的均值、方差、标准差等统计量，以评估误差的大小和分布特征。

（二）频谱分析将误差信号转换到频域进行分析，可以揭示误差的频率成分，帮助我们了解误差的来源和变化规律。

（三）蒙特卡罗模拟通过随机模拟的方式生成大量的可能情况，以评估误差在不同条件下对导航系统性能的影响。

（四）模型分析建立导航系统的数学模型，通过理论推导和分析，研究误差的传播和积累规律。

【国家自然科学基金】_渐消因子_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140802

2014年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
2014年科研热词强跟踪卡尔曼滤波鲁棒滤波自适应渐消因子组合导航渐消因子机动目标跟踪无迹卡尔曼滤波平方根滤波容积卡尔曼滤波奇异值分解大方位失准角多重渐消滤波功率谱估计初始对准不敏卡尔曼滤波器 arma模型推荐指数 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2008年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9
科研热词陶瓷复合靶自适应调整机理分析数值模拟强跟踪滤波器常加速模型侵彻 dop实验 "当前"统计模型
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2009年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
科研热词高机动目标跟踪组合导航残差归一化故障诊断强跟踪滤波器卡尔曼滤波器 jerk模型 ins/gps h∞容错滤波 "当前"统计模型
2013年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46
科研热词推荐指数霍夫变换 3 鲁棒性 2 自适应渐消因子 2 脉振高频信号注入 2 渐消因子 2 无速度传感器 2 无轴承永磁同步电机 2 无人水下航行器 2 强跟踪容积卡尔曼滤波 2 强跟踪 2 带多重次优渐消因子ekf 2 多测距声呐 2 同步定位与地图构建 2 鲁棒滤波 1 非线性 1 航位推算 1 自适应kalman滤波 1 组合导航 1 粒子滤波 1 滤波 1 湿折射率 1 模型不准确 1 样本退化 1 样本贫化 1 权值方差缩减 1 无迹卡尔曼滤波 1 无人水下航行器(uuv) 1 方差缩减 1 收敛性 1 强跟踪滤波器 1 强跟踪ckf 1 平方根容积卡尔曼滤波 1 层析 1 容积卡尔曼滤波 1 姿态确定 1 奇异值分解 1 大直径回转体 1 多重渐消滤波 1 多传感器 1 卡尔曼滤波 1 动态位置检测 1 加权融合 1 kalman 1 gps气象 1 fastslam 1 cubature卡尔曼滤波 1

基于自适应锁相环的高动态GPS信号载波跟踪算法

ｒｒｅｆｍａｃｒｖｂｉｓｍａｅｔｅｆｅ－ａｇａｐａｅｌｋｏＤＰＬ）ｌｃｐｒｐｏｓｍｐｄｏｙｏｄｈｔｘｄｇｉｄｉｌｈｓ－ｃｅｌｐ（１ｈｉｎｉｔｏｄｏｌｒｈ．ｇｉ
Ｋｅｒｓａａｔｖ；Ｋａｍａｉｅ；ＰＬＬ；ｈｇｙａｃｙｗｏｄ：ｄｐｉｅｌｎｆｌｒｔｉｈｄｎｍｉ；ＧＰＳ
ＥＥＡＣＣ：２１７０
基于自适应锁相环的高动态ＧＳ信号载波跟踪算法＊Ｐ
李金海，巴晓辉Ｓ，ＨＥＲＡＺＡｎｕｊｍ，陈杰
收稿日期：０６０—５２０－８１
文已被剥离的前提下给出了一种基于数字锁相环的载波跟踪算法，该算法的均方根频率误差性能较好，但环路带宽需在环路动态跟踪性能和稳态噪声性能之间进
行折衷，很难实现最优化为了设计最优锁相环，有关文献在设计中都引人了卡尔曼滤波理
中图分类号：Ｎ１．２Ｔ９１２
文献标识码：Ａ
文章编号：０５９９（０７０ —４００１０—４０２０）４１４—４
ＧＳ是美国建立的全球卫星定位系统，能够提Ｐ它供全球范围内全天候的、准确可靠的三维定位和测速等信息，作用已经几乎渗透到社会的各个领域．其其中，高动态ＧＳ接收机在军事、空／Ｐ航航天等领域的应用越来越多，如导弹等先进武器的辅助制导、航天器的定位、导航等．但是，由于涉及到军工等敏感领域，国外的高动态ＧＳ品对我国是封锁的．Ｐ产因此，有必要设计开发具有自主知识产权的高动态ＧＳ接收机．Ｐ高动态ＧＳ接收机的设计难点之一是基带的载Ｐ波跟踪算法．现在常用的高动态载波跟踪算法可分为两大类：１导航电文未剥离的载波跟踪算法；２导航（）（）电文被剥离后的载波跟踪算法．文献Ｅ－在假设导航电ＩＩ

