差分定位模糊度计算公式推导

合集下载

测绘技术中的GPS差分处理方法

测绘技术中的GPS差分处理方法

测绘技术中的GPS差分处理方法GPS(全球定位系统)是一种利用卫星信号来测量地球上任意位置坐标的技术。

它在现代测绘和导航中起着举足轻重的作用。

然而,由于GPS信号在传输过程中会受到多种误差的影响,单靠普通的GPS接收器很难获得高精度的测量结果。

为了解决这个问题,差分处理技术应运而生。

差分处理技术是一种将参考站点的测量结果作为基准,用以校正其他接收器观测数据误差的方法。

它通过比较基准站和移动站的观测数据来计算和校正GPS信号受到的各种误差,从而提高测量精度。

下面将介绍几种常见的差分处理方法。

首先是实时差分处理方法。

该方法要求基准站和移动站同时进行测量,并通过无线通信将基准站的观测数据传输给移动站。

移动站根据基准站和自身的观测数据,使用差分算法计算出误差校正值,并将其应用于自身的测量结果。

实时差分处理方法可以实现即时纠正,适用于需要快速获取高精度测量结果的应用,如地震监测和导航等。

其次是后处理差分处理方法。

该方法要求基准站和移动站在不同的时间进行测量,移动站在测量完成后将观测数据传输给后处理软件进行差分计算。

后处理软件使用基准站和移动站的观测数据进行计算,得出误差校正值,并将其应用于移动站的测量结果。

后处理差分处理方法具有较高的精度和灵活性,适用于需要获取更高精度测量结果或者对数据进行深入分析的应用,如地质勘探和测绘绘图。

另外,还有一种差分处理方法称为网络差分处理。

该方法利用多个基准站同时进行观测,并将观测数据上传至一个中心服务器进行计算。

移动站通过访问服务器获取误差校正值,并将其应用于自身的测量结果。

网络差分处理方法具有较高的可扩展性和覆盖范围,适用于大范围测量和监测应用,如城市规划和农业精准测量。

除了差分处理方法,还有一些其他技术可以用于提高GPS测量的精度。

例如,多频段接收器技术可以利用不同频率的信号来抵消电离层延迟误差;多路径抑制技术可以通过使用方向性天线和信号处理算法来减少多路径效应对测量结果的影响;精密时钟技术可以通过使用高稳定性的时钟设备来减少钟差误差等。

5.GPS差分定位基本原理

5.GPS差分定位基本原理

► 差分定位在基准站的支持下,利用差分修
正参数改正观测伪距
大大消减卫星星历误差、电离层和对流层延迟 误差及SA的影响,提高定位精度。
► 实时定位精度可达10~15m,事后处理的
定位精度可达3~5m ► 差分定位需要数据传播路线,用户接收机 要有差分数据接口 ► 一个基准站的控制距离约在200~300km范 围。
~j j P误差 Ri Ri P误差 cti d ion d trop
修正量
~j ~ j P 移动目标 Mi 修正 ~ j j ct d d Mi Mi i ion trop
概述①
► 差分GPS产生的诱因:
距离改正数:利用基准站坐标和卫星星历可计算出站 星间的计算距离,计算距离减去观测距离即为距离改 正数。 位置(坐标改正数)改正数:基准站上的接收机对GPS 卫星进行观测,确定出测站的观测坐标,测站的已知 坐标与观测坐标之差即为位置的改正数。
差分GPS对测量定位精度的改进
GPS 误差类型 卫星钟误差 卫星星历误差 SA :卫星钟频抖动 SA :人为引入的星历误差 大气延迟误差:电离层延迟 大气延迟误差:对流层延迟 基准站接收机误差噪声和多路径误差 基准站接收机误差:测量误差 DGPS 误差(ms) 用户接收机误差 用户等效距离误差(rms) 导航精度(2drms)HDOP = 1.5 (单位:m) 3.0 2.4 24 24 4.0 0.4 DGPS(单位:m) 间距(km) 0 100 300 500 0 0 0 0 0 0.04 0.13 0.22 0.25 0.25 0.25 0.25 0 0.43 1.30 2.16 0 0.73 1.25 1.60 0 0.40 0.40 0.40 0.50 0.50 0.50 0.50 0.20 0.20 0.20 0.20 0.59 1.11 1.94 2.79 1.0 1.0 1.0 1.0 1.16 1.49 2.19 2.96 3.5 4.5 6.6 8.9

GPS(8):模糊度分解与计算

GPS(8):模糊度分解与计算

)
如果区间中只有一个整数,该整数即为所 求的模糊度。固定求出的模糊度重复计算,直 至解出所有的模糊度。
1.3、方差比检验法 、
设有r个双差模糊度参数,每个模糊度参数 可能取的整数有ni个,则置信区间中所有整数的 r 全组合为: N = ∏nj
j =1
将所有的整数解代入法方程,求出相应的单 位权方差。若次小与最小单位权方差在统计意义 上有显著差异,即: 2 2 σ sec σ min ≥ ξ F ( f , f ,1α ) 则最小单位权方差所对应的就是需要的整 数解向量。
ii x N ik
mx N = σ 0 q x N ik ik
x N kk
2.1、备选整数模糊度向量(续1) 、备选整数模糊度向量( )
如果是双频观测值,其线性组合: λ2 xLik = x N i x N k λ1 的误差很小,其置信区间为:
Pi xLik ξ t ( f ,1α 2 )mxL ≤ xLik ≤ xLik + ξ t ( f ,1α 2 )mxL = 1 α
2.2、备选整数解检验 、
通过上述检验,剔除大量的模糊度备选向 量。将通过检验的模糊度备选向量逐个代入法 方程进行解算,其中具有最小方差的解作为最 终的整数解向量,除非: 1、最小方差解得的坐标或基线向量与初始实数 解不相容; 2、最小方差解的单位权方差与初始解的单位权 方差不相容; 3、最小方差解的单位权方差与次最小方差解的 单位权方差的差异不显著。
二、模糊度的快速分解法
由Frei等人提出。采用快速分解法双频接收机 只需要5min左右的观测数据,单频接收机小于 30min的观测数据。 2.1、备选整数模糊度向量 、 未知参数向量为:
T xT = xC , xT N

