基于卡尔曼滤波方法的BDS动态伪距差分定位算法研究

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BDS dynamics based on Kalman filtering research on pseudorange differential positioning algorithm

1.
Qinghai Institute of Basic Surveying and Mapping, Xining 810000, China
2.
Qinghai Provincial Geographical Situation Monitoring Institute, Xining 810000,China

摘要: 针对北斗卫星导航系统(BDS)最小二乘伪距差分方法定位精度及稳定性不足的问题,提出了一种基于卡尔曼滤波方法的伪距差分算法,并进行了静态以及人行慢动态两种条件下的实验.对实测数据结果的处理分析表明,卡尔曼滤波方法在静态条件下,东、北、高三个方向精度分别提升55％、23％、48％．在动态条件下,东、北、高三个方向精度分别提升71％、49％、33％．
- BDS /
- 卡尔曼滤波 /
- 伪距差分 /
- 动态测试
Abstract: Aiming at the problem of insufficient positioning accuracy and stability of BDS least squares pseudorange difference method, a new pseudorange difference algorithm based on Kalman filtering method is proposed. Experiments under static and human walk dynamic conditions are carried out. After analyzing the measured data, the results from Kalman filtering method improves the accuracy in the east, north and up directions by 55％, 23％ and 48％ respectively under static conditions. Under dynamic conditions, the accuracy in the east, north, and up directions increased by 71％, 49％, and 33％, respectively.
- BDS /
- Kalman filter /
- pseudorange difference /
- dynamic test

[1]	马智伟.中国北斗卫星导航产业整体发展现状及趋势《20132014年中国北斗导航产业发展蓝皮书》发布［J］.卫星应用,2014(9):56-59.
[2]	唐卫明,张先春,惠孟堂,等.基于卡尔曼滤波的北斗伪距单点定位算法研究［J］.测绘通报,2016(10):6-8,38.
[3]	蔡艳辉,程鹏飞,李夕银.用卡尔曼滤波进行GPS动态定位［J］.测绘通报,2006(7):6-8.
[4]	宋迎春.动态定位中的卡尔曼滤波研究［D］.长沙:中南大学,2006.
[5]	高星伟,葛茂荣.GPS／GLONASS单点定位的数据处理［J］.测绘通报,1999(4):8-9.
[6]	李征航,黄劲松.GPS测量与数据处理［M］.武汉:武汉大学出版社,2010.
[7]	党亚民，秘金种，成英燕.全球导航卫星系统原理与应用［M］.北京:测绘出版社,2007.
[8]	王艺希,秘金钟,徐彦田,等.卡尔曼滤波方法的BDS／GLONASS RTK定位算法［J］.测绘科学,2017，42(12):112-117.