[发明专利]一种GNSS接收机自适应的卡尔曼滤波定位解算方法

摘要

本发明公开的一种GNSS接收机自适应的卡尔曼滤波定位解算方法，根据GNSS接收机接收到基带信号处理并输出GNSS测量值，采用自适应卡尔曼滤波算法进行定位解算。该自适应卡尔曼滤波算法在常规卡尔曼滤波算法的基础上，根据新息量或残差量对系统噪声协方差和测量噪声协方差进行实时估计，从而达到使接收机输出更加平滑、准确的定位结果。

主权项

1.一种GNSS接收机自适应的卡尔曼滤波定位解算方法，其特征在于，包括以下步骤；S1、建立基于GNSS定位系统的接收机状态方程，设定状态方程的状态变量X；X＝[x，y，z，vx，uy，uz，δf_u，δt_u]其中，x，y，z表示接收机对应的坐标系统的位置信息；vx，vy，vz分别表示接收机对应坐标的速度信息；δf_u表示接收机的钟差漂移频率；δt_u表示接收机的钟差；S2、建立描述载体接收机运动状态的系统模型，系统模型表达式如下；x_k＝Ax_k‑1+q_k其中，A表示状态变量的状态转移矩阵，q_k表示过程噪声向量的均值；S3、建立基于GNSS定位系统的接收机的测量方程y⁽ⁿ⁾；ρ⁽ⁿ⁾表示某一观测时刻接收机到第n颗卫星的伪距，公式如下；其中，n＝1，2....N是参与定位的卫星编号；r⁽ⁿ⁾表示接收机到卫星n的几何距离；δt_u表示接收机钟差；δt⁽ⁿ⁾表示卫星钟差；Iono⁽ⁿ⁾表示对应卫星电离层延迟；T⁽ⁿ⁾表示对应卫星对流层延迟；友示伪距测量噪声量；表示伪距变化率，λ为GNSS定位系统载波频率对应的波长；为接收机的多普勒频移测量值；I⁽ⁿ⁾表示第n颗卫星在接收机处的单位观测矢量；V为表示接收机速度；δf_u为接收机时钟频漂；V⁽ⁿ⁾为第n颗卫星的速度；δf⁽ⁿ⁾为第n颗卫星的时钟频漂；为伪距变化率测量噪声量；S4、对步骤S3的测量方程y⁽ⁿ⁾进行求解，得到起始0时刻的初始滤波值，初始滤波值包括最优估计值X₀，以及起始0时刻的后验估计误差协防差矩阵P₀；S5、根据步骤S4得到的0时刻的初始滤波值对步骤2的系统模型进行自适应滤波，得到第k个历元时的先验估计值和先验估计误差协方差矩阵其中，友示第k个历元时刻过程噪声向量w_k的均值的估计值，友示第k个历元时刻过程噪声协方差矩阵的估计值，并对和进行实时更新，A表示状态变量的状态转移矩阵；S6、对步骤5得到的先验估计值和先验估计误差协方差矩阵进行计算，得到第k历元时的测量关系矩阵C_k、增益矩阵K_k的最优值以及新息序列e_k；其中，表示第k个历元时刻测量噪声协方差矩阵的估计值，并对其进行实时更新；C_k^T为C_k的转置矩阵；其中，y_k为第k个历元的系统观测量；为测量噪声向量v_k的均值，并对进行实时更新；S7、根据步骤6得到的测量关系矩阵C_k、增益矩阵K_k的最优值以及新息序列e_k进行计算，得到第k个历元时的最优估计值X_k和后验估计误差协方差矩阵作为第k+1个历元时的滤波器初始输入值；