测绘工程中GNSS定位技术的研究进展与优化

测绘工程中GNSS定位技术的研究进展与优化摘要：测绘工程是现代社会发展的重要基础，而高精度定位技术在测绘工程中具有重要的作用。

全球导航卫星系统（GNSS）是一种基于卫星导航和定位的技术，具有全球覆盖、高精度、实时性等优势，已经成为测绘工程中最常用的定位技术之一。

然而，在实际应用中，GNSS定位技术还存在一些问题，如多路径效应、信号遮挡等，这些问题严重影响了定位精度和可靠性。

因此，对GNSS定位技术进行研究和优化具有重要意义。

关键词：GNSS定位技术；测绘工程；研究进展；优化方案引言全球导航卫星系统（GNSS）在测绘工程中的应用越来越广泛，成为实现高精度定位的重要技术手段。

本论文通过对GNSS定位技术的研究进展进行综述，总结了目前存在的问题，并提出了相应的优化方案。

1.测绘工程中GNSS定位技术研究的重要性测绘工程中，GNSS定位技术的研究具有重要的意义和价值。

GNSS定位技术是一种基于卫星导航系统的定位方法，通过接收来自多颗卫星的信号，实现对地球上点位的精确定位。

在测绘工程中，精确的位置信息是非常关键的，它不仅可以提供准确的地理坐标，还能够为地理信息系统、地形分析、地质勘探、土地利用规划等领域提供重要的数据支撑。

首先，GNSS定位技术可以提供高精度的位置信息。

传统的测绘方法往往需要依靠地面控制点进行测量，而这些控制点的布设和测量工作相对繁琐且费时费力。

而GNSS定位技术可以通过接收卫星信号，无需地面控制点，直接获取目标点的精确位置，极大地提高了测绘工作的效率和准确性。

其次，GNSS定位技术具有全球覆盖的特点。

卫星导航系统如GPS、GLONASS、Galileo等系统覆盖范围广泛，可以在全球范围内提供定位服务。

这意味着在测绘工程中，无论是在城市还是偏远地区，都可以使用GNSS定位技术进行定位，不受地理环境限制，大大拓展了测绘的应用范围。

此外，GNSS定位技术还具有实时性和动态性。

传统的测绘方法需要在地面上设置测量仪器，进行一系列的测量工作，这些工作通常需要花费较长的时间。

GPS信号自适应抗干扰系统

２年第１０１０９卷第１期
计算机系统应用
ＧＰＳ信号自适应抗干扰系统①
杨富玉南敬昌（宁工程技术大学电子与信息工程学院辽宁葫芦岛１５Ｏ）辽１５２
摘要：针对ＧＳ卫星信号易受干扰，不稳定的问题，提出ＩＳＧＳ组合导航抗干扰的方法并用硬件电路进ＰＮＩＰ
① 收稿时ｆ２， — ４２￣：Hale Waihona Puke ９０ — ３０１引言
全球定位系统（Ｐ）ＧＳ以其全球性、全天候、低成本、
ＩＳＧＳ组合导航系统是以惯性导航系统为基ＮＩＰ础，并且惯性导航系统辅助ＧＳ系统为目的的组合导Ｐ
高精度且误差随时问不积累等优点成为目前应用最广
航系统。用ＧＰｓ接收机的高精度定位信息通过组合卡尔曼滤波器来标定和补偿惯性导航系统的积累误差，
泛的一种导航系统，但是ＧＰＳ存在信号容易受干扰、动
态性能差、输出频率低等不足。惯性导航系统０Ｓ作Ｎ）为一种完全自主、不与外界发生光电联系的导航系统，具有良好的隐蔽性、强抗干扰性、高机动和完整的导航
信息等优点。Ｎ的主要缺点是误差随时间积累增长和ＩＳ
提高导航精度。同时，利用惯性导航系统的速度和加
速度信息对ＧＰＳ接收机进行速度辅助，以提高ＧＰＳ
接收机的抗干扰能力和动态性能。其性能、成本和体
积均能满足各种运载器的导航精度要求。利用两种系
每次使用前需要进行初始对准。对比分析ＧＳ和ＩＳＰＮ各自的优缺点，可知二者具有天然的、完美的互补性质，这使ＩＳＧＰ组合导航成为导航领域的一大热点。Ｎ／Ｓ

