【摘 要】
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针对多系统GNSS RTK特点,本文引入了对整周模糊度的求解,但随着可见卫星的增加,状态向量的维数急剧增加,这导致Kalman滤波方程乘法次数增加。而协方差计算量和存储量约占整个
【机 构】
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上海工程技术大学机械工程学院; 上海司南卫星导航技术股份有限公司;
【基金项目】
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上海市科技攻关计划(15511103300)
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针对多系统GNSS RTK特点,本文引入了对整周模糊度的求解,但随着可见卫星的增加,状态向量的维数急剧增加,这导致Kalman滤波方程乘法次数增加。而协方差计算量和存储量约占整个滤波进程时间的70%。为提高运算效率,本文提出了一个稀疏状态转移矩阵的改进Kalman计算方法,主要研究协方差矩阵的求解。并在理论上利用矩阵分块和对称化将乘法次数降低至通常算法的10%以下。此外,通过试验证明,改进方法的CPU处理器耗时同样低于通常算法的10%。此改进方法实现了高效性,对多卫星情况下求解整周模糊度有一定参考价值。
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