一种适用于PPP动力学模型异常的自适应Kalman滤波

作者：胡豪杰; 赵兴旺; 刘超; 田先才

来源：大地测量与地球动力学, 2020, 40(08): 822-826.

DOI：10.14075/j.jgg.2020.08.010

• PPP
• 动力学模型异常
• 分类自适应因子
• 自适应Kalman滤波

为了削弱PPP参数估计中动力学模型异常对Kalman滤波解的影响,针对PPP状态向量中各类参数不符值对动力学模型异常描述特性的不同,以位置相关为条件对参数进行分类,构建分类因子自适应Kalman滤波用于PPP参数估计。选取6个IGS站点3 d的数据,使用标准Kalman滤波与构建的自适应Kalman滤波进行PPP解算分析。结果表明,相较于标准Kalman滤波,自适应Kalman滤波能通过自适应因子调节状态预测协方差,加速PPP收敛。静态模式下,平均收敛时间从28.2 min缩减到19.4 min,N、E、U方向的平均精度为1.50 cm、3.34 cm、5.55 cm,分别提高7%、14%、19%;动态模式下,构建的自适应Kalman滤波解N、E、U方向偏差的RMS值为2.7 cm、3.6 cm、6.3 cm,较标准Kalman滤波分别提高13%、28%、43%。

• 单位
  安徽理工大学