GAMIT上的迭代卡尔曼滤波在GPS高精度数据处理模型中的应用
2020-04-06
来源:星星旅游
2014年第3期 (总第135期) 信息通信 INFORMAT10N&C0MMUNICAT10NS 2O14 (Sum.No 135) GAMIT上的迭代卡尔曼滤波在GPS高精度数据处理模型中的应用 谢冰 ,李正浩 (1.兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃兰州730070;2.卓望信息技术【北京)有限公司,北京100032) 摘要:Gamit基线解算是当前重要的一种GPS基线解算方法,为获得一种高精度的GPS测量解算数据,文中是在设计一 种基线解算设备的同时,研究使基线解算精度提高的办法,即在对传统的gamit基线解算方法进行改进的基础上,同时 在GAMIT基线解算中加入迭代卡尔曼滤波的方法,剔除较大误差,得到趋近于理论值的改良数据,从而达到高标准的 基线测量精度。一般通过改良后的数据可达到毫米级的精度。 关键词:迭代卡尔曼滤波;Gamit;GPS基站;基线解算 中图分类号:P228 文献标识码:A 文章编号:1673.113l(2013)03.0006.03 当前高精度的GPS数据处理主要采用数据采集的可靠性 以及解算后期的平差处理,如发现数据有误,需重新采集并再 次平差,比较费时。本文是在研制一种高精度的形变监测系 统的基础上,研究一种可提高GPS数据精度的解算模型。本 文在对GAMIT基线处理算法做适当修改的基础上结合迭代 卡尔曼滤波技术,应用形变系统对采集的原始数据进行分析, 将基线处理的结果数据进行优化,进而得到提高基线解算精 度的方法。 l改进的GAMIT基线解算 1.1 GAMIT基线解算方法 GPS在测量上一般采用相对定位的技术,即两台接收机 分别放在基线的两端,同步接收GPS的数据,之后确定基线两 端的相对位置或基线向量,基线解算就是利用接收的载波相 位、观测数据和多普勒频率进行向量解算,之后进行差分处理, 建立向量值和观测值的关系,再通过最小二乘法确定向量的 精度…,本文研制的是一种形变监测系统的GPS数据接收站, 其接收装置如图1所示。 圆 圈 图1 GPS数据监测接收站 文中使用运行在linux系统下的gamit软件,当对GPS接 收机采集的数据进行处理时,需对gamit进行参数更新,将更 新好的tables表文件放在gamit安装文件gg目录下,替换原 来的内容。本文采用三个图1所示的接收机,分别命名为a010, b015,c120监测站,并于2011年6月l0日、11日和12日取得 观测数据。 1.2设定基线解算控制参数 基线解算的参数包括单基线解与多基线解、卫星截止高 度角、电离层与对流层改正模型、L1与L2频率选择、解算模糊 度的基线长度、单位权中误差(RMS)、整周模糊度检验值(RA. TIO)、卫星选择、时段选择等 。通过设定基线解算的控制参 数,确定基线处理方法和基线的精化处理“ 。 在改进的GAMIT解算中,对解算的初始文件sestbl做如 6 下修改:使Choice ofExperiment=RELAX,得到较为宽松的松 弛解;对于Choice of Observable和Quick—pre observable仅取 Ll载波频率,对于ot1.grid允许使用海潮模型,这对GAMIT解 算流程中后续解算文件的生成是很重要的。解算a010、b015、 c120三个站点之间的基线,并引入三个国际IGS站:XIAN、 LHAZ、SELE三个站,在坐标约束上采用0.020m,进行基线解 算。 1.3基线解算流程和改进的数学模型 图2 linux上的数据处理流程 本文对基线解算时的控制参数做以下修改: 历元间隔1 S最大历元数2880 截止高度角1 5 喷性框架J2000 观测量的选取Ll ONL (仅Ll载波) 惯性框架 J2000 图2中数据处理是解算的核心部分 常用的基线向量采 用载波相位观测值的双差观测值求解,一般是利用观测值列 信息通信 谢冰等:GAMIT上的迭代卡尔曼滤波在GPS高精度数据处理模型中的应用 算数据的优化效果,可以看到,经卡尔曼滤波基线变化曲线与 出误差方程式,然后再用最小二乘平差处理基线向量,这种方 法的未知数和误差方程个数很多,平差解算量比较大 。文中 采用载波相位观测值的双差观测值求解基线的另一种模型。 