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随着室外GNSS定位系统的成功应用,人们对室内环境中的应急救援、定位导览和物体跟踪等需求更加迫切。因此,室内定位技术如基于超声波、Wi-Fi、蓝牙、A-GPS和GNSS中继器的定位等目前得到了广泛研究。论文主要研究基于GNSS中继器的室内定位技术。利用经过某个中继器的信号测量值作为参考测量值,论文提出差分室内定位方法。论文首先提出基于扩展卡尔曼滤波的定位算法,将单差载波相位测量值和单差伪距测量值作为系统观测量,分析中继器延时对伪距测量误差的影响,选取用户位置和单差模糊度作为状态变量,确定适当的滤波参数,求解出最优的状态变量,并进一步利用LAMBDA算法搜索最优整数模糊度,进而得到最优用户位置。为了改进扩展卡尔曼滤波收敛慢的问题,论文继而提出基于多时刻测量的室内定位算法。在两个测量时刻,用户移动使得中继器与用户之间的几何分布发生变化,从而利用几何多样性求解模糊度。使用两个历元的单差载波相位测量值,利用牛顿迭代法求解用户在这两个历元的位置和单差模糊度值。再利用整数最小二乘算法求解单差模糊度的整数值,并以该值更新用户在两个测量时刻的位置坐标。多频组合测量值求解模糊度时没有复杂的模糊度搜索过程,更有利于实时精密定位。因此,论文最后深入研究了基于多频组合测量值的室内定位算法。经过理论分析,传统的级联整数方法(Cascade Integer Resolution,CIR)对求解室内定位模型中的模糊度值并不适用,模糊度固定成功率仅为0.766。针对基于中继器的室内定位模型,本文提出改进CIR方法。首先,筛选出波长较长并且测量误差较小的多频组合系数;其次,计算不同组合测量值中模糊度确定的成功率并分析模糊度固定后对距离测量精度的影响;最后,确定最优的组合系数,通过五步级联逐级求解模糊度。新方法的模糊度固定成功率提高到0.9881,可实现有效定位。本文提出的室内定位算法具有基础设施部署方便和定位精度较高的特点,不需要改变接收机的硬件设备即可进行定位。