杜源[1]（2021）在《高连续性GNSS实时滑坡监测算法与应用研究》文中进行了进一步梳理GNSS技术具有实时、高精度、全天候等特点,被广泛应用于滑坡实时三维变形监测,而连续实时变形序列是实现滑坡灾害成功预警的前提。实际滑坡监测中因通信,观测条件和自然环境等因素的影响,监测的连续性较差,其中受限于通信时延、参考基准不稳定、设备故障和观测环境遮挡等问题,GNSS变形监测序列会存在频繁中断和不连续,难以保证监测数据的精度和可靠性,由此也难以实现滑坡灾害及时准确预警。基于此,本文围绕着低时延异步RTK算法、监测基准稳定性分析和观测值故障中断修复三方面问题开展了理论研究,同时建立了GNSS实时监测云平台系统,并基于多处滑坡示范区进行实验验证。取得的主要成果如下:（1）针对通讯时延造成RTK基准站和监测站观测数据不同步,导致滑坡监测序列实时性差的问题,提出了一种异步RTK时延补偿算法,并通过分析异步RTK精度衰减特征,构造了一次多项式的短期精度修正模型。算例结果显示,该算法能有效减缓基准站时延影响,即使基准站的数据时延高达1分钟,仍可维持厘米级的监测精度,较好的提升了监测的实时性。（2）稳定的基准是变形监测的基础,当基准不稳定性时,需要切换相对稳定的基准或补偿基准偏移。针对变形监测区域存在不够稳定的基准点问题的非实时数据处理,采用相对稳定的全球框架基准进行精密单点定位解算变形序列。各监测点不依赖区域参考基准,独立解算变形位移,并设计了一种顾及位置预测信息的动态精密单点定位算法,通过位置预测信息和自适应因子,兼顾了历元间坐标信息的约束,改善了动态定位精度。此算法对基准不稳定或无基准站支持下的缓变型形变监测具有补充作用。算例表明,载体在缓变形变发生阶段,本算法解算精度在E方向有较大改善,从10.6cm提高到4cm,改善60%;N方向和U方向改善10%。（3）针对实时变形监测基准不稳定问题,提出并评估了一种基于异步参考基准的解决策略,该策略分别通过同步RTK和异步RTK算法联合实时检测基准站的稳定性,并计算基准偏移量后对监测序列进行补偿修复。实验结果表明,当基准站发生厘米级偏移时,可及时检测发现到该位移,而不会将其误判为监测点的变形信息,保障监测基准不稳定情况下,实时监测结果的可靠性。（4）北斗卫星在亚太区域可见卫星数较多,其GEO卫星相对静止且高度角较大,可显着改善山区遮挡环境下的卫星空间几何分布进而提升定位精度。针对部分北斗GEO卫星短时信号故障中断,导致定位精度降低问题,提出了一种GEO卫星载波相位双差观测值补偿算法,引入道格拉斯-普克算法实时判断接收机运动状态以降低补偿偏差的影响。静态算例显示,该算法定位符合精度优于5mm;缓变动态符合精度优于2cm,能满足一般变形监测的要求。（5）针对基准站的数据中断导致监测序列不连续问题,研究提出了一种顾及异步电离层延迟与综合误差影响的异步RTK定位算法。该算法可有效推估当前历元基准站的缺失数据,构建实时同步相对定位模型进行异步定位解算,在一定程度上弥补了当前历元基准站数据中断缺失导致监测序列连续性较差的不足。实验结果表明,随着中断时间的增加,高程方向精度下降较快,但在中断时间达到15分钟时,也可保持在厘米级。平面方向在基准数据中断达30分钟时仍可维持厘米级的监测精度。（6）基于“云+传感器”物联网理念,设计了一种低成本、小型化的监测型GNSS接收机设备终端,该接收机支持自组织、自愈合的数据回传链路。基于所研究的GNSS滑坡变形监测算法,研发了具备高连续性的实时GNSS云平台滑坡监测软件。相关设备终端和云平台软件在甘肃黑方台、三峡库区以及云贵等多处滑坡区域开展了示范应用,监测精度可保持在mm级,为2次滑坡的成功预警提供了连续、稳定、可靠的变形序列信息。
刘金海[2]（2020）在《多频多模GNSS高精度差分定位模型研究》文中进行了进一步梳理目前,全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）包括美国的GPS、俄罗斯的GLONASS、中国的北斗卫星导航系统（Bei Dou Navigation Satellite System,BDS）以及欧盟的Galileo。随着多模GNSS的建设推进和不断完善,各系统都将采用三个或三个以上的频率,卫星导航已经迈进了多系统多频率并存与互操作时代。利用多频多模观测数据融合,对现有精密定位技术性能的提升和保障GNSS进一步拓展应用至关重要。基于这些背景,本文围绕多频多模GNSS高精度差分定位模型展开研究,主要涉及到多系统多频率融合处理中不同系统观测值的定位偏差、不同频率观测值的定位偏差、差分系统间偏差和差分频率间偏差的处理策略,进而来提高模型的适用性、解决结果的一致性、提升定位的精度,论文的主要内容与成果如下:1.发展了一种适用于不同长度基线的RTK定位模型发展了一种适用于不同长度基线的RTK定位模型,该模型首先利用伪距观测值和相位宽巷组合观测值进行双差宽巷模糊度的计算和固定,并将双差宽巷整周模糊度固定的相位宽巷组合观测值作为测距精度较高的伪距观测值,然后利用该相位宽巷组合观测值（视为伪距观测值）和相位无电离层组合观测值进行双差载波相位整周模糊度的固定,进而实现RTK定位。结果表明:短基线情况下,高精度的宽巷相位组合观测值与载波相位无电离层观测值组合（LWLC）方法和单频伪距和载波相位组合（P1L1）方法定位精度相当,而伪距和载波相位无电离层组合（PCLC）定位结果相对较差;中、长基线情况下,LWLC方法的定位精度略优于PCLC方法,但显着优于P1L1方法。这些结论综合说明LWLC方法因采用了模糊度固定的相位观测值代替低精度的伪距观测值,在不同长度基线条件下都可以提供高精度的RTK定位结果。2.建立了不同系统观测值定位偏差、不同频率观测值定位偏差的处理模型（1）详细分析了相对定位中不同系统观测值定位偏差的特性,给出了定位偏差的作差处理方法和实时估计模型。结果表明:不同基线所求得的不同系统观测值定位偏差存在差异;相同基线不同天所求得的不同系统观测值定位偏差表现出一致性和周期性;不同系统观测值定位偏差的直接作差法和参数估计模型都可以得到与单系统一致的定位结果;直接作差法和参数估计模型得到的不同系统观测值定位偏差在连续多天相同时间段内保持一致且相对稳定。（2）详细分析了相对定位中不同频率观测值定位偏差的特性,给出了定位偏差的作差处理方法和实时估计模型。结果表明:RTK中不同频率观测值的定位结果存在mm-cm的差异;GPS L1和L2观测值的定位偏差比BDS B1和B2观测值的定位偏差小,并且更加稳定;不同频率观测值定位偏差的直接作差法和参数估计模型都可以得到与单一频率一致的定位结果;通过直接作差法和参数估计模型得到的不同频率观测值的定位偏差在连续多天相同时间段内保持一致且相对稳定。3.提出了差分系统间偏差和差分频率间偏差的处理模型（1）详细分析了差分系统间偏差（Differential Inter-System Bias,DISB）的特性,提出了差分系统间偏差的改正模型和实时估计模型。结果表明:GPS与BDS系统间差分模型中,不同频率（L1-B1、L2-B2）上伪距和相位DISB不同,但是在一个连续的观测时间段,伪距和相位DISB均保持稳定。伪距DISB序列相对平均值的波动在±1 m以内,标准差（Standard Deviation,STD）小于0.45 m;而相位DISB序列相对平均值的波动在±0.05周以内,STD小于0.01周。在接收机类型相同的基线中,伪距DISB数值较小;在接收机类型不同的基线中,伪距DISB数值可达数米量级。DISB改正模型和实时估计模型可以提高定位结果的一致性,与经典系统内差分模型的定位结果相比,定位精度可以提高约30%。（2）详细分析了差分频率间偏差（Differential Inter-Frequency Bias,DIFB）的特性,提出了差分频率间偏差的改正模型和实时估计模型。结果表明:GPS和BDS频率间差分模型中,GPS L1-L2和BDS B1-B2对应的伪距和相位的DIFB不同,但是在一个连续的观测时间段,伪距和相位DIFB相对稳定。伪距DIFB序列相对平均值的波动在±2 m以内,STD小于0.5 m;相位DISB序列相对平均值的波动在±0.1周以内,STD小于0.015周。DIFB改正模型和实时估计模型均可以提高定位结果的一致性,与经典频率内差分模型的定位结果相比,定位精度可以提高约30%。4.分析验证了BDS-3新信号的双差网络RTK和非差网络RTK定位性能基于区域参考站网接收到的BDS-3新信号的伪距和相位观测值,可以获得厘米级精度的双差大气延迟改正数。在双差网络RTK（Network Real-Time Kinematic,NRTK）模式下,使用参考站网得到的双差电离层延迟和对流层延迟改正数,对流动站附近的虚拟参考站的双差大气延迟改正数,从而生成虚拟参考站的观测值,并与流动站构成超短基线RTK定位可以实现流动站厘米级的定位;在非差网络RTK（Undifferenced Network RTK,URTK）模式下,利用用户站的近似坐标插值出来的非差改正数,对用户站非差观测值进行改正,然后采用PPP模式进行瞬时模糊度固定,亦可以实现厘米级的定位。随着BDS-3的全面建成并正式开通服务,这将有助于BDS与其它GNSS融合来实现更精确和更稳定的实时动态定位服务。
