在卫星导航系统动态定位中,采用基于瞬时多普勒观测量的最小二乘法确定速度,当载体高机动时,多普勒误差迅速增大,从而导致测速精度大幅度降低.针对该问题,提出一种同时实现动态模型自适应修正和观测模型自适应更新的Kalman滤波算法.算法采用“滑动窗”方式来建立实时更新的动态模型参数,使“当前”统计模型自适应地跟踪栽体的动态特性.此外,算法提出观测模型的自适应更新方法,通过设置载体状态判决门限,高、中机动时仅进行受动态应力影响小的伪距更新,低机动下添加精度较高的伪距率更新.通过Sprient GSS8000模拟器产生的动态场景验证表明,相对于最小二乘法和常规Kalman滤波算法,提出的自适应Kalman滤波算法能够全面提高载体在多种运动状态下的测速精度.
GNSS测速 自适应Kalman滤波 "当前"统计模型