韦子豪，龚栎澎，李 韧

(华北理工大学 矿业工程学院，河北 唐山 063210)

随着全球导航卫星系统(Global Navigation Satellites System, GNSS)的快速发展，低成本接收机因具备体积小、功耗低、易携带等优点而迅速普及，不仅能够为智能手机、车辆、无人机等移动设备提供精确的导航、定位、授时服务，还可应用于大地监测、精密农业等传统领域，具有广阔的市场和发展前景[1]。同时，单频低成本接收机的伪距观测值会带有很大的噪声误差，载波相位平滑伪距虽然可以减小测量噪声对定位结果的影响，但在实际导航中，受卫星信号遮挡或者接收机高动态等影响，观测值会出现粗差等异常情况，如果不对粗差探测处理直接解算，容易导致滤波发散或者影响解算的正确性[2]。目前，针对观测数据质量中存在的问题，有学者采用改进的卡尔曼滤波算法提高定位精度[3-7]。本文在估计浮点解的附有单差模糊度的EKF模型的基础上，添加IGGⅢ抗差模型，建立附有单差模糊度的改进抗差算法，并研究卫星高度角定权和信噪比定权随机模型[8]，利用熵权法，将两者综合添加到上述模型中，建立高度角与信噪比联合定权的改进抗差EKF模型，对GNSS组合定位进行浮点解估计。

1 模型建立

1.1 EKF滤波模型

标准卡尔曼滤波算法一般假定系统方程与观测方程均为线性[9]。针对动态GNSS载波相位差分算法，EKF算法可实现非线性系统的线性近似，进一步提高求解精度。假定非线性系统表示为：

(1)

式中，Xk和Xk-1分别为k时刻和k-1时刻的状态向量；ωk-1和Wk为随机噪声；……