高精度GPS数据处理方法的分析研究
GPS精密单点定位数据处理分析
GPS精密单点定位数据处理分析在信息技术快速发展的过程中，GPS研究领域中的GPS精密单点定位技术是當前一项研究的热点。
本文就GPS精密单点定位数据处理进行简单分析。
标签：GPS精密单点定位数据处理0前言在过去的GPS应用中，采用都是相对定位的操作方式进行应用。
在使用的过程中通过组成观察两者之间出现的数值，消除各部分之间产生的差值影响，以此来达到高精度的目的。
在使用这种方式的过程中，不会将复杂的误差模型应用在内。
通常指需要采用简单的模型进行精度定位就可以。
但是，相较于目前应用GPS的实际情况来看，依然存在着不少的问题。
在作业的过程中之应用一台接收装置尽心观测，对作业的效率造成影响，同时还使得作业才成本相应增加。
在条件不同的情况，影响也各不相同。
GPS精密单点定位能够有效克服这方面的问题。
同时还能够直接应用，有效解决问题，使得其应用范围前景非常可观。
1 GPS精密单点定位原理与数学模型了解GPS精密单点定位原理与数学模型。
这两方面的认识是开展相关研究活动的前提。
1.1 GPS精密单点定位原理精密单点定位（PrecisePointPositioning）研发的起源是绝对定位思想[1]。
但是精密单点定位相较于常规的绝对定位具有一定的不同之处。
精密单点定位进行定位计算的坐标与钟差主要来源于国际GNSS服务机构IGS提供的相对精度较高的卫星轨道信息与钟差信息。
在使用的过程中出需要应用到观测值，还需要使用载波相位观测值。
与此同时，在误差处理的过程中相较于其他的绝对定位思想存在一定的不同之处。
在误差数据处理的过程中，精密单点定位利用各种模型将观测值进行组合，进而小若或者完善其中产生的误差。
1.2 GPS精密单点定位数学模型首先，传统模型。
在GPS精密单点定位过程中所应用到的传统模型主要采用的载波相位与双频GPS观测点离层，进行组合观测模型。
传统模型组成的共识公示通常是该领域最有名的公式。
将这种模型的公式进行简化如下所示：其次，UofC 模型。
GPS精密单点定位(PPP)技术精度分析研究
GPS精密单点定位（PPP）技术精度分析研究介绍了精密单点定位技术的定位原理，分析了对其定位精度影响的误差源，应用TriP（1.0）软件对IGS观测站进行数据处理，得出了其定位精度可靠性。
标签：精密单点定位（PPP）原理分析精度可靠性分析1绪论精密单点定位（Precise Point Positioning，PPP）技术由美国喷气推进实验室（JPL）的Zumberge 于1997年提出。
该技术的思路非常简单，在GPS定位中，主要的误差来源于三类，即轨道误差、卫星钟差和电离层延时。
如果采用双频接收机，可以利用LC相位组合，消除电离层延时的影响。
如果选择地心地固系表示卫星轨道，计算的参考框架同为地心地固系，可以消去观测方程中的地球自转参数。
本文应用武汉大学研制的TriP（1.0）软件，通过对IGS提供的GPS 原始观测数据进行数据处理，解算出时间系列，通过对其进行分析，得出了其定位的精度可靠性。
2精密单点定位技术的定位原理精密单点定位技术（PPP）利用全球若干地面跟踪站的GPS 观测数据计算出的精密卫星轨道和卫星钟差，对单台GPS 接收机所采集的相位和伪距观测值进行定位解算。
利用这种预报的GPS 卫星的精密星历或事后的精密星历作为已知坐标起算数据；同时利用某种方式得到的精密卫星钟差来替代用户GPS 定位观测值方程中的卫星钟差参数。
在精密单点定位中，一般是利用IGS的精密卫星钟差估计值消去卫星钟差项，并且采用双频观测值消除电离层影响，其观测值误差方程如下：式中：A为相应的设计矩阵，L（i）为相应的观测值减去概略理论计算值得到的常数项，X（i）为待估计参数，其中x、y、z为三维位置参数，δt 为接收机钟差参数、δρzd为对流层延迟参数、Nj为整周未知数参数。
利用上述推导的观测模型，即可采用卡尔曼滤波的方法或最小二乘法进行非差精密单点定位计算，在解算时，位置参数在静态情况下可以作为常未知数处理；在发生周跳的情况下，整周未知数当作一个新的常数参数进行处理；对流层影响选用Saastamonen 或其他模型改正，再利用随机游走的方法估计其残余影响。
高精度地形测绘技术的数据处理与分析方法
高精度地形测绘技术的数据处理与分析方法在现代化社会中，高精度地形测绘技术广泛应用于各个领域，如城市规划、环境监测、土地利用等。
随着科技的不断发展，测绘技术也在不断演进，如卫星测绘、全球定位系统（GPS）等技术的应用使得地形测绘的精度得到了极大的提升。
然而，高精度地形测绘技术所测量的原始数据常常庞大而复杂，如何进行数据处理与分析成为关键问题。
首先，高精度地形测绘技术的数据处理需要考虑数据的收集和整理。
数据的收集可以通过卫星测量、无人机等手段进行，这些设备能够实时获取地表的高程信息。
但是，由于地形的复杂性和较高的采样率，数据量庞大，因此需要有效的数据整理方法。
一种常用的方法是利用GIS（地理信息系统）软件对原始数据进行处理和编辑，将不必要的数据去除，使得数据集更加简洁和易于处理。
其次，高精度地形测绘技术的数据处理包括数据的纠正和校正。
地表的高程测量往往受到多种因素的干扰，如大气压力、温度、天气条件等，这些因素将会导致数据的偏差。
因此，在进行数据处理之前，需要对数据进行纠正和校正。
首先，通过大气校正模型对数据进行纠正，去除大气压力和温度的影响。
其次，通过数据对比和校正算法进行数据的精确校正。
第三，高精度地形测绘技术的数据处理需要考虑地形特征的提取与分析。
