GAMIT上的迭代卡尔曼滤波在GPS高精度数据处理模型中的应用
卡尔曼滤波器在GPS系统中的应用
卡尔曼滤波器在GPS系统中的应用摘要：目前，随着GPS应用范围的扩大，传统的定位方法越来越不能满足其日益增长的性能要求。
因此将卡尔曼滤波理论应用到卫星导航中对国防和民用事业具有非常重要的意义。
关键词：GPS 卫星卡尔曼滤波二系统组成：2.0 GPS介绍GPS即全球定位系统(GlobalPositioningSystem)。
简单地说，这是一个由覆盖全球的24颗卫星组成的卫星系统。
这个系统可以保证在任意时刻，地球上任意一点都可以同时观测到4颗卫星，以保证卫星可以采集到该观测点的经纬度和高度，以便实现导航、定位、授时等功能。
这项技术可以用来引导飞机、船舶、车辆以及个人，安全、准确地沿着选定的路线，准时到达目的地。
GPS主要有三大部分组成:空间卫星星座部分、地面监控部门和用户设备部分(GPS接收机)。
目前，随着GPS应用范围的扩大，传统的定位方法越来越不能满足其日益增长的性能要求。
因此将卡尔曼滤波理论应用到卫星导航中对国防和民用事业具有非常重要的意义(1)空间部分GPS的空间部分是由24颗工作卫星组成，它位于距地表20200km的上空，均匀分布在6个轨道面上(每个轨道面4颗)，轨道倾角为55“。
此外，还有4颗备份卫星在轨运行。
卫星的分布使得在全球任何地方、任何时间都可观测到4颗以上的卫星，并能保持良好定位解算精度的几何图像。
这就提供了在时间上连续的全球导航能力。
GPS卫星产生两组电码，一组称为C/A码(Coarse/AequlsitionCodell023MHz);一组称为p码(ProeiseCodel0123MHz)，P码因频率较高，不易受干扰，定位精度高，因此受美国军方管制，并设有密码，一般民间无法解读，主要为美国军方服务。
C/A码人为采取措施而刻意降低精度后，主要开放给民间使用(2)地面控制部分地面控制部分由一个主控站，5个全球监测站和3个地面控制站组成。
监测站均装配有精密的艳钟和能够连续测量到所有可见卫星的接受机。
Kalman滤波应用于GPS相对导航信息解算方法
Kalman滤波应用于GPS相对导航信息解算方法随着全球卫星导航系统的不断完善和发展，以GPS为代表的全球卫星定位系统已经成为了现代导航和定位的主要手段。
然而，在定位过程中，GPS系统会受到各种误差的影响，从而导致定位精度的降低。
而Kalman滤波作为一种优秀的滤波算法，可以对GPS数据进行有效的滤波处理，提高GPS相对导航信息的解算精度。
首先，在GPS测量中，误差有很多来源，如卫星误差、接收机误差、当地大气层误差等等。
这些误差会导致GPS解算出的位置和速度信息不准确，甚至无法获取。
因此，在GPS解算中应用Kalman滤波算法可以减少这些误差的影响。
Kalman滤波是一种离线递归滤波算法，它可以通过使用系统状态方程组和测量方程组来进行系统状态的估计。
其基本思想是将先验知识和测量数据相结合，通过递归计算得到一个状态序列，从而达到有效滤波的目的。
在GPS相对导航信息解算中，Kalman滤波算法的具体实现步骤如下：首先，通过GPS测量得到当前时刻的位置和速度信息；其次，通过Kalman滤波算法来处理测量数据并估计系统状态。
具体而言，由于GPS测量数据误差很大，因此需要对测量数据进行处理，提取出有效信息。
同时，需要将系统状态分为两个部分：预测阶段和更新阶段。
在预测阶段，根据系统状态方程组对当前状态进行预测。
在更新阶段，根据测量方程组对当前状态进行更新。
通过逐步迭代，可以得到一个状态序列，从而达到有效滤波的目的；最后，根据处理后的数据得到高精度的GPS相对导航信息。
综上所述，Kalman滤波算法可以有效地处理GPS数据中的噪声、误差等因素，提高GPS相对导航信息的解算精度。
在实际的应用中，Kalman滤波算法被广泛应用于航空、地球探测、机器人控制等领域，为工程应用提供了有力的支持。
为了进行数据分析，我们需要先确定相关数据。
在GPS相对导航信息解算中，可能需要考虑的数据包括但不限于以下几个方面：1. GPS测量数据：包括接收机接收到的卫星信号以及信号传输时间。
卡尔曼在GPS中的应用
卡尔曼滤波在GPS 定位误差中的应用摘 要：在GPS 观测数据中经常出现扰动分量。
对此,提出了抑制观测噪声中周期干扰的卡尔曼滤波。
针对卫星定位信息误差形成的原因和组成，分析了几何精度因子在误差形成中的影响，在对误差分析的基础上提出了一种误差处理的数学模型，采用卡尔曼滤波的方法对误差进行处理以提高了定位精度。
关键词:GPS 定位;误差处理;卡尔曼滤波Abstract : there is always some disturbances in the GPS observation data, in this paper, we use the Kalman Filtering to suppress the observation noise. Than analyzes the influence of the GDOP, and puts forward a mathematics model of error processing ，which adopts the method of the Kalman Filter.Keywords : GPS positioning, error processing, Kalman Filter全球定位系统(GPS —Global Positioning System)现已广泛应用于军事及国民经济的各个领域.GPS 定位不仅具有全球性、全天候、连续的精密三维定位能力,而且具有良好的抗干扰性和保密性.GPS 定位的主要误差源有以下几个方面:（1)卫星星历预报误差；（2)电离层延时误差；（3)对流层延时误差；（4)卫星时钟预报误差；（5)差分对流层延时误差；(6)基准站时钟偏差等等。
因此，提高GPS 导航精度是十分必要的。
1 GPS 定位误差GPS 导航定位系统采用被动式测量距离的原理完成定位。
具体来说，GPS 模块被动测量来自GPS 卫星定位导航信息的时延，通过测量GPS 接收天线和卫星发射天线之间的距离获得星站距离，加上GPS 卫星在轨位置算出用户的定位坐标。
GAMIT软件在GPS数据处理中的应用
题目：
GAMIT软件在GPS数据处理中的应用
教学院系：
土木工程学院
专 业：
测绘工程
学生姓名：
王国仁
指导教师：
陈爱梅 (助教)
评 阅 人：
杨雪银（讲师）
2014 年 5 月 24 日
目
录
