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卫星导航数据优化处理技术研究

庄祉昀  
【摘要】:本文以卫星导航系统为基础,重点研究了卫星导航系统中的卡尔曼滤波技术。首先本文对卡尔曼滤波技术的研究背景以及在国内外的发展现状和前景进行了大致的介绍。 其次,介绍了传统卡尔曼滤波技术以及它所存在的问题和缺陷,进而介绍了扩展的卡尔曼滤波技术,同时也指出了EKF算法存在的不足,最后针对以上滤波技术存在的问题介绍了一种适合非线性系统使用的Unscented卡尔曼滤波算法。这种算法很好的解决了前两种滤波技术在实际应用中存在的问题,取得了较好的滤波效果。 再次,对于运动模型的建立也做出了一系列的讨论。介绍了几种常见的目标运动模型与几种相对特殊的运动模型,并简要分析了他们的优缺点。同时介绍了卡尔曼滤波在卫星导航定位系统中的观测模型,并分析了各类观测误差对滤波的影响。 最后,着重研究了卡尔曼滤波技术在卫星导航系统中的应用。首先搭建了滤波实测实验平台,通过对卡尔曼滤波过程模型的目标运动模型和钟差模型进行了假设,采用基于“当前”统计模型和增强型转弯运动(ACT)模型相切换的运动模型作为卡尔曼滤波器的过程模型,此后定义了一种实时加权的观测噪声协方差矩阵,并采用实测数据验证了该实时加权观测噪声协方差矩阵的有效性。采用UKF和EKF两种不同的算法在实际测试中得到的数据进行分析比对,通过外场实验,对卡尔曼滤波技术在卫星导航系统中的应用做出评价。 结果表明,UKF算法作为卫星导航系统的卡尔曼滤波技术,较之传统的滤波技术可获得较高的定位精度;其定位结果与商业数据处理软件相比,虽有欠缺,但可满足定位精度要求,该算法可以直接应用于卫星导航系统的软件实现。


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