在获取到经过数据处理的地形数据后，需要利用各种分析方法进行进一步研究。
其中，最常用的方法是提取地面特征，如地表的起伏、地形的坡度和坡向等。
通过提取这些地面特征，可以更加直观地了解地形的地貌特征，为城市规划、环境监测等领域的决策提供参考依据。
最后，高精度地形测绘技术的数据处理还需考虑地形模型的生成与分析。
地形模型是地形数据分析的关键工具，它可以对地表的地貌特征进行可视化和分析。
常用的地形模型包括数字高程模型（DEM）和数字地表模型（DSM）。
在生成地形模型时，需要考虑数据的分辨率和数据的精度，以及地形特征的表达方法。
在地形模型的分析过程中，可以进行坡度分析、曲率分析等等，以更深入地研究地形的空间特征。
跨海长桥高精度高程基准的GPS数据处理研究
（ ）跨河 Ｇ Ｓ水 准 点 问高差 拟合 方法研 究 。 ４ Ｐ （ ）高程传 递 软件 的开 发 。 ５
（ ）成果质 量外 部检 核 。 ６
３ ４ 高精度 地 面基 准 的引入 ． ＧＰ Ｓ基线 解算 中 ， 算 点 （ 准 站 ） 标 的精 起 基 坐 度 将影 响基 线 的精度 。起 算点 对基线解 算 的最 大
法等将 不再继 续利 用 。而其 他跨 河 水准 测量 手段
如经纬仪倾 角 法 、 距 三角法 等 又存 在精 度较低 、 测 效 率不 高 、 受通 视条 件 制约 等缺 点 。因此 ， 针对 较 长距 离 的跨海 高程传 递 要求 ， 现有 技术 条件下 ， 在 寻求一种精 度 、 率更 高且 不受 环 境 影 响 而 又 易 效 于推广 的高 程 传 递 方 案 以取 代 传 统 高 程 传 递 手
利用 ＧＰ Ｓ可 以精 确地 确定 出点位 的大地 高 ， 它与水 准 高 （ 正常 高 ） 或海 拔 高（ 高） 间存在 如 正 之
下关 系 ：
ｈ正高 ＝ Ｈ — Ｊ， ＼
传 递主要 采用静 力水 准 法 、 动力水 准法 、 常规大地 测 量法 等 ， 中静 力水 准法 由 于采 用 高 质 量 的连 其 通管 ， 其代价 十分 昂贵 ； 动力 水 准法需 要基 于 长 而
影 响 可 以用 式 （ ） 示 。 ４表
一
其 中， 高精度 大地 高 的获取 、 程传递 拟合 方 高
法 的合 理应 用又极 其 重要 。 ３ 高程传递 的 Ｇ Ｓ数 据处 理研 究 Ｐ
段， 显得 十分迫 切 。
图 １ 大 地 高 与 正 常 高 的关 系
同 时 ， 据 以上 关 系 ， 同 的 Ｇ Ｓ水 准 点 之 根 不 Ｐ
论GPS测量的数据处理方法及其优化方式
论GPS测量的数据处理方法及其优化方式。
一、GPS测量数据处理方法1、数据预处理GPS数据预处理包括了资料收集、数据筛选、数据校正、数据过滤、数据插值等步骤。
其中最重要的步骤是数据校正，由于GPS卫星所发出的信号在传输过程中会遭受导航信号、地球大气层、接收机时间、传输媒介等干扰，导致GPS采集的数据有较大的误差，因此需要对GPS数据进行校正。
数据校正包括了数据预处理、误差模型建立、误差分析和校正方法等步骤。
2、数据处理GPS数据处理主要包括了基准的选择和建立、数据分析和拟合、解算算法和数据融合等步骤。
基准的选择和建立是指在数据处理过程中需要明确使用的基准坐标系，例如WGS84坐标系、北京54坐标系等。
数据分析和拟合是指采用数学模型对GPS数据进行处理，例如最小二乘法、卡尔曼滤波、粒子滤波等方法。
解算算法与数据融合主要是指将GPS数据与其他信息进行融合，例如地图数据、气象数据、传感器数据等。
二、GPS测量数据处理优化方式1、信号接收优化GPS信号接收优化是指改善信号接收的操作和环境，例如改善接收机本身的性能、选用合适的天线、改善接收机自身的环境、减少信号干扰等。
2、误差模型优化误差模型建立是将误差分为多个部分，例如常数误差、轨道误差、大气误差、接收机误差等，然后对各部分误差采用不同的方法进行模拟和处理。
误差模型的优化一方面是对误差模型进行精细化建模，另一方面是通过分析误差来源和数据特性来对误差模型进行改进和优化。
3、算法优化GPS数据处理算法的优化可以从多个方面入手，例如减少计算量，提高算法计算速度和鲁棒性，改进算法的精度和可靠性，例如采用粒子滤波算法可以有效地解决非线性滤波问题。
4、数据融合优化数据融合是将不同数据源的数据信息综合起来，以提高得到的GPS数据的精度和可靠性，并提高研究结果的确定性和可靠性。
数据融合的优化可以通过改进融合算法、改善数据质量和改进数据采集的设计等来实现。
5、差分处理差分GPS是基于两个接收机之间的同步观测数据得到相对的精密定位，其可以有效地消除接收机和卫星的共同误差，以实现高精度的测量。
GPS导航数据处理与精度控制技巧
GPS导航数据处理与精度控制技巧GPS（Global Positioning System）是一种广泛应用于导航、地理测量等领域的技术。
随着技术的不断进步，GPS导航的精度也在不断提高。
本文将从数据处理和精度控制两个方面探讨GPS导航的相关技巧。
一、数据处理技巧1. 数据收集与预处理GPS导航系统通过接收卫星信号获取位置、速度等数据，因此数据收集是首要步骤。
在收集数据之前，需确保设备正常工作，接收器位置周围没有遮挡物以保证信号质量。
此外，还需注意时间同步，以确保采集的数据能准确匹配。
在数据收集之后，预处理也是不可或缺的。
预处理是对收集到的原始数据进行校正和滤波等操作，以消除误差和噪声的影响。
常见的预处理方法包括差分处理和滤波处理。
2. 差分处理差分处理是通过接收两个或多个接收器的信号，并比较它们的差异来减小定位误差的一种方法。