1 绪论 ................................................................................................................................... 1 1.1 研究的背景、目的及意义..................................................................................... 1 1.2 国内外研究现状及发展趋势................................................................................. 1 1.2.1 卫星导航定位技术的研究现状及发展................................................................ 2 1.2.2 GAMIT 软件数据处理的研究现状及发展.......................................................... 2 1.3 主要研究的内容..................................................................................................... 3 2 精密 GPS 数据处理软件的理论 ...................................................................................... 5 2.1 GPS 基本观测量 ..................................................................................................... 5 2.2 GAMIT 的双频载波相位数据处理模型 ............................................................... 8 2.2.1 双频相位线性组合 ...................................................................................................... 8 2.2.2 观测方程的组成 .......................................................................................................... 9 2.2.3 不同频率载波相位观测数据之间的线性组合 ............................................... 11 2.2.4 法方程的解算过程 .................................................................................................... 15 2.3 GLOBK 的多时段解模型..................................................................................... 16 2.3.1 卡尔曼滤波估计 ........................................................................................................ 17 2.3.2 单天解的联合平差 .................................................................................................... 20 2.4 精度评估模型....................................................................................................... 21 3 GAMIT/GLOBK 数据处理 ............................................................................................. 23 3.1 GAMIT/GLOBK 软件的安装 .............................................................................. 23 3.2 GAMIT 软件数据处理流程 ................................................................................. 26 3.2.1 创建数据文件 ............................................................................................................. 27 3.2.2 数据的编辑 .................................................................................................................. 28 3.2.3 数据处理 ....................................................................................................................... 28 3.3 GLOBK 软件数据处理流程................................................................................. 29 3.4 实例分析............................................................................................................... 30
推荐-卡尔曼滤波在INSGPS组合导航中的应用研究 文献综述报告 精品
卡尔曼滤波在INS/GPS组合导航中的应用研究一、前言GPS和惯性系统都是目前世界上先进的导航系统，二者各有优缺点。
惯导系统具有不依赖外界信息、隐蔽性好、抗辐射强、全天候等优点，是机载设备中能提供多种较精确的导航参数信息的设备，但是存在着误差随时间迅速积累增长的问题，这是惯导系统的主要缺点。
