GPS導航解算中函數模型的研究及其應用.pdf

1、本文主要研究了GPS動態(tài)數據處理中構建函數模型的理論與算法，論文的主要內容和創(chuàng)新點概括如下： 1.結合國內外在該領域的研究現狀，對GPS動態(tài)導航數據處理中需要注意的問題進行了綜合分析，并指出了在GPS動態(tài)導航數據處理過程中，構建可靠函數模型的必要性。 2.重點研究了基于系統(tǒng)誤差及其協方差陣擬合的自適應Kalman濾波算法。利用Kalman濾波進行導航定位計算不得不涉及觀測函數模型和動力學模型，而觀測函數模型和動力學模型經

2、常含有系統(tǒng)誤差或區(qū)域性系統(tǒng)誤差；當系統(tǒng)中含有系統(tǒng)誤差時，經典Kalman濾波卻不能有效抵制系統(tǒng)偏差對濾波解的影響。為此，可通過構建合適的函數模型來有效地減弱系統(tǒng)誤差對導航解的影響。 3.從分析運動載體的動力學模型出發(fā)，利用不符值原理和基于方差分量估計構造的自適應因子理論，提出了基于“當前”統(tǒng)計模型和方差分量估計的抗差自適應Kalman濾波算法，并把它應用到GPS動態(tài)定位中。結果表明該算法在精度和動態(tài)性能方面都有明顯改善，這在一定

3、程度上，有效地提高了GPS動態(tài)定位數學模型的可靠性，同時也指出了在動態(tài)數據處理過程中，選擇較合理函數模型和隨機模型的必要性。 4.為了避免求解噪聲統(tǒng)計值，從時序分析的角度研究了抗差自校正Kalman濾波算法在GPS導航數據處理中的應用。為減弱異常觀測值對自校正Kalman濾波精度的影響，引入抗差M估計的等價權函數，建立了抗差自校正Kalman濾波算法，進而有效地抵制觀測異常對導航解的影響。 5.最后，分析研究了GPS動態(tài)