【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于改进扩展卡尔曼滤波的GNSS单点动态定位方法，属于卫星导航
技术介绍
GNSS单点动态定位由于只需要一台单频接收机，获取4颗或4颗以上可见卫星与接收机间的测码伪距和多普勒频移观测量，便可解算载体的位置、速度、钟差和钟漂等信息而广泛应用于各种车辆、船只的导航和监控、海上定位、野外勘测等领域。扩展卡尔曼滤波 (EKF)是在GNSS单点动态定位中除最小二乘(LS)外最常用的解算方法。卡尔曼滤波(KF)是卡尔曼于1960年提出的从与被提取信号有关的观测量中，通过算法估计出所需信号的一种滤波方法。这种方法将信号过程视为白噪声作用下的一个线性系统，利用高斯白噪声的统计特性，以系统的观测量为输入，以所需要的估计值(称为系统的状态向量)为输出，将输入和输出由时间更新和观测更新联系在一起，根据系统的状态转移方程和观测方程获取状态向量的最优估计值。KF的原理是将系统中需求解的所有参数设为一个状态向量；通过状态转移方程建立两个相邻历元的状态向量之间的关系，由前一历元的状态向量推算当前历元状态向量的预测值；通过观测方程建立当前历元状态向量与观测量之间的关...
【技术保护点】
基于改进扩展卡尔曼滤波的GNSS单点动态定位方法，其特征在于：步骤1：在观测历元数k＝1时，初始状态向量初始状态向量误差协方差矩阵P0=diag[1/εp？1/εv？1/εa？1/εp？1/εv？1/εa？1/εp？1/εv？1/εa？1/εt？1/εf]；ECEF坐标系下，GNSS接收机的状态向量定义为：Xk=[xku,vkux,akux,yku,vkuy,akuy,zku,vkuz,akuz,cΔtku,cΔfku]其中，k为观测历元数，分别为ECEF坐标下GNSS接收机载体的三维位置、速度和加速度，和分别为接收机的钟差和钟漂；Xk的滤波估计为：...
【技术特征摘要】
1.基于改进扩展卡尔曼滤波的GNSS单点动态定位方法，其特征在于 步骤I :在观测历元数k = I时，初始状态向量為續,初始状态向量误差协方差矩阵P0=diag[I/ ε ρ I/ ε ν I/ ε a I/ ε ρ I/ ε ν I/ ε a I/ ε ρ I/ ε ν I/ ε a I/ ε t I/ ε f]； ECEF坐标系下，GNSS接收机的状态向量定义为 Vf ^J/ , JLX, Ji , JiV ^jn', JiZ,· Ji ^ / 'I xk = ^^ct k ^Zk^Vk，乂 ,CU卜C'fk J 其中，k为观测历元数,[OK]，[#, ],[< ]分别为ECEF坐标下GNSS接收机载体的三维位置、速度和加速度,分别为接收机的钟差和钟漂； Xk的滤波估计尤.为 ν r ^// Λ //.rΛ a ^nvΛ// Λ//τ fIp:yw ·\Γ xk = 4，Λ，，cH，-7,4，ak，，c^fk ] ερ为载体与地心距离平方的倒数，εν为载体最大允许速度平方的倒数，％为载体最大允许加速度的倒数，ε t为接收机钟差与光速乘积平方的倒数，ef为接收机钟漂与光速乘积平方的倒数； 步骤2 :计算状态向量Xk的预测值=φ·-ι之丨H /，嗌 /，襤 /爲具 A /，私,A 7,γλ/^ ;f...
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