GPS導(dǎo)航解算中函數(shù)模型的研究及其應(yīng)用.pdf

1、本文主要研究了GPS動態(tài)數(shù)據(jù)處理中構(gòu)建函數(shù)模型的理論與算法，論文的主要內(nèi)容和創(chuàng)新點概括如下： 1.結(jié)合國內(nèi)外在該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀，對GPS動態(tài)導(dǎo)航數(shù)據(jù)處理中需要注意的問題進行了綜合分析，并指出了在GPS動態(tài)導(dǎo)航數(shù)據(jù)處理過程中，構(gòu)建可靠函數(shù)模型的必要性。 2.重點研究了基于系統(tǒng)誤差及其協(xié)方差陣擬合的自適應(yīng)Kalman濾波算法。利用Kalman濾波進行導(dǎo)航定位計算不得不涉及觀測函數(shù)模型和動力學(xué)模型，而觀測函數(shù)模型和動力學(xué)模型經(jīng)

2、常含有系統(tǒng)誤差或區(qū)域性系統(tǒng)誤差；當(dāng)系統(tǒng)中含有系統(tǒng)誤差時，經(jīng)典Kalman濾波卻不能有效抵制系統(tǒng)偏差對濾波解的影響。為此，可通過構(gòu)建合適的函數(shù)模型來有效地減弱系統(tǒng)誤差對導(dǎo)航解的影響。 3.從分析運動載體的動力學(xué)模型出發(fā)，利用不符值原理和基于方差分量估計構(gòu)造的自適應(yīng)因子理論，提出了基于“當(dāng)前”統(tǒng)計模型和方差分量估計的抗差自適應(yīng)Kalman濾波算法，并把它應(yīng)用到GPS動態(tài)定位中。結(jié)果表明該算法在精度和動態(tài)性能方面都有明顯改善，這在一定

3、程度上，有效地提高了GPS動態(tài)定位數(shù)學(xué)模型的可靠性，同時也指出了在動態(tài)數(shù)據(jù)處理過程中，選擇較合理函數(shù)模型和隨機模型的必要性。 4.為了避免求解噪聲統(tǒng)計值，從時序分析的角度研究了抗差自校正Kalman濾波算法在GPS導(dǎo)航數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用。為減弱異常觀測值對自校正Kalman濾波精度的影響，引入抗差M估計的等價權(quán)函數(shù)，建立了抗差自校正Kalman濾波算法，進而有效地抵制觀測異常對導(dǎo)航解的影響。 5.最后，分析研究了GPS動態(tài)