差分GPS数据处理技术能够提高导航的精度，尤其适用于需要高精度定位的应用领域。
常见的差分处理方法包括实时差分和后处理差分。
实时差分是指在实时接收GPS信号时，通过与距离较远但位置固定的参考站进行比对，并利用差分数据进行校正。
后处理差分则是在离线状态下对收集到的数据进行处理，通常需要使用专业软件进行。
3. 滤波处理滤波处理是一种通过数学方法对GPS数据进行平滑处理的技术。
滤波的目的是去除数据中的噪声，减小误差对最终结果的影响。
常用的滤波方法有卡尔曼滤波和滑动窗口滤波。
卡尔曼滤波是一种递归滤波技术，它根据观测数据和状态模型的概率分布，在每个时刻对系统状态进行估计和更新。
滑动窗口滤波则是利用一个固定大小的窗口来进行滤波，保留最近一段时间内的数据来估计位置和速度。
二、精度控制技巧1. 选择合适的接收器接收器的性能直接影响导航的精度。
选择适合自己需求的接收器非常重要。
高精度的接收器通常具有更好的信号接收能力和数据处理能力，可以提供更准确的导航结果。
同时，还需考虑接收器的可靠性、功耗、支持的卫星系统等因素。
GPS在测绘中的作用及其精度分析
GPS在测绘中的作用及其精度分析引言：全球定位系统（GPS）是一项革命性的技术，已在测绘领域取得了广泛应用。
它通过卫星定位系统和地面接收器的相互配合，能够精确测量地球上任何一个点的坐标和高程。
一、GPS在测绘中的应用GPS在测绘领域有着广泛的应用，主要包括以下几个方面：1.地图制作：传统测绘需要耗费大量的人力和物力资源，而GPS技术能够实现高效、快速的地图制作。
通过GPS接收器获取的定位数据可以用于绘制地图，包括道路、河流、山脉等地理要素的准确位置。
2.测量地球形状和尺寸：GPS可以用于测量地球的形状和尺寸，包括地球的周长、直径和脱离椭球度等参数。
这对于研究和理解地球的地理特征和变化至关重要。
3.测量三维坐标：GPS能够提供高精度的三维坐标。
传统测绘需要使用繁琐的三角测量方法，而GPS可以直接获取物体的坐标信息，大大提高了测绘的效率和精度。
4.监测和控制：GPS技术可以用于监测和控制地球上的物理变化。
例如，可以使用GPS监测地壳运动、冰川退缩和海平面升降等现象，为科学家提供宝贵的数据。
二、GPS测绘精度分析GPS测绘精度受多种因素的影响，以下是一些主要的影响因素和对策：1.天气条件：天气条件是影响GPS测绘精度的重要因素之一。
恶劣的天气，如大风、暴雨和大雪等，可导致GPS信号衰减和多径效应。
因此，在测绘任务中选择适宜的天气条件是确保测量精度的重要措施。
2.接收器的性能：GPS接收器的性能直接影响测绘的精度。
高精度的接收器具有更好的信号接收能力和抗干扰能力，能够提供更准确的定位数据。
因此，在测绘任务中选择合适的GPS接收器非常重要。
3.信号遮挡和多径效应：信号遮挡和多径效应会导致信号传播的失真和多路径延迟，影响测绘的准确性。
为了减小信号遮挡和多径效应对测绘精度的影响，可以选择开阔的区域进行测绘，避开高建筑物和树木等物体。
4.差分校正和数据处理：差分GPS技术可以有效提高测绘精度。
通过与已知坐标的基准站进行连续观测，并进行差分校正，可以消除大部分误差。
中国国家A级GPS网的数据处理和精度评估
中国国家A级GPS网的数据处理和精度评估一、数据处理流程概述1. 数据采集与预处理在数据采集阶段，我们采用高性能的GPS接收机，按照规定的观测周期和采样率进行数据采集。
采集完成后，对数据进行格式转换，以便后续处理。
接着，对数据进行预处理，包括剔除异常值、修复周跳等，确保数据质量。
2. 基线解算基线解算是对采集到的数据进行相对定位，计算各观测站之间的基线向量。
在这一过程中，我们采用精密单点定位（PPP）技术，结合国际IGS跟踪站数据，提高基线解算的精度。
3. 网平差网平差是对基线解算结果进行整体优化，求解各观测站坐标。
在这一阶段，我们采用卡尔曼滤波方法，结合我国地壳运动模型，对观测数据进行平差处理。
4. 质量控制在整个数据处理过程中，质量控制至关重要。
我们通过对观测数据、基线解算结果和网平差结果进行多环节检查，确保数据处理的高精度和可靠性。
二、精度评估方法1. 内部符合精度评估通过计算各观测站坐标的重复性，评估GPS网的内部符合精度。
具体方法为：对同一观测站在不同时间段的观测数据进行处理，比较坐标结果的差异。
2. 外部符合精度评估将GPS网观测结果与我国及周边国家的基准站数据进行比对，评估GPS网的外部符合精度。
具体方法为：计算GPS网观测坐标与基准站坐标之间的差异，分析其分布规律。
3. 长期稳定性分析对GPS网进行长期观测，分析观测站坐标的时间序列，评估GPS网的长期稳定性。
通过分析坐标变化趋势、周期性及非线性项，揭示GPS网的稳定性特征。
通过对中国国家A级GPS网的数据处理和精度评估，我们旨在为我国地理信息、地震监测、气象预报等领域提供高精度、可靠的空间定位服务。
三、数据处理中的关键问题与解决方案1. 多路径效应的消除选择开阔、无遮挡的观测环境，降低多路径效应的发生概率。
使用多路径抑制技术，如天线相位中心校正和接收机内部信号处理。
对观测数据进行后处理，应用多路径效应滤波算法，进一步消除残余影响。
高精度静态GPS数据处理分析
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第３ ３ 卷 第４ 期
２ ０ １ ４ 年１ ２ 月
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文章编号 ：１ Ｏ ０ １ —－ ２ ４ ２ ７（ ２ ０ １ ４） ０ ４—６ ６—４