GPS(9):模糊度分解与计算

GPS(9):模糊度分解与计算

其它元素为最接近实数解的整数;
依次类推,直至最后一组模糊度。总之,最后一个 模糊度变动最快,第一个变动最慢。 用模糊度差进行检验,若其中一个模糊度差不满足 要求,则剔掉包含该模糊度差的所有组合。
2.2、备选整数解检验
通过上述检验,剔除大量的模糊度备选向 量。将通过检验的模糊度备选向量逐个代入法 方程进行解算,其中具有最小方差的解作为最 终的整数解向量,除非: 1、最小方差解得的坐标或基线向量与初始实数 解不相容; 2、最小方差解的单位权方差与初始解的单位权 方差不相容; 3、最小方差解的单位权方差与次最小方差解的 单位权方差的差异不显著。
前提:标准差必须小于0.5周 做法:满足要求的先取整,重复进行直至 全部取整。
1.2、区间判定法
在置信水平下,模糊度参数的置信区间为:
ˆ X
Ni
ˆ t f , 2 0 qNii , X Ni t f , 2 0 qNii ˆ X ˆ 3 q 3 0 qNii , X Ni 0 Nii

i
i
ii
2 Qx ˆN
Q
ik
mx ˆN 0 qx ˆN
ik
ik
ˆ N kk x
2.1、备选整数模糊度向量(续1)
如果是双频观测值,其线性组合: 2 ˆ Lik x N i x N k x 1 的误差很小,其置信区间为:
ˆ Lik t f ,1 2 mx ˆ Lik x ˆ Lik t f ,1 2 mx Pi x 1 ˆL x ˆL
三、用双频P码伪距的M-W方法
• 借助P码伪距观测值求解宽道整周模糊度,常 用于LC观测值定位时的模糊度分解。
• LC观测值的模糊度参数NC与L、L观测值的模

37 baidu 差分GPS载波相位测量整周模糊度的快速求解

37 baidu 差分GPS载波相位测量整周模糊度的快速求解

胡国辉孟浩袁信摘要:对Cholesky分解整周模糊度的求解进行了改进,在求解整周模糊度的过程中,首先采用LAMBDA法对整周模糊度进行整数线性变换再作Cholesky分解,然后利用最优剪枝法(best cut)对整周模糊度进行搜索,实验结果表明该方法具有快速搜索整周模糊度的能力,可以满足采用GPS载波相位测量确定姿态以及GPS载波相位测量与INS组合的实时性。

关键词:导航整周模糊度载波相位Cholesky分解中图分类号:V241.5FAST CARRIER PHASE AMBIGUITY RESOLUTION FORDIFFERENCE GPSHu Guohui1, Meng Hao2, Yuan Xin11(Department of Automatic Control, Naijing University of Aeronautics & Astronautics,Nanjing,210016)2(Department of Automatic Control, Harbin EngineeringUniversity,Harbin,150001)Abstract The paper presents a new development method for Cholesky ambiguity search method. The method makes use of an ambiguity reparametrization, Cholesky decomposition and best cut. Experiment results show that the method can achieve fast search ability, and satisfy real time attitude determination and GPS/INS integration with GPS carrier phase measurement.Key words navigation, ambiguity, carrier phase, Cholesky factorization单纯采用Cholesky分解整周模糊度的求解[1]往往搜索次数较多,采用LAMBDA法[2]对整周模糊度进行整数线性变换再作Cholesky分解,使变换后的整周模糊度方差更小,有效的提高了搜索速度,实验结果表明该算法能快速确定整周模糊度,能满足采用载波相位的姿态确定以及与惯导组合着陆的实时性要求。

差分方法的原理和应用

差分方法的原理和应用

差分方法的原理和应用1. 原理介绍差分方法是一种数值计算方法,通过利用函数在某点附近的导数来近似计算函数的值。

差分方法主要基于以下两个原理:1.1 前向差分前向差分是通过计算函数在某点和其前面一个点的差值来近似计算函数的导数。

假设函数 f(x) 在点 x 处的导数为f’(x),则前向差分的公式可以表示为:f'(x) ≈ (f(x+h) - f(x))/h其中,h 是一个小的正数,表示所选取的差分步长。

1.2 中心差分中心差分是通过计算函数在某点前后两个点的差值来近似计算函数的导数。

假设函数 f(x) 在点 x 处的导数为f’(x),则中心差分的公式可以表示为:f'(x) ≈ (f(x+h) - f(x-h))/(2h)同样,h 是一个小的正数,表示所选取的差分步长。

