| GNSS 多系统 PPP 中强跟踪自适应Kalman 滤波的应用 |
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| 引用本文： | 孔德龙,刘 春,何 敏,汪志宁. GNSS 多系统 PPP 中强跟踪自适应Kalman 滤波的应用[J]. 电子测量与仪器学报, 2023, 37(10): 24-31 |
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| 作者姓名： | 孔德龙 刘 春 何 敏 汪志宁 |
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| 作者单位： | 1. 合肥工业大学电气与自动化工程学院;2. 国网黄山供电公司 |
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| 基金项目： | 合肥市北斗卫星导航重大应用示范项目资助 |
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| 摘 要： | 精密单点定位(precise point positioning, PPP)技术由于操作简单、定位精度高，现已广泛应用于许多领域。针对PPP解算过程中周围环境改变可能带来的观测噪声和多路径效应，传统滤波算法无法解决其导致的精度下降的问题，本文提出一种强跟踪自适应Kalman滤波(strong tracking adaptative Kalman filtering, SAKF)算法，通过引入渐消因子调整预测误差值，同时使用IGGⅢ函数方法重构测量噪声协方差，从而实现PPP解算。实验结果表明，在静态解算时，SAKF定位精度较传统算法提升约20%,在仿动态解算时，SAKF定位精度提升约55%～60%,同时具有更好的收敛稳定性。
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| 关 键 词： | 精密单点定位 卡尔曼滤波器 自适应估计 渐消因子 测量噪声 |
Application of strong tracking adaptive Kalman filter in GNSS multi-system PPP |
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| Kong Delong,Liu Chun,He Min,Wang Zhining. Application of strong tracking adaptive Kalman filter in GNSS multi-system PPP[J]. Journal of Electronic Measurement and Instrument, 2023, 37(10): 24-31 |
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| Authors: | Kong Delong Liu Chun He Min Wang Zhining |
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| Affiliation: | 1. School of Electrical and Automation Engineering, Hefei University of Technology; 2. State Grid Huangshan Power Supply Company |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | PPP Kalman filtering adaptive estimation fading factor measurement noise |
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