A Kalman filter-based short baseline RTK algorithm for single-frequency combination of GPS and BDS.
A Kalman filter-based short baseline RTK algorithm for single-frequency combination of GPS and BDS.
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基于卡尔曼滤波器的GPS和BDS单频组合的短基线RTK算法
DOI：
10.3390/s140815415
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发表时间：
2014-08-20
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Lu M
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhao S;Cui X;Guan F;Lu M
新兴的全球导航卫星系统（GNSS），包括Beidou Navigation卫星系统（BDS），为定位用户提供了更多可见的卫星。为了在实时运动学（RTK）算法中使用这些新卫星来增强定位精度和可用性，并提出了和分析用于GPS和BDS双重星座的数据处理模型。开发了一种基于卡尔曼过滤器的算法，以估算短基线场景的浮动歧义。详细研究了基于提议的模型的高精度算法的整个工作过程。该模型用从一个零和两个短基线实验记录的实际GP和BDS数据验证。结果表明，所提出的算法可以以与单个GPS或BDS RTK算法相同的精度级别生成固定基线输出。提出的方法的首先提高了固定速率和时间，这表明对多个GNSSS的可用性和有效性更好。
The emerging Global Navigation Satellite Systems (GNSS) including the BeiDou Navigation Satellite System (BDS) offer more visible satellites for positioning users. To employ those new satellites in a real-time kinematic (RTK) algorithm to enhance positioning precision and availability, a data processing model for the dual constellation of GPS and BDS is proposed and analyzed. A Kalman filter-based algorithm is developed to estimate the float ambiguities for short baseline scenarios. The entire work process of the high-precision algorithm based on the proposed model is deeply investigated in detail. The model is validated with real GPS and BDS data recorded from one zero and two short baseline experiments. Results show that the proposed algorithm can generate fixed baseline output with the same precision level as that of either a single GPS or BDS RTK algorithm. The significantly improved fixed rate and time to first fix of the proposed method demonstrates a better availability and effectiveness on processing multi-GNSSs.
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