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公开(公告)号:CN104714244B
公开(公告)日:2017-11-17
申请号:CN201510146368.3
申请日:2015-03-31
Applicant: 东南大学
IPC: G01S19/44
Abstract: 本发明公开了一种基于抗差自适应Kalman滤波的多系统动态PPP解算方法,本发明使用选权迭代伪距单点定位解算接收机概略坐标和各系统接收机钟差,据此结合卫星精密星历和卫星精密钟差,根据误差改正模型计算各定位误差改正值;并对观测数据进行严格的数据质量控制。针对动态PPP定位精度易受未探测小周跳或粗差等因素影响,根据观测值残差向量调整观测方程权阵,剔除未探测出小周跳或粗差等影响因素;根据状态预测信息确定自适应因子,从而控制预测信息对参数估计的影响。使用本发明提出的方法,采用单台接收机进行多系统动态PPP定位时,利用多系统卫星数大幅度增加的特点,在确保卫星结构稳定性的基础上,有效减弱粗差的影响,并改善动态定位中的动态噪声异常情况,最终达到高精度、高稳定性的多系统动态PPP结果。
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公开(公告)号:CN106970404A
公开(公告)日:2017-07-21
申请号:CN201710210576.4
申请日:2017-03-31
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Delaunay三角网的多冗余网络RTK大气误差内插方法,网络RTK数据处理中心利用CORS基准站精确坐标构建Delaunay三角网,用户接入数据处理中心后选取用户所在位置最优三角单元及次优三角单元,扩充大气误差内插基线数量,建立了MLIM电离层内插模型和RELIM对流层内插模型,提出了一种网内流动站大气内插完备性监测方法,MLIM电离层内插模型内插精度是传统模型的3倍,RELIM对流层内插模型内插精度是传统模型的6~30倍,且这两种模型在基站高程差异大地区仍能够保持很高内插精度。区域CORS电离层对流层完备性指标可达到厘米级内插精度,能用于网络RTK用户实时定位完备性监测。使用本发明提供的方法,可充分利用用户周围的CORS基站,有效提升区域大气延迟内插精度,保障用户快速高精度定位。
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公开(公告)号:CN105204048B
公开(公告)日:2017-06-23
申请号:CN201410286854.0
申请日:2014-06-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种北斗兼容GPS/GLONASS的网络RTK参考站间模糊度快速解算方法。在网络RTK模型中参考站间模糊度解算的准确性直接关系到对流层、电离层等空间误差建模的精度。多星座融合网络RTK中,卫星数量大幅度增多,为模糊度的快速解算提供了有利条件。本发根据附有大气延迟先验信息约束的网络RTK模糊度解算模型,首先固定高高度角卫星,然后将已固定模糊度的卫星观测值约束大气延迟,与低高度角卫星或新升起卫星或失锁重新捕获的卫星对应观测方程联立解算,实现未固定模糊度卫星的模糊度快速固定。本发明方法能明显缩短网络RTK参考站间模糊度解算时间,提高网络RTK定位精度及其可靠性。
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公开(公告)号:CN106646538A
公开(公告)日:2017-05-10
申请号:CN201610933926.5
申请日:2016-10-31
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G01S19/235 , G01S19/44
Abstract: 本发明公开了一种基于单差滤波的变形监测GNSS信号多路径改正方法,利用站间单差观测残差的空间相关特性,采用单差滤波方法固定模糊度并提取载波伪距观测残差,通过对数据残差进行快速傅里叶变换分析及小波降噪,建立离散多路径及反射多路径空间改正图,减弱桥梁变形监测环境中的多路径效应对GNSS载波及伪距观测值的影响。本发明方法充分利用多路径的时空重复特性,可有效提高变形监测中模糊度固定的可靠性及成功率,并提升动态监测的单历元解算精度。
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公开(公告)号:CN104502935B
公开(公告)日:2017-03-15
申请号:CN201410837313.2
申请日:2014-12-29
Applicant: 东南大学
IPC: G01S19/44
Abstract: 本发明公布了一种基于非差非组合模型的网络RTK模糊度解算方法。使用非差非组合模型对全网的单站非差模糊度进行估计,并将卫星钟作为未知参数,实时卫星钟差产品作为伪观测量加入。根据用户位置,提取用户相邻站点的非差模糊度,在相邻站点中选择一个作为基准站点,利用差分算子还原得到双差模糊度的整数特性,单历元获得具有整数特性的双差模糊度结果。使用本发明提出的方法,在大规模的基准站网络中可有效提升计算性能,同时减弱大气误差和长度对双差模糊度固定的影响,降低双差模型的病态性,提高模型抗差能力和模糊度固定成功率。
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公开(公告)号:CN105158782A
