从浮点到定位：统一卫星导航中的模糊度解析
精确的全球导航卫星系统 (GNSS) 定位对于各种应用都至关重要，但传统方法（如完全模糊度解析 (FAR) 和部分模糊度解析 (PAR)）在精度和速度方面存在局限性。这些技术通常需要较长的收敛时间，并且可能因噪声观测或有偏差的模型而引入误差。最近的进展旨在通过开发更有效的算法来解决这些问题。基于这些挑战，有必要进行深入研究以提高 GNSS 定位精度和效率。
由武汉大学和北京大学研究人员开展的一项新研究于 2024 年 7 月 8 日发表在《卫星导航》上，介绍了多整数候选模糊度解析 (MICAR) 算法。
这种新颖的方法将 FAR 和 PAR 技术与最佳整数等变 (BIE) 框架相结合，以优化 GNSS 模糊度解析。MICAR 算法通过利用多个整数候选显著提高了 GNSS 定位的精度和速度。
MICAR 算法将 FAR 和 PAR 集成到 BIE 框架中，以增强 GNSS 模糊度解析度。这种创新方法利用多个整数候选值，可以更准确地估计模糊度，超越传统 FAR 和 PAR 方法的精度。
在使用全球定位系统 (GPS)、北斗卫星导航系统 (BDS) 和伽利略系统的模拟数据的实验中，MICAR 在收敛速度和定位精度方面表现出了显著的提升。例如，MICAR 仅用 18 分钟就实现了收敛，而 FAR 则需要 21.5 分钟。
此外，MICAR 将水平定位误差降低了 9.8%，将垂直定位误差降低了 3.5%，展现了其卓越的性能。这些结果凸显了 MICAR 通过提供更快、更精确的解决方案来改变 GNSS 定位的潜力，这对于需要高精度的应用至关重要。
武汉大学顾胜锋博士表示：“MICAR算法代表了GNSS定位技术的重大进步。通过集成多种模糊度解决技术，它提供了更高的精度和更快的收敛速度，这对于需要精确导航的应用至关重要。”
MICAR 算法的精度和速度提升对 GNSS 应用（包括自动驾驶汽车、测量和地理空间测绘）具有深远影响。它能够快速准确地解决模糊性，从而提高基于 GNSS 的系统的可靠性和效率，从而在各种实际场景中实现更好的性能。
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