扩展卡尔曼滤波的虚拟格网伪距差分算法研究

摘要：

针对传统伪距差分服务端压力大,以及在复杂环境下进行导航定位,某些历元卫星信号弱、卫星数不足、无法连续定位的问题,该文提出了基于扩展卡尔曼滤波算法的虚拟格网伪距差分方法.该方法充分利用先验信息和动力学模型,解决了复杂环境中动态定位结果不连续、定位精度低等问题.为验证算法的有效性,该文分别进行了动态、静态实验,并与最小二乘结果进行对比,实验结果表明:静态模式下,卡尔曼滤波算法比最小二乘算法的定位精度,在N、E、U方向分别提高48.3％、47.1％、52.5％;动态模式下,卡尔曼滤波算法比最小二乘算法更加稳定,更适合复杂环境定位.

关键词：卡尔曼滤波、虚拟格网、伪距差分、最小二乘

所属期刊栏目：46

分类号：P228.4(大地测量学)

资助基金：国家重点研发计划;国家重点研发计划;国家重点研发计划;全球连续监测评估系统项目;中国测绘科学研究院基本科研业务费专项;湖南省自然资源调查与监测工程技术研究中心开放课题

在线出版日期：2021-04-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：71-77