PCA和KLE在高采样率GPS定位中的应用*

敖敏思 胡友健 赵 斌 叶险峰 丁开华

(1)中国地质大学信息工程学院，武汉 430074 2)中国地震局地震研究所，武汉 430071 3)武汉大学卫星导航技术研究中心，武汉430079)

PCA和KLE在高采样率GPS定位中的应用*

敖敏思1)胡友健1)赵 斌2，3)叶险峰1)丁开华1)

(1)中国地质大学信息工程学院，武汉 430074 2)中国地震局地震研究所，武汉 430071 3)武汉大学卫星导航技术研究中心，武汉430079)

为抑制多路径误差和随机噪声以提高定位精度，引入主成分分析(PCA)和KLE变换方法对定位坐标序列随机噪声水平进行评价、提取和消除多天坐标序列中的多路径误差。对比分析结果表明，主成分系数比值能有效地反映出强随机噪声对某天定位坐标序列的影响，PCA方法能有效地提取和消除多天定位坐标序列中的多路径误差，显著提高定位精度。KLE变换对随机噪声污染不敏感，对多路径误差的滤波能力较PCA略弱，但其对随机噪声以及局部异常具有较好的抑制作用。

高采样率GPS;多路径误差;随机噪声;主成分分析;Karhunen-Loeve变换

1 引言

多路径误差作为GPS定位中一种非常重要的误差源，难以采用模型化方法消除其影响。文献［1］提出利用恒星日滤波方法提取和消除多路径误差，但卫星的运行和高采样率GPS定位的坐标序列中的重复周期并非为一个恒星日，而是随时间和不同卫星而变化的函数。为更准确地了解卫星以及高采样率GPS定位的坐标序列中的重复周期而提高定位精度，Choi等［2］提出通过计算多颗观测卫星的周期取平均值，作为实际周期取代理想的恒星日周期而进行滤波。……