作者:王勋,崔先强,高天杭
摘要:针对在城市峡谷、树木茂盛、隧道等环境下进行全球卫星导航系统(GNSS)动态测量,容易因卫星数量不足而造成常规的最小二乘定位算法无法完成定位解算的问题,对现有的4种GNSS数据缺失定位算法进行比较分析:介绍4种算法的基本原理,并分析其在实际应用中的优缺点;然后使用实测数据对4种算法的性能进行评估。结果表明:在3颗观测卫星的情况下,伪距预报算法在3个方向上的精度都要优于其他3种算法;当观测卫星数少于3颗时,伪距预报和卡尔曼(Kalman)滤波算法的定位精度均会随可见卫星数的减少而降低,但伪距预报算法的定位精度始终优于Kalman滤波算法。
发文机构:中南大学地球科学与信息物理学院
关键词:动态全球卫星导航系统城市峡谷伪距预报卡尔曼滤波可靠性kinematic global navigation satellite system(GNSS)urban canyonpseudorange predictionKalman filteringreliability
分类号: P228[天文地球—大地测量学与测量工程][天文地球—测绘科学与技术]