|云浮升降车出租|云浮升降车出租公司|云浮升降车公司|      ♫老虎花在背,   人心花在内  ♫   模糊度固定解PPP/INS紧组合滤波模型构建及实现,      若想实现模糊度固定解PPP/INS紧组合，需要解决两个关键问题：①如何取得模糊度固定解；②如何构建PPP/INS紧组合滤波模型(即确定紧组合系统的状态方程和观测方程，然后进行扩展卡尔曼滤波解算)。事实上，二文已经对①个问题进行了解答。并结合扩展卡尔曼滤波基本理论，就能回答②个问题，这就是本文的主要工作，亦是本文的核心工作。

         本文首先对松、紧组合模式的特征和优缺点进行分析，由于紧组合优势明显，本文的研究全部瞄准紧组合模式，然后对扩展卡尔曼滤波(EKF)的基本理论进行梳理；接下来是本文最关键部分，即构建模糊度固定解PPP/INS紧组合滤波模型，包括状态方程和观测方程，并指出如何进行模糊度固定；最后通过两组实测算例对模糊度固定解PPP/INS紧组合滤波模型进行验证，对该新组合效果进行分析。

       松、紧组合模式的分析与选择针对PPP/INS组合，通常使用松组合、紧组合这两种组合模式。它们的区别在于对GNSS信息的使用深度不同：一个是导航结果层次的使用，一个是原始观测值层次的使用。松组合模式中，先将GNSS接收机的观测值经由PPP滤波解算得到位置、速度结果，再与INS进行组合；紧组合模式中，直接使用GNSS接收机的观测值与INS进行组合。下文将详述两种组合模式的特征与具体差异。

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        (1)  松组合模式中，在组合时刻，INS推算出的位置、速度与PPP滤波器输出的位置、速度同时进入松组合滤波器完成信息融合。松组合滤波器解算得到位置、速度和姿态误差值，分别改正INS推算出的位置、速度和姿态，最终输出高频率、高可靠性的全参数导航结果；同时可以将滤波解算得到的加速度计、陀螺的常值零偏项进行反馈，对加速度计输出的比力和陀螺输出的角速度进行闭环校正，从而实现在线标定。针对DGNSS/INS松组合模式，相关文献还考虑了一种加入“种子”的结构和一种“半紧”的组合模式。仿照其中的思路，在图4.1中也引入“种子”，即将惯导解算得到的位置和速度输入到PPP滤波器中，以增强PPP滤波解算的可靠性。

       (2)紧组合模式。与松组合模式相比，紧组合模式的主要不同点是：与INS进行组合的是星间单差的消电离层伪距、相位和多普勒观测值；整个组合系统中仅有一个紧组合滤波器，而不再含有松组合模式中的PPP滤波器。紧组合模式的优势主要体现在以下三点：

         (1)输入到松组合滤波器中的PPP位置、速度是时间相关的，而且它们的观测噪声方差不好确定(因为PPP需要经历收敛，很难确定收敛过程中的位置、速度的实际精度)；但是输入到紧组合滤波器中的观测值可认为在时间上不相关，并能根据经验模型给出较准确的观测噪声方差。由于可以设置更为准确的随机模型，所以从理论上讲，紧组合会获得更好的精度。

       (2)当可见卫星数目不足时，对于松组合模式，PPP滤波器难以获取位置、速度解，因此不能进行量测更新来限制惯导误差积累；但若使用紧组合模式，只要有可见卫星就依然可以进行量测更新，从一定程度上继续限制惯导误差积累，这对于城市区域这种复杂观测环境的应用至关重要。

       (3)使用紧组合模式，可以更为便利和充分的利用INS短期导航精度高的优势，因而具备更强的质量控制与检核能力，在抵抗GNSS观测值粗差、模糊度固定、周跳修复等方面均更有优势。紧组合模式的缺点是实现复杂，特别是由于紧组合滤波器中包含了模糊度参数，这导致待估参数个数显著增加，极大的增加了计算开销。但是该组合模式的应用群体主要是测绘用户，故可进行后处理解算，因此不必过于担心实现复杂及解算耗时问题。综合以上分析，本文研究工作全部集中于紧组合模式。

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