BDS多星定轨卡尔曼滤波算法研究

发布时间：2017-09-25 11:59

  本文关键词：BDS多星定轨卡尔曼滤波算法研究

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【摘要】：北斗卫星导航系统由GEO/IGSO/MEO三星座组成,混合星座结构可以实现用较少星座达到较优区域导航定位的功能。而卫星轨道的精度直接影响导航定位的精度,因此开展北斗卫星多星定轨技术的相关理论与算法研究具有重大意义。本文的主要研究内容与研究成果如下:1.系统的介绍了导航卫星精密定轨的基本理论与方法,主要包括卫星动力学模型、卫星的观测模型、轨道数值积分方法、参数估计方法以及轨道结果精度评定方法等。2.研究了双向卡尔曼滤波定轨的基本原理与基本算法,通过实测BDS 18个区域站观测数据,定轨解算分析重叠弧段径向精度可得:GEO卫星定轨径向精度0.2m,IGSO卫星定轨径向精度0.16m,MEO卫星定轨径向精度0.08m;对于含有小粗差的观测数据未在数据预处理阶段剔除的情况,在参数估计中加入抗差估计的方法;针对在测站数不多、历元观测数据不多、星地空间结构不强的情况下,迭代过程有可能将部分粗差分配到正常观测值上而使正常观测值降权的问题,提出了在每次迭代仅对验后标准化残差最大的观测值进行降权处理的抗差算法,提高了定轨精度。3.介绍了三种常用的GPS卫星定轨随机模型,并比较了不同随机模型在BDS卫星双向卡尔曼滤波定轨下的精度。针对BDS卫星导航系统包含有三种不同类型的卫星,采用Helmert方差分量估计的方法来调节不同类型卫星之间的权比,并针对区域站MEO卫星观测值数量少、卡尔曼滤波开始阶段不稳定等问题提出了改进。即待滤波稳定后再进行Helmert方差分量估计,并根据不同类型卫星的数量来进行控制、采取不同的策略。实验结果表明,采用改进的Helmert方差分量估计方法进行BDS卫星卡尔曼滤波定轨,BDS卫星轨道平均径向精度提高了2cm。4.对卡尔曼滤波的稳定性进行了分析研究。研究了状态参数不同初始值对BDS卡尔曼滤波定轨结果的影响,结果表明初始值误差对GEO卫星影响较大,对IGSO卫星和MEO卫星的影响较小。针对在卡尔曼滤波系统不稳定时或观测弧段长度未能使卡尔曼滤波达到稳定时,初始值误差对滤波结果影响较大的情况,提出了将双向卡尔曼滤波定轨解算得到的卫星初始历元状态参数估计值作为初值,其他参数初值重新解算,初始方差保持不变,进行迭代计算的迭代双向卡尔曼滤波定轨算法。实验结果表明,在相同初始先验方差的情况下,迭代双向卡尔曼滤波定轨方法提高了轨道精度。5.介绍了三种常用的GPS光压模型,分别分析比较了其在BDS卫星导航系统中的拟合精度和外推精度,其中BERNE模型对于三类卫星的拟合精度最高,而外推精度各类卫星不一。根据GPS光压模型的发展历程及傅立叶级数形式,在9参数BENRE模型的基础上添加二阶周期项作为基础模型,并对三类卫星分别通过相关系数法进行参数降维,建立了各自独立的光压模型。通过数据验证可得:对于GEO卫星,应采用15参数BERNE光压模型;对于IGSO卫星,应采用13参数BERNE光压模型;对于MEO卫星,应采用9参数BERNE光压模型。
【关键词】：北斗卫星导航系统 双向卡尔曼滤波 抗差估计 Helmert方差分量估计 稳定性分析 光压模型
【学位授予单位】：解放军信息工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P228.4
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第一章 绪论11-15
• 1.1 研究背景及意义11-12
• 1.2 导航卫星精密定轨研究现状12-13
• 1.2.1 国外卫星导航系统精密定轨研究现状12-13
• 1.2.2 北斗卫星精密定轨研究现状13
• 1.3 本文研究目的及主要研究内容13-15
