【摘 要】
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全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）所提供的定位导航服务已经广泛应用于各个领域。在城市中,由于存在大量高层建筑以及反射物,导致多径信号的反射点距目标较近,严重干扰了定位精度。由于多径效应对定位精度的干扰严重,并且其误差和参数难以通过建模准确估计,因此多径效应成为城市环境中主要的误差源。为了抑制多径效应,本文从多径信号检测和多径重复周期的
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全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）所提供的定位导航服务已经广泛应用于各个领域。在城市中,由于存在大量高层建筑以及反射物,导致多径信号的反射点距目标较近,严重干扰了定位精度。由于多径效应对定位精度的干扰严重,并且其误差和参数难以通过建模准确估计,因此多径效应成为城市环境中主要的误差源。为了抑制多径效应,本文从多径信号检测和多径重复周期的不准确估计两方面对多径抑制技术展开研究,主要研究内容如下:（1）针对多径信号检测的问题,提出使用k-means聚类方法对多径信号和直达信号进行检测分类,对GNSS信号进行分类时需要从观测的原始数据中提取信息,在本文中主要使用载噪比、伪距、卫星相关值来对直达信号和多径进行分类。然后对检测出来的多径采用最小二乘和自回归相结合的方法估计码偏差的模型系数,并用一个解构造多径时延来进行多径抑制从而达到提高定位精度的目的。最后通过实验仿真表明k-means算法在对多径和直达信号进行检测分类方面有很好的效果,k-means算法对直达信号的识别率高达96%,对多径信号的识别率高达85%,与RBF、Liner相比,分类精度分别提高了43%和41%,所使用的多径抑制算法大大提高了定位精度。（2）针对卫星轨道的机动和长星历更新间隔导致重复周期的不准确估计的问题,提出基于序列匹配的恒星滤波来减少多径误差。首先提出一种简单可行的实时多径滤波方案,来避免复杂的多径重复周期估计过程,然后采用基于序列匹配的恒星滤波方法来对多径进行有效的抑制,以当前历元和前几个历元形成的时间序列作为查询序列,在前一天的时间序列中搜索匹配的序列,序列之间的相似度通过相似性度量来评估,通过使用最小二乘法确定当前历元附近2天时间序列的近似线性关系来对当前历元的多径进行抑制。最后通过实验证明基于序列匹配的恒星滤波方法可以有效地抑制多径,经过恒星滤波后的多径信号改善约为27%。
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