高精度静态ＧＰ Ｓ 数据 处理分析
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GPS数据处理与分析的常用软件与方法
GPS数据处理与分析的常用软件与方法导语：全球定位系统（GPS）是一种利用地球上的卫星进行导航和定位的技术。
随着GPS技术的普及，越来越多的人开始利用GPS数据进行地理信息的处理与分析。
本文将介绍一些常用的GPS数据处理软件和方法，帮助读者更好地利用GPS数据进行研究和应用。
一、GPS数据收集与处理1. GPS数据收集GPS数据的收集是进行数据处理与分析的前提。
通常，采集GPS数据的方法有两种：实时GPS和差分GPS。
实时GPS是指通过GPS接收器实时获取卫星信号来确定位置；差分GPS则是通过接收来自基准站的GPS数据进行差分计算，提高位置的准确性。
2. GPS数据处理GPS数据处理软件主要用于对采集到的数据进行解码、校正和分析。
常用的GPS数据处理软件有Trimble GPS Pathfinder Office、GPSBabel和QGIS等。
这些软件能够将原始GPS数据转化为标准格式，并进行数据的校正和验算，保证数据的准确性。
此外，这些软件还提供了多种数据分析的功能，如路径分析、空间分布分析等。
二、GPS数据分析方法1. 路径分析路径分析是GPS数据处理与分析的重要方法之一。
通过将GPS轨迹数据进行处理，可以提取出路径的信息，如起点、终点、中间节点以及路径长度、时间等。
这对于交通规划、安全监控和环境保护等领域具有重要的应用价值。
2. 空间分布分析空间分布分析是利用GPS数据进行地理空间信息的分析。
通过对GPS数据进行空间分布分析，可以了解物体在空间上的分布情况，并进一步探索其背后的规律和关联性。
例如，通过对GPS轨迹数据进行密度分析，可以研究特定区域内的人口分布情况，为城市规划和资源配置提供科学依据。
3. 轨迹预测与模拟通过对历史GPS数据进行分析，可以预测和模拟出未来的轨迹。
这对于交通管理、气象预报和环境监测等领域具有重要意义。
例如，通过对车辆GPS数据进行分析，可以预测交通拥堵区域和拥堵时间，提供交通路线的优化建议。
GPS轨迹数据纠偏方法研究
GPS轨迹数据纠偏方法研究GPS轨迹数据纠偏是指根据GPS接收器定位的原始数据，采用一定的方法对其进行修正和纠正，以获得更准确、更平滑的轨迹数据。
GPS轨迹数据纠偏在定位导航、实时交通监测、地图绘制等领域具有广泛的应用。
本文将对GPS轨迹数据纠偏的方法进行研究和分析。
GPS定位原理是利用卫星信号和接收器的测距原理来计算导航接收器的位置。
然而，在实际应用中，由于多种原因（如信号遮挡、多径效应、大气折射等），GPS接收器的定位数据会产生一定的误差。
因此，对GPS 轨迹数据进行纠偏处理是必要的。
在GPS轨迹数据纠偏方法中，最常用的方法是基于线性插值和曲线拟合的方法。
线性插值方法通过已知点之间的线性插值，推算出中间位置的估计值。
这种方法简单易行，但精度相对较低。
曲线拟合方法则通过拟合轨迹点的函数曲线来计算位置，能够更好地逼近原始轨迹数据，因此精度较高。
另外，还有一些基于地理信息系统（GIS）的纠偏方法，如基于地理特征的纠偏方法和基于轨迹分析的纠偏方法。
基于地理特征的纠偏方法通过对地理特征进行分析，根据道路、河流等地理特征的几何形状，对轨迹数据进行纠偏。
基于轨迹分析的纠偏方法则是通过对轨迹点的速度和方向进行分析，利用轨迹的连续性和平滑性来对轨迹数据进行纠偏。
除了上述方法，还有一些改进的GPS轨迹数据纠偏方法被提出，如基于卡尔曼滤波的方法、基于粒子滤波的方法、基于神经网络的方法等。
这些方法在一定程度上能够提高GPS轨迹数据的纠偏精度，但也需要更复杂的计算和更大的计算资源。
综上所述，GPS轨迹数据纠偏是一项重要的研究课题。
目前的纠偏方法主要包括线性插值和曲线拟合方法、基于地理信息系统的纠偏方法、基于轨迹分析的纠偏方法，以及一些改进的纠偏方法。
这些方法在实际应用中有着各自的优缺点，需要根据具体需求选择合适的方法。
未来的研究方向可以探索更先进、更精确的GPS轨迹数据纠偏方法，以应对不同应用场景的需求。
测绘技术中的GPS航迹数据处理方法
四、数据校正
数据校正是为了解决GPS数据中的几何变形和非线性误差。由于GPS信号在传播过程中可能会发生多径效应、大气延迟等问题，导致测量结果的误差增加。因此，需要对数据进行校正以提高测量的准确性。
五、数据处理和应用
经过数据预处理和校正后，可以进行数据处理和应用。根据实际需要，可以采用以下几种处理方法。
1.轨迹提取：将航迹数据中的轨迹信息提取出来，以得到航迹的路径和轨迹点。可以通过连接连续的GPS测量点来得到轨迹线段，并进行平滑处理以去除噪声。
2.航迹分析：对航迹数据进行分析，提取出有用的信息。例如，可以计算航迹的长度、速度、方向等参数，以评估航迹的特征和性能。
三数据预处理
数据预处理是为了减少噪声和异常值对后续处理的干扰，提高数据质量。常用的预处理方法包括以下几个方面。
1.数据质量检查：对采集到的原始数据进行质量检查，包括检查是否有缺失数据、是否有信号中断等异常情况。可以通过观察数据的变化趋势、信号强度等指标进行初步判断。
2.数据滤波：利用滤波算法对数据进行平滑处理，以去除噪声和异常值。常用的滤波方法有均值滤波、中值滤波、卡尔曼滤波等。需要根据实际情况选择合适的滤波算法和参数。
