高动态GPS定位滤波算法的仿真研究

作     者：吴爱兵 

作者单位：中国科学院研究生院（空间科学与应用研究中心） 

学位级别：硕士

导师姓名：赵光恒

授予年度：2002年

学科分类：08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 081105[工学-导航、制导与控制] 0804[工学-仪器科学与技术] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 0811[工学-控制科学与工程] 

主      题：GPS 高动态 动态模型 卡尔曼滤波 

摘      要：GPS全球定位系统以其全球性、全天候、实时定位等优点显示出强大的生命力和竞争力，在航空、航天、航海及许多民用领域有着广泛的应用，而且在航空、航天领域内，所研究的飞行器都是高动态的。在高动态GPS定位数据中存在着影响定位精度的随机误差，利用从GPS卫星信号获得的、具有噪声误差的离散观测量序列，建立动态模型来描述接收机随载体的运动状态，将卡尔曼滤波方法应用于GPS定位解算模型中就可以显著减小定位误差，提高定位精度。但在实际系统中很难获得系统状态的精确描述，以致在动态滤波中会遇到很多实际问题如滤波发散和计算发散等。本论文在分析了GPS定位误差源的基础上，建立了高动态GPS定位滤波的一般模型、方差自适应模型和具有多普勒频移观测的自适应模型三种模型，并针对用户卫星应用进行了数字仿真，有效解决了高动态GPS定位中出现的实际问题。仿真结果表明，所提出的定位滤波算法均适用于高动态用户GPS定位系统，应用一般模型进行GPS动态滤波时，滤波器的动态性能较差，滤波精度不高，方差自适应模型使滤波器的动态性能和滤波精度较一般模型有所提高，具有多普勒频移观测的自适应模型在方差自适应模型的基础上进一步地改善了滤波器的动态性能，并显著地提高了GPS定位精度。