夏志浩，趙長勝，丁圳祥

(江蘇師范大學 測繪學院，江蘇 徐州 221116)

一、引 言

在動態(tài)精密單點定位中，卡爾曼濾波的精度主要取決于動力學模型和隨機模型。在動態(tài)數(shù)據(jù)的解算過程中，動力學模型如不能很好地描述運動狀態(tài)，將會逐漸積累模型誤差，導致濾波的發(fā)散。在實際應(yīng)用的過程中人們總希望能夠建立一個準確、簡單的動力學模型，但是由于不了解物體運動系統(tǒng)的物理特性，因此建立的動力學系統(tǒng)不可避免地含有噪聲。

在本文中，筆者給出了一種基于新息向量的動力學方程隨機模型誤差補償方法，結(jié)合精密單點定位驗證了該方法的優(yōu)越性。

二、基于新息向量的隨機模型誤差補償法

擴展卡爾曼濾波實質(zhì)上就是 “預(yù)測”和“修正”的過程。首先進行預(yù)測值的計算，再根據(jù)觀測值計算得到新息向量和增益矩陣，對預(yù)測值進行改正?？柭鼮V波的函數(shù)模型如下

三、濾波初值的選取

濾波初值的選取直接影響濾波的收斂速度和濾波的是否發(fā)散，因此選擇合適的初值對動態(tài)精密單點定位有很大的影響。以下是觀測方程的組合形式

式(4)、式(5)中，PRi為Li的偽距觀測值；Φi為Li上的載波相位觀測值；ρ為真實的空間距離；c為光速；dt為接收機鐘差；dtrop為對流層延遲；fi為Li的頻率；Ni為Li載波相位的整周期模糊度；ε為測量誤差。

參數(shù)的初值為

本文中，筆者使用以下初始方差矩陣計算獲得了較好的效果。

狀態(tài)估計向量的初始協(xié)方差矩陣

其中，τ為觀測數(shù)據(jù)的采樣間隔；n為每個歷元的衛(wèi)星數(shù)。

觀測向量的協(xié)方差矩陣

動態(tài)噪聲向量協(xié)方差矩陣

四、算例分析

以長春IGS站2013年1月18日T 01∶00—2013年1月18日T 23∶00的靜態(tài)觀測數(shù)據(jù)為例，采樣間隔為30 s，分別使用擴展卡爾曼濾波(EKF)和基于新息向量的動力學方程隨機模型誤差補償方法(MEAKF)進行計算，將兩種方法得出的估值與真實值做差得出3個方向的坐標差，如圖1—圖3所示。

從圖1—圖3和表1中可以看出，在3個方向上MEAKF的解算精度要比EKF的解算精度好，MEAKF的曲線在收斂時比較平穩(wěn)，均方根差也優(yōu)于EKF。MEAKF在解算時，通過選取不同的自適應(yīng)因子αQ對狀態(tài)模型輸入噪聲向量協(xié)方差矩陣進行調(diào)節(jié)，當新息向量較大時，增大狀態(tài)模型噪聲協(xié)方差矩陣，重用觀測信息；當新息向量較小時，減小狀態(tài)模型噪聲協(xié)方差矩陣，重用動力學模型信息。

圖1 X軸坐標差值比較

圖2 Y軸坐標差值比較

圖3 Z軸坐標差值比較

表1 EKF和MEAKF兩種算法誤差對比圖 m

五、結(jié) 論

1) 從坐標差值分析，本文方法(MEAKF)能夠有效地減少動力學模型誤差，平滑卡爾曼濾波定位曲線，降低觀測值的噪聲，提高定位的精度。

2) 通過使用本文方法(MEAKF)，均方根差在3個方向上分別減少了48 mm、22 mm和12 mm， 這對于精密單點定位而言，提高的精度是可觀的。

3) 在進行算例分析時，由于動態(tài)GPS數(shù)據(jù)沒有真實坐標進行做差，因此是使用靜態(tài)數(shù)據(jù)進行模擬的，在動態(tài)GPS精密單點定位中，由于動力學模型及其噪聲比較復(fù)雜，新息向量的擾動更大，該濾波的效果應(yīng)該會更好一些。

4) 該方法與先驗協(xié)方差矩陣的開窗估計法相比，不需要利用預(yù)測殘差向量或觀測殘差向量來估計當前觀測殘差的協(xié)方差矩陣，不需要考慮參數(shù)的增減，更有利于編程實現(xiàn)。

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