3.航迹匹配：将航迹数据与地图进行匹配，以获取更精确的定位结果。可以利用地图匹配算法，将航迹数据与地图数据进行比较和匹配，从而得到更准确的位置信息。
4.航迹可视化：将航迹数据以可视化的方式展示出来，以直观地观察和分析。可以使用地图软件或可视化工具，将航迹数据绘制在地图上或以其他形式进行展示。
六、总结
测绘技术中的GPS航迹数据处理方法
测绘技术中的GPS航测数据处理方法
测绘技术中的GPS航测数据处理方法GPS（全球定位系统）航测数据处理方法是测绘技术中的重要组成部分。
随着技术的不断进步和应用的不断拓展，GPS航测数据处理方法也在不断发展和完善。
本文将从数据收集、数据处理和数据应用等方面来探讨GPS航测数据处理方法的相关内容。
一、数据收集GPS航测数据的收集是基础且关键的一步。
在数据收集过程中，航空器上搭载的GPS接收机将接收到的信号转化为电信号，并通过航空通信系统传输回地面。
采集到的数据除了包含航空器的位置坐标外，还应包含时间戳、卫星数量、PDOP （位置精度因子）等信息。
同时，还需要考虑到天线相位中心的误差、跨频率的接收机差异以及星历改正等因素的影响。
二、数据处理数据处理是将GPS航测数据转化为实际应用中所需信息的关键环节。
数据处理的步骤包括数据预处理、数据平滑、数据解算、数据检核等。
数据预处理主要是对接收到的原始数据进行质量控制和纠正，例如去除错误的数据和异常值。
数据平滑则是为了减小测量误差带来的影响，使用不同的滤波算法对数据进行平滑处理。
数据解算是根据接收到的GPS航测数据，通过数学模型和算法推导出需要的结果，例如航空器的位置坐标和速度等。
数据检核则是对处理后的数据进行验证，确保其准确性和可靠性。
三、数据应用GPS航测数据的应用十分广泛，包括大地测量、导航和地图制作等领域。
在大地测量方面，GPS航测数据能够提供高精度的位置坐标信息，为地壳运动研究、地质灾害监测和地形测量等提供重要参考数据。
在导航方面，GPS航测数据可用于定位和导航系统，为航空、航海和车辆导航等提供精确的位置信息。
在地图制作方面，GPS航测数据可以提供精确的地理信息，为地图绘制和更新提供数据支持。
四、GPS航测数据处理方法的发展趋势随着技术的不断进步，GPS航测数据处理方法也在不断发展和完善。
一方面，随着卫星系统的更新换代，如北斗导航系统的建立，GPS航测数据的可用性和精度将进一步提高。
另一方面，随着人工智能和大数据技术的应用，GPS航测数据处理方法将更加智能化和高效化。
GPS测量中的数据处理方法
GPS测量中的数据处理方法引言在现代社会中，全球定位系统（GPS）已经成为了我们生活中的不可或缺的一部分。
无论是导航系统、地图定位还是位置服务，GPS都起到了重要的作用。
然而，要想获得准确的位置信息，除了信号接收和卫星定位之外，数据处理方法也十分关键。
本文将探讨GPS测量中的数据处理方法，为读者提供一些有关处理GPS 测量数据的重要知识。
一、数据收集与预处理在进行GPS测量之前，首先需要收集大量的原始数据。
GPS信号通过卫星发送到接收器，接收器将这些信号转换成数字信号，并记录下来。
然而，原始数据中可能会包含一些噪音、误差等干扰因素，因此需要进行预处理。
1. 时钟偏差校正GPS接收器的时钟通常未能与卫星的原子钟完全同步，存在一定的误差。
为了准确计算接收信号的时间差，需要对时钟偏差进行校正。
2. 数据滤波在数据收集过程中，可能会遇到一些异常值，如干扰信号、信号丢失等。
为了减少这些异常值对数据的影响，可以采用滤波方法，如均值滤波、中值滤波等。
二、数据解算与定位数据收集与预处理之后，需要进行数据解算与定位，以获取准确的位置信息。
1. 数据解算通过对接收到的GPS信号进行解算，可以计算出卫星与接收器之间的距离并确定卫星位置。
常用的解算方法有最小二乘法、Kalman滤波等。
2. 静态定位静态定位是指在静止状态下进行GPS定位，通过对多个卫星的信号进行解算，可以获得接收器的三维坐标信息。
静态定位适用于建筑物测量、地壳运动等领域。
3. 动态定位动态定位是指在运动状态下进行GPS定位，该方法适用于车辆导航、航空导航等场景。
通过不断接收卫星信号，并结合加速度传感器等辅助信息，可以实时计算出车辆或飞行器的位置。
三、数据精度评估与误差分析在进行GPS测量时，数据精度的评估和误差的分析至关重要。
只有了解数据的精度和误差来源，才能更好地应用GPS测量结果。
1. 精度评估通过与地面控制点或其他精度更高的测量方法进行比对，可以评估GPS测量结果的精度。
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。
测绘技术中的GPS数据处理与解算技巧
测绘技术中的GPS数据处理与解算技巧GPS（全球定位系统）是一种通过卫星定位和测量地球表面上点的方法。
随着技术的发展和应用的广泛，GPS已经成为测绘领域不可或缺的工具。
然而，对于测绘师来说，正确处理和解算GPS数据是至关重要的。
本文将探讨测绘技术中GPS数据处理与解算的一些关键技巧。
1. 数据采集与预处理在进行GPS测量之前，我们需要采集原始数据。
这可以通过专业的GPS接收器完成，接收器会记录卫星信号的强度和时间信息。
为了获得更准确的数据，应该在测量前进行预处理。
首先，校准接收器。
在开展实地测量之前，我们应该根据提供的校准文件对GPS接收器进行校准。
通过校准，可以减少接收器的误差，提高数据的准确性。
其次，选择合适的接收器设置。
根据具体情况，我们可以选择是否启用遥测模式、是否关闭电源管理以及是否开启不同的增强选项。
通过合理设置接收器，我们可以提高数据采集过程的效率和准确性。