公开(公告)日:2015-12-16
申请号:CN201510290260.1
申请日:2015-05-29
Applicant: 东南大学
IPC: G01S19/44
CPC classification number: G01S19/44
Abstract: 本发明公开了一种BDS和GPS观测信息融合的宽巷模糊度解算方法。首先利用BDS的三频优势,单历元优先可靠固定BDS两个超宽巷(宽巷)组合模糊度;其次利用电离层延迟短期平稳变化特性,参数化BDS和GPS各卫星的倾斜电离层延迟值,利用电离层频率关系联立不同组合观测值(包含伪距):其中,BDS包含三个频点的伪距观测值和两个模糊度己固定的超宽巷或宽巷观测值;GPS包含两个频点的伪距观测值和含有待估宽巷模糊度的宽巷观测值。利用共有的位置增量参数将上述观测信息进行融合,组成几何相关模型进行卡尔曼滤波。使用本发明所提出的方法,可显著提升双频系统尤其是低高度角卫星宽巷模糊度解算的精度和解算速度。
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公开(公告)号:CN102096084A
公开(公告)日:2011-06-15
申请号:CN201010579334.0
申请日:2010-12-09
Applicant: 东南大学
IPC: G01S19/44
Abstract: 本发明公开了一种基于星间组合差分的精密单点定位(PPP)的方法,首先利用同一历元不同卫星之间的观测方程求差,组成星间一次差观测方程;然后在星间一次差的基础上,在相邻历元间的观测方程再求差,组成星间历元间二次差观测方程;最后以二次差方程求解的测站坐标与权阵作为卡尔曼滤波器的初始值,以星间一次差为函数求解模型,用自适应卡尔曼滤波的方法求解测站坐标和模糊度等参数,实现基于星间组合差分精密单点定位。本发明提出的方法可在短时间实现精密单点定位的解算,快速、稳定而且易于工程实现,试验表明,使用新模型进行定位能达到厘米级精度,且收敛时间比常规模型提高30%。
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公开(公告)号:CN111060945B
公开(公告)日:2021-10-19
申请号:CN202010030342.3
申请日:2020-01-13
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种GNSS/5G紧组合融合定位方法与装置,针对在城市峡谷等区域,GNSS观测卫星数受限,定位精度受到影响,甚至在某些极端条件下无法进行定位的问题,本发明利用5G信号频率高、抗多径能力强、基站分布稠密等特点,研究5G毫米波与GNSS融合定位模型。首先利用GNSS技术对5G基站进行授时,确保GNSS系统与5G基站具有相同的时间系统;其次通过分析5G毫米波测距误差来源及特性,获取其测距精度,提出GNSS/5G融合定位的随机模型;最后构建基于鲁棒卡尔曼滤波的紧组合定位模型,自适应构造鲁棒因子,保障GNSS/5G融合定位的精度和可靠性。使用本发明提出的融合定位方法,可以提升城市峡谷等区域的GNSS定位精度及稳定性,为智慧交通、无人驾驶等提供可靠的位置信息。
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公开(公告)号:CN111045046B
公开(公告)日:2021-10-19
申请号:CN201911217627.1
申请日:2019-12-03
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于NARX的短期电离层预报方法及装置,该方法首先从历史TEC数据文件中获得连续一段时间内的TEC格网数据;然后根据观测站的经纬度,通过双线性内插的方式获取该段时间内的单点TEC时间序列;再建立NARX神经网络模型,利用TEC时间序列对NARX模型进行训练,输入参数包括TEC时间序列和外部时间参数的时间序列,输出为下一时刻的TEC预测值;最后根据训练完成的NARX模型进行实时预测,获得未来时刻的TEC预测值。使用本发明提出的方法,能够提高电离层TEC的预测精度,应用于GNSS定位中可以提高定位精度。
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公开(公告)号:CN112926190A
公开(公告)日:2021-06-08
申请号:CN202110116828.3
申请日:2021-01-28
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/20 , G01S19/22 , G01S19/37 , G01S19/44 , G06F119/10
Abstract: 本发明公开了一种基于VMD算法的多路径削弱方法。本方法针对传统MHM(多路径半球图模型)算法无法很好处理观测值噪声对多路径改正模型精度的影响这一不足,利用固定环境下多路径延迟的空间重复性,提出了基于VMD(变分模态分解)和MHM算法的改进多路径削弱方法(称为MHM_V方法)。首先,利用VMD算法消除单差残差中的载波噪声,提取多路径延迟,以此建立前一日或多日的多路径改正数据库。再按照高度角方位角最近原则对当前伪距和载波原始观测值进行修正,以削弱多路径对模糊度固定及定位精度的影响。最后将上述模型应用到了桥梁变形监测中。
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