【摘 要】
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基于最小二乘法(Least Square,LS)解算孤立各历元观测量之间的关系,扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)解算存在先验信息不准的问题,当这两种定位估计方法应用于精
【机 构】
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哈尔滨工程大学自动化学院,哈尔滨 中国 150001
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基于最小二乘法(Least Square,LS)解算孤立各历元观测量之间的关系,扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)解算存在先验信息不准的问题,当这两种定位估计方法应用于精密单点定位算法(Precise Point Positioning,PPP)时将导致定位收敛时间过长,从而影响定位的实时性和精度.为此,考虑到实际PPP模型的非线性,首先利用加权最小二乘法求解EKF滤波初值,然后通过EKF进行系统状态估计.文章分别通过静态和动态实验对算法进行了分析和验证,测试结果表明,静态条件下,BDS/GPS组合系统精密单点定位,其收敛速度19min,收敛后(X,Y,Z)三分量大部分优于(1,2,2)cm,动态条件下,收敛后组合系统(X,Y,Z)三分量优于(5,6,5)cm,较单系统BDS或GPS精密单点定位均有明显改善.
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