与惯导系统相比，GPS定位的显著优点是其高精度和低成本。
尤其是利用GPS卫星信号的高精度载波相位观测量进行定位。
但是在GPS导航定位应用中也存在动态环境中可靠性差，定位数据输出频率低的问题。
利用INS和GPS导航功能互补的特点，以适当的方法将两者组合，可以提高系统的整体导航精度及导航性能。
所谓滤波就是从混合在一起的诸多信号中提取出所需要的信号。
估计理论的研究对象是随机现象。
一个系统的运动轨迹是与系统的初始状态和控制作用的性质、大小有关的。
但在实际系统中，除了已知的控制作用以外，经常有一些外界的杂散信号对系统起作用，如在雷达跟踪系统接收的信号中，有很大一部分随机信号，导弹飞行过程中，由于环境等条件的改变而受到随机信号影响等，通常称这一类信号为噪声。
因此在设计自动控制系统时，除了考虑控制作用外，还必须了解噪声的性质、大小，然后通过适当的结构，抑制或滤掉噪声对系统的影响。
只有对系统的状态做到充分精确地估计，才能保证系统按照最佳的方式运行。
当系统中有随机噪声干扰时，系统的综合就必须同时应用概率和数理统计方法来处理。
也就是在系统的数学模型已建立的基础上，通过对系统输入、输出数据的测量，利用统计方法对系统本来的状态进行估计，此类问题就是滤波问题，卡尔曼滤波其就是为实现这一目的而设置的。
二、卡尔曼滤波与组合导航系统将航行体从起始点导引到目的地的技术或方法称为导航。
能够向航行体的操纵者或控制系统提供航行体位置、速度、航向、姿态等即时运动状态的系统都可作为导航系统。
随着科学技术的发展，导航逐渐发展成为一门专门研究导航方法原理和导航技术装置的学科。
卡尔曼滤波模型在GPS监测网中的应用研究
可 以推导 得 出卡尔 曼滤 波 的递 推 公式为 ：
个 不 断预 报 又 不 断修 正 的过 程 ， 因此更 便 于 实 时
处理 多 期复 测数据 ，这一特 点正是Ｇ Ｓ Ｐ 变形 监测 数据
处理 所 期望 的 。在 变形 监 测领 域 ，专 家学 者 做 了许 多卓 有 成 效 的工 作 ，本 文 尝 试 利用 卡 尔 曼 滤波 解 算Ｇ Ｓ 形监 测 网 。 Ｐ变
波方程，讨论 了形变分析方法 。通过对模拟 Ｇ Ｓ监测 网的计算 分析， Ｐ 取得 了满意 的结果 ，证明 了该方法的有效
性。
［ 关键词］变形监测 ；卡尔曼滤波；检验统计 ［ 中图分类号］Ｐ ５ ２８ ［ 文献标识码］Ａ ［ 文章编号 ］１ ７— ０ ９ （０ １ ５０ ０ — ３ ６ ４ ５ １ ２ １ ）０ — ２ ５ ０
Ｄ ｋ／ 、 —ＪＢቤተ መጻሕፍቲ ባይዱＤ ｋ ＼ ｋ ＝ Ｉ ｋ— ｘ ０ ｘ ｆ
式 中：
Ｘ ｋ／ｋ —１ ＝ ｋ Ｉ ｋ — ｌ ｋ —１ （ ） ｋ－ ｘ（ ／ ）
，
（ ＝ ／ 一 ＋ 五 ／ ）
｝
（ ３ ）
（ ／ 一１＝ ＾ 七 ）
即
：
（）０（）０。Ｑ△ ＝ Ｑ ＝，△ ＝，Ｖ 。 ｃ（，）
ｌ２ （ ）
（） 为
观测 噪声 方差 阵 ； ，４ｒ ｎｃ ｅ （ ｆＫ ｏｅｋ ｒ 克罗 内克） 函数 ，
』五 ＝ ，
ｌ， ≠ Ｊ ０
从 估 计 的角 度 来 说 ，属 于 “ 状态 ”估 计 问题 。卡 尔 曼 滤 波方 程 是 一 组递 推 公 式 ，其 计 算 过程 实 际上 是
ａ ｐ ｉａ ｉ ｔ ｆ ｈ ｓｍｅｈ ｄ ｉ ｅ ｎ ｔａ ｅ ． ｐ ｌ ｂ ｌｙｏ ｉ ｃ ｉ ｔ ｔ ｏ ｄ ｍｏ ｓｒ ｔ ｄ ｓ
GAMIT_GLOBK在GPS数据处理中的应用
广东水利电力职业技术学院学报第５卷１ＧＡＭＩＴ／ＧＬＯＢＫ概述ＧＡＭＩＴ／ＧＬＯＢＫ是一套高精度数据处理软件，主要用于分析研究地壳变形、高精度ＧＰＳ测量数据处理等领域。
它由美国麻省理工学院（ＭＩＴ）和斯克里普斯海洋研究所（ＳＩＯ）联合开发，并得到美国哈佛大学和美国国家科学基金会的支持。
ＧＡＭＩＴ软件的部分代码源于上世纪七十年代的空间大地测量数据处理程序，１９８７年完成了基于ＵＮＩＸ操作系统的ＧＰＳ数据处理软件，１９９２年研制人员对软件进行改进，提高其自动化程度，并利用它进行ＩＧＳ跟踪站网的ＧＰＳ数据处理。
ＧＡＭＩＴ／ＧＬＯＢＫ高精度数据处理软件不但精度高而且开放源代码，使用者可以根据需要进行源程序的修改。
目前，它已广泛应用于长距离、高精度、长时间的ＧＰＳ定位数据处理。
ＧＡＭＩＴ软件可以用于解算卫星轨道、测站坐标、钟差、地球定向参数以及大气延迟等参数，求解地面站在某坐标系下的三维坐标以及卫星轨道参数。
ＧＡＭＩＴ主要由以下几个模块组成：ＭＡＫＥＸ（创建Ｘ－ｆｉｌｅ文件）、ＡＲＣ（轨道积分）、ＭＯＤＥＬ（组成观测方程）、ＣＬＥＡＮ（修复周跳）、ＣＦＭＲＧ（创建Ｍ－ｆｉｌｅ文件）以及ＳＯＬＶＥ（利用双差观测按最小二乘法求解参数）等几个主要程序及其他相关程序。
ＧＡＭＩＴ软件最初在ＵＮＩＸ操作系统下设计运行。
后期的版本通过不断完善，既可以在ＵＮＩＸ操作系统下运行，又可在ＬＩＮＵＸ、Ｓｕｎ、ＨＰ、ＩＢＭ／ＲＩＳＣ、ＤＥＣ、ＲｅｄＨａｔ等操作系统下运行。
目前ＧＡＭＩＴ的最高版本为１０．２１版。
ＧＬＯＢＫ软件主要用于进行ＶＬＢＩ数据处理。
１９８９年，ＧＬＯＢＫ就开始用于处理经过ＧＡＭＩＴ解算后的ＧＰＳ测量结果和用于处理ＳＬＲ数据及ＳＩＮＥＸ数据。
ＧＬＯＢＫ是一种运用卡尔曼滤波进行全网整体平差的网平差软件，主要利用ＧＡＭＩＴ产生的Ｈ－ｆｉｌｅ进行全网整体平差分析和速度场求定，其作用主要用于网平差领域。
２高精度ＧＰＳ数据处理高精度ＧＰＳ网主要用于精密工程测量、变形监测及国家大地测量控制网等方面。
应用GAMIT进行高精度GPS基线数据处理
实际操作时 ,可直接采用精确的起算坐标替换 观 测 数 据 O 文 件 中 的 概 略 坐 标 ( A PPROX POSITION X YZ) ,在 GAM IT 中根据 O 文件自动 生成精确的 lfile. 文件 。 31 4 参数表文件设置与定义
件中有对应的卫星 。 41 8 执行 makej auto2 7001 07n jauto71 270 命令 , 读取观测文件 ( RIN EX 格式) ,得到用于分析的卫星 时钟文件 J 文件 。 41 9 执 行 sh _ check _ sess2sess 12t ype jfile2file jauto71 270 命令 ,检查 j 文件 ,确定 sessio n. info 文 件中有对应的卫星 。 41 10 执行 makex p gga. makex. batch 命令 ,生成 需要的测站时钟 K 文件和观测值 x 文件等 。 41 11 执行 fixdrv dp gga71 270 命令 ,执行 FIXDRV 程序产生分析的批处理文件 。 41 12 执行 csh bp gga7. bat 命令 , 进行批 处理 工 作 。 批 处 理 由 A RC 、 MOD EL 、 A U TCL N 、 CFMR G 和 SOL V E 等几个模块组成 ,数据处理中 的迭代方案是在 sest bl. 中设置的 。
