發(fā)布時間：2018-12-11 17:49

【摘要】：隨著全球衛(wèi)星導航系統(tǒng)的全面發(fā)展,中國自主研制開發(fā)的中國北斗衛(wèi)星導航系統(tǒng)(BDS)的發(fā)展進程迅速,但面臨著其他國家同時發(fā)展導航系統(tǒng)的競爭壓力,BDS對系統(tǒng)性能和精度的要求越來越高。作為BDS定位核心技術(shù)的數(shù)據(jù)預處理和整周模糊度解算目前亟待提高。圍繞這個問題本文做了深入的研究,詳細分析了北斗衛(wèi)星導航系統(tǒng)的定位原理,并針對北斗信號特點介紹了基本觀測量及其誤差特性。針對目前BDS定位過程中出現(xiàn)的問題進行分析并提出可行的改進方案,包括小周跳的探測及修復問題和整周模糊度解算中出現(xiàn)的觀測值矩陣病態(tài)問題。針對小周跳難以探測到問題,分析其原因主要是因為頻段波長較短且有各種噪聲的影響。遂針對這種情況,選擇合適的組合系數(shù)來構(gòu)造觀測值線性組合來放大波長并消除電離層延遲和觀測噪聲,并引入EEMD方法對組合觀測值進行分解,提取能量值作為特征向量作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練樣本對網(wǎng)絡進行訓練,然后用網(wǎng)絡去識別組合觀測量是否出現(xiàn)周跳,本文根據(jù)數(shù)據(jù)選用了兩個系數(shù)組合,分別對無周跳和有周跳的組合觀測值進行識別,根據(jù)周跳探測識別結(jié)果選擇最優(yōu)系數(shù)組合。最后,用BP神經(jīng)網(wǎng)絡的預測值進行修復周跳。針對整周模糊度解算中由于觀測時間短而出現(xiàn)的觀測矩陣病態(tài)的情況,本文引入了 TIKHONOV正則化原理對觀測矩陣進行正則化,減弱觀測矩陣的病態(tài)性,然后用LAMBDA方法對整周模糊度的浮點解進行搜索,最后固定整周模糊度的值。本文討論了利用TIKHONOV正則化-LAMBDA方法來解算整周模糊度時的正則化系數(shù)的選取問題,利用多組數(shù)據(jù)的解算結(jié)果確定了最優(yōu)正則化系數(shù)的范圍。最后,實驗驗證本文所做的工作對小周跳的探測及修復和整周模糊度解算的有效性,并針對本文工作結(jié)果進行了總結(jié)與展望。
[Abstract]:With the overall development of the global satellite navigation system, the development of China Beidou Satellite Navigation system (BDS), which is independently developed by China, is developing rapidly, but it faces the competitive pressure from other countries to develop the navigation system at the same time. BDS requires more and more system performance and precision. As the core technology of BDS location, data preprocessing and integer ambiguity resolution need to be improved. This paper makes a deep research on this problem, analyzes the positioning principle of Beidou satellite navigation system in detail, and introduces the basic observations and their error characteristics according to the characteristics of Beidou signal. This paper analyzes the problems in the process of BDS localization and puts forward some feasible improvement schemes, including the detection and repair of small cycle slips and the ill-posed problem of observation matrix in the whole cycle ambiguity solution. In view of the difficulty of detecting the small cycle slip, the main reason is the short wavelength of frequency band and the influence of various noises. In order to solve this problem, a suitable combination coefficient is selected to construct a linear combination of observations to amplify the wavelength and eliminate ionospheric delay and noise, and the EEMD method is introduced to decompose the observed values. The energy value is extracted as the characteristic vector to train the BP neural network, and then the network is used to identify the cycle slip of the combined observations. In this paper, two combinations of coefficients are selected according to the data. The combined observations without cycle slip and with cycle slip are identified, and the optimal combination of coefficients is selected according to the results of cycle slip detection. Finally, the BP neural network is used to repair the cycle slip. In this paper, the TIKHONOV regularization principle is introduced to regularize the observation matrix in order to weaken the ill-condition of the observation matrix, in view of the sick condition of the observation matrix in the whole cycle ambiguity solution because of the short observation time, in this paper, we introduce the principle of TIKHONOV regularization to regularize the observation matrix. Then the floating point solution of integer ambiguity is searched by LAMBDA method, and the value of integer ambiguity is fixed. In this paper, we discuss the selection of regularization coefficients for integer ambiguity calculation by using TIKHONOV regularization-LAMBDA method, and determine the range of optimal regularization coefficients by using the results of the solution of multiple sets of data. Finally, the effectiveness of the work done in this paper to detect and repair the small cycle slip and to solve the integer ambiguity is verified by experiments, and the results of this paper are summarized and prospected.
【學位授予單位】：昆明理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TN967.1

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本文編號：2372966