关小果[3]（2020）在《北斗/GNSS海上精密单点定位技术及其质量检核方法研究》文中研究表明随着卫星导航系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）,特别是北斗卫星导航系统的飞速发展,北斗/GNSS精密单点定位技术在海洋定位领域取得广泛的应用。本文立足海上测量环境复杂,影响因素众多,无法通过重复观测,或者像陆地上一样,借助于已有IGS（International GNSS Service）长期观测站的结果,验证定位方法,检核定位结果等现实情况,从海上导航卫星信号质量分析,多GNSS系统快速选星方法,基于基线约束的卡尔曼滤波精密单点定位方法,以及海上精密单点定位质量检核等几个方面展开研究,本文的主要工作和创新点包括:1.系统梳理了精密单点定位的函数模型、随机模型、滤波模型、定位解算中各种误差以及相应误差的处理策略,总结了GNSS发展现状,为后续多GNSS系统精密单点定位数据处理奠定理论基础。2.全面分析了北斗卫星导航系统卫星和GPS系统卫星在海上的信号质量,利用雪龙号破冰船第9次北极科考实测的GNSS数据,采用卫星可见性、几何精度因子、信噪比、多路径、伪距噪声等指标,研究了卫星信号在不同类型卫星间、不同频率信号间、不同纬度海域间的质量变化规律,为后续海上多GNSS系统精密单点定位随机模型权重设置等问题提供依据。3.提出了改进粒子群优化算法用于解决海上多GNSS系统快速选星问题,提高海上精密单点定位计算效率。改进粒子群优化算法一方面采用线性惯性权重来平衡粒子在优化过程中的局部搜索能力和全局搜索能力,另一方面采用免疫系统的记忆功能和自动调节功能来保障粒子群在优化过程中的多样性,通过这两方面的改进可以避免算法陷入局部优化,有效提高算法的收敛速度和收敛精度。实验结果表明,改进粒子群优化算法在海上多GNSS系统快速选星问题上更具优越性,其应用于海上动态精密单点定位的精度优于传统粒子群优化算法应用于海上动态精密单点定位的精度。4.提出了基线约束卡尔曼滤波精密单点定位方法,提高海上精密单点定位精度和稳定性。在静态、仿动态、海上动态等不同定位模式下,对比分析基线约束卡尔曼滤波精密单点定位和无约束条件卡尔曼滤波精密单点定位。相对于无约束条件卡尔曼滤波精密单点定位,零基线约束卡尔曼滤波精密单点定位和短基线约束卡尔曼滤波精密单点定位均可以显着提高定位精度。同时短基线约束卡尔曼滤波精密单点定位精度的提高程度与零基线约束卡尔曼滤波精密单点定位精度的提高程度几乎相当,表明只要约束基线长度的真值足够精确,短基线和零基线约束卡尔曼滤波精密单点定位方法对定位精度的提高效果基本相同。5.基于全球分布的MGEX（Multi-GNSS EXperiment）实测数据,首先对不同系统组合的精密单点定位进行精度和收敛速度的性能分析,实验数据表明:相对于单北斗卫星导航系统精密单点定位,不同系统组合精密单点定位可以有效提高精密单点定位的收敛速度和定位精度;组合系统的数目越多,相应精密单点定位的精度越高、收敛速度越快;在不同系统组合方式中,C/G/R/E精密单点定位的精度最高、收敛速度最快。然后在静态、仿动态、海上动态等不同定位模式下,采用系统间交叉验证的方法来检核精密单点定位结果的精度和可靠性。6.针对海上测量环境复杂,观测数据易包含粗差的情况,提出了改进的基于后验残差的保护水平方法检核海上精密单点定位质量。该方法基于接收机自主完好性监测理论,采用中值滤波平滑后验残差的欧式距离,提高保护水平的性能。实验结果验证了改进的基于后验残差的保护水平不但可以有效界定精密单点定位的位置偏差水平,而且可以反映观测数据中粗差等异常的影响。
申丽丽[4]（2020）在《支持海量用户的北斗/GPS多频网络RTK关键技术研究》文中进行了进一步梳理网络实时动态定位技术（Network Real Time Kinematic,NRTK）可以提供厘米级的实时定位结果,是应用最广泛的高精度定位技术手段。随着卫星导航定位技术的发展,网络RTK技术从仅支持GPS定位逐渐走向多模多频的高精度定位技术。更多的星座和更多频率的信号为高精度定位提供了更多的观测数据和更高的可靠性,同时也为数据处理带来了新的技术挑战。长期以来,高精度定位服务主要服务于勘探,测绘,科学研究等专业领域用户,系统的用户压力并不大。在未来,网络RTK技术将作为空间信息服务的基础设施,为大众用户和智能设备提供实时精密定位服务,如自动驾驶汽车、无人机（UAV）、机器人等。将会产生海量的并发用户,如何应对海量用户对网络RTK系统的压力,并且提升网络RTK服务的可用性和可靠性,成为网络RTK技术发展的关键。本文围绕支持海量用户的北斗/GPS多频网络RTK关键算法开展了相关的研究。研究从以下四个方面展开:（1）针对海量并发用户网络RTK系统中的服务器运算压力问题,本文提出了一种网络RTK虚拟参考站自组织空间聚类（Self-Organizing Spatial Clustering,SOSC）的方法,提升服务器端运算效率。该方法在服务器端通过对并发用户自动聚类的方法降低了海量并发用户时服务器端的计算负担,在同等计算能力的条件下,通过自组织空间聚类的方法能够大幅提升平台的并发用户支持能力。实验结果表明,在用户集群分布的情况下,SOSC方法从计算效率、聚类数量、用户到聚类中心的平均距离（Mean Distance To Cluster Center,MDTCC）等多个指标方面均优于格网法。（2）针对提升网络RTK系统密集参考站网电离层建模的可靠性问题,本文研究了顾及电离层空间相关性的电离层内插方法削弱电离层估计异常对用户定位带来的负面影响,提升了电离层建模的稳健性。本文结合某省级北斗地基增强系统的参考站数据,比较了不同电离层内插方法的性能。由于参考站的模糊度存在错误固定的风险,这导致有时个别参考站计算得到的参考电离层估值出现异常,如果不进行处理则会影响用户定位精度。本文提出采用二维Vondrak滤波的方法削弱电离层异常的影响。该方法利用电离层空间相关性,能够在部分电离层数据异常的条件下获得比较平滑的区域电离层模型,以削弱电离层估计异常条件下对用户定位的影响,从而提升区域电离层建模的稳健性。（3）为了削弱网络RTK系统中参考站网的多路径误差对定位服务的影响,本文结合北斗三频信号研究了利用多层反向传播人工神经网络（BPNN）来削弱参考站多路径影响的方法。对于参考站而言,信号的观测条件和多路径影响的模式相对确定,但是难以精确表达。根据这个问题,本文提出利用人工神经网络的方法建立多路径误差与卫星入射角之间的关系,并且能够有效地预测每个卫星的多路径误差。结果显示,利用人工神经网络的方法能够显着降低伪距多路径误差的影响,从而达到实时削弱多路径误差影响的目的,提高参考站网模糊度解算成功率。（4）本文研究了基于北斗/GPS融合的网络RTK用户端定位方法,并验证了自组织空间聚类方法（SOSC）对用户定位精度的影响。本文重点研究了北斗/GPS融合定位的时空统一模型,探讨了融合定位的松耦合与紧耦合模型及GPS北斗融合定位时的扩展卡尔曼滤波器设计。本文还对北斗/GPS融合定位中的质量控制问题开展了理论研究,包括基于三频载波相位观测数据的周跳检测方法、观测值的粗差处理和模糊度解算的质量控制方法等。本文提出了利用GFIF组合与两个MW组合联合确定三频观测数据的周跳检测方法和利用广义差分检验提升模糊度检验的质量控制方法,并且结合服务器端自组织空间聚类方法验证了用户端北斗/GPS融合定位性能。
张楷时[5]（2019）在《安卓智能终端精密定位关键技术研究》文中指出近几年来,电子通讯技术突飞猛进,智能便携的移动终端走入了千家万户。以智能手机、平板电脑、智能手表和智联行车终端等设备为代表的智能终端已经成为了现代大众生活和行业生产中不可或缺的部分。智能终端的位置服务极大促进了商品贸易、媒体传播、交通运输、工程建设、农林种植等行业的快速转型,并将逐渐对自然科学研究、环境资源勘测和军队信息化建设等领域产生更加深远的影响。广泛的应用需求和开阔的发展前景,使智能终端的高精度定位技术逐渐成为了国内外导航领域的研究热点。早期的Android智能终端就可以输出设备的位置信息,其水平方向上的定位精度能够达到5-10米左右。但由于技术的限制,其定位算法流程并不公开,用户只能得到系统输出的定位结果,而无法直接读取其GNSS（Global Navigation Satellite System）观测数据。2016年,谷歌公司发布了 Android 7.0系统,开始支持智能终端GNSS原始观测数据的输出。在Android智能终端上实现高精度定位,成为了一种新的可能。在此背景下,本文针对移动智能终端的高精度定位应用需求,结合现阶段国内外已有的相关成果,系统性地研究了GNSS精密定位、捷联惯性导航系统（Strapdown Inertial Navigation System,SINS）和低成本卫星/惯性组合导航的原理与方法,对Android智能终端的GNSS观测值质量和特性进行了全面评估,结合多普勒平滑滤波、载噪比随机模型和匀加速运动学模型,设计了一种Android 智能终端 GNSS 实时动态差分定位（Real-Time Kinematic positioning,RTK）的优化解决方法Smart RTK。该方法能显着提升Android智能终端定位精度和连续性,在良好的观测环境下能够实现水平方向分米级精度的Android智能终端动态定位。在此基础上,研究进一步充分运用Android智能终端的陀螺仪和加速度计,采用针对低成本终端的简化捷联惯性导航算法,实现了 Android智能终端的Smart RTK/SINS组合导航技术。论文的研究工作和贡献成果主要如下所示:（1）从卫星信号载噪比、伪码测距噪声、载波相位观测值噪声、多普勒观测值噪声和载波相位周跳等几个方面,较为全面地评估了 Android智能终端GPS（Global Positioning System）和 BDS（BeiDou Navigation Satellite System）观测数据质量。