2. 应用案例差分方法在许多科学和工程领域中都有广泛的应用。

以下列举了几个常见的应用案例:2.1 数值求导差分方法可以用于数值求导,即通过差分近似计算函数在某点处的导数。

通过选择合适的差分步长,可以获得足够高的精度。

数值求导在计算机图形学、数值分析等领域中被广泛使用。

2.2 数值积分差分方法还可以用于数值积分,即通过将函数离散化为一系列的差分点,然后计算这些差分点的和来近似计算函数的积分。

差分方法在求解常微分方程、偏微分方程等问题中也有重要的应用。

2.3 数据平滑差分方法可以用于数据平滑,即通过计算数据点之间的差分来减小数据的噪声。

通过选择合适的差分步长和平滑算法,可以过滤掉数据中的噪声,并提取出数据的趋势。

2.4 图像处理差分方法在图像处理中也有广泛的应用。

例如,图像边缘检测算法就是基于差分方法的。

通过计算图像中像素之间的差分,可以检测出图像中的边缘。

2.5 数值优化差分方法还可以用于数值优化,即通过利用函数在某点附近的差分信息来搜索函数的最优解。

差分方法在机器学习、优化算法中有重要的应用。

3. 总结差分方法是一种常见的数值计算方法,通过利用函数在某点附近的导数来近似计算函数的值。

测绘技术中常用的GPS差分技术介绍

测绘技术中常用的GPS差分技术介绍

测绘技术中常用的GPS差分技术介绍GPS(全球定位系统)作为现代测绘技术中不可或缺的一部分,已经广泛应用于地图绘制、地理信息系统以及导航等众多领域。

在GPS测绘中,差分技术是一种重要手段,它通过比较接收机所接收到的GPS信号与参考站接收到的信号之间的差异,实现对GPS测量误差的补偿,提高测量精度和可靠性。

一、差分测量的基本原理差分测量是通过同时接收接收机分别与基准站之间的GPS信号,比较这两个信号之间的差异来消除误差的一种方法。

基础差分技术包括实时差分技术和后处理差分技术,两者的差异主要在于差分信号的获取方式和处理时间。

实时差分技术是指测量过程中,接收机与基准站通过无线电或者互联网传输实时观测数据,并实时进行差分处理。

该技术具有实时性强、响应速度快的优点,适用于需要快速获取测量结果的场景,如施工现场测量、导航系统等。

后处理差分技术是在测量结束后,将接收机的观测数据与基准站的观测数据进行比较和差分处理。

相对于实时差分技术来说,后处理差分技术的精度更高,适用于对测量精度要求较高的场合,如地质勘探、大地测量等。

二、实时差分技术的应用实时差分技术是差分测量中最常见和最广泛应用的一种技术手段。

在实时差分技术中,需要建立一个基准站,该基准站同时接收到GPS卫星的信号并记录下来,然后与周围的移动接收机进行通信和数据传输。

通过对接收机信号和基准站信号进行差分处理,可以得到更为精确的测量结果。

实时差分技术主要用于导航和地理信息系统。

在导航系统中,实时差分技术可以帮助车辆、飞机等交通工具准确地定位,为导航提供精确的位置信息。

在地理信息系统中,实时差分技术可以提供高精度的地图数据,使得地理信息系统的应用更加精准和可靠。

三、后处理差分技术的应用后处理差分技术相对于实时差分技术来说,对计算机性能要求较高,但是其精度更为可靠,并且可以应用于多种场合。

后处理差分技术需要在测量结束后,将接收机记录的测量数据与基准站记录的数据进行差分处理,得到最终的测量结果。

GPS整周模糊度的求解方法分析

GPS整周模糊度的求解方法分析

GPS整周模糊度的求解方法摘要:高精度GPS定位,必须采用相位观测量。

接收机纪录的只是相位差的小数部分,而初始的整周部分N 是初始观测历元卫星和观测站间距离相对于载波波长的整数,称为整周模糊度,是未知的。

在GPS定位中,得到模糊度初值后,如何选择合适的搜索准则和解算方法将直接影响定位的效率。

本文分析了几种常用的整周模糊度的求解算法的优缺点,并详细讲解了整周模糊度的求解的具有较大优势的新方法。

关键字:GPS,整周模糊度;伪距法;经典待定系数法;多普勒法;快速模糊度解算法,整周模糊度函数法,多历元,最小二乘引言:关于整周模糊度的重要性及意义高精度GPS 定位,必须采用相位观测量。

接收机纪录的只是相位差的小数部分,而初始的整周部分N是初始观测历元卫星和观测站间距离相对于载波波长的整数,称为整周模糊度,是未知的。

由载波相位测量定位原理可知,以载波观测量为根据的精密测量中,初始整周模糊度的确定是定位的一个关键问题。

准确与快速地解算整周模糊度对保障定位精度、缩短定位时间、提高GPS 定位效率都具有极其重要的意义。

因此,要将观测值转换为站星间距离,已取得高精度的定位结果,必须预先解得模糊度的大小。

很明显,当以载波相位观测量为依据,进行精密相对定位时,整周未知数的确定,是一个关键问题。

目前确定解算模糊度的方法有很多种,如经典待定系数法、快速模糊度分解法(FARA)、最小二乘搜索法、LAMBDA方法等,下面就几种模糊度解算方法进行阐述。

确定整周模糊度的传统方法:整周模糊度求解的理论及其实用研究是近一、二十年的研究热点和难点。

许多学者提出了一些解算方法,其中快速模糊度解算法、整周模糊度函数法、经典待定系数法、多普勒法(三差法)、伪距法为常用的方法。

1. 快速模糊度解算法(FARA)快速模糊度解算法FARA是一种基于统计检验的算法.首先用一组相位观测数据进行双差解,求解出实数的双差相位模糊度和位置参数.然后,根据解的统计信息,建立置信区间,对每一组落在该置信区间的模糊度组合进行检验,找出一组既能满足统计检验,又具有最小方差的模糊度组合作为正确的模糊度解'".FARA的采样时间很短,利用少量观测量进行初次平差计算所求得的基线和模糊度参数的精度并不高,与它们最接近的整数不一定就是正确的整周模糊度.但是大约有99%的可能性,正确的整数是落在置信区间内的.因此,将全部模糊度参数的候选值排列组合起来.正确的一组整数组合必然在其中,接着通过各种检验,将不正确的整数组合先行剔除,将可能正确的少数组合保留下来,将保留下来的整数组合作为已知值代人重新进行平差计算,计算的一组整数组合所产生的单位权方差应为最小,根据这一原理将正确的一组整周模糊度挑选出来. 2. 整周模糊度函数法模糊度函数法AFM是利用模糊度的整数特性来确定模糊度的一种方法。

GPS导航定位原理以及定位解算算法

GPS导航定位原理以及定位解算算法

GPS导航定位原理以及定位解算算法全球定位系统(GPS)是英文Global Positioning System的字头缩写词的简称。

它的含义是利用导航卫星进行测时和测距,以构成全球定位系统。

它是由美国国防部主导开发的一套具有在海、陆、空进行全方位实时三维导航与定位能力的新一代卫星导航定位系统。

GPS用户部分的核心是GPS接收机。

其主要由基带信号处理和导航解算两部分组成。

其中基带信号处理部分主要包括对GPS卫星信号的二维搜索、捕获、跟踪、伪距计算、导航数据解码等工作。

导航解算部分主要包括根据导航数据中的星历参数实时进行各可视卫星位置计算;根据导航数据中各误差参数进行星钟误差、相对论效应误差、地球自转影响、信号传输误差(主要包括电离层实时传输误差及对流层实时传输误差)等各种实时误差的计算,并将其从伪距中消除;根据上述结果进行接收机PVT(位置、速度、时间)的解算;对各精度因子(DOP)进行实时计算和监测以确定定位解的精度。

