留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于自适应衰减因子Kalman 滤波的GPS 相位平滑伪距算法

崔法毅 解文肖

崔法毅, 解文肖. 基于自适应衰减因子Kalman 滤波的GPS 相位平滑伪距算法[J]. 红外与激光工程, 2015, 44(1): 377-383.
引用本文: 崔法毅, 解文肖. 基于自适应衰减因子Kalman 滤波的GPS 相位平滑伪距算法[J]. 红外与激光工程, 2015, 44(1): 377-383.
Cui Fayi, Xie Wenxiao. Algorithm of GPS phase smoothing pseudo-range based on adaptive attenuation factor Kalman filtering[J]. Infrared and Laser Engineering, 2015, 44(1): 377-383.
Citation: Cui Fayi, Xie Wenxiao. Algorithm of GPS phase smoothing pseudo-range based on adaptive attenuation factor Kalman filtering[J]. Infrared and Laser Engineering, 2015, 44(1): 377-383.

基于自适应衰减因子Kalman 滤波的GPS 相位平滑伪距算法

基金项目: 

秦皇岛市科学技术研究与发展计划(2012021A004)

详细信息
    作者简介:

    崔法毅(1982-),男,讲师,博士,主要从事计算机视觉、模式识别、嵌入式系统设计方面的研究。Email:fayi2001@sina.com

  • 中图分类号: P228.4

Algorithm of GPS phase smoothing pseudo-range based on adaptive attenuation factor Kalman filtering