实验结果表明,在相同的较好的观测环境下,Android智能终端的信号载噪比通常比专业级GNSS接收机更低,其伪码测距噪声RMS（Root Mean Square）可以达到4米左右,多普勒观测噪声RMS可以达到0.039 m/s左右,载波相位周跳发生比较频繁。由此可知,受限于硬件成本和技术条件,Android智能终端的GNSS观测数据质量欠佳,与专业的测量型GNSS接收机仍存在较大差距,亟待改善优化。（2）提出一种Android智能终端GNSS动态差分定位的优化解决方法Smart RTK。该方法采用多普勒平滑滤波,对获取的伪距观测值进行优化处理,然后根据载噪比随机模型对观测值定权。在获取初始信息后,采用匀加速运动学模型预测运动状态,逐历元更新运载体的位置和速度等信息。为全面分析Android智能终端Smart RTK定位性能,研究分别设置了伪动态、步行和车载环境下的动态定位实验。在伪动态实验中,采用Smart RTK方法进行定位解算性能显着优于系统定位结果和常规RTK定位结果,能够在短时间内达到水平方向分米级精度。在步行动态实验中,采用Smart RTK方法定位能够连续输出水平方向分米级精度的定位解,其水平方向定位精度较系统定位结果提升约82%,较常规RTK方法提升约56%。而在车载实验中,Smart RTK定位也能达到水平方向分米级精度,较系统输出的位置提升约59%,较常规RTK方法提升约49%。（3）采用针对低成本终端的卫星/惯性组合导航简化方法,实现了 Android智能终端的Smart RTK/SINS松组合导航。在城市峡谷、森林公园等较为复杂的观测条件下,GNSS信号多路径效应影响加剧,接收机观测噪声显着提高,可观测的导航卫星数量大幅削减,卫星定位精度较差,难以输出有效的定位解。Smart RTK/SINS松组合导航系统,充分运用了 Android智能终端的惯性测量元件,使其定位性能得到显着提升。在伪动态实验中,Smart RTK/SINS定位东方向RMSE只有0.20米,北方向RMSE为0.30米,其水平方向定位精度比单纯的GNSS定位提高约47%;在步行动态实验中,Smart RTK/SINS水平方向定位精度约为2米左右,其水平方向定位精度比单纯的GNSS定位提高约80%。
舒宝[6]（2019）在《GNSS RT-PPP和RTK关键技术及其一体化服务方法研究》文中指出随着全球导航卫星系统（GNSS）的不断发展,用户已经不再满足于GPS建成之初的米级标准定位精度,用户对导航定位的可用性、可靠性以及精度的需求越来越高。目前基于载波相位的实时动态差分（RTK）和实时精密单点定位（RT-PPP）技术是GNSS实时高精度定位应用中最为常见的两种技术。RTK基于双差模式轨道钟差误差和硬件延迟偏差被消弱或者消除,其关键问题是随着基线距离的增长,大气误差的相关性会降低。相比RTK,RT-PPP需额外依赖高精度的轨道、钟差、硬件延迟产品,快速PPP的前提是尽可能消弱实时轨道、钟差误差的影响,提高PPP模糊度固定（PPP-AR）的可靠性,其难点是实时估计高精度的整数钟或者未校正的相位硬件延迟（UPD）产品。另外,随着GNSS基准站网的不断发展,基于区域参考站网的大气产品可以为RTK和RT-PPP用户提供快速精密定位服务,然而目前市场上针对两种用户的服务系统相对独立。此外,在实时高精度应用中还需考虑通信延迟的影响。针对上述RT-PPP及RTK快速高精度定位的几个关键问题,本文围绕GNSS中长距离RTK定位,GNSS实时整数钟/UPD估计及PPP固定解定位,基于区域参考站网的RT-PPP及RTK服务方法以及顾及通信延迟的GNSS精密定位等四个方面的内容开展了研究,主要工作及成果如下:1)研究了影响北斗中长距离RTK定位效果的主要因素,提出一种基于先验对流层约束的中长距离RTK定位解算方法。中长距离RTK定位需估计对流层参数,但是该参数与坐标高程分量强相关容易导致法方程病态问题。对于北斗系统,GEO卫星的几何结构几乎保持不变,其几何结构分布相对较差,因此,相比GPS,北斗中长距离RTK定位时的高程分量与天顶对流层参数更加难以分离,从而导致北斗RTK的定位精度要明显比GPS差。另外,相比单GPS,GPS/BDS组合RTK定位时的卫星几何结构强度有所提升,然而由于北斗GEO卫星缺乏几何机构变化,其模糊度参数的收敛速度明显慢于其他轨道类型卫星,因此加入北斗GEO卫星后可能会降低中长距离RTK初始阶段的定位精度。将先验对流层信息作为虚拟观测方程可以有效缓解中长距离RTK模型的病态问题。不同对流层环境下15条基线数据的分析结果表明GPT2对流层约束模型可以有效改善中长距离RTK的定位效果。相比传统RTK模型,单BDS和GPS/BDS组合RTK定位的首次固定时间分别缩短30.9%和33.0%,高程方向的STD分别降低52.4%和34.0%,RMS分别降低40.0%和19.8%。在对流层环境较为复杂时,由于很难基于先验模型得到精确的对流层延迟改正,为了确保约束RTK模型定位的可靠性,需为先验对流层信息设置较大的方差。2)提出使用区域参考站估计区域整数钟的方法提高PPP用户固定解的精度及可靠性。尽管卫星钟差可以补偿96%以上的轨道径向误差,终端用户在使用全球轨道及整数钟/UPD产品进行PPP固定解定位时仍会受轨道残余误差影响。法国国家太空研究中心（CNES）实时产品的GPS卫星残余轨道误差基本在5cm以内,BDS卫星的轨道残余误差稍大,IGSO和MEO卫星个别时段的残余轨道误差可能超过10cm。PPP终端使用区域整数钟产品可以有效补偿残余轨道误差,进而提高定位精度及初始化速度。利用区域参考站覆盖范围内的3个流动站以及距离覆盖范围约150 km和600 km的2个流动站使用区域整数钟产品进行PPP动态定位时,相比CNES的全球产品,GPS PPP固定解的水平方向精度平均提升53%,高程方向固定解的精度平均提升44%,GPS/BDS组合时PPP固定解水平方向的精度平均提升65%,高程方向的精度平均提升50%。使用区域整数钟得到的PPP固定解精度与RTK相当,水平精度可达0.5 cm左右（RMS）。另外,相比CNES全球解产品,区域整数钟产品也可以缩短PPP定位的初始化时间,单GPS定位的首次固定时间从22分钟缩短到14分钟,GPS/BDS双系统定位时的首次固定时间从18分钟缩短至13分钟。3)在区域整数钟的基础上,实现了基于区域参考站网非差大气信息的PPP及RTK的一体化服务模式。首先研究了支持无电离层组合以及非差非组合PPP模糊度固定的UPD生成方法。新的UPD产品是基于区域整数钟、宽巷UPD产品以及全球浮点钟差和DCB产品生成的。使用新生成的UPD产品进行无电离层组合和非差非组合PPP固定解定位的精度和2)中采用区域整数钟进行PPP固定解定位的精度相当,水平方向精度可达0.5 cm。以非差非组合方式进行PPP解算时,由于可以利用已固定的宽巷模糊度更新窄巷模糊度及其他参数,模糊度固定速度比无电离层组合PPP方式更快,但平均收敛时间仍需10分钟以上。将平均站间距约100km的参考站网提取的大气信息生成虚拟参考站（VRS）观测值以及PPP增强大气信息用于终端RTK及PPP定位,并通过多次初始化进行验证。结果表明,对于区域PPP增强用户,60%的时段单历元即可得到固定解,96.4%的时段数在4个历元（采样率30s）内完成初始化。对于基于VRS模式的RTK用户,87.7%的时段在单历元即可得到固定解,95%的时段在2个历元内完成初始化。需要注意的是基于VRS模式的RTK定位将内插的大气信息直接用于观测值改正,等价于大气强约束,会引入大气建模误差,在大气建模精度较差时定位精度会显着下降。而PPP增强模式下,当外部大气延迟所对应的随机模型设置较为合理时,其固定解精度几乎不受影响。4)研究了GPS/GLONASS/BDS/Galileo异步RTK的定位性能,重点分析了影响异步RTK定位精度的主要因素。对于超短基线,相比同步RTK,异步RTK定位精度可能会下降几个厘米,但是不同系统下降幅度差异较大。北斗和Galileo异步RTK的精度要明显优于GPS和GLONASS,主要原因是在同样的通信延迟时间内BDS和Galileo的广播星历误差变化要小于GPS和GLONASS。以CNES的精密星历为参考,GPS,GLONASS,BDS和Galileo卫星的广播星历轨道误差在15秒延迟时间内的变化的RMS统计值分别是1.6,9.3,2.6和1.4 mm,广播星历钟差误差在15秒延迟时间内变化的RMS统计值分别10.6,14.0,6.3和2.6 mm。相比轨道误差,钟差误差对异步RTK的影响更为严重。通过处理一个月的星历数据,GPS,GLONASS,BDS和Galileo广播星历误差（包括轨道和钟差）在15秒内变化的RMS统计值分别是11.2,16.9,7.3和3.0 mm。通信延迟时间内电离层延迟的变化对异步RTK定位精度的影响也不容忽视,对于15秒的通信延迟,部分低高度角卫星的电离层延迟变化可达几个厘米。另外,在电离层活跃时基于北斗的异步RTK有一定的优势,主要原因是北斗5颗GEO卫星位置几乎保持不变,在同样的通信延迟时间内其电离层延迟变化很小。基于本文给出的不同系统异步RTK广播星历误差及电离层误差的评价结果有助于优化不同卫星观测值的随机模型,进而提高多模GNSS异步RTK的定位效果。
