《表2 慢动态数据RMS值精度对比》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于卡尔曼滤波方法的BDS/GPS动态伪距单点定位算法研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

动态数据采用天宝R8多系统接收机，围绕足球场中半场规则图形进行慢动态测试，采样间隔1 s，并采用实时解算的网络RTK结果作为真值进行比较。图3、图4分别为两种方法动态数据进行后处理得到的慢动态运动轨迹图。由图3、图4可以明显看出利用卡尔曼滤波方法相对于最小二乘方法得到的慢动态轨迹更规则，原因在于卡尔曼滤波方法顾及了慢动态过程中的人行速度因素，起到了对伪距单点定位平滑的作用，并合理地滤除了信号中无用的部分。图5、图6分别为两种方法与真值坐标对比得到的残差序列图，最小二乘方法平面精度优于5 m，高程精度较差最大误差达到了17 m，卡尔曼滤波方法平面精度优于4 m，高程方向精度基本在10 m以内。表2列出了慢动态状态下两种方法的RMS值，通过对比分析发现，基于卡尔曼滤波方法的伪距单点定位方法得到的精度要优于最小二乘方法。