基于非线性滤波与多星信息融合的GNSS混合定位

摘要

全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）正得到越来越广泛的应用,目前被大量地应用在车载导航、手机导航和地理定位等各个领域。目前世界上最完善的卫星导航系统是全球定位系统（Global Positioning System，GPS），可提供连续的实时三维位置、速度等信息。俄罗斯的全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，GLONASS）随着近几年星座能力全恢复计划的推进、GLONASS-K/KM/NG新卫星研制和发射，有了长足的发展。北斗卫星导航系统（Beidou Navigation System,BDS）作为中国独立建设的卫星导航系统，它与GPS相似，具有全球覆盖、被动定位、全天候、隐蔽性好等特性。2012年底BDS第一阶段完成，目前已经成功发射了22颗卫星，已经能够实现在亚太区进行全天候的卫星导航服务，正在向全球导航过渡。欧盟也正在努力开发伽利略卫星导航系统（Galileo satellite navigation system，Galileo）。多系统的发展一方面促使各系统进行国际合作，共同发展。另一方面为用户提供更多的可用卫星，利于提高定位精度与稳定性。据资料统计，全球范围已建的、在建的和计划建设中的各种卫星导航系统所包含的卫星数量将接近或超过140颗。如何利用这些来自不同系统的众多导航卫星来进行有效且高精度的定位，将是一个崭新的、富有挑战性的研究课题。
　　本文的主要工作内容包含以下几个部分：
　　1）综述多GNSS融合的研究背景与发展，详细介绍GPS、BDS、GLONASS与Galileo的系统组成、时空系统等，分析各种GNSS的时间系统和空间坐标系的不同，统一时空坐标系。
　　2）介绍GNSS基本定位原理，卫星导航的重要概念和广泛使用的最小二乘迭代法，提出多GNSS融合定位的最小二乘法定位模型。
　　3）分析影响GNSS定位过程中的误差来源，构建多GNSS非线性滤波的状态模型和测量模型。
　　4）对于建立的多GNSS融合定位模型，分别用多系统的最小二乘解算方法以及基于非线性滤波的定位估计方法进行解算，基于非线性滤波的定位算法得到的定位结果优于最小二乘解算方法得到的结果。
　　5）分析非线性滤波算法的优缺点，提出新的滤波算法，进而用于定位估计，对比定位结果。
　　6）模拟在单系统卫星数不足的恶劣环境，比如高楼林立的城市、高山峡谷等恶劣情况，因为可见卫星数量极少，极有可能发生单系统无法定位，提出使用基于非线性滤波的多系统定位算法依然可以正常工作并得到较优的定位精度，验证多模融合定位的稳定性和优越性。
　　7）分析已有多系统选星方法上存在的不足，针对多系统多卫星定位，提出基于最佳星座配置和底座中心法的多系统选星方法，并与其他方法进行比较、分析，证明本文提出的基于最佳星座配置和底座中心法的多系统选星法可实现定位精度和运算量之间的均衡。

目录

声明

第一章 绪 论

1.1 研究背景及意义

1.2 研究现状

1.3 本文的主要内容

第二章 卫星导航系统基本原理

2.1 全球导航卫星系统

2.2 GNSS定位原理

2.3 GNSS时空系统

2.4 影响GNSS定位精度的误差

2.5 本章小结

第三章 多GNSS混合定位

3.1 GNSS定位的通用模型及其传统解算方法

3.2 多系统定位的最小二乘法及其解算方法（ILS）

3.3 非线性滤波算法

3.4 基于非线性滤波的多系统高精度定位算法

3.5 本章小结

第四章 GNSS定位实验及结果分析

4.1 实验环境的搭建

4.2 静态定位实验

4.3 本章小结

第五章 GNSS选星方法的研究

5.1 选星原理与选星策略

5.2 基于最佳星座配置法和底座中心法的多系统选星方法

5.3 本章小结

第六章 多GNSS组合定位中的选星实验及结果分析

6.1 单系统下选星算法的验证

6.2 多系统下选星算法的验证、比较和分析

6.3 本章小结

第七章 总结与展望

7.1 全文总结

7.2 展望

参考文献

致谢

攻读博士期间已发表或录用的论文