最后，对原始数据进行筛选和处理。
我们可以使用专业软件来删除掉信号不稳定或误差较大的数据点。
此外，应该对数据进行筛选，删除那些与测量任务无关的点，以提高数据的可靠性。
2. 具体数据处理方法GPS测量获得的原始数据一般是经纬度坐标和高程坐标。
为了满足测绘需求，我们需要进行进一步的数据处理和解算。
首先，进行坐标转换。
由于GPS数据的主要输出是经纬度坐标，我们需要将其转换为更常用的投影坐标系统，如UTM（通用横轴墨卡托投影）坐标系统，以便与其他测绘数据进行整合。
其次，进行差分校正。
由于GPS信号在传输过程中存在误差，导致定位结果不够精确。
差分测量是一种有效的方法，可以通过获得一个已知基准站的观测数据来消除GPS接收器和卫星信号的误差，从而提高定位精度。
同时，还可以使用载波相位差分（PPK）技术来进行精确的位置解算。
PPK技术利用GPS接收器接收到的载波相位数据，通过计算相位差分值，来达到以厘米级精度解算位置的目的。
3. 数据后处理及质量评估在数据处理完成后，我们需要进行数据的后处理和质量评估，以确保测量结果的准确性。
测绘技术中的卫星定位精度评定方法与数据处理流程
测绘技术中的卫星定位精度评定方法与数据处理流程引言：测绘技术是现代社会中不可或缺的一项重要技术，其在城市规划、土地管理、导航系统等方面起着至关重要的作用。
而卫星定位技术作为测绘技术的重要组成部分，主要通过利用卫星系统将地面上的位置信息转换为全球定位系统（GPS）信息。
然而，卫星定位的精度评定方法和数据处理流程是确保高精度定位的关键步骤。
本文将重点探讨卫星定位精度评定方法与数据处理流程。
一、卫星定位精度评定方法卫星定位精度评定的目标是衡量测量结果的精确性和准确性。
以下是几种常见的卫星定位精度评定方法。
1.差分定位法差分定位法是一种常用的评定卫星定位精度的方法。
它通过安装两个或多个接收机，测量同一地点的信号，并进行数据处理来消除误差。
该方法可以将卫星定位的误差减小到几厘米甚至更小的范围内。
常用的差分定位方法包括实时差分定位和后处理差分定位。
2.精密定位法精密定位法是通过使用更多的接收机和更复杂的数据处理方法来提高卫星定位精度。
该方法通常在大型工程项目中使用，例如大桥、隧道等。
精密定位法通过高精度GPS接收机和多路径观测数据，在平面和高程方面实现更高的定位精度。
3.网格纠正法网格纠正法是一种常见的卫星定位精度评定方法。
通过在测量区域内布设一张密集的网格，利用不同位置的测量结果进行差分处理，以评估定位的精确性。
这种方法特别适用于大范围的定位应用，例如城市规划和土地管理。
二、卫星定位数据处理流程卫星定位数据的处理过程涉及到信号接收、数据采集、预处理、差分处理和结果计算等步骤。
以下是大致的数据处理流程。
1.信号接收卫星定位的第一步是接收卫星信号。
接收机通过天线接收来自卫星发送的信号。
2.数据采集接收机通过内部的时钟和存储设备对接收到的卫星信号进行采样和存储。
3.预处理预处理步骤主要包括对接收到的信号进行滤波、放大和时钟校正等处理，以提高信号的质量和准确性。
4.差分处理在差分处理阶段，接收到的原始数据将与参考站或基准站的数据进行比较，以消除系统误差和大气误差。
GPS变形监测中数据处理的研究
表三 第三 期精度 指标（ ｍ）
点 号 Ｘ标准 差 Ｙ标准差 ｚ 标 准差 平面 精度 Ａ １ ０
．
据
处
０ ． ０ ０ ４ ４
０ ． ０ ０ ６ ３ ０ ． ０ ０ １ ９
０ ０ ６ ４
０ ． ０ ０ ３ ２
０ ． ０ ０ ６ ４ ０ ． ０ ０ ２ ２
０ ． ０ ０ ５ ７
０ ． ０ ０ ８ ５ ０ ． ０ ０ ４ ４
研
理 的 究
剔 除残 差 较大 的观测 值 ； 也 可 以用 于删 除严 重 的 多 路 径 效应 时 间段或 二 ！ 星。
３ 监 测 网数 据处 理
Ａ ２
Ａ ４
（ ． ０ ０ ６ １ ０ ． ０ ０ ４ ３ ０ ． ０ ０ ７ ７ ０ ． ０ ０ ３
又 形
残 差 进行 。但 与整 周 跳变 不 同 的是 ， 当路 径效 应 严
重 影 响太 大时 ， 观｛ ！ ＝ Ｉ ！ 值 残差会 出现非 整数倍 的增 大 ，
一
Ａ ５ ０ ． ０ ０ ４ ８ ０ ． ０ ０ ５ ７ ０ ． ０ ０ ３ ８ ０ ． ０ ０ ４ ２
Ｏ 【 Ｈ ） ３ ５ ｌ １ ． ∞ ５ ２ ｎ 【 Ｈ Ｈ ８ ０ Ｓ ０ ｔ ） ４ ４ ９ － ｛ ＿ ｘ Ｈ ７
５ ０（ Ｍ １ １ ４ － ００ ０ｌ ３ － ９（ Ｈ ） ９ ６
０ｏ ０ １ － ００ ０ｌ ２ Ｏ【 Ｉ ｝ ０ ９ － ９
响不 能忽 视 ， 所 以在 观测 时要 加 天线 抑径 板 ， 适 当增 加 观 测时 间
，
表二 第二期精度指标（ ｍ） 点号 ｘ标准差 Ｙ标准差 ｚ 标 准差 平面 精度 Ａ ００ ０ ３ ８ ０ ． ０ ０ ３ ２ ０ ． ０ ０ ５ ４ ０ ． ０ ０ ３ ５
GPS高程拟合方法及精度分析
GPS高程拟合方法及精度分析引言全球定位系统（GPS）是一种通过卫星信号来确定位置的技术，在许多应用中被广泛使用。
高程测量是GPS技术的一个重要应用领域之一。
随着GPS技术的不断发展，高程测量的精度和分辨率得到了显著的改进。
由于地球表面的复杂性，GPS高程测量仍然存在一些挑战，如大气延迟、地形遮挡和信号多径等问题。
研究GPS高程拟合方法及其精度分析具有重要的理论和实际意义。
本文将从GPS高程拟合方法和精度分析两个方面进行探讨，旨在为GPS高程测量提供更加可靠和精确的解决方案。