张勇[7]（2019）在《GNSS实时非差高精度定位技术与方法》文中进行了进一步梳理目前,全球卫星导航定位系统（Global Navigation Satellite Systems,GNSS）已经在各领域得到广泛应用,且成为各国发展不可或缺的一部分,但由于当前GNSS技术和系统本身所固有的局限性,厘米级甚至毫米级的高精度实时位置信息的获取仍需要采用地面或空中增强系统。基于非差精密单点定位（Precise Point Positioning,PPP）的增强定位技术成为当前研究热点,本文针对实时高精度位置服务的现实需求,致力于研究并实现实时高精度非差增强定位技术,主要研究内容包括如下几方面:在研究PPP通用定位模型的基础上,分析了非差模糊度失去整数特性的原因。针对全球或者大范围参考站网单差参考星基准不统一,使得星间单差法不适用于该类型网估计卫星端相位硬件延迟（下文简称卫星端Phase Bias）的问题,提出了一种适用于全球或者大范围参考站网络实时估计卫星端Phase Bias的方法。通过实验分析发现,实时估计的卫星端宽巷Phase Bias在一天内具有一定的稳定性,但窄巷Phase Bias不具备该特性。相对于浮点解,修正卫星端Phase Bias后的实时PPP模糊度固定解在N、E、U三个方向上精度平均提升了22.6%、37.1%和14.9%。针对非差模糊度固定易受到卫星轨道钟差、大气未模型化残差、卫星端相位延迟精度与稳定性影响的问题,提出了部分模糊度固定结合“HOLD Phase Bias”的新方法。通过实验分析,该方法将非差模糊度固定率相对提高了30.5%,达到了99.3%。进一步分析,发现基于区域参考站估计得到的卫星端Phase Bias易包含未模型化的大气残差,将各区域网内的参考站共同参与卫星端Phase Bias估计,利于提升各区域内精密单点定位模糊度固定解（Precise Point Positioning Ambiguity Resolution,PPPAR）的性能。针对常规PPP及PPPAR通常需要20分钟左右收敛时间的问题,本文研究了利用PPPAR方式提取参考站位置的非差大气延迟信息的问题。提出利用非差综合改正数融合精密轨道、钟差、卫星端Phase Bias及非差大气延迟的新方法,在利用该非差综合改正数后,采用附有约束的PPP非差模糊度单历元固定方法,实现PPP单历元获取高精度定位结果。实验过程中,针对不同参考站接收机硬件延迟及相对模糊度基准不同导致非差改正数基准不同而无法直接对比验证的问题,采用“似双差”法验证非差综合改正数的正确性。通过实测数据,对兼容BDS的区域增强PPP非差模糊度单历元固定技术进行验证。同一个实验环境GPS单系统的平均定位结果为:N方向0.034m、E方向0.034m、U方向0.075m;BDS+GPS双系统平均定位结果为:N方向0.033m、E方向0.033m、U方向0.077m;两种模式的单历元固定率分别为99.1%与99.58%。针对目前非差改正数无法直接用于实时相对动态定位（Real Time Kinematic,RTK）的问题,提出了将非差综合改正数等价转换为虚拟参考站观测数据的新方法,满足RTK定位需求;考虑转换后虚拟参考站数据基准与物理参考站基准不同,无法直接对比的问题,采用虚拟零基线的方式验证生成的虚拟参考站观测数据的正确性;最后,采用RTK定位方式对转换后的虚拟参考站观测数据进行了不同长度基线的定位分析,其中零基线N、E、U三个方向上的平均定位精度分别为0.004m,0.008m,0.011m,平均模糊度固定率为98.9%;平均长度为70km的基线N、E、U三个方向上的平均定位精度0.012m,0.009m,0.022m,平均模糊度固定率为94.1%;这与传统模式RTK定位效果一致,证明了利用区域增强PPP系统中提取的非差综合改正数经过等价变换后亦能够提供类似网络RTK系统所提供的虚拟参考站服务,扩充了应用方式。根据区域增强定位关键技术的研究内容与方法,设计并开发了区域增强PPP定位系统,系统包括以下几个子系统:能够根据已知坐标及原始观测数据等独立解算固定非差模糊度并反演非差综合改正数的区域增强参考站计算单元子系统;兼容区域或广域参考站网络数据实时卫星端Phase Bias估计系统;具备大并发能力的增强参考站计算单元管理子系统,具备非差模糊度快速固定的PPP终端用户子系统。最后,利用实测数据验证了系统的正确性与可靠性。
许妙强[8]（2019）在《网络RTK下区域电离层延迟改正模型建立及算法研究》文中研究指明一直以来,电离层延迟是影响网络RTK定位精度的主要误差之一,为了减少电离层延迟对网络RTK定位精度的影响,有必要建立一个合适的区域电离层延迟改正模型,研究出一种提高测站电离层延迟误差改正数精度的算法。本文采用美国中部CORS站间双差电离层延迟数据,构建网络RTK下区域电离层延迟改正模型。通过实验论证对于网络RTK区域,内插模型和BP神经网络模型均可达到电离层研究与应用所需的精度。本文主要的工作和结论如下:（1）结合相对定位差分模型,推导出双差观测模型,并在此基础上推导出双差电离层延迟公式,通过实验论证在不同距离下双差电离层延迟的变化情况。实验表明:短距离下测站间双差电离层延迟的误差整体上优于长距离下测站间双差电离层延迟的误差3～5cm。在长距离条件下各测站间的双差电离层延迟误差均在0.03m以上,个别测站间的双差电离层延迟误差高达0.26m。总体上,随着测站间水平距离的的增长以及卫星高度角减小,测站间的双差电离层延迟会逐渐变大。（2）以LIM模型和DIM模型为研究目标,依次对这两种模型公式进行了推导,并将其运用于网络RTK下区域电离层延迟改正模型的研究。通过实验表明:LIM模型内插精度较高,内插误差大部分在0.05m以内;而DIM模型精度相对较差,内插误差绝大多数都大于0.05m。总体上,对于长距离网络RTK,LIM模型和于DIM模型的内插精度均达到了厘米级,但DIM模型的内插精度没有LIM模型的内插精度高。（3）结合BP神经网络模型的优点,将BP神经网络模型运用于网络RTK下区域电离层延迟改正模型的研究。通过实验表明:对于网络RTK区域,BP神经网络模型估计测站间双差电离层延迟精度均达到了厘米级。与LIM模型和DIM模型相比,BP神经网络模型的双差电离层延迟的内插精度优于DIM模型0.01～0.02m,略优于LIM模型,同样适用于区域电离层延迟建模。图[47]表[4]参[81]
保宁鑫[9]（2019）在《北斗卫星导航系统的RTK定位性能研究》文中研究指明随着科技的发展和各国卫星系统的成熟,利用卫星系统进行高精度定位的技术也应运而生。在进行卫星导航定位时,可用的卫星信号观测值有伪距观测值和载波相位观测值,其中基于伪距观测值的定位精度较低,基于载波相位进行定位的精度远高于伪距定位精度。目前常用的RTK载波相位差分技术,通过实时差分处理两个测站的载波相位观测量,可以得到实时的高精度厘米级定位结果。北斗卫星导航系统是我国自主建设并独立运行的卫星导航系统,所以进行基于北斗系统定位的研究对我国北斗卫星系统的建设和发展具有重要意义。本文基于扩展卡尔曼滤波算法设计了RTK定位解算软件,对静态基线和动态基线下实测BDS与GPS卫星数据进行RTK定位解算。并从卫星可见性、PDOP值、定位误差与定位精度、模糊度固定率、时间可用性等方面对BDS单系统和BDS/GPS双系统的单频和双频的RTK定位性能进行研究,其中动态基线场景下采集了三种不同速度的数据进行分析。实验结果表明,无论是单BDS系统还是BDS/GPS组合系统RTK定位,在E、N、U三个方向上都能得到厘米级的定位精度,BDS在E方向定位误差最小;在单BDS、单GPS和BDS/GPS组合三种定位模式下单BDS的模糊度固定率最高,说明BDS重新固定模糊度所需时间短,可用于实际实时应用。
李庭威[10]（2019）在《无人机高精度差分定位系统研究》文中研究说明随着无人机技术的迅速发展,无人机在各个领域中的作用越来越大,应用领域也越来越广泛。相比起载人飞机,无人机不会存在人员伤亡的风险,使用起来比较方便,同时生存能力也得到了提高。然而,目前大多数的无人机主要使用的是卫星导航系统中的单点定位,由于单点定位的过程混入了卫星、信号传播和接收机有关的误差,定位精度普遍控制在七米左右或者更差,这远远不能满足市场对高精度的需求,而差分GPS（DGPS）系统作为一个全天候的GPS增强系统,其可以降低甚至消除各种GPS测量误差,根据不同的差分测量值,还可以实现亚米级、甚至厘米级的定位,大大提高GPS的定位精度。因此,针对无人机传统定位方式精度不能满足现有需求的问题,本文重点研究了精度最高的载波相位差分技术,设计了一款基于载波相位差分的无人机,能满足无人机市场成本低、精度高的需求,具有重要的实用意义。首先,针对当前市面上广泛使用的载波相位差分定位器材普遍价格昂贵体积较大只适用于静态定位的问题,本文选用了低成本高灵敏度支持码差分和载波相位差分的U-BLOX M8T芯片以及气压计、加速度计和陀螺仪等廉价传感器,设计了搭载在树莓派上的飞控板卡硬件,在树莓派上的raspbian系统上开发,并在raspbian系统上移植了最先进的开源飞控软件ArduPilot,使得开源飞控能成功读取各传感器的数据,并控制无人机的飞行。其次,研究了三种差分定位技术,并对载波相位差分定位的原理、定位过程以及定位过程中使用的EKF算法和LAMBDA算法进行了详细分析,然后利用RTKLIB提供的函数库,设计了RTK定位解算程序,成功解算出定位结果后,修改开源飞控系统的GPS库文件,使得RTK定位结果替代板卡上U-blox M8T模块单点定位的结果输入ArduPilot飞控的导航控制回路,启动飞控后,利用无线数传模块将RTK定位数据传输到地面站上,从而实现了RTK技术与无人机的结合。最后,对该无人机差分定位系统在户外进行了多组实验,利用编写的MATLAB程序对实验结果进行分析。对使用扩展卡尔曼滤波算法前后RTK程序输出的误差分析表明,扩展卡尔曼滤波算法能有效降低测量噪声和系统噪声对定位结果的影响。分析无人机与U-BLOX M8T模块单点定位对比的实验结果可知,无人机在短基线条件下,静态时和动态差分锁定的情况下能达到厘米级的精度,表明在传统无人机上使用载波相位差分技术,增加RTK定位程序可以有效地提高GPS定位精度。
