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針對動對動相對定位基線矢量實時變化導致整周模糊度浮點解在動態情況下難以快速精確求解的問題,提出了一種北斗雙頻動對動相對定位算法:對組合雙差方程基線向量的系數矩陣進行奇異值分解,并變換組合雙差方程以消除基線參量,將變參數估計問題轉化為定參數估計問題,然后采用遞推最小二乘算法實時推算組合模糊度的浮點解及其協方差矩陣,在此基礎上,采用最小二乘模糊度降相關平差法(LAMBDA)搜索和固定組合模糊度。試驗結果表明,該方法能夠快速準確固定組合模糊度,與單頻解算相比,初始化時間用時更短,基線誤差在5 cm以內,能較好地適用于動對動相對定位。 針對當前重力統計特征參數類別繁多,選擇標準復雜而導致錯選有效匹配區域的問題,利用信息熵具有能夠整合多種統計參數且算法計算量小的特點,提出了一種基于特征參數信息熵的重力輔助導航適配區的選擇方法。首先,在DTU10模型下將該方法與傳統單一特征參數的方法進行比較,確定了傳統方法的確會錯誤選擇可匹配區,從而也反映了所提出方法的優越性;其次,在該方法劃分出的匹配區和非匹配區中分別設計了8條仿真航線,匹配區中仿真航線的匹配效果明顯優于非匹配區中的匹配效果。仿真結果表明了該方法的有效性。本文有公司網站全自動倒角機采集轉載中國知網整理，http://www.daojiaoj.com  衛星分群的抗差-數控滾圓機滾弧機張家港電動液壓鋼管滾圓機滾弧機抗差Kalman濾波是控制GNSS動態導航定位中觀測異常的有效算法,當應用到GPS/BDS實時動態精密單點定位(Precise Point Positioning,PPP)時,會出現某些歷元定位精度甚至不如單一系統定位精度高,這主要是因為同一接收機接收的不同種類衛星觀測量的隨機特性不同,使得觀測量驗后殘差的分布特性不一致,抗差估計時隨機特性不同的觀測量驗后殘差互比,反而對某一系統優質數據也進行了降權,導致定位結果出現偏差,減弱了GPS/BDS融合精密單點定位的優勢。針對這一問題,提出了衛星分群的抗差Kalman濾波算法,并應用到GPS/BDS融合精密單點定位中,算法的核心是在每一歷元觀測數據質量控制時根據衛星類型分類構建方差膨脹因子,給出了算法的實施步驟,最后通過MGEX實測數據進行了驗證,結果表明算法應用到GPS/BDS融合精密單點定位中,相較傳統的抗差Kalman濾波算法在東、北、天三個方向分別提高了34.6%、33.3%、31.0%,同時表明該算法提高了GPS/BDS融合精密單點定位的可靠性。衛星分群的抗差-數控滾圓機滾弧機張家港電動液壓鋼管滾圓機滾弧機本文有公司網站全自動倒角機采集轉載中國知網整理，http://www.daojiaoj.com