【摘 要】
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该论文主要研究了SA信号的分离、SA信号分析、建模以及滤波.分析了伪距组成成分和从伪距及伪距率中分离SA信号的原理,并组建了采集SA误差信号的实验系统.应用时间序列分析和
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该论文主要研究了SA信号的分离、SA信号分析、建模以及滤波.分析了伪距组成成分和从伪距及伪距率中分离SA信号的原理,并组建了采集SA误差信号的实验系统.应用时间序列分析和系统辨识理论对SA进行离线建模,模型辨识结果指出SA符合AR(13)或ARMA(3,2)模型结构,SA变化率符合AR(10)或ARMA(2,2)模型结构.模型分析得出以下结论:1)SA信号与其模型在时域和频域的特性非常一致;2)所有模型都是稳定的,即模型的极点均无于单位圆内;3)每一个模型都存在一对共轭主要导极点,因此在扩展的卡尔曼滤波器中将其看作是二阶高斯-马尔可夫过程来处理是适宜的.将自适应卡尔曼波波器应用于SA模型实时参数估计,并提供了一种争实可行的加快模型参数收敛的方法.将SA看作是二阶高斯-马尔可夫过程,适当调节载体机动时间常数,对GPS接收机的定位结果作单轴滤波,静态条件下的滤波结果令人满意,有效地抑制了SA误差;在动态条件下,可以滤除定位中的高频误差,对SA误差也有一定的缓和作用.
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