一种基于模糊度探测识别修复的因子图RTK定位方法技术

本发明专利技术公开了一种基于模糊度探测识别修复的因子图RTK定位方法，利用模糊度域和状态域检核探测不可靠解，再通过窗口信息前后向修复后识别可能的周跳，最后加入周跳修复因子调整因子图，保证模糊度的可靠正确固定，从而提高复杂环境下RTK定位鲁棒性。在城市复杂环境下，该方法基本可以实现厘米级精度的连续位置估计。此外，当可用卫星较少时，本方法的模糊度固定和定位效果远好于现有方法，表明具有更好的鲁棒抗差能力，有效提升了复杂环境下的RTK定位能力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于gnss(global navigation satellite system)定位与导航，涉及复杂环境下因子图rtk定位方法，具体涉及一种基于模糊度探测识别修复的因子图rtk定位方法。

技术介绍

1、在现代城市交通体系中，卫星定位技术始终占据着极为关键的地位，其中实时动态(rtk)卫星定位技术脱颖而出，成为空旷场景下最为重要的高精度定位手段之一。然而，城市环境的复杂性，高层建筑、林荫遮挡等导致的多径效应和周跳等，给高精度卫星定位带来了严峻挑战。尽管卫星定位技术近年来显著进展，但在城市复杂环境中实现持续、稳定且高精度的定位，依然是当前亟待攻克的难题。

2、因子图优化(factor graph optimization,fgo)作为一种基于概率图模型的联合估计框架，近年来在机器人、自动驾驶及gnss高精度定位等领域引发广泛关注。相较于传统卡尔曼滤波依赖马尔可夫假设的递推估计，fgo通过窗口内多状态量的联合优化与迭代重线性化，显著提升了非线性系统的估计精度与抗差能力。这一特性使其在gnss信号受多路径干扰等影响的城市复杂场景中展现出独本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于模糊度探测识别修复的因子图RTK定位方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的一种基于模糊度探测识别修复的因子图RTK定位方法，其特征在于，步骤1所述因子图RTK定位模型的构建过程，首先考虑以下公式所示双差伪距载波观测方程：

3.如权利要求1所述的一种基于模糊度探测识别修复的因子图RTK定位方法，其特征在于，步骤2利用模糊度域和状态域两次检核对解出的整周模糊度的进行可靠的检核和区分；

4.如权利要求1所述的一种基于模糊度探测识别修复的因子图RTK定位方法，其特征在于，步骤3所述的利用正确固定集的模糊度对待修复集的模糊度进行前向后向两次...

【技术特征摘要】

1.一种基于模糊度探测识别修复的因子图rtk定位方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的一种基于模糊度探测识别修复的因子图rtk定位方法，其特征在于，步骤1所述因子图rtk定位模型的构建过程，首先考虑以下公式所示双差伪距载波观测方程：

3.如权利要求1所述的一种基于模糊度探测识别修复的因子图rtk定位方法，其特征在于，步骤2利用模糊度域和状态域两次检核对解出的整周模糊度的进行可...

【专利技术属性】
技术研发人员：陶贤露，王浩天，潘树国，高旺，赵庆，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：