静态观测数据模拟动态解算实验   登高车出租, 惠州登高车租赁, 惠州登高车租赁  PPP滤波解算相关设置及参数建模方法如下：使用的误差改正模型与CNES使用的模型尽量保持一致，高度角设置为10º，位置参数建模成白噪声过程，天顶方向对流层湿延迟建模成随机游走，模糊度参数建模成常数。误差改正方法及其余设置请参考前文描述。可见：与模糊度浮点解PPP相比，模糊度固定解PPP的定位精度和稳定性都要更好。为了帮助读者也能实现PPP模糊度固定。首次固定时间对应的历元称为首次固定历元，比较了50组实验首次固定历元处的位置误差(此处已取绝对值)。可知：需54.5min的平均时间就可实现首次固定；一旦实现固定，PPP的三维位置误差的平均值由7.34cm迅速降低到1.83cm。统计了50组实验的位置误差的均方根(RootMeanSquare,RMS)，统计范围是每个观测时段的最后1h。之所以统计最后1h，是因为此时模糊度浮点解PPP通常已经完全收敛，再与模糊度固定解PPP比较精度更为合理。即统计这50组位置误差RMS的平均值和标准差。与模糊度浮点解PPP相比，模糊度固定解PPP的位置精度更优且更稳定。实验车上安装有NovAtelOEM4双系统接收机(GPS+GLONASS)，数据采样率为1s。本次实验只使用其中的GPS观测数据。实验时还架设有基准站，以方便解算出参考轨迹。使用商用软件以DGNSS模式进行解算，得到流动站接收机天线的厘米级精度的位置结果，作为参考值。使用作者研发的PPNav软件，对该组车载动态观测数据(整个观测时段)，按照如下两种方案进行解算：①模糊度浮点解GPSPPP；②模糊度固定解GPSPPP。

          将浮点解、固定解位置结果与参考值做比较，得到每个历元的位置误差。对最后30min位置误差进行统计，得到位置误差的RMS。固定解位置精度比浮点解得到显著提高，特别是东方向。为了验证本文所提顾及质量控制的逐级模糊度固定策略(CAFQC)能够提高模糊度固定效果和可靠性，不再进行收敛条件判别和部分模糊度固定，然后对该组车载动态观测数据进行模糊度固定解PPP解算。在9:33有出现若干历元可以成功固定，但固定可靠性是得不到保证的；比较显著的是在10:18附近历元，由于个别卫星观测条件差等因素影响，使得当对所有星间单差窄巷模糊度进行固定时，无法通过固定准则。但是，当使用顾及质量控制的逐级模糊度固定策略(CAFQC)后，由于CAFQC中包含了部分模糊度固定策略，仍然可以通过固定准则，得到10:18附近历元的准确固定解。352.4GLONASS辅助GPSPPP模糊度快速固定上节的研究已经表明，一旦模糊度成功固定，模糊度固定解PPP的定位精度可迅速由分米级提升至稳定的厘米级。但需要注意的是，要想获取可靠的首次固定解，PPP要先收敛到一定的精度，而后通过模糊度固定技术将定位精度迅速提升。当GPS卫星数目少或站星几何构形不好时，需要较长时间才能实现GPSPPP模糊度的首次固定。

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       来避免求取过多的钟差参数。除了静态测量数据模拟动态解算实验，还进行了车载动态测量数据解算实验，并进行了充分的定位精度评估，相关结果更为可靠和全面。本节的大量算例，既是为了证实与展示加入GLONASS对GPSPPP模糊度固定的改进效果，也能够进一步验证上一节得到的相关结论。观测是单独GPS的星间单差PPP观测方程。若为基础加入GLONASS观测值，还需考虑是否也对GLONASS观测值进行星间作差。表2.6对三种代表性GPS+GLONASS组合PPP观测方程以及本文所用观测方程的特征进行了比较。本文所用观测方程的特征是：GPS与GLONASS各自独立选基准星、GPS的观测值星间单差、GLONASS的观测值也是星间单差。这样做即是对上一节观测方程的继承，又可完全消掉接收机钟差项、使待估参数得以减少，也避免了接收机钟差的建模难题。除非在精密授时等特殊情况36下，需要求解接收机钟差参数，绝大部分用户并不需要获取接收机钟差参数。

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