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基于历史基线长度减小动态基线向量噪声的方法

本站小编 Free考研考试/2021-12-21

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基于历史基线长度减小动态基线向量噪声的方法
An Algorithm for Decreasing the Noise of Dynamic Baseline Vector Based on Previous Baseline Length
投稿时间:2016-01-27
DOI:10.15918/j.tbit1001-0645.2017.11.17
中文关键词:GNSS载波相位相对定位基线长度减小噪声
English Keywords:GNSScarrier phaserelative positioningbaseline lengthdecreasing noise
基金项目:国家高等学校学科创新引智计划(B14010);科技北京百名领军人才培养工程(Z141101001514005)
作者单位E-mail
刘硕北京理工大学 信息与电子学院, 北京 100081
北京理工大学 卫星导航电子信息技术教育部重点实验室, 北京 100081
张磊北京理工大学 信息与电子学院, 北京 100081
北京理工大学 卫星导航电子信息技术教育部重点实验室, 北京 100081
aerolong@bit.edu.cn
李健北京理工大学 信息与电子学院, 北京 100081
北京理工大学 卫星导航电子信息技术教育部重点实验室, 北京 100081
龙腾北京理工大学 信息与电子学院, 北京 100081
北京理工大学 卫星导航电子信息技术教育部重点实验室, 北京 100081
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中文摘要:
静态情况下,GNSS载波相位相对定位可以通过对不同历元的三维基线向量按各自的维度滤波,从而减小基线向量噪声.而动态情况下,不同历元的基线向量不一定不变,故无法使用滤波算法.对于动态定向、定姿等应用,基线长度一般是固定的,通过对不同历元间基线长度取均值,平均基线长度的噪声将小于当前历元的基线向量噪声.基于此,本文提出一种基于历史基线长度减小动态基线向量噪声的方法.设计了将历史基线长度和当前历元基线向量进行数据融合的数学模型,推导了模型中的权值矩阵.通过误差传递的关系,得到噪声减小的理论表达式.通过仿真和实测基线数据验证该算法的性能,结果和理论分析一致.该算法实现简单,可在不添加硬件资源的情况下将基线向量噪声减小至80%左右.
English Summary:
For global navigation satellite system (GNSS) carrier phase relative positioning, the baseline vector can be filtered in each dimension to decrease the noise in static situation. However, the baseline vector may change in dynamic situation, so the filtering method cannot be used. The baseline length is taken as constant in some situations such as orientation and attitude determination. The noise of averaged baseline length is far less than the noise of the single epoch baseline vector if different baseline lengths are averaged by the previous results. Therefore based on previous baseline length, an algorithm was proposed in this paper to decrease the noise of dynamic baseline vector. A mathematical model was developed to combine the averaged baseline length and current baseline vector,and a weight matrix of the mathematical model was deduced. A theoretical expression was found for the noise decreasing on the basis of variation transmission. Simulation and field tests were carried out to evaluate the performance of the proposed algorithm. The results show that, test result matches with the result of theoretical analysis, the proposed algorithm is easy to be implemented, and can effectively decrease the noise of the baseline vector to 80% approximately without additional hardware resources.
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