一、GPS高程拟合方法1. 静态测量与动态测量在实际的高程测量应用中，常用的GPS测量方式可以分为静态测量和动态测量两种。
静态测量是指在接收机固定不动的情况下进行GPS观测，通常适用于测量精度要求较高的情况，如大地水准面的建立和更新、基准点的测量等。
动态测量是指接收机和天线在移动状态下进行GPS观测，通常适用于地形测绘、航空航海、车载导航等应用。
2. RTK测量实时运动学（RTK）测量是一种高精度的GPS动态测量方法，通过使用参考站的观测数据来实现对流动接收机位置的实时校正，从而获得厘米级甚至毫米级的高程测量精度。
RTK测量在地理勘测、地质灾害监测和大规模工程测量中有着广泛的应用。
3. 差分测量差分测量是一种通过比较基准站和流动接收机之间的GPS观测数据来消除掉由于大气延迟、钟差等误差，从而提高高程测量精度的方法。
差分测量通常分为实时差分和后续差分两种方式，实时差分可以在测量过程中实时进行误差修正，后续差分则是在测量后对数据进行后处理，以获得更高精度的测量结果。
4. 高程拟合模型在GPS高程测量中，通常采用的拟合模型有椭球模型、大地水准面模型和基于大地水准面的高程格网模型等。
椭球模型是一种简化的高程测量模型，通过采用地球椭球体作为参考椭球来进行高程测量；大地水准面模型是一种更加真实的高程测量模型，考虑了地球的地形和引力畸变情况；基于大地水准面的高程格网模型是一种全球高程模型，通过采用离散的高程测量点来构建全球高程模型。
GAMIT10.40软件处理GPS数据高精度的探讨
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２１ ０ ２年第 ３ 期
西 部探 矿工 程
１９ ５
ＧＡＭＩ ０ ４ Ｔ １ ． Ｏ软件 处理 ＧＰ Ｓ数 据 高精 度 的探 讨
韩 艳 ， 高雅萍 张双成 ，
（． １ 成都理 工大 学地 球 科 学学 院 ， 四川 成都 ６０ ６ ； １０９ ２ 长安 大学测 绘科 学 与工程 系 ， ． 陕西 西安 ７０ ５） １０ ９ 摘 要 ： ＧＡＭＩ ＧＩ Ｋ是 用 于 ＧＰ Ｔ／ ＯＢ Ｓ高精度数 据 处理和 分 析 的一 套 软件 ， 目前 大 多数 安 装在 ｌ ｕ ｉ ｘ ｎ
ｔ ｕ （ ／ ） 输 入 ｙ 到 安 装 结 束 ；为 了 正 常 使 用 ｉ ｅ ｎｙ ， ｎ ， ＧＡＭＩ ／ Ｋ进行 数据 处理 ， 下来 要进 行 路 径设 Ｔ ＧＩ ＯＢ 接 置 ， 开．ｂｓ —ｐｏｉ 打 ａｈ ｒｆｅ文 件 ， Ｐ ｌ 把 ＡＴＨ 一 ￥Ｐ ＡＴＨ： ￥ＨＯＭＥ ｂｎ修 改 为 Ｐ ／ｉ ＡＴＨ 一 ￥Ｐ ＡＴＨ： ￥ＨＯ ／ ＭＥ
ＧＡＭＩ ＧＩ Ｂ Ｔ／ Ｋ是 世 界 上 流 行 最 广 的用 于 Ｇ Ｓ Ｏ Ｐ
１ Ｇ ＭＩ ／ Ｌ Ｂ Ａ Ｔ Ｇ Ｏ Ｋ设 置 、 安装及 升级
１ １ Ｍａ ｅ ｌ ｃｎ ｉ 设 置 ． ｋ ｆｅ ｏ ｆ ｉ ． ｇ
高精度数据处理和分析的一套软件之一 ， 主要是由美国 麻 省理 工学 院 （ Ｔ） 美 国加 利 福 尼亚 斯 克 瑞 布斯 海 ＭＩ 和 洋研究 所 （ Ｉ 等 主要 机 构联 合 研 制 的 ， 括 ＡＲ 轨 ＳＯ） 包 Ｃ（ 道 积分 ）ＭＯＤ Ｌ 观测值 模 型）ＳＮＣ 单差 自动 修 、 Ｅ （ 、Ｉ Ｉ Ｎ（ 复周跳 ） Ｄ ＣＬ 双 差 自动 修 复 周 跳 ）Ｃ Ｅ （ 工 、 Ｂ Ｎ（ 、 ＶＩＷ 人 交互式 修 复周 跳 ） Ｓ ＶＥ（ 用 双 差 观 测 按最 小 二 乘 、 ＯＬ 利 法求解 参数 ）Ｆ ＩＲ 生 成 数 据 处理 ） ＧＩ Ｋ（ 用 、 Ｘ ） Ｖ（ 、 ＯＢ 运 卡尔曼 滤波 进行 网平 差 ） 以上 几个 程 序 模块 等构 成 ， 主 要采 用 双 差 原 理 进 行 数 据 处 理 ［ 。 因 此 ， ＭＩ ／ １ ］ ＧＡ Ｔ Ｇ Ｏ Ｋ普遍应用在研究地壳变形 、 Ｌ Ｂ 高精度测量数据处 理等 领域 ， 得到 国 内外 学者 的青 睐 。 ＧＡＭＩ ＧＩ Ｋ 大 多 数 安 装 在 ｌ ｕ Ｔ／ ＯＢ ｉ ｘ操 作 系 统 ｎ 上， 目前 两 个最 顶 级 的 Ｌ ｎ ｘ发行 版 Ｆ ｄ ｒ ｉｕ ｅｏ ａ和 Ｕｂ ｎ ｕ－ ｔ， ｕ 随着硬 件技 术和性 能 的 日新 月异 ， ｅ ｏａ和 Ｕｂ ｎ Ｆｄｒ ｕ－ ｔ ｕ以一 定 的时 间 间 隔不 断地 更 新 发 行 ， ｅ ｏ ａ预 计 每 Ｆ ｄｒ 年发 布 ２ ～３次 的发行 版本 ， 于 ２０ 对 ０９年 ４月 发 行 的 Ｕｂ ｎ ｕ９ Ｏ ｕ ｔ ． ４和 同年 ６月发 行 的 Ｆ ｄ ｒ １ Ｆ ｄ ｒ １ ｅ ｏａ１ ， ｅ ｏａ１ 在 内核 和 ｇ ｃ等一 些技 术 上更 先进 ， ｃ 因此 Ｆ ｄ ｒ ｅ ｏａ１ １作 为Ｇ ＡＭＩ ／ Ｋ 软 件 的安 装 平 台兼 容 性 更 强 大 。 Ｔ ＧＩ ＯＢ 本 文 以 ｆｄ ｒ １为 操 作 平 台 详 细 阐 述 了 ＧＡ Ｔ ｅｏ ａ １ ＭＩ ／ ＧＩ Ｋ Ｏ ４ ＯＢ １ ． Ｏ版安 装 和升级 ， 以及 ＧＡＭＩ Ｏ ４ 版 在 Ｔｌ ． ０ 长基线解算和反演可降水量 ｐ ｖ ｗ 精度的探讨。
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我们有电脑查相关知识，同时学校提供了机房，图书馆以便我们团队更快更好完成任务。
四、经费预算
序号
经费开支科目
经费预算金额<元）
1
资料费
300
2
材料费
400
3
文印费
