GPS观测量随机模型的研究

摘要

本文分析了GPS的观测模型、观测量的各种线性组合和观测量中各种误差源的特点及应采取的措施，并对BERNESE GPS Software Ms-Windows Version4.2软件进行了深入的研究，它采用非差和双差两种差分方法，单点定位精度在分米级，RMS能在0.0l～0.02以内；在模糊度已求解正确的条件下，若没有周跳，一个历元的观测数据就可以使短基线(小于20km)定位精度达到厘米级。因此文中算例分析部分使用该软件对GPS观测数据进行处理，并利用其中的相关程序对结果文件进行转化，通过自编的Matlab程序进行数据提取，以供模型研究。 本文分析了目前常用的GPS观测量随机模型的各自特点，并进行了算例验证。可以看出：等方差模型虽然解算模糊度成功率相对较低，但是其不需要知道先验参数，仍在动态定位得到一定应用；根据高度角定方差模型对模糊度解算的成功率有明显改进，且所需时间短，当有关的模型参数已知或可求时，对于采样较密的实时动态定位，可以采用此模型；根据信噪比定方差模型受接收机硬件的影响，且信噪比一般无法事后得到，应用范围受到一定的限制；验后方差模型虽解算整周模糊度的成功率最高，但所需解算时间也最长，不适用于实时动态定位。 基于此，本文提出了一种新的算法，来实时估计双差观测值先验方差一协方差矩阵。这种算法分两步：首先，采用验后方差模型进行首次方差估计，通过一次迭代求出所需的模型参数，并将模型参数带入高度角模型：其次，在模型参数已知的情况下，采用高度角模型来确定观测值的方差a

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章绪论

1.1 GPS观测量随机模型研究的目的和意义

1.2 GPS观测量随机模型研究的现状及进展

1.3 GPS观测量随机模型研究存在的问题

1.4本文的主要研究内容

第2章GPS观测量及主要误差来源

2.1 GPS概述

2.2观测值

2.2.1 GPS观测量的基本概念

2.2.2原始观测值的观测方程

2.2.3双差观测值

2.2.4观测值的线性组合

2.3观测量的误差来源及其改正措施

2.3.1误差的分类

2.3.2与卫星有关的误差

2.3.3与信号传播有关的误差

2.3.4与接收机有关的误差

2.3.5其他误差

第3章GPS观测量随机模型的数据处理软件

3.1 GPS数据处理软件的发展

3.2 BERNESE GPS软件介绍

3.2.1 BERNESE GPS软件的主要功能及特点

3.2.2软件结构和主要内容

3.2.3软件的主要操作步骤

3.3应用BGPS进行模型研究的过程

3.3.1随机模型的一般形式

3.3.2数据处理及提取过程

第4章现有GPS观测量随机模型的比较与分析

4.1引言

4.2随机模型对浮点解及协方差阵的影响

4.3几种不同的观测量随机模型

4.3.1等方差模型

4.3.2基于卫星高度角的随机模型

4.3.3根据信噪比定方差模型

4.3.4观测值的验后方差模型

4.3.5差分权模型

4.3.6实时估计模型

4.4算例分析与比较

4.4.1实验数据的准备与方案设计

4.4.2各种方案解算结果分析

4.5 小结

第5章一种新的GPS观测量随机模型的探讨

5.1引言

5.2联合估计模型

5.3实例试算及分析

5.4 小结

第6章结论与展望

6.1本文研究工作的总结

6.2进一步研究工作的设想

致谢

参考文献

个人简历、申请学位期间的研究成果及发表的学术论文