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多天線姿態(tài)GPS測量算法研究

發(fā)布時(shí)間:2021-06-08 18:56
  姿態(tài)測量是GPS測量的一個(gè)重要分支,因?yàn)镚PS有著高精度,全天侯,低成本等諸多優(yōu)點(diǎn),使GPS在測姿等領(lǐng)域的應(yīng)用得到廣泛關(guān)注。GPS中的相位觀測量可實(shí)現(xiàn)高精度的定位和姿態(tài)測量,然而有時(shí)觀測衛(wèi)星數(shù)不夠多,模糊度固定成功率很低,使姿態(tài)解算效果不好。當(dāng)基線長度固定時(shí),基線長將作為一個(gè)高精度的觀測量,輔助模糊度的固定。本文針對短基線約束下的模糊度固定問題,提出了基線長非線性約束的模糊度搜索方法,大大提高了模糊度固定成功率,也對應(yīng)提高了基線的測量精度。在姿態(tài)解算算法上,主要研究了TRIAD和QUEST兩種算法,并對比這兩種算法在解算雙基線姿態(tài)時(shí)的關(guān)系。本文的主要研究內(nèi)容是多天線姿態(tài)GPS解算算法,解算過程分為兩步:先完成模糊度固定,再實(shí)現(xiàn)姿態(tài)解算。針對模糊度固定方法這一部分,本文研究了超短基線約束下的模糊度固定方法,由于基線長度太短,通過基線長度建立的線性模型直接求解效果不理想,因此考慮采用基線長的非線性模型搜索模糊度,提高模糊度固定的成功率。針對姿態(tài)矩陣解算方法方面,本文研究了TRIAD和QUEST算法,文中對比分析了這兩種算法,深入探究了兩種算法及其之間的聯(lián)系,得到兩種算法等效時(shí)的解算條件。通過實(shí)測數(shù)據(jù)驗(yàn)證本文提出的超短基線約束下的模糊度搜索方法,為對比實(shí)驗(yàn)效果,與無基線下約束的LAMBDA算法和基線長線性約束下的LAMBDA算法作相比,模糊度固定成功率提高30%-40%,因此也相應(yīng)提高了基線精度。對于有一條基線精度不高時(shí)的雙基線姿態(tài)解算,本文通過實(shí)測數(shù)據(jù)驗(yàn)證了:1)TRIAD算法解算精度對主矢量的依賴性,并通過改進(jìn)算法,解決了TRIAD算法的依賴性問題,提高了測量精度;2)TRIAD與QUEST算法效果相當(dāng)時(shí),兩條基線在精度上滿足的特殊條件。對于全部基線都是高精度解算,姿態(tài)解算精度一般都很高,但在實(shí)際GPS姿態(tài)測量中,不是所有基線解算精度都很高,本文為一條基線精度不高時(shí),雙基線姿態(tài)的高效解算提供了理論依據(jù)。
【學(xué)位授予單位】:南昌大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號】:P228.4
文章目錄
摘要
abstract
第1章 引言
    1.1 GPS測姿算法研究背景與意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 模糊度固定方法研究現(xiàn)狀
        1.2.2 姿態(tài)解算方法研究現(xiàn)狀
    1.3 論文的主要研究內(nèi)容
    1.4 論文的章節(jié)安排
第2章 姿態(tài)測量相關(guān)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
    2.1 坐標(biāo)系統(tǒng)
        2.1.1 地心地固坐標(biāo)系
        2.1.2 地理坐標(biāo)系
        2.1.3 載體坐標(biāo)系
    2.2 坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換
    2.3 姿態(tài)矩陣的幾種描述形式
        2.3.1 方向余弦的描述
        2.3.2 歐拉角的描述
        2.3.3 四元素的描述
    2.4 載體姿態(tài)的定義
    2.5 本章小結(jié)
第3章 相對定位原理及誤差分析
    3.1 GPS組成及觀測量
    3.2 GPS信號觀測模型
        3.2.1 偽距觀測方程
        3.2.2 載波相位觀測方程
    3.3 GPS相對定位
        3.3.1 單差觀測方程
        3.3.2 雙差觀測方程
        3.3.3 三差觀測方程
    3.4 GPS定位誤差源及其影響分析
        3.4.1 與衛(wèi)星相關(guān)的誤差
        3.4.2 信號傳播過程的誤差
        3.4.3 與接收機(jī)相關(guān)的誤差
    3.5 本章小結(jié)
第4章 模糊度固定
    4.1 LAMBDA模糊度固定方法
        4.1.1 整數(shù)最小二乘觀測模型
        4.1.2 模糊度解算的三步驟
        4.1.3 搜索空間的建立
        4.1.4 搜索過程與驗(yàn)證
    4.2 基線長線性約束下的LAMBDA方法
    4.3 基線長非線性約束下的模糊度搜索方法
        4.3.1 非線性約束雙差觀測模型
        4.3.2 非線性約束模糊度搜索模型
        4.3.3 模糊度搜索與驗(yàn)證
    4.4 實(shí)例分析
        4.4.1 模糊度固定結(jié)果分析
        4.4.2 基線解算分析
        4.4.3 實(shí)例分析總結(jié)
    4.5 本章小結(jié)
第5章 載體姿態(tài)解算
    5.1 TRIAD算法
        5.1.1 TRIAD數(shù)學(xué)原理
        5.1.2 常用改進(jìn)算法
        5.1.3 實(shí)例分析
    5.2 QUEST算法
    5.3 TRIAD算法與QUEST算法的對比
        5.3.1 兩種算法解雙基線姿態(tài)對比
        5.3.2 實(shí)例分析
    5.4 本章小節(jié)
第6章 結(jié)論和展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 不足和進(jìn)一步工作
    6.3 研究生期間的工作
        6.3.1 參加的項(xiàng)目
        6.3.2 完成的工作
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果

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本文編號:2290236

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