城市環(huán)境中短多徑自適應抑制方法的研究.pdf

1、全球導航衛(wèi)星系統(tǒng)（Global Navigation Satellite System，GNSS）經(jīng)過三十余年不斷研究與發(fā)展，在軍事和民用的各個領域產(chǎn)生了深刻影響。城市環(huán)境中由于高樓林立產(chǎn)生的短多徑效應，成為GNSS觀測值中的一個重要誤差源，嚴重降低了定位精度。本文重點研究了卡爾曼濾波算法在抑制多徑誤差方面的應用，在此基礎上研究復雜城市環(huán)境中的短多徑自適應抑制方法。
　　本文首先根據(jù)偽距定位原理建立球面定位模型，從理論上分析呈“矩

2、形”分布和“震蕩”分布的偽距誤差對定位結果的影響，得出站心坐標系下三個方向上的定位誤差也呈“矩形”和“震蕩”分布且高度定位誤差要大于東北平面水平定位誤差的結論，并通過衛(wèi)星信號模擬器仿真驗證了該結論，并且，仿真結果表明高度定位誤差約為水平定位誤差的三倍。為解決高度定位誤差大的問題，本文提出了一種基于高度約束的自適應卡爾曼濾波(Height Constrained Adaptive Kalman Filtering,HCAKF)算法，根據(jù)車

3、載等低速接收機建立高度約束模型，通過構造高度上的約束條件和上一歷元的接收機狀態(tài)，利用最小均方誤差原理來約束當前接收機的運動狀態(tài)，從而使得定位結果更加準確。為驗證HCAKF算法對短多徑效應的抑制性能，分別在靜態(tài)開放天空場景和直線運動場景下進行仿真測試，結果表明:靜態(tài)開放天空場景下，HCAKF算法的高度定位誤差幾乎為零，水平定位誤差相對于標準擴展卡爾曼濾波(Extended Kaman Filtering，EKF)算法減小了25.36％，相

4、對于AKF算法減小了13.05％，總誤差相對于EKF算法減小了44.37％，相對于自適應卡爾曼濾波(Adaptive KamanFiltering，AKF)算法減小了39.86％;直線運動場景下，HCAKF算法的高度定位誤差相對于EKF算法減小了67.12％，相對于AKF算法減小了47.63％，總誤差相對于EKF算法減小了63.50％，相對于AKF算法減小了35.65％。
　　為了對比本論文定位算法和市面上同類產(chǎn)品定位性能，建立了

5、同信號源全球定位系統(tǒng)(GlobalPosition System，GPS)/北斗二號(Beidou-2，BD2)衛(wèi)星導航系統(tǒng)雙模接收機驗證平臺?；谠撾p模接收機驗證平臺，在城市復雜環(huán)境中測試了HCAKF算法的短多徑抑制性能。測試結果表明:在窗臺短多徑靜態(tài)環(huán)境中，HCAKF算法的高度定位誤差幾乎為零，水平定位誤差相對于對照組減小了48.44％，總體定位誤差相對于對照組減小了53.71％。在城市復雜動態(tài)環(huán)境下，HCAKF算法的高度定位誤差相