3 数据预处理
31 1 观测数据文件准备 GAM I T 软件采用标准的 RIN EX 格式观测数
基于BP网络的Kalman滤波在GPS导航中的应用
一
。＋ ［ Ｚ
＝Ｐ ， １ 。 ｋ－ 研 ｋ
。 ］
（） ６
（） ７
步预测误 差方 差 阵 ： ｋ Ｐ １＝ｔ ， １ ｋ 蛐 １ Ｐ ｋ １ Ｔ一 ｋ－ Ｐ １ 一 Ｑ １ １ （） ８
随着 计算 机技 术 ， 电子 技 术 和通 讯 技 术 的高 微 速发 展 以及载 体面 向应 用 背景 的 日益 复杂 化 ， 导 对 航精 度 的要求越 来 越 高 。同时 ， 随着 神 经 网络 技 伴 术 的不断 发展 ， 用 领 域 的 不 断 拓 展 ， 神 经 网络 应 使 与卡 尔曼 滤 波 有 机 融 合 成 为 新 的方 法 。通 过 神 经 网络辅 助 卡尔 曼 滤 波 可 以使 Ｇ Ｓ动 态 滤 波 的精 度 Ｐ 更高 。 将 前 向神 经 网络 技 术 辅 助 卡 尔 曼 滤 波 器 进 行 滤波最 优 估 计 的信 息 融 合 方 法 。它 考 虑 了 现 实 环 境 的动 态变 化对 系统 模 型 造 成 的 随机 的干 扰 ， 通过 预 先确定 的神经 网络 结 构 和初 始参 数 ， 据 足 够精 根 度 的样本 对前 向神 经 网络 进行 训 练 ， 以确 定 神 经 网 络 的各个 参数 。在 卡 尔 曼 滤 波器 执 行 导 航估 计 时 ， 将确 定 的能 直 接 影 响导 航 估 计 误 差 的 参 数 作 为 神 经 网络 的输 入 ， 过 实 时 执 行 神 经 网络 ， 出卡 尔 通 输 曼滤 波估 计 的误 差 来 校 正 卡 尔 曼 估 计 。下 面 给 出 仿 真 的基本 框 图如 图 ２所示 。
系统 中存在 的不确定性和非先验 性， 导致滤波产 生较大 的估计误 差 ， 甚至发散 。提 出了将 Ｂ Ｐ神经 网络嵌入到该 滤波器 中的 方法。通过实测数据计算结果表 明该算法 能够真实反映载体运 动轨迹 ， 具有 良好 的精度和可靠性。
卡尔曼滤波在GPS中的应用
__________________________________________________本科毕业论文 (设计)题目：卡尔曼滤波在GPS定位中的应用学院：自动化工程学院专业：自动化姓名：指导教师：2010年 6月 4日The Application of Kalman Filtering for GPS Positioning摘要本文提出了一种应用卡尔曼滤波的GPS滤波模型。
目前在提高GPS定位精度的自主式方法研究领域，普遍采用卡尔曼滤波算法对GPS定位数据进行处理。
由于定位误差的存在,在GPS动态导航定位中，为提高定位精度，必须对动态定位数据进行滤波处理。
文中在比较分析各种动态模型的基础上，提出了应用卡尔曼滤波的GPS 滤波模型，并通过对实测滤波算例仿真，证实了模型的可行性和有效性。
最后提出了卡尔曼滤波在GPS定位滤波应用中的问题和改进思路。
关键词GPS卡尔曼滤波定位误差AbstractThis article proposed applies the GPS filter model of the Kalman filtering.At present, to improve GPS positioning accuracy in the autonomous areas of research methods, we commonly use Kalman filter algorithm to process GPS location data.As a result of the position error existence in the GPS dynamic navigation localization, we must carry on filter processing to the dynamic localization data for the enhancement pointing accuracy．In the base of comparing each kind of dynamic model, this article proposed applies the GPS filter model of the Kalman filtering，the actual examples of filter calculation are simulated, it confirmed that the model is feasibility and validity. Finally, this article also proposed the existing problems and improving the idea of the applications of Kalman filter in GPS positioning.Keywords GPS Kalman filtering Positioning error目录3455566670 31前言自从赫兹证明了麦克斯韦的电磁波辐射理论以后，人们便开始了对无线电导航定位系统研究。
gps卡尔曼滤波算法
gps卡尔曼滤波算法摘要：1.GPS定位原理2.卡尔曼滤波算法概述3.卡尔曼滤波算法在GPS定位中的应用4.算法优点与局限性5.未来发展趋势正文：GPS（全球定位系统）已成为人们日常生活中不可或缺的一部分，为用户提供准确的定位信息。
然而，GPS信号在传播过程中会受到各种因素的影响，如大气层延迟、多路径效应等，导致定位误差。
为了解决这一问题，卡尔曼滤波算法应运而生。
卡尔曼滤波算法是一种数据融合技术，通过将测量值与预测值进行加权处理，实现对状态变量的更精确估计。
该算法在预测阶段，利用系统模型和上一时刻的状态估计值，预测当前时刻的状态值；在更新阶段，将预测值与观测值进行比较，得到一个残差，根据残差大小调整预测值，以得到更精确的状态估计值。
在GPS定位中，卡尔曼滤波算法通过对观测值和预测值进行融合，可以有效减小定位误差。
具体应用过程如下：1.初始化：设定初始状态变量值和协方差矩阵。
2.预测：根据系统模型和上一时刻的状态估计值，预测当前时刻的状态值。
3.更新：将预测值与观测值进行比较，得到残差，根据残差调整预测值，得到更精确的状态估计值。
4.重复预测和更新步骤，直至满足精度要求。
卡尔曼滤波算法在GPS定位中具有以下优点：1.实时性：算法能够实时处理观测数据，提供较快的定位结果。