神经网络修正动态GPS卡尔曼滤波算法研究

ＣｏｕｅｇｎｅｉｇａｄＡｐｌｃｔｎ，０１４１）１２１５ｍｐｔｒＥｎｉｅｒｎｎｐｉａｉｓ２１，７（５：５－５．ｏ
ＡｂｔａｔＴｅｎｉｆＧＰａｉａｉｎｐｓｔｎｓｓｅｈｓｔｅｃａａｔｒｏｐｏ￣，ｎｈｐｉｌｅｔｔｎｃｒｉｄｏｔｂｓｒｃ：ｈｏｓｏＳｎｖｇｔｏｉｏｙｔｍａｈｈｒｃｅｆａｆｆａｄｔｅｏｔｓｉｉａｒｕｙｅｏｉｉｉｍａｍａｏｅ
哈尔滨理工大学自动化学院，哈尔滨１０８００５
ＣｏｌｇｅｌｏｆＡｕｏａｉｅｔｍｔｏｎ，ｒｎＨａｂｉＵｎｉｒｉｙｖｅｓｔｏｆＳｉｎｅｎｄｃｅｃａＴｅｈｌｇＨａｂｎ０８Ｃｈｉｃｎｏｏｙ，ｒｉ１５００，ｎａ
Ｃｍｕｅｎｉｅｒｇａｄｐｌａｉｎ计算机工程与应用ｏｐｔＥｇｎｅｉｎＡｐｉｔｓｒｎｃｏ
神经网络修正动念ＧＰ卡尔曼滤波算法研究Ｓ
宋清昆，小磊刘
ＳＮＧＱｉｇｕ，ＩｉｏｅＯｎｋｎＬＵＸａｌｉ
ＳＯＮＧＱｉｇｕ，ＩａｌｉｅｅｒｈｏｒｈｔｏｙａｃＧＰｌｎｆｔｒｇｍｏｉｅｙｎｕａｅｒ．ｎｋｎＬＵＸｉｏｅＲｓａｃｎａｉｍｅｉｆｒｄｎｍｉ．ｔｃＳＫａｍａｌｉｄｆｄｂｅｒｌｎｔｋｉｅｎｉｗｏ
ｐｒ．ｅｅｏｄｏｏｌｃｎｉｅｓｈｅａｄａｔｈＴｍｔｎｔｎｙｏｓｄｒｔｒｏｍｉｅｆｒｎｃｗｉｔｅｙａｉｃａｇｅ，ｔｌｏｔｌｅｎｅａｔｋ ’ ｃｐａｌ— ｈｎｎｔｒｅｅｅｔｈｄｈｎｍｃｈｎｂｕａｓｕｉｚｓｉｕｒｌｎｅｗｏｒＳａｂｉｉ

gps道路修测系统在中国公路网测绘工程中的应用

G PS道路修测系统在中国公路网测绘工程中的应用苏青松。

(信阳公路勘察设计院，河南信阳464000)瞒耍】中国公路网G PS测绘工程主要工作是对全国范围内的国、省道数据和县乡道数据进行采集更新，目的是为了解决现有公路网数据库现势浊差的问题。

良罐阗】测绘工程；G P S；公路网中国公路网G PS测绘工程采用车载式G P S道路修测系统作为测量公路数据的作业软件。

车载G PS测绘道路信息不仅精度高、更新速度快，而且车辆在实际道路行驶过程中以实时记录道路及道路两边的属性信息，或者与交通部提供的道路数据库相匹配，大大提高了电子地图中道路信息的现势性。

白适应滤波是近年新出现的动态G PS定位算法，我国学者在这方面作了大量卓有成效的研究工作。

1系统的原理及结构1)系统实现的基本原理：本系统采用差分技术来测革道路数据。

差分G PS技术发展十分迅速，通过差分处理能达到5m的定位精度，币许惘载波相位芹分技术可在数百千米范围内达到分米乃至厚米级的定位精度。

差分G P S需要两台测量型G P S接收机，一台作为固定站，放置在已知测量控制点卜或由测量控制点推算到的定位点。

另一台作为流动站，放置在车辆上对道路进行动态测量。

实测结束后，对两台G P S接收机中的数据进行差分计算及坐标转换，从而得到道路坐标数据。

2)系统组成：车载式G PS道路修测系统课题主要解决的问题是道路及道路附属设施数据的采集，用新采集的数据更新地图数据库中的交通要素。

具体研制内容划分为五大部分：作业前准备、G P S野外实测、数据后处理、成果输出、技术文档。

2关键技术的实现21图像的裁剪拼接本系统采用栅格地图作为底图。

在作业过程中，所采集的县乡道有可能出现跨图幅的现象，由于使用的地形图是高斯投影，一般的商业软件无法按照严格的数学基础进行裁剪，因此也就无法进行图幅之间的拼接，这样就给生产作业造成很大的不便。

