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近年来我国北斗卫星导航系统的研究和应用得到了快速的发展。为了推广北斗卫星导航的应用,首先就是需要研发设计高精度的北斗卫星导航接收机,接收机主要分为射频接收模块、基带数字信号处理模块、PVT解算模块。本文的研究内容就是北斗卫星导航PVT算法。为了提高北斗定位的精度和可靠性,需要做很多的工作,其中必不可少的就是研究北斗卫星导航PVT算法。研究北斗卫星导航的应用,提高北斗卫星导航的精度,可以很好的推动北斗卫星导航系统的应用,打破美国的GPS卫星导航定位系统的垄断,保障我国国民经济的正常运行和国防安全。本文主要是从最小二乘和卡尔曼滤波两个主要的算法来研究北斗卫星导航PVT算法。算法的研究主要是在现有的研究基础上进行分析并加以适当的改进。算法的实现部分用C/C++实现。在论文中本人主要做了一下工作:1)最小二乘算法在北斗卫星导航PVT解算中的应用就是解一个四元非线性方程组。最小二乘的解算是一个迭代过程,但是在迭代过程中如果收敛阈值过小,则可能会导致一直迭代下去而不能收敛,针对此种情况,本文提出一种基于动态阈值的最小二乘PVT算法来避免长时间迭代不能收敛。2)最小二二乘算法的每个解是孤立的,相邻的两个时刻的解算没有关联,最终的解算结果会出现跳动,没有连贯性,但是具有较好高动态性。在现实生活中物体处于惯性运动系统中,物体的运动是具有惯性的,相邻两时刻的运动之间存在惯性的联系。卡尔曼滤波算法是一种数学递推算法,依靠上一时刻的值推算下一时刻的值,这样就把连续时间内的解算结果联系起来,最终的解算结果看起来也就平滑,看起来不再来回跳动,这样解出来的最终结果就符合物体的惯性运行,但是动态性较差,不适合高动态的运动模型,所以本文就提出一种基于最小二乘和卡尔曼滤波的混合型PVT算法,根据不同的场景在最小二乘和卡尔曼滤波之间进行算法的切换,兼顾两种算法优点。3)在本文的算法实现部分,主要针对基于动态阈值的最小二乘PVT算法、扩展卡尔曼滤波算法和基于最小二乘和卡尔曼滤波的混合型PVT算法进行算法实现;最终用MFC设计了一个上位机软件把解算结果以文本和曲线的形式进行图形化显示。