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 GNSS变形监测技术与数据处理方法 |
| 1.2.2 实时GNSS连续变形监测数据时延 |
| 1.2.3 GNSS连续变形监测基准稳定性 |
| 1.2.4 GNSS连续变形监测数据缺失补偿 |
| 1.3 目前研究主要存在问题 |
| 1.4 主要研究内容与结构安排 |
| 第2章 .GNSS变形监测理论与技术 |
| 2.1 GNSS变形监测常用观测模型 |
| 2.1.1 非差观测模型 |
| 2.1.2 单差观测模型 |
| 2.1.3 双差观测模型 |
| 2.2 GNSS信号误差源及改正策略 |
| 2.2.1 卫星端相关误差及改正策略 |
| 2.2.2 接收机端相关误差及改正策略 |
| 2.2.3 信号传播路径相关误差及改正策略 |
| 2.3 GNSS参数估计方法 |
| 2.3.1 序贯最小二乘法 |
| 2.3.2 Kalman滤波法 |
| 2.4 GNSS实时数据预处理 |
| 2.4.1 周跳探测 |
| 2.4.2 粗差剔除 |
| 2.5 滑坡监测研究内容与关键技术 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 实时GNSS滑坡监测时延分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 实时GNSS滑坡监测时延分析数学模型 |
| 3.2.1 基于异步RTK时延分析 |
| 3.2.2 站间异步RTK算法模型 |
| 3.2.3 站间异步RTK伪距观测模型 |
| 3.2.4 站间异步RTK载波观测模型 |
| 3.2.5 低时延异步RTK主要误差分析 |
| 3.3 基于异步RTK的实时滑坡监测时延分析 |
| 3.3.1 实验设计与处理策略 |
| 3.3.2 广播星历对时延影响分析 |
| 3.3.3 超快速星历对时延影响分析 |
| 3.3.4 异步综合误差的改正效果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 GNSS滑坡监测基准稳定性分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 顾及监测点位置预测信息的PPP算法 |
| 4.2.1 顾及监测点位置预测信息的数学模型 |
| 4.2.2 顾及监测点位置预测信息的PPP算法实验设计 |
| 4.2.3 高频GNSS(1Hz)采样数据结果统计分析 |
| 4.2.4 不同采样间隔数据结果精度统计分析 |
| 4.3 实时基准稳定监测的必要性 |
| 4.4 实时变形监测基准稳定性分析 |
| 4.4.1 基于异步RTK的基准稳定性检测算法 |
| 4.4.2 推导RTK的基准偏移对监测站影响公式 |
| 4.4.3 变形监测的基准偏移探测模拟实验 |
| 4.4.4 黑方台滑坡临滑阶段RTK的基准检测 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 北斗GEO卫星载波相位双差观测值补偿分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 复杂环境下北斗定位特性分析 |
| 5.2.1 定位精度受卫星空间几何构型影响原理 |
| 5.2.2 双差观测值特性分析 |
| 5.2.3 GEO卫星双差观测值预测分析 |
| 5.3 复杂环境下北斗GEO卫星中断补偿算法设计 |
| 5.3.1 实验数据介绍 |
| 5.3.2 Douglas-Peucker算法状态判断 |
| 5.3.3 算法流程设计 |
| 5.4 复杂环境下北斗GEO卫星修复补偿定位分析 |
| 5.4.1 静态实验统计分析 |
| 5.4.2 动态变形实验分析 |
| 5.4.3 不同基线长度实验分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于异步RTK的基准站卫星中断补偿模型 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于异步RTK模型的基准中断修复 |
| 6.3 异步RTK主要误差源分析 |
| 6.3.1 长时异步RTK的电离层时变特性分析 |
| 6.3.2 异步RTK残留系统误差特性分析 |
| 6.4 顾及电离层与残留系统误差的异步RTK技术 |
| 6.4.1 实验设计 |
| 6.4.2 静态结果分析 |
| 6.4.3 动态变形结果分析 |
| 6.4.4 电离层影响分析 |
| 6.4.5 甘肃黑方台滑坡算例分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 GNSS实时滑坡监测系统搭建与实例验证 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 GNSS实时监测系统原理设计与框架搭建 |
| 7.2.1 一体化终端数据采集回传接收机 |
| 7.2.2 实时数据流格式 |
| 7.2.3 Ntrip通信协议及框架实现 |
| 7.3 高精度GNSS连续变形监测实例 |
| 7.3.1 甘肃黑方台滑坡监测实例 |
| 7.3.2 三峡新浦滑坡监测实例 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 总结与展望 |
| 8.1 总结 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间主要成果 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstracts |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 差分定位模型方面 |
| 1.2.2 双差偏差处理方面 |
| 1.2.3 网络RTK方面 |
| 1.2.4 BDS-3 新信号方面 |
| 1.3 论文主要内容 |
| 第2章 实时动态差分技术 |
| 2.1 经典RTK模型 |
| 2.1.1 观测模型 |
| 2.1.2 随机模型 |
| 2.2 系统间差分和频率间差分的RTK模型 |
| 2.2.1 系统间差分模型 |
| 2.2.2 频率间差分模型 |
| 2.3 双差观测量误差处理 |
| 2.3.1 电离层延迟误差 |
| 2.3.2 对流层延迟误差 |
| 2.4 参数估计方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 一种适用于不同长度基线的RTK定位模型 |
| 3.1 函数模型 |
| 3.1.1 单频伪距和载波相位组合(P1L1) |
| 3.1.2 伪距和载波相位无电离层组合(PCLC) |
| 3.1.3 宽巷相位和载波相位无电离层组合(LWLC) |
| 3.2 随机模型 |
| 3.3 验证与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 顾及不同系统和不同频率观测值定位偏差的 RTK 模型 |
| 4.1 顾及不同系统观测值定位偏差的RTK模型 |
| 4.1.1 不同系统观测值定位偏差的改正模型 |
| 4.1.2 不同系统观测值定位偏差的参数估计模型 |
| 4.1.3 验证与分析 |
| 4.2 顾及不同频率观测值定位偏差的RTK模型 |
| 4.2.1 不同频率观测值定位偏差的改正模型 |
| 4.2.2 不同频率观测值定位偏差的参数估计模型 |
| 4.2.3 验证与分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 顾及差分系统间偏差和差分频率间偏差的RTK模型 |
| 5.1 函数模型 |
| 5.1.1 DISB和 DIFB事后估计模型 |
| 5.1.2 DISB和 DIFB实时估计模型 |
| 5.1.3 DISB和 DIFB改正模型 |
| 5.2 验证与分析 |
| 5.2.1 DISB稳定性分析 |
| 5.2.2 DIFB稳定性分析 |
| 5.2.3 DISB改正模型和实时估计模型分析 |
| 5.2.4 DIFB改正模型与实时估计模型分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 BDS-3新信号双差网络RTK与非差网络RTK性能评估 |
| 6.1 双差网络RTK |
| 6.1.1 参考站双差观测模型 |
| 6.1.2 虚拟参考站观测模型 |
| 6.1.3 流动站双差观测模型 |
| 6.2 非差网络RTK |
| 6.2.1 参考站非差改正数生成 |
| 6.2.2 流动站星间单差定位解算 |
| 6.3 双差网络 RTK与非差网络 RTK的比较 |
| 6.4 BDS-3 新信号NRTK和 URTK性能分析 |
| 6.4.1 数据采集 |
| 6.4.2 双差观测值改正数分析 |
