實時動態GPS數據處理的研究

易恒　樊東昊

【摘 要】針對GPS實時動態數據的特點，本文利用離散卡爾曼濾波算法進行解算， 選用了重力船載GPS數據進行實驗，實驗結果證明，對于船載短基線的解算，該算法可以獲得較高精度的定位結果，從而為解算重力場模型提供可靠的定位信息。

【關鍵詞】實時動態；GPS數據解算；短基線

【Abstract】According to the characteristics of GPS real-time dynamic data，this paper uses the discrete Kalman filter algorithm to solve the problem.The GPS data of gravity ship is used to experiment.The experimental results show that the algorithm can obtain high accuracy Positioning results，so as to solve the gravity field model to provide reliable positioning information.

【Key words】Real-time dynamic；GPS data calculation；Short baseline

0 引言

動態相對定位就是在固定站點上固定一個接收機，在運動的載體上架上觀測接收機。在運動的過程中，所有的接收機進行同步觀測，用來確定運動載體相對于基準站的瞬時位置。動態相對定位的特點就是實時確定載體的位置。

差分動態定位是利用安置在一個運動載體上的接收機和安置在地面上的一個或多個基準站的接收機聯合測得改運動載體的位置，所以差分動態定位也稱為相對動態定位。根據實時性要求不同，差分動態定位分為實時差分動態定位和后處理差分動態定位。實時差分動態定位需要建立無線電數據傳輸，在觀測的同時解算出載體的位置；后處理差分動態不需要實時傳輸數據，而是在觀測結束后進行處理。

針對GPS實時動態數據的特點，本文利用離散卡爾曼濾波算法進行解算， 選用了重力船載GPS數據進行實驗，實驗結果證明，對于船載短基線的解算，該算法可以獲得較高精度的定位結果，從而為解算重力場模型提供可靠的定位信息。

1 GPS動態定位中的離散卡爾曼濾波算法

如果測量誤差彼此之間是完全獨立的，那么應用經典的最小二乘理論是非常有效的，但是在處理動態數據時，其中一些誤差和時間是相關的，在這種情況下，卡爾曼濾波理論作為一種重要的最優化估計理論被廣泛應用于各種動態的數據處理中，尤其是在GPS單歷元定位中，近十年來得到了深入的發展和廣泛的應用。Track就是采用離散的卡爾曼濾波算法。

在GPS數據處理時，觀測方程都是經過線性化的，所以我們只討論線性系統的卡爾曼濾波算法。

1.1 觀測方程

1.3 計算步驟

整個卡爾曼濾波包括了3個步驟

2 實驗與分析

該數據為測定臺灣某海域內海水重力，使用GPS觀測得到相關數據后進行解算得到重力資料。對于精密星歷，可以從SOPAC網站下載了觀測日兩天內的星歷。在本文中只對該數據的精度進行解算。在海研一號船上布設了四臺GPS接收機作為觀測站，在岸邊布設了一臺GPS接收機作為基準站。處理的數據時間段為一天。

船上四臺接收機分別為A、B、C、D，其分布及相關位置如圖：

該圖中顯示的坐標為工程坐標，是以船中線為坐標軸。不管任意時間段內，A-B A-D B-C C-D 的距離是不變的，可以利用這一點作為評定數據的精度。

從上圖可以得出各個站點之間的距離。

使用Track解算出各個站點的X、Y、Z坐標后，然都算出各個歷元相鄰站點間的距離可得如圖：

從圖中可以看到解算出來的基線長與實際長度的差距在大部分幾厘米之內，其中紅色線表示為實際長度。可看出解算GPS動態數據時的精度可達cm級。在圖中，基線A-B與實際長度有一定的差距，可能是由于GPS接收機擺放位置的原因導致觀測數據較差，從而使得基線解算出現較大的偏差。

從以上可以看出在海上，解算出的定位精度是比較高的，而且還可以提供航船的軌跡以及潮汐高程變化等信息。

3 總結

本文利用離散卡爾曼濾波算法進行解算船載動態GPS數據，通過解算船載4站GPS位置信息，得到短基線的精度可達厘米，可以為重力船獲得重力數據的解算提供精度較高的定位信息。

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[責任編輯：田吉捷]