观测数据缺失的动态定位自适应滤波算法研究

Observation data missing is widely existed in the process of acquisition of various observation information, they are greater than the gross errors, seriously affect the integrity of the kinematic positioning data. and make the navigation system become abnormal, which brings great difficulties to kinematic positioning data processing. Based on the BDS and BDS/GPS integrated positioning experiment, this project will study kinematic filtering algorithm of observation data missing with a new idea, i.e., using the prior information, time series analysis theory and the EM algorithm theory, by correctly identify and compensate for the missing data, make full use of the incomplete information in the kinematic observation, integrate a variety of observational information, effectively separate fault information and model error, and study the kinematic filtering algorithm with the observation data missing. The research of this project not only has a wide range of practical significance for improving the accuracy and reliability of kinematic positioning, but also is of great theoretical significance for promoting the further development and improvement of the theory of kinematic filtering data processing.

观测数据缺失广泛存在于各种观测信息获取过程中，它们是比粗差更大的误差，严重影响着动态定位数据的完整性，使得系统变得异常，给数据处理带来了很大的困难。本项目将通过BDS和BDS/GPS组合定位试验，以一种全新的思路来研究观测数据缺失的动态定位滤波算法，即，利用先验信息、时间序列分析理论和EM算法理论，通过正确识别、弥补丢失的方法，充分利用动态观测值中的不完全信息，融合多种观测信息，有效地分离故障信息与模型误差来研究观测数据缺失的动态滤波算法问题。该项目的研究对于提高动态定位的准确性和可靠性有广泛的实际意义，同时开展此项目的研究对于推动动态滤波数据处理理论进一步的发展和完善具有非常大的理论意义。

在动态GNSS定位数据采集中，由于高楼、树木、立交桥等各种障碍物的遮挡，观测数据的缺失不可避免，严重时甚至会大大降低动态定位结果的精度和可靠性，在实际的导航定位数据处理中不容忽视。课题组按照计划对如下四个方面的内容展开了研究：(1) 观测数据的缺失对动态定位滤波结果的影响分析；(2) 基于先验观测信息和灰色预测(GM)模型，研究缺失数据的修复方法； (3) 观测数据缺失的动态定位自适应滤波算法研究； (4) 观测数据缺失的动态定位自适应滤波理论及其在BDS 和BDS/GPS 组合定位中的应用。取得的重要进展如下：(1) 分析了观测数据缺失对滤波解的影响，评定了分别缺失GEO、IGSO和MEO观测值情况下的BDS定位性能，计算结果表明，观测数据的缺失对滤波解的影响不容忽视，定位精度随着观测数据缺失率的增大而逐渐降低。(2) 基于移动开窗法建立了伪距的二阶多项式和GM预测模型，计算结果表明，两种预测模型都能较好地修复缺失的伪距观测值。(3) 提出了多种减弱或控制观测数据缺失影响的动态定位自适应滤波算法，主要包括协同转弯(CT)模型与椭球约束相结合的滤波算法、三维动力学模型自适应估计算法、动力学模型自适应估计与自适应因子相结合的滤波算法、顾及有色噪声影响的多星座组合滤波算法和基于伪距实时预报的自适应滤波算法。计算结果表明，新提出的这些滤波算法都能较好地抑制观测数据缺失对动态滤波解的影响，提高动态滤波结果的精度和可靠性。(4) 将建立的观测数据缺失的动态定位自适应滤波理论与算法在实践中不断地改进和完善，并成功地应用于BDS及与其它GNSS组合动态定位中。