200
4
调研费
600
5
其他
600
6
合计
2100五ຫໍສະໝຸດ 预期研究成果主要阶
段
性
成
果
序号
研究阶段<起止时间）
阶段成果名称
成果形式
承担者
在用最小二乘法处理数据时，运用卡尔曼最优估计理论相结合，可以实现对高精度GPS数据的快速正确处理。
参考文献：
[1]袁伟.运动中整周模糊度快速分解的研究与应用.2009 03 01
[2]樊文静.高精度GPS数据处理及整周模糊度数据算法的研究.2018 05 10
[3]蔡华.GNSS大网时时数据快速解算方法研究.2018 09
编号
大学生研究性与创新性工程
申报·评审表
工程名称：高精度GPS数据处理方法探讨
主持人：
院<系）：市政与测绘工程学院
指导教师：
填报日期：2018.11.28
湖南城市学院教务处制
一、基本信息
工程名称
主持人姓名
性别
入学时间
学号
专业
学校住址
联系电话
指导老师
姓名
院<系）
职称<学历）
研究专长
主要科研成果
主
要
参
加
六、指导教师意见
签名：
年月日
七、专家评审意见
是否同意立项：
同意□不同意□
修改建议：
签名：
年月日
八、所在院<系）审核意见
公章：
年月日
2．人员保障
团队五名成员具有吃苦耐劳的精神，学习氛围浓厚。喜欢探讨有研究性的知识。得到了指导老师的肯定，我们指导老师是我们专业老师，也在研究相关知识，老师一定会给我们团队带来引导。
3．时间安排
2018年12月正式启动,寒假我们团队通过电脑，手机进行联系，分工合作。另外时间，我们呆在一起通过相互学习来完成各自的工作。
目前，高精度GPS定位一般采用载波相位测量，获取连续的高精度的GPS定位和一种快速正确处理数据的方法，而在常规的静态定位中，一般采用的方法就是进行长时间的静态观测，但是这样的方法来进行求解整周模糊度需要花费大量的时间，满足不了快速确定的要求。
在1989年, Seeber等学者利用超宽巷技术,并将双频P码伪距以及载波观测值进行组合,从而实现在航解算整周模糊度，于1990年，最小二乘搜索法由Hatch教授提出来，在1993一1995年加拿大的Chen教授提出了Fast Ambiguity search Filter(FASF>方法，于此同期,荷兰Teunissen教授提出了LAMBDA方法即最小二乘降相关分解法，这种方法是以整数最小二乘原理为基础提出来的，这些方法中的LAMBDA方法的理论基础是整数最小二乘估计，并由序贯条件最小二乘模糊度搜索方法发展而来，该方法对模糊度的搜索空间进行了有效的缩减。最小二乘法相关算法为：
者
姓名
性别
年级
院<系）
专业
工程分工
预期成果形式<可多选）
A、专著□ B、论文<集）□√ C、研究报告□ D、工具书□
E、科技发明□ F、电脑软件G、其它□
预计完成时间
2018年12月29日
二、工程论证
1、国内外研究状况
GPS从开始使用至今的十八年来，作为高端技术已经发展的相当成熟，在越来越多的领域中扮演着越来越重要的角色，获得了极大的社会效益，所以，高精度的GPS数据处理方法也是尤为重要的。
此算法对本算法有很大的改正。
然而，最小二乘法存在一个比较严重的缺陷，即不能适用于动态情况的实时处理，因为在动态情况下，随着观测者的不断增加，最小二乘法的法方程维数和未知数个数不断增加，假设累计的历元数目为n，每个历元双差模糊度的个数相同且均为m，使用几何方程模型时，则最小二乘法方程的方程维数和未知数的个数分别为<n×m）×(3×n+m>，如果n越小，则信息量就不够，误差就越大，如果n巨大，则矩阵求逆运算的计算量越大，实现不了快速运算，因此，在实时性和快速性要求较高的情况下，最小二乘法受到很大限制。
卡尔曼滤波法的两个计算回路和两个更新过程
在目前的各种整周模糊度解算方法中，应用比较成熟的是模糊度搜索技
术，它在理论上及实际应用中均体现出很高的价值。在模糊度浮点解求解时采用卡尔曼滤波技术和最小二乘法，并在卡尔曼滤波递推方程中加入轨迹限制条件，进一步提高浮点解的求解精度，在浮点解求解完成后，采用模糊度搜索技术完成对整周模糊度的搜索，得到准确的整周模糊度，进而就可以得到准确的基线矢量，从而完成相对定位。采用上面的方法，能提高定位的精度，实现即时求解。
1
2018.12.15-2018.1.20
资料采集
文件
龙栋
2
2018.1.21-2018.2.30
专业培训
文件
杨政强
3
2018.01.01-2018.03.30
实地测量
报告
丁浩
4
2018.04.01-2018.04.20
数据处理
数据库
符健
5
2018.04.21-2018.05.20
成果总结
论文
姚烨煜
2、研究的主要问题和创新之处
目前，GPS在军事和民用各个领域得到了越来越广泛的应用，在很多场
合，特别是在动态环境下，原有的定位方式已经不能满足越来越高的性能要
求，主要针对动态用户设计定位算法，将卡尔曼最优估计理论应用于GPS
定位领域，提高动态用户的定位精度与稳定性。
通过分析可知卡尔曼滤波法主要由两个计算回路和两个计算过程组成，以流程图表示如下：
三、工程完成的条件和保障
一、工程主持人，主要成员，指导老师以及学校能够提供的组织保障，制度保障，经费保障，人员保障、时间安排，硬件保障
二、
1．组织保障，制度保障，经费保障
大学生创新工程，学校将其纳入绩效考核，鼓励学生参与工程，在获得学分、推免读研及其他等方面政策保证、加大精神和物质奖励力度。在实施工程的过程中做到组织，制度健全管理规范。另外，按要求，我校将严格按1：1的工程经费配套。尽可能引入企业产品开发的风险资金投入。做到工程经费专款专用。