本文中重点讨论GPS接收机的导航解算部分,基带信号处理部分可参看有关资料。

本文讨论的假设前提是GPS接收机已经对GPS卫星信号进行了有效捕获和跟踪,对伪距进行了计算,并对导航数据进行了解码工作。

1地球坐标系简述要描述一个物体的位置必须要有相关联的坐标系,地球表面的GPS接收机的位置是相对于地球而言的。

因此,要描述GPS接收机的位置,需要采用固联于地球上随同地球转动的坐标系、即地球坐标系作为参照系。

地球坐标系有两种几何表达形式,即地球直角坐标系和地球大地坐标系。

地球直角坐标系的定义是:原点O与地球质心重合,Z轴指向地球北极,X轴指向地球赤道面与格林威治子午圈的交点(即0经度方向),Y轴在赤道平面里与XOZ构成右手坐标系(即指向东经90度方向)。

地球大地坐标系的定义是:地球椭球的中心与地球质心重合,椭球的短轴与地球自转轴重合。

地球表面任意一点的大地纬度为过该点之椭球法线与椭球赤道面的夹角φ,经度为该点所在之椭球子午面与格林威治大地子午面之间的夹角λ,该点的高度h为该点沿椭球法线至椭球面的距离。

差分GPS定位(DGPS)原理

差分GPS定位(DGPS)原理

差分GPS定位(DGPS)原理DGPS是克服SA的不利影响,提高GPS定位精度的有效手段,可达到厘米级及以上精度。

DGPS一般可分为区域DGPS、广域DGPS和全球DGPS,区域性基于基站的DGPS已经实现,全球DGPS正在酝酿中。

DGPS是英文Difference Global Positioning System的缩写,即差分全球定位系统,方法是在一个精确的已知位置上安装监测接收机,计算得到它能跟踪的每颗GPS卫星的距离误差。

该差值通常称为PRC(伪距离修正值),将此数据传送给用户接收机作误差修正,从而提高了定位精度。

随着GPS技术的发展和完善,应用领域的进一步开拓,人们越来越重视利用差分GPS技术来改善定位性能。

它使用一台GPS基准接收机和一台用户接收机,利用实时或事后处理技术,就可以使用户测量时消去公共的误差源电离层和对流层效应,并能将卫星钟误差和星历误差消除,因此,现在发展差分GPS技术就显得越来越重要。

GPS定位是利用一组卫星的伪距、星历、卫星发射时间等观测量来实现的,同时还必须知道用户钟差。

因此,要获得地面点的三维坐标,必须对4颗卫星进行测量。

在这一定位过程中,存在着三部分误差。

一部分是对每一个用户接收机所公有的,例如,卫星钟误差、星历误差、电离层误差、对流层误差等;第二部分为不能由用户测量或由校正模型来计算的传播延迟误差;第三部分为各用户接收机所固有的误差,例如内部噪声、通道延迟、多径效应等。

利用差分GPS定位技术(DGPS),除第三部分误差无法消除外,第一部分误差完全可以消除,第二部分误差大部分可以消除,其主要取决于基准接收机和用户接收机的距离。

差分GPS定位已将卫星钟误差和星历误差消除,并将电离层延迟和对流层延迟误差部分消除,定位精度大大提高。

所以,差分GPS定位技术(DGPS)在最近几年中得到了迅速发展和广泛应用。

根据差分GPS基准站发送的信息方式可将差分GPS定位技术(DGPS)分为三类,即:位置差分、伪距差分和相位差分。

GPS整周模糊度的求解方法

GPS整周模糊度的求解方法
该方法的缺点是:搜索空间极大,计算量非常庞大,计算时间较长;难以满足动态实时的要求。
3.经典待定系数法
把整周未知数当做平差计算中的来加以估计和确定有两种方法。(1)整数解
整周未知数从理论上讲应该是一个整数,利用这一特性能提高解的精度。短基线定位时一般采用这种方法。具体步骤如下:
首先根据卫星位置和修复了周跳后的相位观测值进行平差计算,求得基线向量和整周未知数。由于各种误差的影响,解得的整周未知数往往不是一个整数,称为实数解。然后将其固定为整数(通常采用四舍五入法),并重新进行平差计算。在计算中整周未知数采用整周值并视为已知数,以求得基线向量的最后值。(2)实数解
整周模糊度求解的理论及其实用研究是近一、二十年的研究热点和难点。许多学者提出了一些解算方法,其中快速模糊度解算法、整周模糊度函数法、经典待定系数法、多普勒法(三差法)、伪距法为常用的方法。1.快速模糊度解算法(FARA)
快速模糊度解算法FARA是一种基于统计检验的算法.首先用一组相位观测数据进行双差解,求解出实数的双差相位模糊度和位置参数.然后,根据解的统计信息,建立置信区间,对每一组落在该置信区间的模糊度组合进行检验,找出一组既能满足统计检验,又具有最小方差的模糊度组合作为正确的模糊度解'".
当基线较长时,误差的相关性将降低,许多误差消除的不够完善。所以无论是基线向量还是整周未知数,均无法估计的很准确。在这种情况下再将整周未知数固定为某一整数往往无实际意义,所以通常将实数解作为最后解。
采用经典方法解算整周未知数时,为了能正确求得这些参数,往往需要一个小时甚至更长的观测时间,从而影响了作业效率,所以只有在高精度定位领域中才应用。4.多普勒法(三差法)
基于递推最小二乘的卡尔曼滤波在正确探测并修复周跳的前提下,对于方程(2)模糊度浮点解的解算,既可以使用多历元法方程叠加方法,也可以使用卡尔曼滤波方法。由于卡尔曼滤波方程便于编程实现,特别是在后文重新出现卫星的处理中非常方便,故本文使用后者。由于方程(2)中只具有模糊度参数,所以滤波器状态方程的精度很高。对于式(2),建立只含有模糊度参数的卡尔曼滤波器:

