卫星导航数据优化处理工艺探究

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1、卫星导航数据优化处理工艺探究摘要:文章以卫星导航系统为基础,对卫星导航系统的相关技术进行了研究,对这些技术的研究背景以及在国际、国内的发展现状和未来前景进行了阐述,同时对卫星导航的数据优化处理工艺进行了简要的介绍和分析。关键词:卫星导航;数据优化;处理工艺;卡尔曼滤波中图分类号:TN967文献标识码:A文章编号:1009-2374(2013)03-0012-03美国国防部投入并使用了全球定位系统(GPS),该系统以全天候、全球性和低成本等优势在导航定位技术领域里,显示出强大的生命力和竞争力。在这个局面的影响下,各

2、国纷纷对卫星导航系统进行了研究、论证和研发,并相继将其投入使用。在这个大背景下,我国自行研制的第一代卫星导航系统一一“北斗”现也已投入使用。目前,卫星导航系统在海事领域、航空领域和陆地上都得到了大量广泛的应用。为了满足这些有效的需要,实现高精度和高可靠性的定位解算,就成了卫星导航系统技术发展的必然趋势。1卫星导航系统的解算方法在卫星导航系统里,一般采用卡尔曼滤波和最小的二乘估计作为伪距测量值进行绝对定位的解算方法。一般情形下,前者比后者具有更多被估计量的先验信息,所以前者定位精度更高、对系统状态的估计更好。卡尔曼

3、滤波当前在导航系统里被广泛应用,因为它以线性最小的方差估计为估计的准则,通过线性递推公式表达的采用,有着实时性好和存储量小等优点。2卫星导航系统解算方法分析导航定位滤波算法在实际应用过程中,主要存在以下这些问题:2.1建立机动载体目标的运动模型一般情况下,在卫星导航系统中假设卡尔曼滤波器的系统状态方程是匀速或匀加速的直线运动方程。不过在实际的系统中,一般载体的运动状态都是未知的,同时目标运动的环境和背景也非常复杂,所以载体还将要进行部分机动的运动。匀加速运动模型如果在机动强烈的情况下加以采用,会造成相当大的定位误

4、差,所以要合理假设目标机动模型。2.2非线性滤波因为非线性方程是卫星导航系统的观测方程,因而在实际情况下,载体目标运动方程也通常为非线性。通常采用扩展的卡尔曼滤波,在卫星导航系统里对系统的方程能进行线性化的处理,不过这类方式会导致引入的线性化带来一定误差,并降低滤波器的有效估计性能。所以要解决这个问题,就必须采用比较好的非线性滤波技术。2.3计算机字长有效效应的限制计算机的字长比较有限,误差一般在舍入时产生。增加观测历元导致误差累计到相应程度,就能让滤波的误差的协方差阵失去相应的正定性,并大大降低滤波的精度,进而

5、造成发散。2.4对滤波器设定参数在进行状态估计的过程里,卡尔曼滤波需要设定状态的初始估计值、系统噪声方差阵、误差的初始协方差阵和观测噪声方差阵。设定这些参数如果偏离系统实际统计特性比较严重,比较大的定位误差也会对应产生。3卫星导航系统组成及技术分析3.1卫星导航系统组成目前常见的卫星导航系统的接收机包括检测接收机、基本型用户机、高动态接收机和双模型用户机这几类。这些设备终端的产生和应用背景各自不同,用于地面运控系统检测站数据采集并未固定位置的是检测接收机;用于中低动态用户定位导航为主的是基本型用户机和双模型用户级

6、;而用于星载和弹载等高动态用户导航定位和目标精确打击为主的是高动态接收机。由此可以看出,在不同的终端设备中,相应所处的噪声来源和应用场景都相互不同。在复杂背景里的定位精确,就无法用标准的卡尔曼滤波来进行导航系统的信息处理。3.2卫星导航系统技术分析能够在导航定位系统中采用滤波技术,都是因为物体的惯性造成的。面对所有物体运动,定位导航系统都应当遵循牛顿定律,利用了这个事实的就是定位导航滤波技术。广泛采用在卫星导航系统里的,是扩展的卡尔曼滤波算法在滤波算法的广泛采用。这个通过对线性化方程的得出,采用标准卡尔曼滤波算法

7、进行有效的滤波。在标准的卡尔曼滤波只用在线性系统的问题上,进行了很好的解决。不过也有一些缺陷,这就难以避免同时也引入了线性化误差,且稳定性和精确度都没有很高。3.3卫星导航数据优化处理在实际中的应用对于卡尔曼滤波器处理GPS来对数据进行定位,从而提高GPS定位精度,这是一种适用并有效的技术,不需要增加额外的硬件,从而有效降低了用户的成本。这个方式是一类自助式的定位技术,具有一定的战略性意义。因此,在GPS定位领域,卡尔曼滤波方法应用比较广泛,并且有新的研究成果不断问世。卡尔曼滤波理论的提出是在20世纪60年代。它

8、通过时域上递推算法的采用,数据处理完全在数字计算机上进行,从而开启了随机估值滤波理论的新方式。这个理论一经提出就受到广泛关注,并且应用到了美国著名的阿波罗登月工程当中。直到目前,它仍是信号处理、控制和通信等多个领域中最为重要、最为基本的工具和计算方法之一,并广泛应用到工业、航天、航空和社会经济等领域。要在导航系统里更为充分地对GPS定位功能的作用进行发挥,并把GPS的应用

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