一种基于改进型卡尔曼滤波的载波相位平滑伪距算法

摘要

本发明提供了一种基于改进型卡尔曼滤波的载波相位平滑伪距算法，首先获得较正确的伪距递推初始值，然后估算载波相位平滑伪距的预测量及其方差估计量，使用平滑时间常数平滑伪距并计算其方差估计量，循环递推，直至达到平滑历元数。本发明的多历元平滑效果优于传统的平滑算法，计算量不大，易于实时实现。

主权项

一种基于改进型卡尔曼滤波的载波相位平滑伪距算法，其特征在于包括下述步骤：步骤1：通过伪距观测量及相邻历元载波相位观测量之差反映的伪距变化量估算多个伪距值，将多个估算值的平均值作为伪距递推初始值，伪距递推初始值其中，M为初始值估算次数，M≥1；ρ_m为t_m历元的伪距观测量；λ为卫星信号的载波波长；φ_m为t_m历元的载波相位观测量；φ₁为t₁历元的载波相位观测量；步骤2：估算t_k历元载波相位平滑伪距的预测量，后一历元相位平滑伪距的预测量由前一历元平滑后的伪距、前后两个历元载波相位之差反映的伪距变化量得到；t_k历元相位平滑伪距的预测量ρⁱ_‑(t_k)＝ρⁱ₊(t_k‑1)+λ(φ_k‑φ_k‑1)＝ρⁱ₊(t_k‑1)+δ_ρⁱ(t_k‑1，t_k)，其中，ρⁱ+(t_k‑1)为t_k‑1历元平滑后伪距，初值ρⁱ₊(t_k‑1)＝ρ_m,1；φ_k为t_k历元载波相位观测量；φ_k‑1为t_k‑1历元载波相位观测量；δ_ρⁱ(t_k‑1,t_k)为t_k‑1、t_k两历元载波相位观测量之差反映的伪距变化量；步骤3：求解t_k历元载波相位平滑伪距预测量的方差估计量pⁱ_‑(t_k)＝pⁱ₊(t_k‑1)+2σ²_c，其中，pⁱ‑(t_k)为ρⁱ‑(t_k)方差估计量；pⁱ+(t_k‑1)为ρⁱ+(t_k‑1)的方差估计量，初值pⁱ+(t₁)＝0；2σ²_c为δ_ρⁱ(t_k‑1,t_k)的方差估计量，σ²_c为载波相位观测误差的方差；步骤4：用伪距的方差估计量及伪距观测量的方差表示平滑时间常数；t_k历元所选取的平滑时间常数k(t_k)＝pⁱ_‑(t_k)(pⁱ_‑(t_k)+σ²_p)^‑1，其中，σ²_p为伪距观测量的方差；步骤5：t_k历元平滑后的伪距用t_k历元载波相位平滑伪距预测量、平滑时间常数及t_k历元伪距观测量表示；t_k历元平滑后的伪距其中，ρ(t_k)为t_k历元伪距观测量；步骤6：t_k历元平滑后伪距的方差估计量作为下一递推过程中步骤3中步骤7：当平滑历元数k小于设定的平滑历元数K时，算法返回步骤2进行递推，直至k＝K，算法递推结束。