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高精度GNSS多模解算技术的研究与工程实现

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第一章 绪论第8-12页
    1.1 课题背景第8-10页
    1.2 多模接收机的研究意义第10页
    1.3 论文内容及编排第10-12页
第二章 GNSS接收机多模解算技术第12-27页
    2.1 接收机定位原理第12-17页
        2.1.1 测距定位原理第12-13页
        2.1.2 时间系统第13-14页
        2.1.3 空间坐标系第14-15页
        2.1.4 坐标系转换第15-17页
    2.2 卫星位置和速度计算第17-18页
    2.3 接收机单星座定位解算技术第18-21页
        2.3.1 用户多星位置解算第19-21页
        2.3.2 用户多星速度解算第21页
    2.4 GNSS组合定位解算技术第21-25页
        2.4.1 定位信息的融合第22页
        2.4.2 需要处理的主要问题第22-24页
        2.4.3 伪距融合解算原理第24-25页
    2.5 GNSS定位解算仿真结果第25-26页
    2.6 本章小结第26-27页
第三章 GNSS定位解算精度的提高第27-45页
    3.1 误差修正模型第27-32页
        3.1.1 卫星时钟钟差第27-28页
        3.1.2 地球自转修正第28页
        3.1.3 电离层修正模型第28-30页
        3.1.4 对流层修正模型第30-31页
        3.1.5 大气延时模型测试第31-32页
    3.2 基于观测量精化的迭代WLS第32-36页
        3.2.1 迭代精化的最小二乘第32-33页
        3.2.2 多模加权的权重给定第33-34页
        3.2.3 验后方差调整权重第34-36页
    3.3 自主正直性监测RAIM第36-44页
        3.3.1 算法的实现原理第37-38页
        3.3.2 卫星几何分布的影响第38-39页
        3.3.3 检测门限值及其调整系数第39-41页
        3.3.4 故障星的数据探测法第41页
        3.3.5 多模RAIM算法仿真第41-44页
    3.4 本章小结第44-45页
第四章 基于动态场景的扩展卡尔曼第45-63页
    4.1 卡尔曼滤波技术处理第45-50页
        4.1.1 卡尔曼滤波模型第45-47页
        4.1.2 卡尔曼滤波的优势第47-48页
        4.1.3 非线性滤波第48-49页
        4.1.4 滤波初值的确定第49-50页
    4.2 运动载体动态模型的建立第50-56页
        4.2.1 当前加速度模型第50-52页
        4.2.2 单星座状态方程建模第52-54页
        4.2.3 单星座观测方程建模第54-56页
    4.3 多星座GNSS的模型设计第56-61页
        4.3.1 噪声方差阵的估计第56-59页
        4.3.2 工程建模实现第59-60页
        4.3.3 仿真建模实现第60-61页
    4.4 本章小结第61-63页
第五章 滤波发散及其解决方案第63-75页
    5.1 卡尔曼滤波发散的抑制第63-64页
        5.1.1 滤波中的发散现象第63-64页
        5.1.2 滤波发散的抑制方法第64页
    5.2 UD分解滤波算法第64-71页
        5.2.1 观测向量的序列处理法第64-66页
        5.2.2 RAIM算法的嵌入第66-67页
        5.2.3 UD协方差分解第67-68页
        5.2.4 序列UD分解的更新第68-71页
    5.3 抗差自适应滤波算法第71-73页
        5.3.1 滤波模型残差分析第71-72页
        5.3.2 参数分析第72-73页
    5.4 本章小结第73-75页
第六章 总结与展望第75-76页
参考文献第76-78页
致谢第78页

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