BDS/GPS双模定位算法研究

发布时间：2023-02-26 02:38

　　导航技术不断发展,现今形成多个导航系统并存的局面。国内外进而对多模定位算法展开研究,取得了一定的研究成果。但是,在多模定位中,多个导航系统之间存在差异性。同时,由于可观测卫星数量的增加,观测量出现野值的概率和接收机进行PVT(Position,Velocity,and Time)解算过程中的计算量也随之增加,进而影响接收机的定位精度和实时性。因此,本文对BDS/GPS双模定位算法展开研究,减少BDS/GPS之间的系统差异对PVT解算的影响,剔除存在野值的观测量和挑选合适的卫星参与定位解算,达到保证接收机的定位精度和实时性的目的。本文对BDS/GPS双模定位算法的相关理论进行了研究。第一、多模定位的实现首先需要完成数据的融合。本文分析了BDS/GPS双模定位的数据融合方法,着重关注数据融合方法对TTFF(Time to First Fix)的影响。第二、最小二乘法是导航定位常用的PVT解算方法,但是也存在没能将前后两个时刻的定位联系起来而导致定位结果杂乱无序的缺点。本文针对这个问题,详细研究了卡尔曼滤波在BDS/GPS双模定位中的具体实现,描述了具体的建模过程和实现步骤,并通过仿真实验分...

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 课题背景及研究意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 本文研究内容及章节安排
第二章 BDS/GPS数据融合方法及定位原理
    2.1 BDS/GPS系统组成
        2.1.1 BDS/GPS系统的星座
        2.1.2 BDS/GPS系统的坐标系
        2.1.3 BDS/GPS系统的时间系
    2.2 BDS/GPS数据融合及定位原理
        2.2.1 BDS/GPS数据融合方法
        2.2.2 BDS/GPS定位原理
    2.3 双模定位的最小二乘法解算
        2.3.1 最小二乘法原理
        2.3.2 最小二乘法解算PVT流程
        2.3.3 仿真实验
    2.4 本章小结
第三章 卡尔曼滤波在双模定位中的研究
    3.1 卡尔曼滤波数学模型
    3.2 双模定位中的卡尔曼滤波
    3.3 卡尔曼滤波算法的实现
    3.4 仿真实验
    3.5 本章小结
第四章 野值检测和挑星算法研究
    4.1 提高精度的理论基础
    4.2 野值检验方法
        4.2.1 卡尔曼滤波器的野值检测
        4.2.2 仿真实验
    4.3 挑星算法研究
        4.3.1 基于伪重心的挑星算法
        4.3.2 仿真实验
    4.4 本章小结
第五章 算法的实现与验证
    5.1 实验平台简介
        5.1.1 信号源
        5.1.2 基于SoCFPGA的接收机
    5.2 实现的算法步骤
    5.3 实验结果
    5.4 本章小结
总结与展望
参考文献
攻读学位期间发表的论文
致谢



本文编号：3749641