差分定位模糊度计算公式推导

差分定位模糊度计算公式推导

载波双差观测方程及模糊度计算公式推导(一)、载波双差方程推导载波观测量方程一般形式为:()s u N c t t φλϕλρδδε+=+-+式中:ϕ为载波相位观测值,ρ为测站到卫星的几何距离,u t δ、s t δ分别为接收机钟差和卫星钟差,φε为与大气有关的传播误差。

站间单差:设有测站12T T 、分别对j 号星进行了观测,则可得观测方程为:11111()j j j s j j u N c t t φλϕλρδδε+=+-+22222()j j j s j ju N c t t φλϕλρδδε+=+-+两式相减,得站间单差方程为:1212121212()()()()()jj j j j j j j u u N N c t t φφλϕϕλρρδδεε-+-=-+-+-站间单差观测方程消去了卫星钟差s jtδ。

星间双差:同理,两站对k 号星进行观测,可得单差方程为:1112121212()()()()()k k k k k k kku u N N c t t φφλϕϕλρρδδεε-+-=-+-+-两式相减,得到站间单差后的星间双差表达式为:1212121212121212[()()][()()]()()()()j j k k j j k kjj k k j jk kN N N N φφφφλϕϕϕϕλρρρρεεεε---+---=---+--- 星间双差消去了接收机钟差u t δ,故双差观测方程中不含卫星和接收机钟差影响。

式中:1212[()()]j j k k ϕϕϕϕ---为双差载波相位观测值,用j kϕ∆∇表示;1212()()j j k kρρρρ---为接收机到卫星几何距离的双差值,用jkρ∆∇表示;1212()()j j k k φφφφεεεε---为与大气有关延迟的双差观测值,短基线(<1km )情况下,可以近似为0,长基线情况下,要考虑电离层延迟,用LC 组合观测消除,以下公式推导默认为短基线情况。

第六章 GPS差分定位技术基本原理

第六章 GPS差分定位技术基本原理

1.0 34.4 103.2
差分GPS的分类

根据时效性
实时差分 事后差分

坐 标 改 正

根据观测值类型
伪距差分 载波相位差分

分改正数
位置差分(坐标差分) 距离差分


根据工作原理和差分模型


局域差分(LADGPS – Local Area DGPS)

如何缩短观测时间,是研究和关心的热点。 缩短静态相对定位的观测时间关键在于快速而可靠地确定整周未知数。

理论和实践表明,在载波相位观测中,如果整周未知数已经确定, 则差分定位精度不会随观测时间的延长而明显提高。

准动态差分定位

接收机在移动过程中必须保持对观测卫星的连续跟踪
在高精度静态差分定位中,当仅有两台接收机时,一 般应考虑将单独测定的基线向量联结成向量网(三角 网或导线网),以增强几何强度,改善定位精度。
2.扩展伪距差分(广域差分) 在一个广阔的地区内提供高精度的差分GPS服务,将若 干基准站和主站组成差分GPS网。 主站接收各个监测站差分GPS信号,组合后形成扩展区 域内的有效差分GPS改正电文,再把扩展GPS改正信 号发送出去给用户接收机。 广域差分GPS的基本思想:

对GPS观测量的误差源加以区分,将每一误差源的数值通过数 据链传输给用户站,改正用户站的GPS定位误差 引入电离层模型、对流层模型和卫星星历误差估算(包括卫星钟差 改正) 星历误差:扩展差分依赖区域精密定轨确定精密星历取代广播星 历。 大气时延误差(电离层时延和对流层时延):广域差分通过建立 精密区域大气时延模型,精确计算大气时延量。改正模型 卫星钟差误差:广域差分可计算出卫星钟各时刻的精密钟表值。