  • 摘要: 载波相位平滑伪距的主要目的是通过高精度的载波相位测量值作为辅助量,使伪距测量值中、大随机误差得以消减。针对GPS 伪距测量中未知时变的噪声,提出基于极大后验时变噪声统计估计器的自适应衰减因子Kalman 滤波算法(AFKF),采用衰减的加权因子,使估计器逐渐忘记陈旧数据的作用,同时增加新数据的比重,避免滤波过程的发散。结合载波相位平滑伪距原理,利用AFKF 算法对全球导航卫星系统(GNSS)的国际GNSS 服务组织(IGS)的跟踪站实测数据进行仿真分析,并提出利用伪距双差值及伪距三差值来直观体现不同算法的效果比较,结果表明:与标准Kalman 滤波相比,AFKF 算法在伪距平滑应用中取得很好的效果。
  • [1]
    [2] Pratap Misra, Per Enge, Luo Ming. Global Positioning System: Signals, Measurements and Performance [M].2nd ed. Beijing: Publishing House of Electronics Industry, 2008: 133-147. (in Chinese) Pratap Misra, Per Enge, 罗鸣. 全球定位系统: 信号、测量与性能[M]. 第二版. 北京: 电子工业出版社, 2008: 133-147.
    [3] Zhao Sheng, Wei Liang, Duan Zhaoliang. Research on pseudo-rage smoothing technology of GNSS receiver [J]. Radio Engineering, 2010, 40(4): 32-34. (in Chinese) 赵胜, 魏亮, 段召亮. GNSS 接收机的伪距平滑技术研究[J]. 无线电工程, 2010, 40(4): 32-34.
    [4]
    [5] Hao Ming, Ding Xijie. Study of data processing methods for GPS precise point positioning [J]. Engineering of Surveying and Mapping, 2008, 17(4): 60-62. (in Chinese) 郝明, 丁希杰. GPS 精密单点定位的数据处理方法综述[J]. 测绘工程, 2008, 17(4): 60-62.
    [6]
    [7]
    [8] Li Dan, Qin Yongyuan, Mei Chunbo. An improved adaptive Kalman filter algorithm for SINS/GPS integrated navigation system[J]. Measurement Control Technology, 2011, 30(3): 114-116. (in Chinese) 李旦, 秦永元, 梅春波. 组合导航自适应卡尔曼滤波改进算法研究[J]. 测控技术, 2011, 30(3): 114-116.
    [9]
    [10] Shi Yong, Han Chongzhao. Adaptive UKF method with applications to target tracking [J]. Acta Automatica Sinica, 2011, 37(6): 755-757. (in Chinese) 石勇, 韩崇昭. 自适应UKF 算法在目标跟踪中的应用[J]. 自动化学报, 2011, 37(6): 755-757.
    [11]
    [12] Liu Sheng, Zhang Hongmei. The Optimal Estimation Theory[M]. Beijing: Science Press, 2011: 1009-1016. (in Chinese) 刘胜,张红梅. 最优估计理论[M]. 北京: 科学出版社, 2011: 1009-1016.
    [13]
    [14] Luo Yi, Yang Kaiwei. The analysis of performance for differential GPS positioning based on Carrier phase smoothing pseudo range[C]//The Electronic Collected Works of the Third China Satellite Navigation Conference, 2012. (in Chinese) 罗℃, 杨开伟. 基于载波相位平滑的GPS 伪距差分定位性能分析[C]//第三届中国卫星导航学术年会电子文集, 2012.
    [15]
    [16] Bahrami M, Ziebart M. A Kalman filter based dopper-smoothing of code pseudoranges in GNSS challenged environments [C]/ /Proceedings of the ION GNSS, 2011 : 1-11.
    [17]
    [18]
    [19] Park B, Sohna K, Kee C. Optimal Hatch filter with an adaptive smoothing window width [J]. Journal of the Institute Navigation, 2008, 61(3): 435-454.
    [20] Wang Lu, Li Guangchun, Qiao Xiangwei, et al. An adaptive UKF algorithm based on maximum likelihood principle and expectation maximization algorithm [J]. Acta Automatica Sinica, 2012, 38(7): 1203-1208. (in Chinese) 王璐, 李光春, 乔相伟, 等. 基于极大似然准则和最大期望算法的自适应UKF 算法[J]. 自动化学报, 2012, 38(7): 1203-1208.
    [21]
    [22] Zhang Chengjun, Yang Li, Chen Jun. Improving point positioning accuracy using GPS carrier smoothed pseudo-range[J]. Journal of Geodesy and Geodynamics, 2009, 29(4): 106-110. (in Chinese) 张成军, 杨力, 陈军. 提高GPS 载波相位平滑伪距定位精度的算法研究[J]. 大地测量与地球动力学, 2009, 29(4): 106-110.
  • [1] 何信欣, 刘斌, 王春柳, 吴冠豪.  用于高反表面测量的分块平滑自适应条纹投影方法 . 红外与激光工程, 2023, 52(5): 20220825-1-20220825-14. doi: 10.3788/IRLA20220825
    [2] 董全睿, 王伟国, 陈飞, 陈涛, 张振东, 刘廷霞.  基于自适应卡尔曼算法的单探测器解耦控制技术研究 . 红外与激光工程, 2022, 51(6): 20210375-1-20210375-8. doi: 10.3788/IRLA20210375
    [3] 刘今越, 马旭哲, 崔月盟, 薛路明, 李铁军.  基于自适应插值滤波的室内环境高速重建系统 . 红外与激光工程, 2022, 51(8): 20210625-1-20210625-8. doi: 10.3788/IRLA20210625
    [4] 陈柯勋, 李灯熬, 邱伟.  多模GNSS伪距组合定位方法设计与验证 . 红外与激光工程, 2021, 50(6): 2021G006-1-2021G006-11. doi: 10.3788/IRLA2021G006
    [5] 石峰, 余大权, 林子韬, 杨书宁, 苗壮, 杨晔, 张闻文.  基于自适应对焦窗口的计算鬼成像目标深度估计方法 . 红外与激光工程, 2020, 49(3): 0303020-0303020-8. doi: 10.3378/IRLA202049.0303020
    [6] 姜淑娟, 王可.  应用卡尔曼滤波技术的激光熔覆宽度检测 . 红外与激光工程, 2016, 45(12): 1206003-1206003(5). doi: 10.3788/IRLA201645.1206003
    [7] 杨宏韬, 高慧斌, 刘鑫.  基于双重扩展卡尔曼滤波器的共轴跟踪技术研究 . 红外与激光工程, 2016, 45(5): 531001-0531001(5). doi: 10.3788/IRLA201645.0531001
    [8] 刘瑞雪, 郑贤良, 夏明亮, 鲁兴海, 宣丽.  视标引导的自适应光学眼底成像视场精确定位 . 红外与激光工程, 2015, 44(6): 1794-1799.
    [9] 赵兵, 曹剑中, 杨洪涛, 周祚峰, 史魁, 徐伟高.  改进的平方根容积卡尔曼滤波及其在POS中的应用 . 红外与激光工程, 2015, 44(9): 2819-2824.
    [10] 徐超, 高敏, 杨耀.  自调整分层卡尔曼粒子滤波的快速目标跟踪 . 红外与激光工程, 2015, 44(6): 1942-1949.
    [11] 董鑫, 欧阳高翔.  基于容积卡尔曼滤波的空间碎片相对导航 . 红外与激光工程, 2015, 44(S1): 152-157.
    [12] 赵曦晶, 刘光斌, 汪立新, 何志昆, 赵晗.  五阶容积卡尔曼滤波算法及其应用 . 红外与激光工程, 2015, 44(4): 1377-1381.
    [13] 徐超, 高敏, 杨耀.  卡尔曼粒子滤波中基于精确运动模型的局部区域估计 . 红外与激光工程, 2015, 44(11): 3475-3482.
    [14] 王兆丰, 闫镔, 童莉, 陈健, 李建新.  自适应邻域尺寸选择的点云法向量估计算法 . 红外与激光工程, 2014, 43(4): 1322-1326.
    [15] 刘磊, 沈宏海, 张葆.  卡尔曼滤波器在抑制力矩扰动中的应用 . 红外与激光工程, 2014, 43(7): 2240-2244.
    [16] 赵曦晶, 刘光斌, 汪立新, 何志昆, 姚志成.  扩展容积卡尔曼滤波-卡尔曼滤波组合算法 . 红外与激光工程, 2014, 43(2): 647-653.
    [17] 刘涛, 张文平, 陈慧芳, 冯桂兰, 刘月明.  卡尔曼滤波在分布式拉曼光纤温度传感系统去噪中的应用 . 红外与激光工程, 2014, 43(5): 1643-1647.
    [18] 吴勇.  基于GPS秒脉冲的参考源实时校正算法 . 红外与激光工程, 2014, 43(S1): 139-144.
    [19] 汪鲁才, 易锡年, 陈小天, 刘鑫.  自适应连续多级分区与初始阈值估计的快速模板匹配方法 . 红外与激光工程, 2013, 42(4): 1106-1111.
    [20] 安其昌, 张景旭, 孙敬伟.  基于极大似然估计的TMT三镜轴系装调 . 红外与激光工程, 2013, 42(11): 3002-3007.
  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  411
  • HTML全文浏览量:  65
  • PDF下载量:  185
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2014-05-08
  • 修回日期:  2014-06-10
  • 刊出日期:  2015-01-25