设在GPS标准时刻ti在测站1、2同时对卫星k、j进行了 载波相位测量,得到的双差观测值模型为 : D )= ( )一 ̄hJ(t )一 ( )+ ( ) 原始观测值数据曲线的变化趋势基本相同,且经卡尔曼滤波 后的优化值与原始观测值的最大差值为9mm,而卡尔曼预报 值与理想值的最大差值不到6 mm。 r ] =一 _,/c【△ (I)△耐(f)△, (f)1 1l一 (1) 幺j △△Ⅳ +, /c【p (f)一 (f)一 (f)+pf(f)】 △| Ⅳ f,1=AN 一△Ⅳ (2) △△ (r)=厂 / (f)一 (f)一 (f)+ (t)]-DD ) (3) 误差方程的形式为: (f)=一厂/c【 (,)△ (r)△ :o)】『fl ] Jl 一 (4) △△Ⅳ +△△ (f) (f)= (f)V2(f)….Vai-I(f)) (5) 式中当两站同步观测的卫星数为li时,误差方程为: (f)= (f) +B(t)AAN+AAL(t) (6) 如果在基线两端对同一组卫星观测的历元数为nt,则相 应的误差方程组为: c )I盘 ㈣ P为双差观测量权矩阵。则基线长为b, b=√(6.《+t 2) +(4y + 2) +(△ +・ :) (8) 在 历元1、2测站上同时观测了k个卫星,在连续观测的 情况下,共有n=M(k.1)个误差方程,其中M为观测历元的个 数,由一个基站的已知坐标即可知道另一点的坐标,再求出基 线向量的坐标平差值,进而通过(8)式即可得到基线长 。则 相应的法方程为:NAX+U=O (9) 2迭代卡尔曼滤波对GAMIT数据解算的优化处理 卡尔曼滤波对GPS数据的应用包括两个方面,一个是接 收机在接收卫星信号时对数据信号的去噪作用,二是对数据 解算的优化。卡尔曼滤波实质为有测量值重构系统的状态向 量。它以“预测一实测一修正”的顺序递推,根据系统的测量 值来消除系统运行中出现的随机干扰,再现系统原本状态。 …………………一.............. ....... .............. ......_.j l. 图3卡尔曼滤波的系统模型 图4为Gamit解算出的原始数据图,图5为对Gamit解 位 n ^I i A。 移 ^ _ . U ^f V u 6 y’y I’ 、, V 拇 I 算 讨 嚣 时闻序列∞ 图4 GAMIT解算数据 I ^八 位 移 人八/ /V ’ ^ l V 、, V y ・1 19 毋 丹 田 时阁序列‘h) 图5对原始数据进行卡尔曼一次迭代优化后图 3结语 本文是在研制一种高精度的形变监测系统的基础上提出 来的,针对系统研制的要求,在提高硬件接收系统灵敏度的前 提下,本文主要是提高软件算法的精度,首先对于基本的Gamit 解算做出改进,而后在最后的基线数据解算流程中,加入迭代 kalman滤波,使基线解算的数据得到优化,提高原始观测值解 算的基线精度,从而改善形变系统的精度要求,达到预警预测 的精确预报。 参考文献: [1】赵凡,戈磊,杨志飞,等.基于Gamit的基线解算方法的研究 [J].兰州交通大学学报,2012(31):125—129 [2】葛茂荣,刘经南.GPS基线解算与网平差的软件设计与实 现[J].测绘,1997,32(1):3.6 [3 高成发.GPS事后相位差分坐标解算模型及其相关问题 3]的研究[D】.南京:东南大学,2004 [4]鄂栋臣.应用GAMIT/GLOBK软件进行高精度GPS数据 处理[J].极地研究,2005,17(3):173.179 [5] 杨志强.GPS监测青藏板块运动数据的GAMIT/GLOBK 处理方法及有关问题[J].西安工程学院学报,1999,21(3): 49.52 7 2014年第3期 (总第135期) 信息通信 INFORMATION&CoMMUNICATIONS 20l4 (Sum.No 135) 基于模糊AHP方法的机场航班延误水平评估 由欣 (南京航空航天大学,江苏南京211106) 摘要:首先建立了评估机场航班延误水平的指标集,利用模糊一致矩阵表征专家判断信息,使用模糊层次分析法(AHP) 得到各因素的权重,从而得到了各因素的重要程度排序。结合模糊隶属度矩阵,实现了使用定性与定量相结合的方法构 建评估航班延误水平的综合评价模型,为进一步治理航班延误提供了依据。并通过对某机场的调研数据分析,验证了该 模糊评价方法切实可行。 关键词:航班延误;模糊层次分析法;模糊综合评价 中图分类号:U8 文献标识码:A 文章编号:1673.113l(20l3)03.0008—02 近年来,因航班延误引发的旅客与民航工作人员冲突事 学理论是解决这类问题的有效手段。