| 6.4.3 流动站定位精度分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 主要工作和成果 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 卫星信号质量分析 |
| 1.2.2 多GNSS系统选星算法 |
| 1.2.3 精密单点定位参数估计方法 |
| 1.2.4 精密单点定位质量检核 |
| 1.3 研究内容 |
| 第二章 卫星导航系统和精密单点定位原理 |
| 2.1 GNSS卫星导航系统 |
| 2.1.1 北斗卫星导航系统 |
| 2.1.2 GPS系统 |
| 2.1.3 Galileo系统 |
| 2.1.4 GLONASS系统 |
| 2.2 精密单点定位函数模型 |
| 2.2.1 消电离层组合模型 |
| 2.2.2 UofC模型 |
| 2.2.3 非组合模型 |
| 2.3 精密单点定位随机模型 |
| 2.3.1 信噪比模型 |
| 2.3.2 高度角模型 |
| 2.4 精密单点定位误差和改正方法 |
| 2.4.1 卫星相关的误差 |
| 2.4.2 传播过程相关的误差 |
| 2.4.3 测站相关的误差 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 海上卫星信号质量分析 |
| 3.1 海上卫星信号质量分析指标 |
| 3.1.1 卫星可见性和几何精度因子 |
| 3.1.2 信噪比 |
| 3.1.3 多路径 |
| 3.1.4 伪距噪声 |
| 3.2 海上卫星可见性和几何精度因子分析实验 |
| 3.2.1 北斗卫星导航系统卫星可见性和几何精度因子分析 |
| 3.2.2 GPS系统卫星可见性和几何精度因子分析 |
| 3.3 海上信噪比分析实验 |
| 3.3.1 北斗卫星导航系统信噪比分析 |
| 3.3.2 GPS系统信噪比分析 |
| 3.4 海上多路径分析实验 |
| 3.4.1 北斗卫星导航系统多路径分析 |
| 3.4.2 GPS系统多路径分析 |
| 3.5 海上伪距噪声分析实验 |
| 3.5.1 北斗卫星导航系统CC组合分析 |
| 3.5.2 GPS系统CC组合分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 海上多GNSS系统快速选星 |
| 4.1 选星方法 |
| 4.1.1 传统选星算法 |
| 4.1.2 粒子群优化算法 |
| 4.2 改进粒子群优化算法 |
| 4.2.1 线性惯性权重 |
| 4.2.2 适应度函数 |
| 4.2.3 免疫粒子群优化算法 |
| 4.2.4 快速选星步骤 |
| 4.3 实验 |
| 4.3.1 数据质量分析 |
| 4.3.2 最优参数选取实验 |
| 4.3.3 改进粒子群优化算法实验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 海上基线约束卡尔曼滤波精密单点定位 |
| 5.1 卡尔曼滤波方法 |
| 5.1.1 传统卡尔曼滤波 |
| 5.1.2 约束卡尔曼滤波 |
| 5.2 基线约束卡尔曼滤波 |
| 5.2.1 公式推导 |
| 5.2.2 滤波模型 |
| 5.3 实验 |
| 5.3.1 静态基线约束卡尔曼滤波精密单点定位 |
| 5.3.2 仿动态短基线约束卡尔曼滤波精密单点定位 |
| 5.3.3 海上动态短基线约束卡尔曼滤波精密单点定位 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 海上精密单点定位质量检核 |
| 6.1 质量检核方法 |
| 6.1.1 外部质量检核方法 |
| 6.1.2 内部质量检核方法 |
| 6.2 系统间交叉验证质量检核方法 |
| 6.2.1 静态系统间交叉验证 |
| 6.2.2 仿动态系统间交叉验证 |
| 6.2.3 海上动态系统间交叉验证 |
| 6.3 保护水平质量检核方法 |
| 6.3.1 理论公式 |
| 6.3.2 实验 |
| 6.4 改进的基于后验残差的保护水平 |
| 6.4.1 中值滤波理论 |
| 6.4.2 实验 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 博士生自认为的论文创新点 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 全球导航卫星系统(GNSS)发展现状 |
| 1.1.2 GNSS定位技术的发展 |
| 1.1.3 网络RTK系统概述 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 海量并发用户问题研究现状 |
| 1.3.2 网络RTK电离层延迟建模研究现状 |
| 1.3.3 网络RTK参考站多路径误差研究现状 |
| 1.3.4 GPS/BDS融合的网络RTK用户端定位问题 |
| 1.4 章节安排 |
| 第2章 北斗/GPS组合多频网络RTK定位原理 |
| 2.1 网络RTK技术原理 |
| 2.1.1 双差观测方程的建立 |
| 2.1.2 网络RTK系统工作流程 |
| 2.2 北斗/GPS多频参考站数据处理方法 |
| 2.2.1 参考站模糊度解算方法 |
| 2.2.2 参考站电离层估计方法 |
| 2.2.3 参考站对流层估计方法 |
| 2.2.4 参考站多路径误差估计方法 |
| 2.3 北斗/GPS多频虚拟参考站(VRS)技术 |
| 2.3.1 虚拟参考站(VRS)技术原理 |
| 2.3.2 服务器端VRS生成算法 |
| 2.4 多频多模网络RTK通信协议 |
| 2.4.1 RTCM SC-104差分协议族 |
| 2.4.2 CMR差分协议族 |
| 2.4.3 北斗网络RTK技术标准 |
| 2.4.4 面向物联网的差分传输协议 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 支持海量用户的网络RTK服务端优化方法 |
| 3.1 海量用户网络RTK系统的服务器端瓶颈问题 |
| 3.2 支持海量用户的网络RTK优化方法 |
| 3.2.1 虚拟格网技术 |
| 3.2.2 自组织空间聚类VRS生成技术 |
| 3.3 自组织空间聚类的扩展性与部署问题 |
| 3.3.1 面向海量用户的并行运算与扩容问题 |
| 3.3.2 基于中间件技术的网络RTK系统部署 |
| 3.4 海量用户网络RTK服务端的性能评估 |
| 3.4.1 自组织空间聚类与虚拟格网的性能比较 |
| 3.4.2 聚类效率评估 |
| 3.4.3 聚类合理性评估 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 北斗/GPS多频网络RTK电离层延迟建模方法 |
| 4.1 电离层延迟误差特性分析 |
| 4.1.1 电离层延迟建模方法 |
| 4.1.2 区域电离层变化特性分析 |
| 4.2 参考站网电离层插值方法 |
| 4.2.1 基于线性的内插方法 |
| 4.2.2 基于曲面的拟合方法 |
| 4.2.3 电离层插值方法性能分析 |
| 4.3 顾及电离层空间相关性的稳健内插方法 |
| 4.3.1 基于STEC的电离层区域模型 |
| 4.3.2 网络RTK参考站电离层估计异常 |
| 4.3.3 顾及电离层空间相关性的平滑方法 |
| 4.4 电离层稳健内插法性能评估 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 北斗/GPS多频网络RTK参考站多路径削弱方法 |
| 5.1 北斗/GPS多频观测数据的多路径误差 |
| 5.1.1 多路径误差的产生机制 |
| 5.2 多路径效应削弱方法 |
| 5.2.1 时间域多路径效应削弱方法 |
| 5.2.2 空间域的多路径半球图模型 |
| 5.3 基于神经网络的参考站多路径削弱方法 |
| 5.3.1 基于神经网络削弱参考站多路径的方法 |
| 5.3.2 多层反向传播(BP-)神经网络原理 |
| 5.3.3 利用BP-神经网络削弱参考站多路径误差 |
| 5.4 基于神经网络的参考站多路径削弱效果评估 |
| 5.4.1 神经网络参数的优化选取 |
| 5.4.2 基于神经网络多路径削弱效果评估 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 北斗/GPS多频网络RTK用户定位方法 |
| 6.1 网络RTK用户端北斗/GPS融合定位模型 |
| 6.1.1 时空基准的统一 |
| 6.1.2 北斗/GPS融合定位模型 |
| 6.1.3 扩展卡尔曼滤波参数估计 |
| 6.2 网络RTK用户定位质量控制 |
| 6.2.1 三频载波相位观测数据预处理 |
| 6.2.2 观测值粗差的处理 |
| 6.2.3 模糊度解算质量控制 |
| 6.3 支持海量用户的网络RTK用户定位性能评估 |
| 6.3.1 静态定位实验 |
| 6.3.2 动态定位实验 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 本文工作总结 |
| 7.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻博期间发表的科研成果目录 |