为此，必须编写图像裁剪软件。

该软件是将具有高斯投影的图像转换成了矩形图像，以便将相邻的图幅进行无缝拼接，它的转换是建立在严格的数学基础之上的。

基于GPSDR组合的移动测量系统定位

基于GPS/DR组合的移动测量系统定位【摘要】根据GPS/DR的组合导航原理，采用扩展卡尔曼滤波的方法，在“当前”统计模型下推导了利用GPS观测数据和DR航位推算信息进行组合定位的卡尔曼滤波模型，并利用该模型对GPS、DR的实测数据进行解算。

实验结果表明，GPS/DR组合数据通过卡尔曼滤波处理，解决了GPS单独观测失锁以及DR单独观测误差累积的问题，有效的提高了移动测量系统的观测精度。

【关键词】GPS；DR；卡尔曼滤波；定位0 前言移动测量系统是一种多传感器集成的数字成图系统，对于多传感器集成空间数据采集系统而言最重要的是直接地理坐标参考，确定测量传感器的坐标，使得移动测量系统成为一种独立的测成图系统[1]。

全球定位系统（Global Positioning System ，GPS）可以进行全球、全天候和实时导航，定位精度相关性小，但是接收机需要观察4颗以上卫星才能进行定位，在高速运动的情况下，或者城市中受到高大建筑物、隧道等的遮挡时，会造成失锁。

航位推算（Dead-Reckoning ，DR）通过一个方向传感器和一个速度传感器推算车辆的瞬时位移增量，在用户初始位置已知的情况下求解出位置信息。

能够不依靠外界信息独立自主地导航定位，但由于方向传感器的误差随着时间的延长而积累，所以DR不能单独、长时间的提供定位服务[2]。

GPS和DR导航系统各有优缺点，通过卡尔曼滤波的方法建立模型将两者组合起来，可以弥补两者单独定位的许多不足。

GPS/DR组合系统可以得到平滑、高采样率的定位结果，用DR的短时间定位结果辅助GPS 结算，避免失锁等因素对导航带来的影响，而GPS可以辅助DR的定位结算，避免由于时间带来的DR累积误差，从而提高导航定位的精度。

1 GPS/DR组合Kalman滤波模型的建立Kalman滤波方法是一种对动态系统进行实时数据处理的有效方法，其通过一系列的观测量，采用相应的滤波算法估计出所需的观测值。

基于自适应卡尔曼滤波的动态称重算法的研究

基于自适应卡尔曼滤波的动态称重算法的研究杨军;李丽宏;周尚儒【摘要】在使用卡尔曼滤波算法对动态称重数据进行滤波时,一般假设系统的量测噪声为常量.在实际应用中,由于车辆自身结构和过车状态的差异,实际产生的量测噪声是随机变量.为了减少时变干扰噪声对系统状态估计的影响,在滤波算法中通过最小二乘法加入干扰噪声调节器,在线估计噪声的特性实现自适应滤波.在实际使用中证实,该改进后的算法不仅能有效防止滤波发散,还克服了车辆振动、路面不平和车辆拖磅等因素对称量结果的影响,使系统称量误差小于2％,称量准确度等级达到2级指标.【期刊名称】《自动化与仪表》【年(卷),期】2014(029)008【总页数】4页(P5-8)【关键词】卡尔曼滤波;动态称重系统;最小二乘法;自适应滤波【作者】杨军;李丽宏;周尚儒【作者单位】太原理工大学信息工程学院,太原030024;太原理工大学信息工程学院,太原030024;太原理工大学信息工程学院,太原030024【正文语种】中文【中图分类】TP274汽车动态称重过程中的运动状态比较复杂，当车辆轮轴驶过秤台时，传感器受到两部分的作用力，一是车辆的稳态载荷，二是车辆的动态载荷（瞬态载荷）。

瞬态载荷是影响称重的干扰噪声，也是影响称重准确度的最主要因素[1]。

动态载荷产生的因素有很多，如路面凹凸不平、车辆自身的振动、车辆结构的差异、车辆过秤不规则（包括拖磅、跳磅、加减速等）等，这些因素将导致称重数据中信噪比降低、采样数据波形不稳定、车辆重复称量的差异大，尤其是由于车辆过秤速度不同，导致称重数据个数有很大差异，这些问题将导致在使用常规滤波算法处理称重数据时无法保证称量的精度[2]。

卡尔曼滤波是以最小均方误差为最佳估计准则寻求一种递推估计的算法，其基本思想是：采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻的估计值和现时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出现时刻的估计值。

本文提出的自适应卡尔曼滤波算法中加入了系统误差计算，自适应调节系统的量测噪声[3]，最大限度去除了干扰噪声对系统状态估计的影响。