模糊数学是用数学方法 研究和处理具有模糊性现象的数学,由美国控制论学者L.A. Zadeh教授于1965年提出 。白此,模糊数学在各个研究领域 取得了广泛的应用。目前人们对于解决模糊性问题提出了一 件频频发生,严重危及民航安全的航班延误现象已经成为我 国民航日益突出的重要问题。本文在分析航班延误原因以及 国内航班延误现状的基础上,分层次建立了航班延误影响因 素模糊指标集,分析了导致航班延误的因素之间存在着复杂 的相关性,设计了能够全面评估航班延误的指标评价体系。在 些方法,如专家咨询法、层次分析法(AHP)、成对比较法等等。 其中,常用的层次分析法具有一致性检验比较困难的缺点,于 研究方法的选择方面川,除了可以定值量化的指标外,还有很 多无法用数量值确切表示的定性指标,如人员素质、管理水平 等,因此采用模糊层次分析法对此类模糊性现象进行分析处 理。 是基于模糊数学理论的模糊AHP方法应运而生。模糊AHP 针对主观判断的模糊性,综合运用模糊数学和AHP方法,而 且能够模拟人对复杂决策问题的思维判断过程,是解决多目 标优化问题的有效算法。 模糊综合评估就是使用对具有模糊性的对象综合考虑多 种因素进行评估和判决的问题。在本文中模糊综合评估基于 模糊AHP 。 l建立航班延误水平评估指标集 通过对各种文献资料的统计,总结出导致航班延误的原 因可以分为天气原因、航空公司原因、空中交通管制原因等等。 将导致航班延误的因素细化并进行分类研究后,根据科学性、 客观性和时效性的原则,从系统工程的角度,确定了由自然条 2.1建立指标集 设定航班延误水平评估指标体系为指标集u,按其不同属 性分成若干个互不相交的指标子集。在本模型中,设指标集 U={U ,U:,U ,U4},由表1可知U :自然条件,U:资源限制, 件、资源限制、设施设备、人员管理及信息4个一级指标和24 个二级指标共同构建的机场航班延误水平的评价体系。如表 1所示。 U3=设施设备,U4=人员管理及信息,同理设Ul={u u … U }为二级指标集。 表l航班延误水平评估指标集 一2.2建立模糊判断矩阵 级指标 自然条件u. 资源限制 设施设备 人员管理及信息 与普通AHP方法类似,首先由专家建立模糊判断矩阵R: 雷暴 1 大雨 2 航路“2l 终端区 飞机安全性 41 飞机可靠性 组织系统 51 制度规范 52 (r0…。其中,0≤ ≤l。rii表示元素U.比元素uj重要的隶属度,r 越大,ui就比uj元素越重要。采用0.1—0.9标度法。设R=(rjl)… 三 二级 冰雪”¨ 机场净空”∞ 祝维嫠雌% 监管系统Ⅳ” 指标 大雾 沙尘 l5 鸟击 飞行区“H 航站区 5 军事活动“ 地面设备完好性 。 空地设备配套程度“ 信息系统 54 员工激励Ⅳ55 教育培训‰ 文化建设“57 为模糊互补矩阵,对R按行求和,记为:‘ k=l ,i=l 2一,,z。对 L 进行下述数学变换:to=(ri-rj)/2n+0.5。变换后的矩阵为模糊一 致矩阵 。再使用模糊数学原理检验以上矩阵的一一致性 ,比普 通AHP方法的~一致性检验要简单易行。 2模糊综合评价模型 人们在分析多因素对目标的相对影响程度时,多数情况 下难以做出定量的测量,只能给出定性的比较判断。模糊数 2_3建立权重集 确定各级评价指标权重是建立整个评价体系过程中最关 键的一步。量化各个要素u.的重要程度得到权数,从而组成 ・—・—卜”— 一”—+一一—卜“——一一—-+-一——卜一 -一一—-—卜一—+一一—+一 —-+一一—-’一一—・●一一——+一*——+一 +一+一+一+一+一+“+一+一+-+”+w+・・+“+”+・・+・・+・・+・・+・・+・・十“+・・+・・+ [6】 葛茂荣,刘经南.PC.GAM IT软件及其应用[J]_钡0绘通报, 1997,20(2):21—23 [10】邬熙娟,高俊强,黄燕_,J、区域GPS网GAMIT解算结果与 IGS站选取的关系【J].南京工业大学学报,2010,32(4): 96—100 【7】李征航,等.GPS测量与数据处理[M】.武汉:武汉大学出版 社,2005 [8】徐杰,任超,孟黎.使用Gamit进行高精度基线向量解算的 方法与实践[J】.海洋测绘,2007,27(6):30—32 作者简介:谢冰(1990一),男,山东潍坊人,硕士研究生,主要研 究方向为无线电频谱监测、无线电覆盖、GPS地质形变监洲: 李正浩(1983一),男,河北石家庄人,研究方向为通信工程。 [9】谢继香,张洪银,童严文,等.Gamit基线解算结果分析[J].青 海科技,2011,(4):107.109 8