| 一、发表论文 |
| 二、参与的科研项目 |
| 三、申请专利 |
| 四、软件着作权 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 Android智能终端的发展与定位应用 |
| 1.1.2 GNSS高精度定位技术的发展及低成本应用 |
| 1.1.3 卫星/惯性组合导航技术的发展及低成本应用 |
| 1.1.4 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状及问题 |
| 1.2.1 Android智能终端高精度GNSS定位研究现状 |
| 1.2.2 Android智能终端的组合导航技术研究现状 |
| 1.2.3 研究的关键问题 |
| 1.3 论文研究内容及章节安排 |
| 第二章 Android智能终端定位基本理论 |
| 2.1 单频GNSS定位基本原理 |
| 2.1.1 Android智能终端GNSS定位的主要误差源 |
| 2.1.2 单频GNSS动态定位观测模型 |
| 2.1.3 GNSS定位参数估计方法 |
| 2.2 捷联惯性导航算法基础与原理 |
| 2.2.1 姿态更新算法 |
| 2.2.2 速度更新 |
| 2.2.3 位置更新 |
| 2.2.4 捷联惯性导航误差方程 |
| 2.3 卫星/惯性组合导航基本原理 |
| 2.3.1 卫星/惯性组合导航概况 |
| 2.3.2 卫星/惯性松耦合组合导航算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 Android智能终端GPS/BDS观测值解算与质量评估 |
| 3.1 Android智能终端原始观测值处理算法 |
| 3.1.1 Android系统及定位应用程序接口 |
| 3.1.2 GNSS伪码观测值估计与固定 |
| 3.1.3 载波和多普勒观测值的获取 |
| 3.2 Android智能终端GPS/BDS观测数据质量评估 |
| 3.2.1 信号载噪比 |
| 3.2.2 伪距观测值噪声 |
| 3.2.3 载波相位观测值噪声 |
| 3.2.4 多普勒观测值噪声 |
| 3.2.5 占空比与整周跳变 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 Android智能终端GPS/BDS动态定位优化方法与分析 |
| 4.1 Android系统定位方法概况 |
| 4.2 Android智能终端定位优化解决方法 |
| 4.2.1 Android智能终端GPS/BDS观测数据的优化 |
| 4.2.2 Android智能终端GPS/BDS观测值随机模型的设置 |
| 4.2.3 Android智能终端GPS/BDS定位运动学模型的选取 |
| 4.2.4 Android智能终端Smart RTK定位算法流程 |
| 4.3 实验设置与结果 |
| 4.3.1 伪动态实验设置及结果 |
| 4.3.2 步行实验设置及结果 |
| 4.3.3 车载实验设置及结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 Android智能终端卫星/惯性组合导航 |
| 5.1 Android智能终端惯性测量元件处理方法 |
| 5.1.1 Android智能终端惯性传感器及设备坐标系 |
| 5.1.2 Android智能终端惯性测量随机误差评估 |
| 5.1.3 Android智能终端惯性观测值预处理 |
| 5.2 Android智能终端GNSS/SINS算法与实现 |
| 5.2.1 低成本GNSS/SINS组合导航方法 |
| 5.2.2 Android智能终端Smart RTK/SINS组合导航实现 |
| 5.3 实验设置及结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究现状及问题 |
| 1.2.1 多模GNSS中长距离RTK定位 |
| 1.2.2 GNSS整数钟/UPD估计及PPP模糊度固定 |
| 1.2.3 PPP及 RTK的快速精密定位服务方法 |
| 1.2.4 顾及通信延迟的实时多模GNSS精密定位 |
| 1.3 研究目标及内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 小结 |
| 2 GNSS精密数据处理理论基础 |
| 2.1 GNSS基本观测方程 |
| 2.2 GNSS误差及处理 |
| 2.2.1 卫星轨道误差 |
| 2.2.2 卫星钟差 |
| 2.2.3 硬件延迟相关的偏差 |
| 2.2.4 电离层延迟 |
| 2.2.5 对流层延迟 |
| 2.3 参数估计 |
| 2.3.1 序贯最小二乘 |
| 2.3.2 卡尔曼滤波估计 |
| 2.4 GNSS数据质量分析及控制 |
| 2.4.1 多路径分析 |
| 2.4.2 周跳探测 |
| 2.4.3 粗差拟准检定 |
| 2.5 模糊度固定方法 |
| 2.5.1 取整固定 |
| 2.5.2 Lambda模糊度固定 |
| 2.5.3 部分模糊度固定 |
| 2.6 小结 |
| 3 基于先验对流层模型约束的北斗中长距离RTK定位 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 中长距离RTK定位模型 |
| 3.2.1 传统中长距离RTK定位模型 |
| 3.2.2 对流层延迟约束RTK定位模型 |
| 3.3 实验数据及结果分析 |
| 3.3.1 实验数据及数据处理策略 |
| 3.3.2 中长距离RTK传统模型定位分析 |
| 3.3.3 基于GPT2 对流层模型约束的中长距离RTK定位分析 |
| 3.4 讨论 |
| 3.5 小结 |
| 4 GPS/BDS实时区域整数钟估计方法研究及PPP验证 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于非差网解的区域整数钟差估计方法 |
| 4.2.1 非差网解的卫星钟差估计模型 |
| 4.2.2 实时区域整数钟估算方法 |
| 4.3 整数钟/UPD估计及PPP验证分析 |
| 4.3.1 实验数据及估算策略 |
| 4.3.2 宽巷UPD精度分析 |
| 4.3.3 区域整数钟分析 |
| 4.3.4 基于区域整数钟的PPP验证分析 |
| 4.4 小结 |
| 5 基于区域基准站网的PPP和 RTK一体化服务方法研究及验证 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 PPP和 RTK的一体化服务产品生成方法 |
| 5.2.1 支持无电离层组合/非差非组合PPP的 UPD生成 |
| 5.2.2 非差大气延迟提取及区域建模 |
| 5.2.3 支持RTK的 VRS观测值生成 |
| 5.2.4 支持PPP增强的大气延迟生成 |
| 5.3 PPP和 RTK用户的快速定位验证分析 |
| 5.3.1 无电离层组合/非差非组合PPP固定解定位验证分析 |
| 5.3.2 大气延迟建模精度分析 |
| 5.3.3 基于参考站网非差大气的RTK定位验证分析 |
| 5.3.4 基于参考站网非差大气的PPP增强定位验证分析 |
| 5.4 小结 |
| 6 GPS/GLONASS/BDS/Galileo异步RTK定位性能及影响因素分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 异步RTK定位模型及误差源分析 |
| 6.3 异步RTK误差源评估方法 |
| 6.4 实验和结果分析 |
| 6.4.1 实验数据及处理策略 |
| 6.4.2 通信延迟对RTK定位结果影响 |
| 6.4.3 广播星历轨道钟差影响分析 |
| 6.4.4 电离层误差分析 |
| 6.5 小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 论文的主要工作与研究成果 |
| 7.2 后续工作及展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间科研情况 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略词注释表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 PPP研究现状 |
| 1.2.2 卫星端相位延迟估计与非差模糊度固定 |
| 1.2.3 区域增强PPP定位 |
| 1.2.4 非差改正信息用于RTK定位的研究 |
| 1.3 本文的研究目标与内容安排 |
| 第2章 实时精密单点定位的关键技术 |
| 2.1 PPP数学模型及参数估计方法 |
| 2.1.1 PPP数学模型 |
| 2.1.2 参数估计方法 |
| 2.2 GNSS定位误差处理 |
| 2.2.1 与卫星有关的误差 |
| 2.2.2 与信号传播途径有关的误差 |
| 2.2.3 与测站位置有关的误差 |
| 2.3 实时PPP改正数据流 |
| 2.4 实时PPP浮点解实验结果与分析 |
| 2.4.1 单GPS实验结果与分析 |
| 2.4.2 GPS+BDS实验结果与分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 PPP非差模糊度固定及改进新方法 |