定位模糊度求解技巧

定位模糊度求解技巧

定位模糊度求解技巧在地球上定位是现代导航系统的核心,准确的定位信息对于人类在航海、航空、车辆导航、探险等领域具有重要意义。

然而,由于各种因素的影响,定位系统常常面临着定位模糊度的问题。

定位模糊度是指当使用某个导航系统进行定位时,由于测量误差等原因造成的位置模糊的情况。

解决定位模糊度的问题是导航系统工程师和研究者们关注的重要问题。

定位模糊度主要存在于全球卫星导航系统(GNSS)中,如美国的GPS系统、俄罗斯的GLONASS系统、欧洲的Galileo系统等。

在GNSS中,定位模糊度是指接收机接收到的卫星信号中存在一个整数未知数,需要通过一定的技巧或方法进行求解。

定位模糊度的存在会导致定位结果的不确定性,因此解决定位模糊度的问题是提高GNSS定位精度的重要手段。

要解决定位模糊度问题,需要从以下几个方面进行技巧的应用:1. 单差模糊度求解技巧:单差模糊度求解是一种基于差分技术的模糊度求解方法。

差分技术是通过将两个或多个接收机的观测量进行差分操作,消除测量误差和系统误差,提高测量精度。

在单差模糊度求解中,通过差分处理可以消除大部分的常规误差,从而提高模糊度求解的精度。

单差模糊度求解技巧已经成为GNSS定位中广泛应用的方法。

2. 双差模糊度求解技巧:双差模糊度求解是在单差模糊度求解的基础上,进一步进行差分处理的方法。

通过差分观测量之间的差异,可以更进一步消除大部分的误差,提高模糊度求解的精度。

双差模糊度求解技巧在航空、航海、车辆导航等领域具有重要的应用价值。

3. 无模糊度组合技巧:无模糊度组合技巧是指利用多个定位系统的观测量进行组合,进而消除模糊度的方法。

由于不同的定位系统具有不同的误差特性,将不同系统的观测量进行组合可以消除部分的误差,从而提高模糊度求解的精度。

无模糊度组合技巧在多系统定位、多卫星定位等领域具有重要的应用价值。

4. 模糊度整数解多路径限制技巧:在GNSS定位中,模糊度整数解的多路径效应是一个重要的误差源。

GPS差分定位的数据处理与精度分析方法

GPS差分定位的数据处理与精度分析方法

GPS差分定位的数据处理与精度分析方法GPS差分定位是一种常用的定位技术,通过正确处理GPS接收机接收到的信号,并利用差分修正,可以提高定位的精度。

本文将介绍GPS差分定位的数据处理方法,并分析其精度问题。

一、GPS差分定位的原理GPS差分定位是基于GPS信号的接收机和参考站之间的相对测量差异来实现的。

它利用参考站接收到的真实位置和GPS接收机接收到的位置信息之间的差异,计算出接收机的位置误差,并进行修正。

数据处理是GPS差分定位中的关键步骤。

首先,接收机会接收到来自GPS卫星的信号,并计算出其接收到信号的时间。

然后,接收机将接收到的信号与参考站接收到的信号进行比较,计算出两者之间的相对误差。

二、GPS差分定位的数据处理方法1. 数据预处理在进行差分定位之前,首先需要对接收到的数据进行预处理。

这包括对信号进行滤波和去噪处理,以提高信号的质量和准确性。

同时,还需要对接收到的信号进行时间同步,以确保数据的一致性。

2. 数据差分与修正接收机接收到的数据与参考站接收到的数据之间存在一定的差异,需要通过差分计算来确定接收机的位置误差。

这一过程包括计算接收机和参考站之间的相对距离和接收机的位置误差,并进行修正。

3. 数据处理与解算在进行数据处理和解算时,需要使用一定的数学模型和算法来确定接收机的位置。

这包括进行最小二乘估计等数学方法,以提高定位的精度和准确性。

三、GPS差分定位的精度分析GPS差分定位的精度受到多种因素的影响。

首先,天线的位置和姿态误差会对定位的精度产生影响。

接收机的接收能力也会对定位的精度产生一定的影响。

其次,GPS卫星的位置精度和时钟精度也会对定位的精度产生影响。

卫星的几何配置和可见性也会影响定位的精度。

此外,大气延迟和多路径效应等因素也会对定位的精度产生一定的影响。

最后,数据处理的方法和算法也会对定位的精度产生影响。

不同的算法和处理方法有不同的精度和准确性,需要根据具体情况选择合适的方法。

模糊隶属度计算公式

模糊隶属度计算公式

模糊隶属度计算公式模糊隶属度计算公式是模糊集理论中的一种重要工具,在处理模糊信息、不确定性信息和模糊关系时具有广泛的应用。

模糊隶属度可以用于描述事物或概念的模糊程度和隶属关系。

下面将介绍几种常见的模糊隶属度计算公式。

1. 三角隶属度函数三角隶属度函数是最简单也是最常用的隶属度函数之一。

它通常用于描述对称的模糊集。

三角隶属度函数的计算公式为:```μ(x) = (x - a) / (b - a), a <= x <= bμ(x) = (d - x) / (d - c), b <= x <= dμ(x) = 0, x < a 或者 x > d```其中,a和d分别是模糊集的起始点和终止点,b和c是模糊集两个相对应的峰值。

2. 梯形隶属度函数梯形隶属度函数也是一种常见的隶属度函数。

它通常用于描述模糊集的模糊边界不对称的情况。

梯形隶属度函数的计算公式为:```μ(x) = (x - a) / (b - a), a <= x <= bμ(x) = 1, b < x <= cμ(x) = (d - x) / (d - c), c < x <= dμ(x) = 0, x < a 或者 x > d```其中,a和d分别是模糊集的起始点和终止点,b和c是梯形隶属度函数中的峰值点。

3. 高斯隶属度函数高斯隶属度函数是一种钟形曲线,在某个点呈现出单峰、对称的特点。

高斯隶属度函数的计算公式为:```μ(x) = e^(-0.5((x - c) / σ)^2)```其中,c是高斯函数的均值,σ是标准差。

4. 基于模糊逻辑的隶属度计算公式在模糊逻辑中,还有一些其他的隶属度计算公式,如S形隶属度函数、Z形隶属度函数等。

这些计算公式可以根据具体的应用场景进行选择和调整。

模糊隶属度计算公式在模糊集理论中扮演着重要的角色。

通过选择恰当的隶属度计算公式,我们可以更加准确地反映事物的模糊程度和隶属关系。

gps差分定位基本原理

gps差分定位基本原理

GPS差分定位基本原理是利用基准站已知精密坐标和各观测历元的观测值,计算出基准站到卫星的距离改正数,并由基准站实时将这一数据发送出去。

用户接收机在进行GPS观测的同时,也接收到基准站发出的改正数,并对其定位结果进行改正,从而提高定位精度。

差分GPS定位原理是把已知的测定点作为差分基准点,在差分基准站安装基准GPS接收机,并用GPS接收机连续地接收GPS信号,经处理,与基准站的已知位置进行比对,求解出实时差分修正值,以广播或数据链传输方式,将差分修正值传送至附近GPS用户,以修正其GPS定位解,提高其局部范围内用户的定位精度。

差分定位方法下

差分定位方法下

伪距差分
精度明显高于单点定 位,能克服一些相关 性强的误差
接收机内部噪声,多路径 等无法消除,需要一个已 知位置的基准站接收机
米级至分米级 (最佳)
载波相位差分
精度高,克服相关和 相关性强的误差
接收机噪声和多路径无法 消除,模糊度求解较复杂, 厘米至毫米级 需要一个已知位置的基准 (最佳) 站接收机
− ukb − ukb
uukkbbij
=
1 0
−1 −1
0 1
uuikbb ujb
相位观测值之间的相关性 ◆ 载波相位观测值的相关性
双差协方差矩阵:
1
COVDD
=
0
1 0
−1 −1
0
1
COVSD
−1 0
−1 1
双差相位观测值之间是相关的。由于参考星卫星的误差将会影响到每一 个双差观测量,因此必须保证参考卫星所对应观测量尽量的小。以抑制 空间信号误差为例,一般选取卫星高度角最大的卫星作为参考星。
◆ 优点
伪距差分
➢ 伪距改正是在WGS-84坐标上进行的,得到的是直接改正数,所以可到达 很高的精度。
➢ 可提供改正数及变化率,所以在未得到改正数的空隙内能继续精密定位。
➢ 基准站提供所有卫星改正数,用户只需接收4颗卫星信号,结构可简单。
伪距差分 ◆ 缺点
伪距差分
➢ 伪距差分能将两站公共误差抵消,但随用户到基准站距离的增加又出现了系统 误差,这种误差用任何差分法都不能消除。

