利用改进的Kalman滤波算法进行GNSS单历元姿态测量

赵佩铭,张月超

(1.上海市政工程设计研究总院(集团)有限公司,上海200082;2.中国石油集团工程技术研究院,天津 300451)

0 引 言

单历元定位定姿的特征是仅利用当前观测历元的GPS观测数据,其前提是要有高精度的载波相位观测值[1-2]。在利用GPS观测值做单历元定位定姿解算中,无论是通过相位平滑伪距差分解算还是利用载波相位解算,传统的方法并未考虑载体前一历元时刻的姿态及其变化率对当前时刻姿态的影响,只利用当前时刻的历元数据求得最小二乘解,因此在解算结果的平滑性上并不理想;另外,在单历元定姿中容易受到噪声值的影响,使得解算结果出现较大跳变影响定姿结果的稳定性，综合来讲,现有的GPS定姿直接解算方法,大致存在以下几种缺陷:1)不具有抗差性;2)对运动载体而言,没有充分利用运动模型的信息;3)当一些历元的实际观测值少于必要观测数时,会出现无解的情况[3]。

Kalman滤波作为一种新的重要的最优估计理论已被广泛应用于各种测量数据的处理[4]。在Kalman滤波估计理论中引入了状态空间的概念,借助系统的状态转移方程根据前一时刻的状态估值和当前时刻的观测值递推估计新的状态估值[5]，与最小二乘法比较,Kalman滤波更适合于GPS动态定位数据处理[5]，在消除噪声影响方面,近几年基于Kalman滤波的抗差估计已有广泛的研究[6]。对于GPS单历元定姿数据中噪声值的影响,本文基于稳健估计理论在Kalman滤波方程的解算过程中加入抗差因子,以消除或减弱粗差或较大误差项的影响，在实际解算中验证了此方法的正确性,具有较好的应用效果。……