基于自适应衰减因子Kalman 滤波的GPS 相位平滑伪距算法

    作者简介:

    崔法毅(1982-),男,讲师,博士,主要从事计算机视觉、模式识别、嵌入式系统设计方面的研究。Email:fayi2001@sina.com

基金项目:

秦皇岛市科学技术研究与发展计划(2012021A004)

  • 中图分类号: P228.4

摘要: 载波相位平滑伪距的主要目的是通过高精度的载波相位测量值作为辅助量,使伪距测量值中、大随机误差得以消减。针对GPS 伪距测量中未知时变的噪声,提出基于极大后验时变噪声统计估计器的自适应衰减因子Kalman 滤波算法(AFKF),采用衰减的加权因子,使估计器逐渐忘记陈旧数据的作用,同时增加新数据的比重,避免滤波过程的发散。结合载波相位平滑伪距原理,利用AFKF 算法对全球导航卫星系统(GNSS)的国际GNSS 服务组织(IGS)的跟踪站实测数据进行仿真分析,并提出利用伪距双差值及伪距三差值来直观体现不同算法的效果比较,结果表明:与标准Kalman 滤波相比,AFKF 算法在伪距平滑应用中取得很好的效果。

English Abstract

参考文献 (22)

目录

    /

    返回文章
    返回