• 1.3.1 研究目的13
• 1.3.2 研究内容13-15
• 第二章 导航卫星精密定轨理论基础15-30
• 2.1 时空系统15-19
• 2.1.1 时间系统15-16
• 2.1.2 坐标系统16-19
• 2.2 卫星运动方程及力学模型19-22
• 2.2.1 卫星运动方程19-20
• 2.2.2 卫星力学模型20-22
• 2.3 数值积分方法22-25
• 2.3.1 Runge-Kutta法23-24
• 2.3.2 Adams法24-25
• 2.4 卫星观测模型及误差25-27
• 2.4.1 观测方程25
• 2.4.2 非差无电离层组合方程25-26
• 2.4.3 误差改正26-27
• 2.5 卫星精密定轨参数估计方法27-28
• 2.5.1 批处理27
• 2.5.2 序贯处理27-28
• 2.6 轨道精度评定方法28-29
• 2.6.1 内符合精度28
• 2.6.2 外符合精度28-29
• 2.7 本章小结29-30
• 第三章 BDS卫星卡尔曼滤波精密定轨30-43
• 3.1 卡尔曼滤波定轨30-35
• 3.1.1 基本原理30-32
• 3.1.2 观测方程线性化32-34
• 3.1.3 参数初始值计算34-35
• 3.2 双向卡尔曼滤波定轨35-39
• 3.2.1 基本原理及算法流程35-36
• 3.2.2 双向滤波实验分析36-39
• 3.3 抗差双向卡尔曼滤波定轨39-42
• 3.3.1 抗差双向卡尔曼滤波基本原理39-40
• 3.3.2 权因子确定40
• 3.3.3 实验分析40-42
• 3.4 本章小结42-43
• 第四章 随机模型研究43-56
• 4.1 几种常用随机模型43-44
• 4.1.1 三角函数随机模型43-44
• 4.1.2 指数函数随机模型44
• 4.1.3 距离高度角定权44
• 4.2 几种随机模型的对比44-47
• 4.3 GEO/IGSO/MEO分类Helmert方差分量估计47-52
• 4.3.1 基本原理47-49
• 4.3.2 算例分析49-52
• 4.4 改进的Helmert方差分量估计法52-55
• 4.4.1 改进方法52-53
• 4.4.2 实验分析53-55
• 4.5 本章小结55-56
• 第五章 卡尔曼滤波定轨稳定性分析56-66
• 5.1 不同初始值对滤波定轨结果的影响56-60
• 5.1.1 BDS卫星广播星历误差分析56-58
• 5.1.2 选取不同初始值实验分析58-60
• 5.2 随机线性系统的可控性与可测性60-61
• 5.3 迭代双向卡尔曼滤波定轨61-64
• 5.3.1 迭代滤波思想61-62
• 5.3.2 实验分析62-64
• 5.4 本章小结64-66
• 第六章 BDS卫星光压模型研究66-77
• 6.1 常用光压模型66-67
• 6.1.1 球模型66
• 6.1.2 SPHRC模型66-67
• 6.1.3 BERNE模型67
• 6.2 几种常用光压模型在BDS卫星中的精度比较67-70
• 6.2.1 几何轨道平滑原理67-69
• 6.2.2 常用光压模型在BDS卫星中的精度分析69-70
• 6.3 改进光压模型70-73
• 6.3.1 改进思想70-71
• 6.3.2 实验分析71-73
• 6.4 不同类型卫星光压模型参数精化73-76
• 6.4.1 GEO卫星光压模型参数精化73-74
• 6.4.2 IGSO卫星光压模型参数精化74-76
• 6.5 本章小结76-77
• 第七章 总结与展望77-79
• 7.1 总结77-78
• 7.2 不足之处78-79
• 致谢79-80
• 参考文献80-84
• 作者简历84

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本文编号：917207