2.准确性：通过对观测值和预测值的加权处理，提高定位精度。
3.抗干扰能力：算法对电磁干扰、大气层延迟等影响具有较强的抗干扰能力。
然而，卡尔曼滤波算法也存在一定的局限性，如对初始状态估计值的依赖性，以及当系统模型不准确时，定位精度可能受到影响。
未来发展趋势方面，随着物联网、自动驾驶等技术的快速发展，对定位精度和实时性的要求越来越高。
因此，卡尔曼滤波算法在GPS定位中的应用将不断优化和完善，以满足日益严苛的需求。
同时，研究人员还在探索将卡尔曼滤波与其他先进算法相结合，如粒子滤波、贝叶斯滤波等，以进一步提高定位精度和抗干扰能力。
总之，卡尔曼滤波算法在GPS定位中发挥着重要作用，为人们提供准确、实时的定位服务。
应用GAMIT软件进行高精度GPS定位解算
应用ＧＡＭＩＴ软件进行高精度８ＰＳ定位解算李杰王晓强新疆地震局乌鲁木齐北京南路４２号８３００１１摘要本文主要夼绍了作为高精度的ＧＰＳ基线处理软件６ＡＭＩＴ的构成及使用．通过算倒说明在高精度网内利用ＧＡＭＩＴ进行基线解算完全可以速到精度要求，满足形变分析的需要．彳关键词０＾ＭＩ口６ＰＳ基残一、前言ＧＰＳ精密测地技术的发展和应用使大地测量发生了革命性的变化，以１０１－１０１的边长相对精度．毫米级的点位绝对精度测定地壳形变、板块运动、地球自转和极移，大大促进了地球动力学的研究。
计算机技术的发展在提高硬件性能的同时，也带动了相关软件的应用。
作为ＧＰＳ基线数据处理的ＧＡＭＩＴ解算软件就是其中代表之一。
Ｇ埘ＩＴ是美国麻省理工学院（ＭＩＴ）与圣迭哥海洋研究所（￥ｃｉｒｐｐｓ）研制的数据处理软件。
其特点是运算速度快、版本更新周期短、使用比较方便、在精度许可范围内自动化处理程度高，因此应用相当广泛。
国内对ＧＡＭｒＴ的应用与研究也发展到了一个相当广泛的程度。
例如，我国与美国合作建立的用于监测我国西南地区地壳形变的龙门山ＧＰＳ地壳形变监测网项目，通过运用ＧＡＭＩＴ软件进行处理，得到基线的相对精度均优于进行地壳形变分析所需的１０’７（Ｏ．Ｏｌｐｐｍ）的精度。
又如，我局与新疆克孜尔水库管理局的合作项目“克孜尔水库大坝Ｆ２断层的ＧＰＳ形变监测”。
通过ＧＡＭＩＴ处理，获得重复基线向量的相对精度平均为６．４×１０，最弱点点位中误差为士０．００１６ｍ．在大坝变形监测上完全满足项目需要。
二、ＧＡＭＩＴ的组成ＧＡＭＩＴ主要由ＡＲＣ（轨道积分）、ＭＯＤＥＬ（组成观测方程）、ＳＩＮＣＬＮ（单差自动惨复周）、ＤＢＣＬＮ（双差自动修复周眺）、ＣＶＩＥＷ（人工交互式修复周跳）、利用双差观测按最小二乘法求解参数的ＳＯＬＶＥ及用于创建ＳＯＬＶＥ所需的Ｍ＿ｆｉｌｅ文件的ＣＦＭＲＧ等几个主要程序及其他相关程序构成。
通过使用ＭＡＫＥ］（将ＲＩＮＥＸ格式的ＧＰＳ观测数据转换为Ｇ／ＬｔＩＩＴ所采用的数据格式文件（ｘ—ｆｉｌｅ），该观测数据文件包含着Ｌｌ、Ｌ２载波相位与伪距值等，然后生成误差方程系数（即偏导数）与常数项的主要用于数据分析的ｃ—ｆｉｌｅ。
gps卡尔曼滤波算法
gps卡尔曼滤波算法【最新版】目录1.卡尔曼滤波算法概述2.GPS 定位系统简介3.卡尔曼滤波算法在 GPS 定位系统中的应用4.卡尔曼滤波算法的优缺点5.总结正文一、卡尔曼滤波算法概述卡尔曼滤波算法是一种线性高斯状态空间模型，主要用来估计动态系统的状态变量。
它是一种递归最小二乘法，通过在预测阶段和更新阶段不断迭代，达到对系统状态变量精确估计的目的。
二、GPS 定位系统简介GPS（全球定位系统）是一种以人造地球卫星为基础的高精度无线电导航系统，它在全球范围内提供连续、实时的三维位置、速度和时间信息。
GPS 系统由一系列地球轨道上的卫星、地面控制站和用户设备组成。
三、卡尔曼滤波算法在 GPS 定位系统中的应用在 GPS 定位系统中，由于信号传播过程中受到各种因素的影响，如大气层折射、多径效应等，使得接收到的卫星信号存在误差。
卡尔曼滤波算法可以用来对这些误差进行修正，从而提高定位精度。
卡尔曼滤波算法在 GPS 定位系统中的具体应用如下：1.对卫星信号的误差进行建模，包括卫星钟差、电离层延迟等。
2.利用卡尔曼滤波算法对测量值进行平滑，消除随机噪声。
3.对卫星信号进行跟踪，估计卫星的位置和速度。
4.结合地图匹配，实现精确定位。
四、卡尔曼滤波算法的优缺点卡尔曼滤波算法具有以下优点：1.对系统状态的估计具有实时性、连续性和精确性。
2.算法结构简单，易于实现和扩展。
3.能够处理包含噪声的测量值。
然而，卡尔曼滤波算法也存在一些缺点：1.对系统模型的准确性要求较高，如果系统模型存在偏差，估计结果也将受到影响。
2.计算量较大，随着状态变量维数的增加，计算复杂度将显著增加。
五、总结总之，卡尔曼滤波算法在 GPS 定位系统中发挥着重要作用，能够有效地对各种误差进行修正，提高定位精度。
提高GPS定位精度的改进卡尔曼滤波算法研究
提高ＧＰＳ定位精度的改进卡尔曼滤波算法研究作者：滕云龙陈小平唐应辉来源：《现代电子技术》2008年第03期摘要：介绍了一种有效提高GPS定位精度的改进卡尔曼滤波算法。
该算法针对最小二乘法和标准卡尔曼滤波的特点，通过伪距估计出接收机的位置和钟差，有效避免了由于滤波初值、系统噪声方差以及量测噪声方差带来的滤波发散问题。
同时该算法不直接使用卡尔曼滤波来估计接收机的状态，而是估计接收机状态的误差，减小了运算量，有效提高了定位精度。
在进行状态误差估计时，不需要存储大量测量数据，能方便地进行动态测量数据的实时处理。
仿真结果证明此算法具有较快的收敛速度和较高的定位精度。
关键词：卡尔曼滤波;定位解算;最小二乘法;定位精度中图分类号：文献标识码：A文章编号：1004373X(2008)0300403Study of Improved Arithmetic of Kalman Filter on How to Improvethe Precision with Global Position SystemTENG Yunlong1,2,CHEN Xiaoping1,TANG Yinghui2(1.Research Institute of Electronic Science and Technology,University of Electronic Science and Technology of China,Chengdu,610054,China;2.Applied Mathematics College,University of Electronic Science and Technology ofChina,Chengdu,610054,China)Abstract：In this paper,we introduce a new algorithm of improving GPS positioning precision.This algorithm