GPS整周模糊度动态确定的算法及性能研究

近年来，随着GPS的发展和完善，利用GPS载波相位观测量实现飞机的精密进场与着陆的研究，开始受到人们的关注，而载波相位整周模糊度的动态确定是其中的关键技术。本文对此进行了理论分析，提出了相应的算法，并进行了计算机仿真；此外，还研究了整周模糊度估计的统计特性，提出了提高整周模糊度估计成功概率的方法。论文的主要内容和研究成果如下： 1) 简要介绍了GPS的原理和应用，论述了RTK（Real Time Kinematic）-GPS载波相位测量（通常简称为RTK）系统的组成和工作原理，通过对RTCM SC-104电文的分析，比较了RTK电文Type18／19与Type20／21的差别，指出分别使用这两电文实现RTK的利与弊。 2) 分析了影响GPS定位精度的各种因素，深入研究了差分系统无法消除的多径效应；构建了DGPS和RTK系统，采集了大量观测数据。理论分析和数据处理结果表明：DGPS的定位误差主要由多径效应引起，而影响RTK定位误差的主要因素包括接收机的测量噪声和多径效应。 3) 利用马尔柯夫估计，推导了GPS整周模糊度估计矢量和导航定位参数估计矢量的表达式，以及相应的协方差矩阵；构造了GPS测码伪距和测相伪距的观测模型，并分别进行了线性化处理；分析比较了多种GPS整周模糊度确定算法，认为LAMBDA算法是实现整周模糊度动态确定（Ambiguity Resolution On the Fly—AROF）较为有效的算法；然后对LAMBDA算法中整数最小二乘估计进行了深入的分析，得出结论：模糊度去相关处理是整数最小二乘估计的关键过程。 4) 基于矩阵理论和Z变换的约束条件，提出了一种性能优越的模糊度去相关算法—排序筛选去相关算法（Ordering Screen Decorrelation—OSD）。OSD处理过程包括排序、整数LDLT分解和模糊度筛选，该算法的去相关处理过程，是以降低协方差矩阵的条件数为准则。它与流行的白化变换算法比较，处理效果近似，但运算量接近白化变换算法的一半，并且由于采用了模糊度筛选，故提高了模糊度去相关处理的可靠性。 5)研究了GPS整周模糊度的随机特性，从理论上证明了GPS整周模糊度估 计的成功概率与选择的估计算法有关：分析了三种典型估计算法的随机分布特性 0 和估计性能，指出整数最小二乘估计算法的估计成功概率最大，并给出了估计成 功概率的计算方法；通过对三种导航定位参数估计算法的研究，发现并证明了它 们具有不同的均值和方差；深入地研究了导航定位参数固定估计的数字特征，比 较了条件估计法与固定估计法的定位精度，给出了它们之间的相互关系。 6)研究了两种提高整周模糊度估计成功概率的方法，提出了一种提高整周模 糊度估计成功概率的方法，该方法是在模糊度去相关变换过程中，根据各个模糊 度估计的质量，对模糊度估计元素进行排序选择，选择那些估计精度高的模糊度 估计元素继续进行模糊度去相关变换，通过数学分析和仿真证明了这样的处理过 程可以得到较大的成功概率。