| 3.1 卫星端相位延迟实时估计方法 |
| 3.1.1 相位延迟与PPP非差模糊度的关系 |
| 3.1.2 全球站网统一基准的卫星端Phase Bias新方法 |
| 3.1.3 实验结果与分析 |
| 3.2 实时PPP模糊度固定解 |
| 3.2.1 非差模糊度固定方法 |
| 3.2.2 实验结果与分析 |
| 3.3 基于“HOLD PHASE BIAS”的非差模糊度固定新算法 |
| 3.3.1 部分模糊度固定策略 |
| 3.3.2 “HOLD Phase Bias”新方法 |
| 3.3.3 实验结果与分析 |
| 3.4 区域站点与卫星端PHASE BIAS的相关性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 区域增强PPP模糊度单历元固定方法 |
| 4.1 非差综合改正数提取方法 |
| 4.1.1 精密非差大气延迟 |
| 4.1.2 非差综合改正数生成 |
| 4.2 非差综合改正数区域模型化方法 |
| 4.2.1 Delaunay方法构建独立三角形 |
| 4.2.2 非差综合改正数内插方法 |
| 4.3 附有约束的PPP非差模糊度单历元固定方法 |
| 4.4 实时区域增强PPP实验结果与分析 |
| 4.4.1 GPS区域增强PPP实验结果与分析 |
| 4.4.2 GPS+BDS双系统区域增强PPP实验结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于非差改正数的VRS定位新方法 |
| 5.1 VRS数据生成新方法 |
| 5.2 VRS定位方法 |
| 5.3 非差改正数用于RTK定位实验 |
| 5.3.1 实时PPPAR定位结果 |
| 5.3.2 非差改正数与VRS观测数据等价变换 |
| 5.3.3 结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 区域增强PPP定位系统设计与实现 |
| 6.1 系统总体设计 |
| 6.2 基础通讯平台设计 |
| 6.2.1 通讯架构设计 |
| 6.2.2 请求应答机制 |
| 6.2.3 可视化实现 |
| 6.3 区域增强定位系统子系统设计及实现 |
| 6.3.1 区域增强参考站计算单元子系统计及实现 |
| 6.3.2 卫星端Phase Bias估计子系统设计及实现 |
| 6.3.3 增强参考站计算单元管理子系统设计及实现 |
| 6.3.4 区域增强终端用户子系统设计及实现 |
| 6.4 实验结果与分析 |
| 6.4.1 WL与LC解的精度对比分析 |
| 6.4.2 不同基线长度单历元定位结果与固定率 |
| 6.4.3 不同定位模式定位结果与固定率 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 网络RTK技术概述 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 主要的研究内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 2 相对定位原理与理论基础 |
| 2.1 定位基本观测方程 |
| 2.1.1 伪距观测方程 |
| 2.1.2 载波相位观测方程 |
| 2.2 相对定位差分模型 |
| 2.2.1 单差观测模型 |
| 2.2.2 双差观测模型 |
| 2.3 常规RTK技术 |
| 2.3.1 常规RTK的原理 |
| 2.3.2 常规RTK的局限 |
| 2.4 网络RTK技术 |
| 2.4.1 网络RTK原理 |
| 2.4.2 基准站整周未知数解算 |
| 2.4.3 双差区域误差改正 |
| 3 电离层延迟 |
| 3.1 电离层概况 |
| 3.2 电离层对GNSS信号的影响 |
| 3.3 双差电离层延迟 |
| 3.4 算例分析 |
| 4 常规电离层延迟内插模型 |
| 4.1 电离层延迟内插模型 |
| 4.2 常规电离层内插模型 |
| 4.2.1 线性内插模型 |
| 4.2.2 距离相关的线性内插模型 |
| 4.3 内插模型的可靠性分析 |
| 4.3.1 误差影响因子 |
| 4.3.2 误差影响因子表达式 |
| 4.4 算例分析 |
| 5 基于BP神经网络的电离层延迟建模 |
| 5.1 神经网络理论 |
| 5.2 BP神经网络 |
| 5.2.1 BP神经网络激活转移函数 |
| 5.2.2 BP神经网络训练算法 |
| 5.2.3 BP神经网络模型的建立过程 |
| 5.3 BP神经网络的电离层延迟模型建立 |
| 5.3.1 BP神经网络电离层延迟模型的总体设计 |
| 5.3.2 卫星高度角和方位角的计算 |
| 5.3.3 穿刺点位置的确定 |
| 5.4 算例分析 |
| 5.4.1 训练样本数据的选取 |
| 5.4.2 BP神经网络模型结构及参数的确定 |
| 5.4.3 BP神经网络电离层模型的数据分析 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 全球导航卫星系统简介 |
| 1.1.2 RTK技术发展与需求 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究的主要内容 |
| 第二章 RTK理论基础 |
| 2.1 RTK系统组成 |
| 2.2 RTK时空基准的统一 |
| 2.2.1 时间基准统一 |
| 2.2.2 空间基准统一 |
| 2.3 影响RTK测量的主要误差源 |
| 2.3.1 与卫星有关的误差 |
| 2.3.2 与传播路径有关的误差 |
| 2.3.3 与接收机有关的误差 |
| 2.4 GNSS观测值及观测方程 |
| 2.5 RTK数据格式 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 RTK算法模型及数据处理模块设计 |
| 3.1 基线解算的差分观测模型 |
| 3.1.1 单差观测模型 |
| 3.1.2 双差观测模型 |
| 3.1.3 三差观测模型 |
| 3.2 扩展卡尔曼滤波估计模型 |
| 3.3 整周模糊度解算 |
| 3.4 GPS与北斗卫星位置计算 |
| 3.5 RTK数据处理模块设计 |
| 3.5.1 RTK定位解算模块 |
| 3.5.2 RTK性能评估模块 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 RTK定位性能评估 |
| 4.1 数据采集 |
| 4.2 双频RTK性能分析 |
| 4.2.1 静态基线分析 |
| 4.2.2 动态基线分析 |
| 4.3 单频RTK性能分析 |
| 4.3.1 静态基线分析 |
| 4.3.2 动态基线分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究的主要内容及结构安排 |
| 第二章 卫星导航系统理论及误差分析 |
| 2.1 GPS系统组成原理及信号结构 |
| 2.1.1 GPS系统组成概述 |
| 2.1.2 GPS系统信号结构 |
| 2.2 GPS卫星轨道理论及轨道计算 |
| 2.2.1 空间坐标系 |
| 2.2.2 时间系统 |
| 2.2.3 轨道计算 |
| 2.3 GPS定位主要误差 |
| 2.3.1 空间误差 |
| 2.3.2 时间误差 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 差分定位技术及算法 |
| 3.1 差分定位技术的原理 |
| 3.2 差分定位技术的选型 |
| 3.2.1 位置差分 |
| 3.2.2 伪距差分 |
| 3.2.3 载波相位差分 |
| 3.3 RTK定位程序解算步骤及算法 |
| 3.3.1 卡尔曼滤波算法 |
| 3.3.2 扩展卡尔曼滤波算法 |
| 3.3.3 整周模糊度解算 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 差分GPS无人机系统方案设计与实现 |
| 4.1 无人机差分系统架构 |
| 4.2 无人机硬件设计 |
| 4.3 飞控板主要电子元器件的选型 |
| 4.3.1 主控芯片的选型 |
| 4.3.2 GPS芯片的选型 |
| 4.3.3 陀螺仪和加速度计的选型 |
| 4.3.4 气压计的选型 |
| 4.4 飞控板的PCB设计 |
| 4.5 无人机差分系统软件设计 |
| 4.5.1 定位软件的整体设计 |
| 4.5.2 RTK定位程序设计 |
| 4.5.3 ArduPilot飞控系统 |
| 4.5.4 定位软件与飞控系统的数据交互 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 无人机系统测试与实验数据分析 |
| 5.1 无人机平台搭建及数据测试 |
| 5.1.1 无人机平台搭建 |
| 5.1.2 数据测试 |
| 5.2 扩展卡尔曼滤波算法修正定位结果前后效果分析 |
| 5.3 定位精度实验及结果分析 |
| 5.3.1 定位精度实验平台的搭建 |
| 5.3.2 静态定位精度分析 |
| 5.3.3 动态定位精度分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表论文 |
| 致谢 |