Lkj ub
定义模糊度向量,
N
=
N
12 ub
,
Nu1b3
,
,
N
1n ub
T
,k

第五章 第一节差分法公式推导xin

第五章 第一节差分法公式推导xin

l
2 y2
s
m
2 xy
s
fx
m
2 x2
s
l
2 xy
s
fy
l cos(n, x) cos dy
ds
m cos(n, y) sin dx
ds
dy ds
2 y2
s
dx ds
2 xy
s
fx
dx ds
2 x2
s
dy ds
2 xy
s
fy
第五章 用差分法和变分法解平面问题
A 0,
x
|A
0,

y
|A
0
即可根据 面力分量求得边界s上任一点
B,
x
|B ,
y
|B
第五章 用差分法和变分法解平面问题
(d)和(e)简化为:
B
y
B
f x ds
A
B
x B
f yds
线性应力函数
A
A到B,x方向面力之和 A到B,y方向面力之和
不影响应力。
第二节 应力函数的差分解
B
B
B ( yB y) fxds (x xB ) f yds
要求:理解这些近似解法,而且能够应用该近似解法。
第五章 用差分法和变分法解平面问题
第一节 差分公式的推导
1 差分法定义
第一节 差分公式的推导
差分法是微分方程的一种近似数值解法。它不是去寻求函 数的解答,而是去求出函数在一些网格结点上的数值。
差分法就是把微分方程用有限差分代替,把导数用有限差 商代替,从而把基本方程和边界条件(一般均为微分方程) 改用差分方程(代数方程)来表示,把求解微分方程的问题 变换成为求解代数方程的问题。
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

载波双差观测方程及模糊度计算公式推导(一)、载波双差方程推导载波观测量方程一般形式为:()s u N c t t φλϕλρδδε+=+-+式中:ϕ为载波相位观测值,ρ为测站到卫星的几何距离,u t δ、s t δ分别为接收机钟差和卫星钟差,φε为与大气有关的传播误差。

站间单差:设有测站12T T 、分别对j 号星进行了观测,则可得观测方程为:11111()j j j s j j u N c t t φλϕλρδδε+=+-+22222()j j j s j ju N c t t φλϕλρδδε+=+-+两式相减,得站间单差方程为:1212121212()()()()()jj j j j j j j u u N N c t t φφλϕϕλρρδδεε-+-=-+-+-站间单差观测方程消去了卫星钟差s jtδ。

星间双差:同理,两站对k 号星进行观测,可得单差方程为:1112121212()()()()()k k k k k k kku u N N c t t φφλϕϕλρρδδεε-+-=-+-+-两式相减,得到站间单差后的星间双差表达式为:1212121212121212[()()][()()]()()()()j j k k j j k kjj k k j jk kN N N N φφφφλϕϕϕϕλρρρρεεεε---+---=---+--- 星间双差消去了接收机钟差u t δ,故双差观测方程中不含卫星和接收机钟差影响。

式中:1212[()()]j j k k ϕϕϕϕ---为双差载波相位观测值,用j kϕ∆∇表示;1212()()j j k kρρρρ---为接收机到卫星几何距离的双差值,用jkρ∆∇表示;1212()()j j k k φφφφεεεε---为与大气有关延迟的双差观测值,短基线(<1km )情况下,可以近似为0,长基线情况下,要考虑电离层延迟,用LC 组合观测消除,以下公式推导默认为短基线情况。

则双差观测方程式可以写为:j j k k N λϕλρ∙∆∇+=∆∇假定两站1T 为参考站,坐标为已知,2T 为移动站,坐标未知,仅通过单点定位得到概率坐标000[]X Y Z 。

对2j ρ,由于移动站坐标非精确已知,对其在测站2初始坐标000[]X Y Z 进行泰勒展开,得到线性化方程为:222022[]j j jjjx l mn y z δρρδδ⎡⎤⎢⎥=+∙⎢⎥⎢⎥⎣⎦式中,20j ρ为用测站2初始坐标000[]X Y Z 计算得到的卫星到测站的近似几何距离,[]j j j l m n 为方向余弦,计算公式如下:020020020()/()/()/j j jj jj jjj l X X m Y Y n Z Z ρρρ=-=-=-2x δ、2y δ、2z δ为测站2坐标修正量。

则接收机到卫星几何距离双差值j kρ∆∇可表示为:1212102010201111011()()()()j j j k k j j k kk jk jkjk j jkjkjk k x lmn y z x l m n y z ρρρρρρρρρδδδδρδδ∆∇=---=---⎡⎤⎢⎥⎡⎤+∆∇∆∇∆∇∙⎣⎦⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎡⎤⎢⎥⎡⎤=∆∇+∆∇∆∇∆∇∙⎣⎦⎢⎥⎢⎥⎣⎦式中,jk jk jkl m n ∆∇∆∇∆∇、、为方向余弦双差值,即两颗卫星相对于移动站的方向余弦的双差,实际计算中为其他星方向余弦减去基准星方向余弦。

则双差观测方程式可以线性化为:1012121211j j jkjkjk k k x N l m n y z δλϕλρδδ⎡⎤⎢⎥⎡⎤∙∆∇+=∆∇+∆∇∆∇∆∇∙⎣⎦⎢⎥⎢⎥⎣⎦合并未知数,变换为:1112121201jkjkjkj j k k x y l m n E z N δδρλϕδλ-⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎡⎤∆∇∆∇∆∇∙=∆∇-∙∆∇⎣⎦⎢⎥-⎢⎥⎣⎦若两测站共视星为m 颗,k 号星为高度角最高卫星,设为基准星,即星间双差时所有卫星单差观测方程均减去k 号星单差观测方程,可得到m-1个方程。

