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目前,北斗卫星导航系统(BeiDou Navigation Satellite System,BDS)已经开始了三号卫星的组网工作。到2018年底,服务区域将覆盖“一带一路”沿线及周边国家。当今社会中,地形测绘、车载导航、武器制导及桥梁监测等应用对北斗定位精度提出了更高的要求。存在于北斗载波相位观测量中的周跳是影响北斗定位精度的主要因素,必须探测并修复北斗载波相位观测量中的周跳。本文以周跳为研究对象,采集并分析了北斗卫星信号、研究了周跳周跳观测模型、周跳定义及周跳的误差。进行实验采集了北斗信号,并在时域上分析了信号。分析结果表明:由伪距观测量减载波相位观测量再进行历元间差分构造的周跳检测量的噪声会淹没1~2周大小的周跳。(2)研究了小波法及经验模态分解法(Empirical Mode Decomposition,EMD)在单频周跳探测中的应用。针对EMD方法的模式混叠现象不利于探测小周跳的问题,采用总体经验模态分解法(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)对单频周跳信号进行分解,以便削弱模式混叠现象,凸显更多的周跳信息。针对EMD及EEMD分解信号存在的端点效应问题,首先采用改进的固有时间尺度分解方法(Intrinsic Time-scale Decomposition,ITD)分解周跳信号来削弱端点效应对周跳探测精度的影响;然后对两种方法分解后的分量信号进行筛选,筛选出包含周跳的分量信号;最后,对筛选出的分量信号进行Hilbert谱分析来凸显周跳出现的位置。实验结果表明:两种方法均可以将周跳分解到多个分量信号中,在分量信号的Hilbert谱中可以探测出1周大小的周跳出现的历元。(3)在应用于周跳探测时,EEMD及改进的ITD方法只能探测周跳出现的位置,不能直接计算出周跳的大小。针对此问题,本文将周跳检测量被分解后的分量信号作为训练样本,采用粒子群优化算法对最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM)进行参数优化。利用优化后的LS-SVM进行回归预测,通过计算实测值与预测值的差值来确定周跳的大小并修复周跳。实验结果表明:该方法可以有效修复单频载波相位观测量中的周跳。(4)研究了伪距相位组合法和Geometry-free组合法。从提高周跳探测精度的角度出发,优选了组合系数。最后联合两种方法进行了周跳探测实验。实验结果表明:联合法可以有效探测并修复周跳。