is based on the least—square method and normal Kalman filter.This algorith m can effectively restrain the filter′s divergence caused by the initial value of filter and system—noise—variance and measurement—noise—variance.The receiver position and clock offset can be estimated via measuring the pseudo ranges.Kalman filter is used to confirm the errors of paremeters instead of the parameters themselves,which reduces the operation errors and improves the positioning accuracy efficiently.During the estimation,the mass measurement data do not have to be saved.The data measured dynamically can be easily processed in real time.This simulation results indicate that it has positioning precision and high convergent rate.Keywords：Kalman filter;positioning caculate;least—square method;positioning precision在接收机定位解算中，通常采用最小二乘法或者卡尔曼滤波。
卡尔曼滤波算法在GPS非差相位精密单点定位中的应用研究
卡尔曼滤波算法在GPS非差相位精密单点定位中的应用研究一、本文概述随着全球定位系统（GPS）技术的不断发展，其在各种领域的应用日益广泛，尤其是在高精度定位领域，GPS技术发挥着至关重要的作用。
然而，传统的GPS差分相位定位方法受到诸多限制，如需要多个接收站、数据传输延迟等问题，使其在某些特定场合的应用受到限制。
近年来，非差相位精密单点定位技术（PPP）的提出为GPS定位技术的发展带来了新的突破。
卡尔曼滤波算法作为一种高效的动态数据处理方法，其在非差相位精密单点定位中的应用，不仅提高了定位精度，还增强了系统的稳定性和实时性。
本文旨在探讨卡尔曼滤波算法在GPS非差相位精密单点定位中的应用。
介绍了GPS非差相位精密单点定位技术的基本原理和优势，然后详细阐述了卡尔曼滤波算法的基本理论和实现方法。
在此基础上，本文深入分析了卡尔曼滤波算法在GPS非差相位精密单点定位中的具体应用，包括模型的建立、算法的实现以及定位精度的评估等方面。
通过本文的研究，期望能够为GPS非差相位精密单点定位技术的发展提供理论支持和实践指导，同时也为卡尔曼滤波算法在其他领域的应用提供借鉴和参考。
二、卡尔曼滤波算法基本原理卡尔曼滤波算法是一种高效的递归滤波器，它能够从一系列的不完全及含有噪声的测量中，估计出动态系统的状态。
卡尔曼滤波算法以其递推计算的特点，在计算机科学、航空航天、自动控制等领域得到了广泛应用。
卡尔曼滤波算法的基本原理是基于线性动态系统的状态空间模型。
这个模型通常包含两个方程：状态方程和观测方程。
状态方程描述了系统状态的演变，而观测方程则描述了如何从系统状态生成观测值。
x_{k} = Ax_{k-1} + Bu_{k-1} + w_{k-1} ]其中，( x_k ) 是系统在时刻 ( k ) 的状态向量，( A ) 是状态转移矩阵，( B ) 是控制输入矩阵，( u_{k-1} ) 是控制输入向量，( w_{k-1} ) 是过程噪声向量。
高精度导航系统中的卡尔曼滤波算法研究
高精度导航系统中的卡尔曼滤波算法研究现代导航系统具有广泛的应用，为了实现高精度的定位和导航功能，研究人员广泛使用卡尔曼滤波算法。
本文将对高精度导航系统中的卡尔曼滤波算法进行研究和探讨。
卡尔曼滤波算法是一种基于状态空间模型的优化算法，能够通过传感器测量值和系统动力学模型对估计进行融合，从而提高导航定位的精度和可靠性。
在高精度导航系统中，卡尔曼滤波算法通常被用来估计导航系统的状态，例如位置、速度和姿态等。
在研究中，我们首先会建立导航系统的状态空间模型，包括系统的状态变量、输入变量和输出变量。
系统的状态变量可以表示为导航系统的位置、速度和姿态等信息，输入变量可以表示为导航系统的控制输入，输出变量则是导航系统的传感器测量值。
然后，我们需要确定系统的动力学模型。
动力学模型描述了导航系统的状态如何随时间变化，可以使用常微分方程或差分方程进行描述。
动力学模型需要根据导航系统的实际情况进行建立，例如考虑加速度、角速度和环境扰动等因素。
接下来，我们将利用卡尔曼滤波算法对导航系统的状态进行估计。
卡尔曼滤波算法基于贝叶斯滤波原理，通过将传感器测量值和系统动力学模型进行融合，得到对导航系统状态的最优估计。
卡尔曼滤波算法主要包括两个步骤：预测步骤和更新步骤。
在预测步骤中，使用系统的动力学模型预测导航系统的状态，并计算出状态的协方差矩阵。
在更新步骤中，将传感器测量值与预测值进行比较，通过协方差矩阵来衡量两者的置信度，并更新状态估计和协方差矩阵。
卡尔曼滤波算法的关键在于准确建立系统的动力学模型和传感器测量模型，并对模型的参数进行优化。
在实际应用中，由于导航系统可能受到多种误差和噪声的影响，所以需要对滤波算法进行改进和优化，以提高导航定位的精度和鲁棒性。
近年来，为了进一步提高高精度导航系统的性能，研究人员还引入了一些改进的卡尔曼滤波算法，例如扩展卡尔曼滤波算法（EKF）和无迹卡尔曼滤波算法（UKF）。
这些改进的算法可以处理非线性系统和非高斯噪声等复杂情况，并在一定程度上提高导航定位的精度和鲁棒性。
卡尔曼滤波在GPS变形监测中的应用
卡尔曼滤波在GPS变形监测中的应用
高雅萍;冯晓亮
【期刊名称】《人民长江》
【年(卷),期】2006(037)007
【摘要】卡尔曼滤波(Kalman,1960)是当前应用最广的一种动态数据处理方法,它具有最小无偏方差.在GPS变形监测中,如果将变形体视为一个动态就可以用来描述这个变形体的运动情况.介绍了卡尔曼滤波的基本原理,针对常规GPS变形监测数据处理中存在的缺点,结合卡尔曼滤波的特点,采用三峡实例对卡尔曼滤波在GPS变形监测中动态数据的处理进行研究,并运用各点点位位移速度图对所采用的模型进行验证,同时对状态方程的建立及初始值的选取进行分析总结.
