检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]长安大学地质工程与测绘学院,陕西西安710054 [2]西南交通大学地球科学与环境工程学院,四川成都610031
出 处:《武汉大学学报(信息科学版)》2015年第7期918-923,共6页Geomatics and Information Science of Wuhan University
基 金:国家自然科学基金资助项目(41374028);国土资源部国土资源大调查资助项目(1212010914015)~~
摘 要:利用参考站坐标已知的先验信息,基于组合后的超快星历,提出了一种参考站对流层湿延迟近实时估计的三步Kalman滤波算法,该方法先利用Kalman滤波分离宽巷模糊度与伪距多路径误差,再基于电离层无关组合模型,启动Kalman滤波器进行L1模糊度与相对对流层湿延迟的分离,然后利用将正确固定的L1双差模糊度进行回代的方法,重新构建Kalman滤波器来估计准确的相对对流层湿延迟参数,通过实例验证了该方法的可行性和正确性。Using priori information from known coordinates for reference stations,based on tacombination of ultrarapid ephemeris,a three-step kalman filter algorithm for near real-time estimation of tropospheric wet delay on reference stations is proposed.In this algorithm,wide lane ambiguity and pseudorange multipath error are separated by using a Kalman filter,and then,using the Kalman filter for separating L1 ambiguity and tropospheric wet delay based on na ionosphere-free combination model.After that estimating an accurate relative tropospheric wet delay parameter using the correctly fixed L1 ambiguity back substitution method and rebuilding the Kalman filter.The feasibility and accuracy of the algorithm is verified through numerical examples.
关 键 词:GPS参考站 超快星历 对流层湿延迟 KALMAN滤波 整周模糊度
分 类 号:P228[天文地球—大地测量学与测量工程]
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