GPS姿态测量及其整周模糊度算法研究

发布时间：2017-09-15 15:46

  本文关键词：GPS姿态测量及其整周模糊度算法研究

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【摘要】：GPS载体姿态测量系统具有成本低、测量误差不随时间积累、工作环境要求低的特点,可以全天候的对地球上任意地点的载体进行测量,不受经纬度限制,而且系统安装和操作简单,易于使用,具有广泛的应用前景。目前,在GPS姿态测量的实际应用中,为了能够实时或较快速的获得姿态数据,常常使用单历元姿态测量技术。单历元姿态测量涉及的模型简单,解算快速,有广泛的应用前景,但其由于所采用的数据较少,在现有技术条件下,测量精度较低。本文针对这一缺陷,尝试将Ratio值积累法引入GPS姿态测量的解算过程中。GPS姿态测量的一个核心问题就是整周模糊度的解算,而Ratio值积累法可以利用历元间整周模糊度的关系帮助确定整周模糊度,提高确定的整周模糊度的可靠性,最终提高姿态测量的精度。本文的内容主要分为4个部分:1 GPS姿态测量通常使用载波相位测量技术,而载体的姿态其实就是地理坐标系与载体坐标系的关系。本文介绍了GPS系统的空间、地面和用户3个组成部分和GPS信号的结构、内容,推导了载波相位测量方程和载波相位单差和双差观测方程,探讨了GPS姿态测量中各种坐标系之间的转换关系。2使用GPS载波相位测量方法测量载体姿态的时,整周模糊度能否准确解算出来,解算的快速与否决定了GPS姿态测量的精度与速度。本文介绍了整周模糊度确定的流程,详细分析了LAMBDA算法的缩减过程和搜索过程,并对LAMBDA算法的改进算法MLAMBDA进行了分析,对比了两种算法的差异。3针对单历元姿态测量的不足,本文提出了将Ratio值积累法用于GPS载体姿态测量。首先通过MLAMBDA算法和单历元模糊度解算方法得到的每个历元的模糊度组合和相应的Ratio值,然后将相同的模糊度组合的Ratio值进行累加,选取累积Ratio值之和最大的模糊度组合为确定的模糊度,然后由此模糊度算出基线,最终得到载体姿态数据。4本文通过MATLAB2014a软件进行了将Ratio值积累法用于GPS姿态测量的仿真实验,以测量后对所有历元数据解算得到的姿态数据为参照,将单历元解算结果和使用了Ratio值积累法时不同历元的解算结果与之对比。结果表明Ratio值积累法用于姿态测量可以动态快速获得姿态数据,并且相对于单历元姿态测量提高了观测精度。
【关键词】：GPS姿态测量 LAMBDA算法 整周模糊度 Ratio值
【学位授予单位】：重庆交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P228.4
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第一章 绪论10-16
• 1.1 引言10
• 1.2 研究背景10-13
• 1.3 研究目的和意义13
• 1.4 论文的主要内容13-16
• 第二章 GPS测量原理16-32
• 2.1 GPS的发展16-17
• 2.2 GPS系统组成17-18
• 2.2.1 GPS空间星座部分17
• 2.2.2 地面控制部分17-18
• 2.2.3 GPS用户设备18
• 2.3 GPS的广播信号18-20
• 2.3.1 载波19
• 2.3.2 测距码19
• 2.3.3 导航电文19-20
• 2.4 GPS测量原理20-24
• 2.4.1 卫星射电干涉测量20-21
• 2.4.2 多普勒定位法21
• 2.4.3 测距码伪距测量21-23
• 2.4.4 载波相位测量23-24
• 2.5 GPS载波相位测量原理24-28
• 2.5.1 GPS载波相位测量基本原理24-25
• 2.5.2 载波相位的实际观测值25-26
• 2.5.3 载波相位测量的观测方程26-27
• 2.5.4 载波相位观测方程的线性化27-28