【总页数】3页(P87-88,96)
【作者】高雅萍;冯晓亮
【作者单位】成都理工大学,地球科学学院,四川,成都,610059;中国地质科学院,探矿工艺研究所,四川,成都,610059
【正文语种】中文
【中图分类】TV698.1+1
【相关文献】
1.卡尔曼滤波粗差探测在GPS变形监测中的应用 [J], 刘恒辉;丁健;王璠
2.基于AR(p)的-卡尔曼滤波在GPS变形监测中的应用 [J], 赵新秀;王解先
3.GPS变形监测动态数据处理中卡尔曼滤波的应用 [J], 高雅萍;冯晓亮
4.卡尔曼滤波在基坑变形监测数据处理中的应用 [J], 阿丽米拉·艾力
5.卡尔曼滤波在变形监测中的应用 [J], 陈景军;陈煦
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
Kalman 滤波在 GPS 非差相位精密单点定位中的应用
Kalman 滤波在 GPS 非差相位精密单点定位中的应用符新新;高俊强;石岩【摘要】阐述单台双频 GPS 非差相位精密单点定位的数学模型，在最小二乘估计基础上，导出卡尔曼滤波算法。
提出采用迭代扩展卡尔曼滤波算法解决非差相位非线性方程在线性化过程中产生的线性误差问题，并将其应用于GPS 数据实时处理，不仅很好地降低非线性方程线性化产生的误差，而且能够精确推算到用户的三维位置。
%It presents the mathematical model of the precise point positioning,introducing the Kalman filter algorithm on the basis of the least squares estimation and using the extended recursive Kalman filter in the GPS data real-time processing.Not only can it well reduce errors resulting from linearization of nonlinear equations,but accurately calculate the three-dimensional position of the user’s.【期刊名称】《黑龙江工程学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2015(000)003【总页数】3页(P6-8)【关键词】GPS 非差定位;精密单点定位;卡尔曼滤波;迭代扩展【作者】符新新;高俊强;石岩【作者单位】南京工业大学测绘学院，江苏南京 210000;南京工业大学测绘学院，江苏南京 210000;南京工业大学测绘学院，江苏南京 210000【正文语种】中文【中图分类】P207精密单点定位是利用GPS卫星精密星历及精密卫星钟差［1］，对单台接收机采集的伪距观测值或相位观测值进行非差定位处理，GPS非差定位精度可达分米级甚至是厘米级。
- 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、"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、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)。
卡尔曼滤波技术 ， 应用形变 系统对采集 的原始数据进行分析 ，
将基线处理 的结果数据进行优化 ，进 而得 到提 高基 线解算精 度 的方法 。
１ ． ３ 基线பைடு நூலகம்解算 流程和 改进 的数 学模 型
ｌ改进 的 Ｇ ＡＭＩ Ｔ基线 解算
１ ． １ ＧＡＭＩ Ｔ基 线解 算方 法
Ｇ Ｐ Ｓ在测量上一般采用相对定位的技术，即两台接 收机 分别放在基线 的两端， 同步接收 Ｇ Ｐ Ｓ 的数据 ， 之后确定基线两 端 的相对位置或基线 向量 ，基线解算就是利用接收的载波相 位、 观测数据和多普勒频率进行 向量解算 ， 之后进行差分处理 ， 建立 向量值和观测值 的关系 ，再通过最小二乘法确定向量的 精度…， 本文研制 的是 一种形变监测系统 的 ＧＰ Ｓ数据接收站 ，
弛解 ； 对于Ｃ ｈ ｏ ｉ ｃ ｅ ｏ ｆ Ｏ ｂ ｓ ｅ ｒ ｖ ａ ｂ ｌ ｅ和 Ｑ ｕ ｉ ｃ ｋ — ｐ ｒ ｅ ｏ ｂ ｓ ｅ ｒ ｖ ａ ｂ ｌ ｅ 仅取 Ｌｌ 载波频率 ， 对 于ｏ ｔ １ ． ｇ ｒ ｉ ｄ 允 许使 用海 潮 模 型 ， 这对 Ｇ Ａ ＭＩ Ｔ 解
（ １ ． 兰州交通大学 电子与信息工程学院 ， 甘 肃 兰州 ７ ３ ０ ０ ７ ０ ； ２ ． 卓望信 息技术【 北京） 有限公 司， 北京 １ ０ ０ ０ ３ ２ ）