供需计算m-1个模糊度未知数,基准星模糊度为0。

则可得到观测方程为:1111111012121212222201212121201212120000kkkk kk kkk k m m mk mkmkk k m x x l m n E x l m n E N N l m n E N δδρλϕδρλϕλλρλϕλ-⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎡⎤⎡⎤∆∇-∙∆∇∆∇∆∇∆∇⎢⎥-⎢⎥⎢⎥∆∇-∙∆∇∆∇∆∇∆∇⎢⎥⎢⎥⎢⎥∙=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥∆∇-∙∆∇∆∇∆∇∆∇⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎢⎥⎢⎥⎣⎦111121212222121212121212:kkk k k k mk mkmk l m n l mn A l m n ⎡⎤∆∇∆∇∆∇⎢⎥∆∇∆∇∆∇⎢⎥=⎢⎥⎢⎥∆∇∆∇∆∇⎢⎥⎣⎦令,111x X y z δδδ-⎡⎤⎢⎥=-⎢⎥⎢⎥-⎣⎦,1102200k k k k m m k k L ρλϕρλϕρλϕ⎡⎤∆∇-∙∆∇⎢⎥∆∇-∙∆∇⎢⎥=⎢⎥⎢⎥∆∇-∙∆∇⎢⎥⎣⎦,则某一历元观测m 颗卫星的双差观测方程为:[]X A X N A E L N λλ⎡⎤∙+=∙=⎢⎥⎣⎦上式中,A 为方向余弦双差值;X 为三维坐标修正值向量;N 为模糊度未知数,与历元变化无关;L 为接收机到卫星的距离的双差值减去载波相位观测量双差值,为已知常数量。

设有n 个历元,每一历元跟踪m 颗卫星,可列出其双差方程组:111A X N L ∙+=222A X N L ∙+=〃〃n n n A X N L ∙+=对双频观测值,初始计算模糊度时,一般先计算宽巷模糊度Nw ,使用的载波相位观测值为L1、L2观测值之差。

(二)、静态观测各历元坐标改正量相等,12N X X X === 。

N 历元观测矩阵形式为:1122n n A E L A E L X N L A E ⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪⎛⎫ ⎪ ⎪∙= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭其中i A 为(m-1)×3矩阵,双差方向余弦阵。

E 为(m-1)×(m-1)矩阵,模糊度对应的系数阵。

X 为3×1矩阵,坐标改正量。

N 为(m-1)×1矩阵,模糊度。

i L 为(m-1)×1矩阵,常数阵,载波观测双差值。

其法方程形式为:T T B PB X B PL ∙=,即 1()T T X B PB B PL -=∙121211221212T T TT n n T T T T T T n nn n A E A E AA AB B EEE A E A A A A A A A A A A A A E ⎛⎫ ⎪⎛⎫ ⎪∙=∙= ⎪⎪⎝⎭ ⎪⎝⎭⎛⎫++++++⎪+++⎝⎭该阵可具体分解为333(1)(1)3(1)(1)m m m m ⨯⨯-⎛⎫ ⎪-⨯-⨯-⎝⎭,即为(m+2)×(m+2)矩阵。

111222121T T TT TT n nTn n i i n L A L A L L A L A A A B L L EEE L =⎛⎫⎛⎫+++ ⎪⎛⎫ ⎪ ⎪∙=∙=⎪ ⎪ ⎪⎝⎭ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭∑ 该阵为(m+2)×1矩阵。

可解得坐标改正量和模糊度浮点解对应量为:1()T TX B B B L N -⎛⎫=∙ ⎪⎝⎭其中1()T B B -即为协因数阵Q ,N 为模糊度浮点解(此处N 以实际距离量表示,计算模糊度浮点解时需要除以相应波长,或者在将前面公式改为n n n A X N L λ∙+=,后面公式相应进行推算)。

将Q 和N 代入Lmbda 算法中,即可求得模糊度整数解。

(三)、动态观测各历元坐标改正量不等,分别为12,,,N X X X 。

N 历元观测矩阵形式为:1112220000n nn X A E L X A E L X A E L N ⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪∙=⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎪⎝⎭其法方程形式T T B PB X B PL ∙=为:1111112222221210000T T T T T T T T Tn n n n n n nni i A L X A A A A L X A A A A L X A A A N A A A nE L =⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎪⎪ ⎪∙= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭ ⎪⎝⎭∑将上式前n行分别左乘1()T i i i A A A -,得到如下矩阵:1111111111111112222222222211121()00()()00()()()T TT T T TT T T TT Tn n n n n n nn n n n nni i A A A A L X A A A A A A A A A L X A A A A A A A A A L X A A A A A N A A A nE L ------=⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪∙= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭ ⎪⎝⎭∑将最后一行分别减去上面各行,得到:11111(())()n n nT T T T i i i i i i i i i ii i i nE A A A A N L A A A A L --===-∙=-∑∑∑即:111111(())(())(())nnT T T Ti i i i i i i i i i i i nTTi i i i ii E A A A A N L A A A A L E A A A A L --==-=-∙=-=-∙∑∑∑令:1()T Ti i i i i B E A A A A -=-,则上式可以简化为:11()n niiii i B N B L ==∙=∙∑∑得到整周模糊度向量:111()()n niiii i N B B L -===∙∙∑∑(四)计算L1载波模糊度N1由上面两种方法计算并通过Lambda 方法可固定宽巷模糊度。

在短基线(<1km )不考虑双差电离层残余情况下,对宽巷模糊度和宽巷观测值:[]1102200w w w w k w k w k w k w w m m k w k w X A X N A E N L λλρλϕρλϕρλϕ⎡⎤∙+=∙=⎢⎥⎣⎦⎡⎤∆∇-∙∆∇⎢⎥∆∇-∙∆∇⎢⎥=⎢⎥⎢⎥∆∇-∙∆∇⎢⎥⎣⎦对L1载波模糊度和观测值:[]111111011220111011k k k k m m k k X A X N A E N L λλρλϕρλϕρλϕ⎡⎤∙+=∙=⎢⎥⎣⎦⎡⎤∆∇-∙∆∇⎢⎥∆∇-∙∆∇⎢⎥=⎢⎥⎢⎥∆∇-∙∆∇⎢⎥⎣⎦通过以上两式,可得如下方程:111w w w L N L N A X λλ-=-=∙推出:11111111()/()/()/w w w w w w w w w w N N L L N N λλλλϕλϕλλϕλϕ=+-=+∆∇-∆∇=+∆∇-∆∇通过该式可以根据宽巷模糊度计算出L1模糊度N1的浮点解,通过搜索算法固定N1模糊度。

相关文档
最新文档