• 2.6 载波相位差分定位28-31
• 2.6.1 载波相位单差观测值定位29-30
• 2.6.2 载波相位双差观测值定位30-31
• 2.7 本章小结31-32
• 第三章 GPS姿态测量原理32-40
• 3.1 测量坐标系32-34
• 3.1.1 天球坐标系32
• 3.1.2 地球坐标系32-33
• 3.1.3 WGS-84坐标系33
• 3.1.4 地理坐标系33-34
• 3.1.5 载体坐标系34
• 3.2 坐标系之间的转换34-36
• 3.2.1 直角坐标系旋转矩阵34-35
• 3.2.2 地心直角坐标系与地心大地坐标系的转换35
• 3.2.3 地心直角坐标系与天球坐标系的坐标转换35-36
• 3.2.4 WGS-84坐标系与地理坐标系的转换36
• 3.2.5 地理坐标系与载体坐标系的转换36
• 3.3 GPS姿态测量与动态相对测量的不同36-38
• 3.4 姿态确定原理38-39
• 3.5 本章小结39-40
• 第四章 整周模糊度的求解40-54
• 4.1 确定整周模糊度的流程40-41
• 4.1.1 模糊度估计40
• 4.1.2 模糊度搜索40-41
• 4.1.3 模糊度确认41
• 4.2 LAMBDA算法41
• 4.3 LAMBDA算法的降相关过程41-47
• 4.3.1 z变换42-45
• 4.3.2 整数高斯变换45-46
• 4.3.3 置换过程46
• 4.3.4 缩减过程46-47
• 4.4 LAMBDA的搜索过程47-48
• 4.5 整周模糊度的确认48
• 4.6 MLAMBDA算法48-51
• 4.6.1 改进的缩减过程49-51
• 4.6.2 改进的搜索过程51
• 4.7 单历元解算整周模糊度51-52
• 4.8 本章小结52-54
• 第五章 Ratio值累积法动态快速确定整周模糊度54-58
• 5.1 Ratio值累积法54
• 5.2 Ratio值累积法确定宽巷模糊度54-56
• 5.2.1 求解宽巷模糊度的浮点解54-55
• 5.2.2 搜索出宽巷模糊度55
• 5.2.3 确定宽巷模糊度55-56
• 5.3 Ratio值累积法搜索载波模糊度56
• 5.4 本章小结56-58
• 第六章 姿态测量算法及其仿真实验58-64
• 6.1 实验方案58
• 6.2 观测数据的预处理58-59
• 6.3 Ratio值积累法解算模糊度59-62
• 6.3.1 宽巷模糊度的浮点解59-60
• 6.3.2 MLAMBDA算法求搜索出宽巷模糊度60
• 6.3.3 确定宽巷模糊度60-61
• 6.3.4 确定L1、L2载波模糊度61
• 6.3.5 模糊度个数变化的处理61
• 6.3.6 周跳的处理61-62
• 6.4 姿态测量结果及对比62-63
• 6.5 总结分析63
• 6.6 本章小结63-64
• 第七章 结论64-66
• 致谢66-68
• 参考文献68-70
• 在学期间发表的论文和取得的学术成果70

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前5条

1 易重海;朱建军;陈永奇;戴吾蛟;;一种改进的高采样率卫星钟差求解方法[J];大地测量与地球动力学;2010年06期

2 许江宁,朱涛,卞鸿巍;GPS姿态测量技术综述[J];海军工程大学学报;2003年03期

3 刘瑞华;张鹏;;基于改进LAMBDA算法的GPS载波相位测姿技术研究[J];航天控制;2010年03期

4 王惠南,吴智博;采用卡尔曼滤波器的GPS/INS姿态组合系统的研究[J];中国惯性技术学报;2000年03期

5 赵文华,王珏,周玲玲,周朝猛;GPS测姿技术在航天测量船的应用分析[J];中国惯性技术学报;2004年03期

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本文编号：857433