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摘要
常规实时动态定位(Real Time Kinematic,RTK)模糊度解算策略是基于当前时刻观测数据快速确定模糊度,在后续最小二乘方程中将该模糊度作为已知值,该方法会导致后续定位结果存在系统性的偏差甚至错误。针对该问题,设计了基于Kalman滤波的RTK解算方法,该方法以固定的模糊度为已知量进行强制约束来提高模糊度解算的可靠性。基于实测数据验证分析表明,该方法在超短和中长基线下具有定位精度稳定的优点。
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常规实时动态定位(Real Time Kinematic,RTK)模糊度解算策略是基于当前时刻观测数据快速确定模糊度,在后续最小二乘方程中将该模糊度作为已知值,该方法会导致后续定位结果存在系统性的偏差甚至错误。针对该问题,设计了基于Kalman滤波的RTK解算方法,该方法以固定的模糊度为已知量进行强制约束来提高模糊度解算的可靠性。基于实测数据验证分析表明,该方法在超短和中长基线下具有定位精度稳定的优点。
