PPP/INS紧组合结果的质量检核方法分析   三水路灯维修车出租, 三水路灯维修车租赁, 三水路灯维修车价格  组合导航系统能提供移动测量平台的位置、速度和姿态信息，测绘用户不仅需要这些信息，而且关心信息的精度质量，这就需要对它们进行质量检核。此处的质量检核是指使用一系列方法，对组合导航数据后处理结果进行分析，产生相应指标，测绘用户据此判断结果的质量好坏。质量检核方法可分为两类：外部质量检核方法与内部质量检核方法。外部检核方法客观准确、检核能力强，但是需要额外条件支持；内部质量检核方法仅需滤波解算中间信息，易于实施。要想推广PPP/INS紧组合应用，必须系统研究质量检核方法，即解决“最后一公里”难题。对于DGNSS或是DGNSS/INS组合，一旦模糊度正确固定，即刻获取厘米级定位精度，因此模糊度是否成功固定可作为关键指标用以衡量位置结果质量。常见的商用后处理软件，均会将此指标输出给用户。此时，即便没有外部质量检核方法，用户也能从一定程度上获知定位结果的好坏。这也是它们成为当前测绘生产主流的原因之一。对于模糊度浮点解PPP/INS紧组合，若无外部质量检核方法，用户无法确切的得知该组合究竟达到了怎样的定位精度，原因在于该组合的定位精度与观测环境好坏、观测时间长短、观测卫星数目多少等因素密切相关，只能给出厘米至分米级的精度范围，而非确定的厘米级。特别是当多种因素导致的收敛不完全时，位置结果中还会存在一定的系统性误差，有文献就报道了这类情况。此时只能借助外部质量检核方法才能发现这些系统误差，但是外部质量检核方法需要额外的设备支持和成本付出。正因如此，阻碍了测绘用户对模糊度浮点解PPP/INS紧组合的选择与使用。对于本文所研究的模糊度固定解PPP/INS紧组合，一旦模糊度成功固定，它便可获取厘米级的稳定定位精度。因此可以输出模糊度是否成功固定的指标，这就相当于为用户提供了直接参考的依据，将会显著增强位置结果的质量检核效果。但是，模糊度是否成功固定仅可用于评价位置结果好坏，对于速度、姿态结果仍然需要探讨新的易于获取的质量检核指标。在内部质量检核方法上，对模糊度浮点解PPP结果的质量检核问题进行了深入研究；针对GPS/INS组合系统的姿态参数估计准确性进行了探讨；此外，商用组合导航数据后处理软件IE则以图形化方式将组合结果呈现给用户，以达到质量检核的目的。以上方法虽有借鉴意义，但无法直接适用PPP/INS紧组合结果的质量检核，这正是本文需要解决的问题。本文认为，若能充分挖掘PPP/INS紧组合滤波解算中的相关信息，作为质量检核指标，形成内部质量检核方法，就能直接评定PPP/INS紧组合结果的质量。希望测绘用户在实际生产科研中使用这些方法，进而推动PPP/INS组合技术的推广应用本章首先总结常用的外部质量检核方法，指出它们的优缺点；其后结合实际算例，对八种滤波解算中间信息的特点及适用性进行分析评价，据此形成内部质量检核方法。本章检核方法，若无特别指出，对浮点解与固定解均适用。因此，为行文简洁，下文将根据情况省略“浮点解”、“固定解”的修饰。

     外部质量检核方法分析,  外部质量检核方法的核心思路是将PPP/INS紧组合结果与外部的参考值进行比较，以客观评价组合结果的质量。严格意义而言，作为外部的参考值应该使用完全不同的设备独立获取，而且参考值精度要优于待检核值。在PPP/INS紧组合中，至少涉及位置、速度与姿态三类结果的质量检核，特别是姿态检核是比较困难的。通过对相关文献梳理，概括起来有如下几种外部质量检核方法：(1)取独立组合导航设备的输出结果作为参考值。该独立的组合导航设备中应包含更高精度的INS，以便评价姿态结果。但是这种方法需要较高的设备成本，生产单位不可能同时使用两套不同精度的组合导航设备进行外业测量，该方法通常应用于科研领域。

     (2)取商用软件以DGNSS/INS组合模式解算的结果作为参考值。商用软件的相关算法较为成熟可靠，DGNSS/INS组合模式下的定位精度可达厘米级，因此可作为参考值。但该方法存在缺点：待检核值与参考值的解算都使用到了流动站的GNSS观测数据与INS数据。因此，该方法评价的是相对精度而非绝对精度。大部分PPP/INS组合方面的研究文献采用此检核方法。本文也以此作为外部质量检核方法。严格来说，本文所给出的位置、速度、姿态误差结果，实际上是差值结果。

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    (3)设置检核点。对于车载移动测量、航空摄影测量等领域的测绘用户，可设置一定数量的地面检核点，并事先获取它们的真实坐标。那么，将移动测绘系统测得的检核点坐标与它们的真实坐标进行比较，间接评价PPP/INS紧组合结果的质量(张丽娜2008)。该方法便于生产单位实施，但是布设检核点需要耗费时间与成本。

      (4)将跑车轨迹放到GoogleEarth上进行分析。可以将车载PPP/INS紧组合轨迹投影到GoogleEarth(卫星遥感影像)上进行分析。跑车轨迹应与实际的跑车路线相符并处于卫星遥感影像的道路上。但是这种方法精度有限，仅能用来判断PPP/INS紧组合结果中有无出现大的异常。本文附录中就给出了所用三组跑车实验的GoogleEarth轨迹。

      (5)比较不同软件的解算结果。针对同组数据或不同时段采集的数据，使用不同软件分别进行PPP解算，然后比较各114自结果的互差或重复性，以实现质量检核目的(郭斐2013;晏新村等2012)。当前有很多开源PPP软件或免费在线PPP服务可供选择。但是，支持PPP/INS紧组合解算的软件极少且价格昂贵，而且由于目前无统一的INS数据格式(而GNSS数据有统一的RINEX格式)、INS的参数定义及相关设置在不同软件间存在差异，导致该方法可操作性不强。

    (6)其他方法。可以使用激光跟踪仪、经纬仪、全站仪、测速雷达、摄影测量、机器视觉等手段跟踪或反推运动载体的位置、速度、姿态，并作为参考值；可使用天文姿态、GNSS多天线姿态作为姿态参考值；还可搭建精密轨道，让组合导航设备运行于轨道之上来对其进行评定。这些检核方法尽管客观，但实施起来较为复杂，通常仅应用于科研或专业检核领域。外部检核方法较为客观，评价结果也具有较高的可信度。可对于测绘用户，在实际的生产外业中，并不总能拥有硬件设备、成本及时间进行可靠全面的外部检核。这就有必要着重挖掘针对PPP/INS紧组合结果的内部检核方法。

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