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1、Kalman濾波是一個(gè)不斷地預(yù)測(cè)、修正的遞推計(jì)算過(guò)程,由于其在求解時(shí)不需要存儲(chǔ)大量的觀測(cè)數(shù)據(jù),并且當(dāng)?shù)玫叫碌挠^測(cè)數(shù)據(jù)時(shí),可隨時(shí)算得新的參數(shù)濾波值,便于實(shí)時(shí)地處理觀測(cè)結(jié)果。因此Kalman濾波被越來(lái)越多地應(yīng)用于動(dòng)態(tài)定位數(shù)據(jù)處理中,應(yīng)用于GPS動(dòng)態(tài)定位和慣性導(dǎo)航的數(shù)據(jù)處理中,可以有效提高定位精度,更好地滿足用戶導(dǎo)航定位的需求。 本文針對(duì)Kalman濾波的特性和處理動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的優(yōu)越性,對(duì)其在GPS動(dòng)態(tài)定位數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用問(wèn)題進(jìn)行了深入的
2、研究,主要研究?jī)?nèi)容如下: 1.基于GPS偽距和載波相位絕對(duì)定位和相對(duì)定位的基本原理和方法,研究了偽距和載波相位的線性組合觀測(cè)值在定位、整周模糊度求解、減少電離層和觀測(cè)噪聲的影響、周跳的探測(cè)與修復(fù)中的作用,探討了偽距和載波相位的各種線性組合模式的優(yōu)缺點(diǎn)和相應(yīng)的使用范圍。 2.推導(dǎo)了GPS整周模糊度的求解過(guò)程和方法,采用RATIO檢驗(yàn)、主從衛(wèi)星的整周模糊度約束條件檢驗(yàn)、殘差檢驗(yàn)和累積殘差檢驗(yàn)四種方法對(duì)求解整周模糊度進(jìn)行檢驗(yàn),
3、同時(shí)探討了周跳的探測(cè)與修正問(wèn)題,研究了解決方案。 3.對(duì)動(dòng)態(tài)條件下的GPS定位進(jìn)行研究,建立了標(biāo)準(zhǔn)的Kalman濾波模型,針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)濾波在動(dòng)態(tài)解算中的發(fā)散和降低模型誤差,探討了適合動(dòng)態(tài)環(huán)境的強(qiáng)跟蹤Kalman濾波和改進(jìn)自適應(yīng)Kalman濾波。 4.采用強(qiáng)跟蹤Kalman濾波和改進(jìn)的自適應(yīng)Kalman濾波對(duì)實(shí)際觀測(cè)得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,分析比較兩種方法處理的結(jié)果,同時(shí)通過(guò)仿真驗(yàn)證了改進(jìn)的Kalman濾波模型對(duì)于GPS實(shí)際動(dòng)態(tài)定
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