实时动态GPS数据处理的研究.docx
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1、实时动态GPS数据处理的研究易恒樊东昊【摘要】针对GPS实时动态数据的特点,本文利用离散卡尔曼滤波算法进行解算,选用了重力船载GPS数据进行实验,实验结果证明,对于船载短基线的解算,该算法可以获得较高精度的定位结果,从而为解算重力场模型提供可靠的定位信息。【关键词】实时动态;GPS数据解算;短基线【Abstract】AccordingtothecharacteristicsofGPSreal-timedynamicdata,thispaperusesthediscreteKalmanfilteralgorithmtosolvetheproblem.TheGPSdataofgravityship
2、isusedtoexperiment.TheexperimentalresultsshowthatthealgorithmcanobtainhighaccuracyPositioningresults,soastosolvethegravityfieldmodeltoprovidereliablepositioninginformation.【Keywords】Real-timedynamic;GPSdatacalculation;Shortbaseline0引言动态相对定位就是在固定站点上固定一个接收机,在运动的载体上架上观测接收机。在运动的过程中,所有的接收机进行同步观测,用来确定运动载体
3、相对于基准站的瞬时位置。动态相对定位的特点就是实时确定载体的位置。差分动态定位是利用安置在一个运动载体上的接收机和安置在地面上的一个或多个基准站的接收机联合测得改运动载体的位置,所以差分动态定位也称为相对动态定位。根据实时性要求不同,差分动态定位分为实时差分动态定位和后处理差分动态定位。实时差分动态定位需要建立无线电数据传输,在观测的同时解算出载体的位置;后处理差分动态不需要实时传输数据,而是在观测结束后进行处理。针对GPS实时动态数据的特点,本文利用离散卡尔曼滤波算法进行解算,选用了重力船载GPS数据进行实验,实验结果证明,对于船载短基线的解算,该算法可以获得较高精度的定位结果,从而为解算重
4、力场模型提供可靠的定位信息。1GPS动态定位中的离散卡尔曼滤波算法如果测量误差彼此之间是完全独立的,那么应用经典的最小二乘理论是非常有效的,但是在处理动态数据时,其中一些误差和时间是相关的,在这种情况下,卡爾曼滤波理论作为一种重要的最优化估计理论被广泛应用于各种动态的数据处理中,尤其是在GPS单历元定位中,近十年来得到了深入的开展和广泛的应用。Track就是采用离散的卡尔曼滤波算法。在GPS数据处理时,观测方程都是经过线性化的,所以我们只讨论线性系统的卡尔曼滤波算法。1.1观测方程1.3计算步骤整个卡尔曼滤波包括了3个步骤2实验与分析该数据为测定台湾某海域内海水重力,使用GPS观测得到相关数据
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