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抗差EKF算法及其在GPSBDS动态相对定位中的应用
标题：抗差EKF算法及其在GPS/BDS动态相对定位中的应用
摘要：
随着全球定位系统（GPS）和北斗卫星导航系统（BDS）的不断发展，动态相对定位在许多应用中变得越来越重要。然而，受到噪声和异常值的影响，传统的扩展卡尔曼滤波（EKF）算法在动态相对定位中表现出不稳定性。为了克服这些问题，本文介绍了一种抗差EKF算法，并研究了其在GPS/BDS动态相对定位中的应用。
一、引言：
全球定位系统（GPS）和北斗卫星导航系统（BDS）已经成为现代导航领域最重要的技术。动态相对定位是基于卫星导航系统的核心原理，通过测量接收机与参考站之间的距离和方向，实现两台接收机之间的相对定位。然而，由于多路径效应、遮挡和干扰等原因，动态相对定位存在着噪声和异常值的问题，传统的EKF算法面临困难。
二、抗差EKF算法：
为了处理噪声和异常值，抗差EKF算法引入了鲁棒估计理论，将非线性测量方程转化成线性化的形式。该算法采用Huber权函数和鲁棒M估计来抑制异常值对状态估计的影响。同时，通过逐步迭代的方法，可以快速收敛到最优解。抗差EKF算法在传统EKF算法的基础上，增加了鲁棒性和稳定性，提高了动态相对定位的精度和可靠性。
三、GPS/BDS动态相对定位系统框架：
GPS/BDS动态相对定位系统由两部分组成：移动接收机和参考接收机。移动接收机使用抗差EKF算法估计其位置、速度和姿态，参考接收机作为基准进行测量。移动接收机通过接收卫星信号并计算接收到的信号与参考站的时间延迟来估计两台接收机之间的相对位置。然后，通过抗差EKF算法修正位置、速度和姿态的估计值，得到更准确的动态相对定位结果。
四、实验结果及分析：
通过对真实数据的分析，本文验证了抗差EKF算法在GPS/BDS动态相对定位中的有效性。与传统的EKF算法相比，抗差EKF算法在存在异常值和噪声的情况下具有更好的抗干扰能力和稳定性。在高噪声环境中，抗差EKF算法能够有效地抑制异常值对定位结果的影响，提高定位精度和可靠性。
五、结论及展望：
本文介绍了抗差EKF算法及其在GPS/BDS动态相对定位中的应用。该算法通过引入鲁棒估计理论，克服了传统EKF算法在动态相对定位中的不稳定性问题。实验结果表明，抗差EKF算法具有更好的抗干扰能力，提高了动态相对定位的精度和可靠性。然而，抗差EKF算法仍然有一些局限性，如对多路径效应的抑制效果不理想等。未来的研究可以通过进一步优化算法参数，改进抗差模型，进一步提高动态相对定位的性能。
关键词：抗差EKF算法，GPS/BDS，动态相对定位，鲁棒估计，异常值抑制