摘要 ： Ｇ ａ ｍｉ ｔ 基 线解算是 当前重要的一种 Ｇ Ｐ Ｓ基线 解算方法 ， 为获得 一种 高精度 的 Ｇ Ｐ Ｓ 测量 解算数据 ， 文 中是在设计一 种基 线解算设备 的同时， 研 究使基线解算精度提 高的 办法 ， 即在 对传统 的 ｇ ａ ｍｉ ｔ 基 线解算方 法进行改进的基础上 ， 同时 在Ｇ Ａ ＭＩ Ｔ基 线解算中加入迭代卡 尔曼滤波 的方 法， 剔除较大误差 ， 得到趋近 于理论值 的改良数据 ， 从而达到 高标准的
在改进 的 Ｇ ＡＭＩ Ｔ解 算中， 对解算的初始文件 ｓ ｅ ｓ ｔ ｂ ｌ 做如
６
信息通信
谢冰等 ： Ｇ Ａ ＭＩ Ｔ上的迭代卡尔曼滤波在 Ｇ Ｐ Ｓ高精度数据处理模型中的应用
算数据 的优化效果 ， 可 以看到， 经卡 尔曼滤波基线变化 曲线与
出误差方程式， 然后再用最 小二乘平 差处 理基线 向量 ， 这种方 法 的未知数和误差方程个数很多 ， 平差解算量 比较大 。 文 中 采 用载波 相位观测值的双差观测值求解基线 的另一种模型 。 设在 Ｇ Ｐ Ｓ标准时刻 ｔ ｉ 在测站 １ 、 ２同时对卫星 ｋ 、 ｊ 进行 了 载波相位测量， 得到 的双 差观 测值模 型为 ：
数， 确 定 基 线 处 理 方 法 和 基 线 的精 化 处 理 “ 。
观测量 的选取 Ｌ ｌ Ｏ ＮＬ （ 仅 Ｌｌ 载波） 惯性框架 Ｊ ２ ０ ０ ０ 图 ２中数 据 处 理 是 解 算 的 核 心 部 分 常 用 的 基 线 向 量 采
用 载 波 相 位 观 测 值 的双 差 观 测 值 求 解 ，一 般 是 利 用 观 测 值 列
基线解算的参数包括单基线解与多基线解 、卫星截止高
本文对基线解算时的控制 参数做 以下修 改： 历元间隔 １ Ｓ 最大历元数 ２ ８ ８ ０ Ｊ ２ ０ ０ ０ 截止高度角 １ ５ 喷性框架
度角、 电离层与对流层改正模型、 Ｌ １ 与Ｌ ２频率选择 、 解算模糊
度的基线长度 、 单位权 中误差（ Ｒ ＭＳ ） 、 整周模糊度检验值 （ Ｒ Ａ． Ｔ Ｉ Ｏ） 、 卫星选择、 时段选择等 。通过 设定基线解 算的控制参
统 的基础上 ， 研 究一种可提高 Ｇ Ｐ Ｓ数据精度的解算模 型。本 文在对 Ｇ ＡＭＩ Ｔ基线处理算法做适当修改的基础上 结合迭代
算流程 中后续解算文件的生成是很重要的。解算 ａ ０ １ ０ 、 ｂ ０ １ ５ 、 ｃ １ ２ ０三个站点之间的基线 ，并 引入三个 国际 Ｉ ＧＳ站：ＸＩ Ａ Ｎ、 Ｌ Ｈ Ａ Ｚ、 Ｓ Ｅ Ｌ Ｅ三个站 ， 在坐标约束上采用 ０ ． ０ ２ ０ ｍ， 进 行基 线解 算。
当前高精度的 Ｇ Ｐ Ｓ 数据处理主要采用数据采集的可靠性 以及解算后期 的平差处理 ， 如 发现数据有误 ， 需重新 采集 并再
次 平 差 ， 比较 费 时 。本 文 是 在 研 制 一 种 高 精度 的形 变 监 测 系
下修改 ： 使Ｃ ｈ ｏ ｉ ｃ ｅ ｏ ｆ Ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ＝Ｒ Ｅ Ｌ ＡＸ， 得到较为宽松的松
基 线 测 量精 度 。 一般 通 过 改 良后 的数 据 可达 到 毫米 级 的 精 度 。
关键词 ： 迭代卡 尔曼滤波 ； Ｇａ ｍｉ ｔ ； ＧＰ Ｓ基站 ； 基 线解算
中 图分 类 号 ： Ｐ ２ ２ ８ 文 献标 识码 ： Ａ 文章 编号 ： １ ６ ７ ３ ． １ １ ３ ｌ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ３ ． ０ ０ ０ ６ ． ０ ３
其 接 收装 置 如 图 １ 所示 。
圆
圈
图１ ＧＰ Ｓ数据监测接收站 文 中使用运行在 ｌ ｉ ｎ ｕ ｘ系统下的 ｇ ａ ｍｉ ｔ 软件 ， 当对 ＧＰ Ｓ接
收机 采集 的 数 据进 行 处 理 时 ， 需对 ｇ ａ ｍｉ ｔ 进行参数更新， 将 更
新好 的 ｔ ａ ｂ ｌ ｅ ｓ 表文件放在 ｇ ａ ｍｉ ｔ 安装文件 ｇ ｇ目录下 ，替换原
来的内容 。 本文采用三个 图 １ 所示 的接收机 ， 分别命名为 ａ ０ １ ０ ，
ｂ ０ １ ５ ， ｃ １ ２ ０监测 站 ， 并于 ２ ０ １ １ 年 ６月 ｌ ０日、 １ １日和 １ ２日取 得 观测 数据 。 图２ ｌ ｉ ｎ ｕ ｘ上 的 数 据 处 理 流 程
１ ． ２ 设 定基 线解 算控 制参 数
２ ０ １ ４ 年 第 ３ 期 （ 总第 １ ３ ５期）
信 息 通 信
Ｉ ＮＦ ＯＲＭ ＡＴ１ ０Ｎ ＆ Ｃ０Ｍ Ｍ ＵＮＩ ＣＡＴ１ ０ＮＳ
２Ｏ１ ４
（ Ｓ ｕ ｍ ．Ｎ ｏ １ ３ ５ ）
Ｇ Ａ ＭＩ Ｔ 上的迭代卡尔曼滤波在Ｇ Ｐ Ｓ 高精度数据处理模型中的应用
谢 冰 ， 李正浩