抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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高精度差動グローバルナビゲーション衛星システム(DGNSS)相対位置決めのキーは,キャリア位相測定とそれらの連続追跡の範囲内の整数あいまいさの分解能であることが良く理解されている。分解能プロセスは,通常,整数最小二乗最適化問題に変換される。例えば,それらの間で,最も顕著な最小二乗推定量相関調整(LAMBDA)アルゴリズムである。本論文では,LAMBDA比があるあらかじめ定義された閾値以下の場合に,あいまいさ分解能プロセスの性能を改善するために,既存のLAMBDAアプローチに付加的な統計的制約を追加した。できるだけ早く整数曖昧さを固定するために,閾値ベースのアルゴリズムのような新しい曖昧さ探索アルゴリズムを提案したが,二重差分共分散モデルと測定精度差の相関構造を明示的に利用した。それを行うために,グローバルナビゲーション衛星システム(GNSS)擬似距離測定精度とキャリア位相測定の整数曖昧さの分解能の間の関係をGNSS距離測定方程式に基づいて解析した。距離測定の単一および二重差の解析統計モデルを示した。この解析に基づいて,参照衛星としての最高標高衛星の従来の選択は,単一エポックアルゴリズムにおける優れた選択ではないことが分かった。事実,符号位相測定は曖昧さ分解能に用いられ,最小二乗問題が最適に重みづけられるとき,基準線ベクトルの共分散は参照衛星選択と独立している。新しいあいまいさ探索アルゴリズムを提示して,可能な限り直ちに曖昧さを固定した。シミュレーションと現場試験データは,解析とあいまいさ探索アルゴリズムを検証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】