基于gps载体姿态测量及整周模糊度算法的研究

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时间:2019-02-15

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1、基于GPS的载体姿态测量及整周模糊度算法研究摘要利用GPS进行载体姿态测量具有误差不随时间积累的优点,可以长时间的为运载体提供姿态信息。但是受信号传播误差、电磁干扰及算法精度的影响,GPS姿态测量精度往往不高。因此,分析误差影响量并设计有效的姿态解算方法,对于提高GPS测姿精度具有重要的研究价值。本文针对GPS载体姿态测量的问题,开展姿态角求解算法研究、载波相位观测量中整周模糊度正确解算问题研究以及高维条件下整周模糊度算法去相关效果研究,并构建GPS姿态测量算法的仿真验证系统,实现对测姿算法的有效性验证。通过定量分析姿态解算方程中误差因素的

2、影响,设计基于载波双差方程的姿态角直接求解算法,解决传统姿态解算误差精度较低的问题以及实时性测姿的问题;通过分析影响模糊度解算成功率的因素,找出提高模糊度成功率的方法,即协方差矩阵降相关处理,并且运用随机模拟方法对现有降相关算法进行验证,得出模糊度解算高维失效的结论;在此基础上分析了载体姿态测量这一类高维解算情况下模糊度解算的问题,通过矩阵分解、谱分析的方法对协方差矩阵LAMBDA去相关法处理过程进行研究,得出影响LAMBDA算法高维解算效果的原因;针对GPS测姿试验的复杂性与特殊性问题,提出测姿算法验证平台的设计方案,解决姿态解算方法在载

3、体不同运动状态下以及不同的误差补偿条件下的精度分析以及实时性效果分析问题。在完成双差方程误差分析、测姿算法设计、高维情况下模糊度解算研究的基础上,通过设计的测姿算法验证平台,对姿态解算新方法进行解算效果验证以及误差分析。结果表明,在误差完全补偿情况下,静态解算精度可达10。4度,动态解算精度可达10之度;而且证明了残留误差对测姿结果的影响不可忽略以及在超短基线情况下需要对公共误差进行建模补偿的结论。以上研究成果表明,本文所开展的GPS载体姿态测量以整周模糊度解算研究具有较高的理论指导作用和实际应用价值。关键词:GPS姿态测量;姿态角直接解算

4、;高维整周模糊度解算;测姿算法验证平台哈尔滨工程大学硕士学位论文基于GPS的载体姿态测量及整周模糊度算法研究ABSTRACTAttitudedeterminationbyGPShastheadvantagesthattheerrorofresultsdoesnotaccumulatingwithtimeon,andtheattitudeinformationCanbeprovidedforlongtime.However,bythelimitationofthesignal—transitionerror,theelectromagneti

5、smdistortionandtheprecisionofattitudearithmeticthedeterminationprecisionalwaysdoesnottooursatisfaction.Therefore,thedesignationofnewmethodbasedonerroranalysiswillbevalueforimprovingtheprecisionofattitudedetermination.ThisdissertationhasdonetheresearchesontheGPSbasedattitud

6、edetermination,theintegerambiguityexactresolutionincartierphaseobservationandthedecorrelationeffectofintegerambiguitysolutioninhighdimensional.Atthesametime,asimulationtestingsystemisdesignedtocheckthevalidityofattitudedeterminationapproaches.Alltheworksdoneisasfollows:(i)

7、Adirectmethodforattitudedeterminationhasbeenpromotedwhichisbasedontheresearchesandanalysisabouttheerrorinobservationequation.Andthisnewapproachcanmaketheprecisionofattitudedeterminationtoahighlevel,inthesametimethereal—timedeterminationCallbeused.(ii)Byanalyzingtheintegera

8、mbiguitySUCCESSrate,amethodimprovingtheratehasbeenfound,matisdecorrelationofcovariancemat

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