【摘 要】
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GPS精密单点定位(Precise Point Positioning,PPP)使用精密卫星星历和钟差数据,利用单台接收机便可实现分米级、厘米级甚至毫米级定位结果的数据解算处理技术。由于操作简单,
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GPS精密单点定位(Precise Point Positioning,PPP)使用精密卫星星历和钟差数据,利用单台接收机便可实现分米级、厘米级甚至毫米级定位结果的数据解算处理技术。由于操作简单,外业组织实施自由,数据处理简单等优势,它在地壳形变监测、高精度导航定位、低轨卫星定轨、气象、精密授时等领域得到了广泛的应用。本文以精密单点定位数据处理流程为切入点,重点建立基于无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)的精密单点定位参数估计方法,主要研究工作为:(1)、研究精密单点定位与无迹卡尔曼滤波的基础理论,通过实验对精密星历的拉格朗日内插阶数、周跳探测与修复进行验证与选择。(2)、对UT变换的对称采样、最小偏度单形采样、超球体单形采样进行仿真验证,结果表明,对称采样的精度最高,收敛速度最快。(3)、建立基于UKF的精密单点定位算法,利用实验对比LS和EKF的精密单点定位算法,结果显示,EKF与UKF收敛速度相当,UKF滤波精度更高。(4)、针对建立的UKF精密单点定位算法滤波收敛后,容易丧失对系统突变状况的跟踪能力,引入衰减记忆UKF,提高系统的鲁棒性。提出衰减记忆UKF的改进算法,引入自适应因子,实验表明,该方法在保持对系统观测信息跟踪能力的基础上,通过自适应因子,改善因衰减因子引入造成衰减记忆UKF定位精度降低的问题,且E方向精度提升最为明显。
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