基于抗差与PAR的BDSRTKINS紧组合模型及性能验证

《基于抗差与PAR的BDSRTKINS紧组合模型及性能验证》是一篇聚焦于北斗卫星导航系统（BDS）与惯性导航系统（INS）融合定位技术的研究论文。该论文旨在通过引入抗差理论和PAR（Position, Attitude, and Rate）方法，构建一种更为稳定、精确的BDS RTK-INS紧组合模型，并对其实用性和性能进行验证。随着高精度定位需求的不断增长，BDS与INS的结合成为提升定位精度的重要手段，而如何有效处理多源数据中的异常误差，提高系统的鲁棒性，是当前研究的重点。

在传统的BDS RTK-INS紧组合模型中，通常采用卡尔曼滤波器对多源数据进行融合。然而，在实际应用中，由于环境干扰、信号遮挡或设备故障等因素，可能会导致观测数据出现异常值，从而影响整体系统的稳定性与精度。为了解决这一问题，本文引入了抗差理论，通过调整滤波器的权重，降低异常值对估计结果的影响，从而提高系统的抗干扰能力。

PAR方法是一种用于解决姿态和位置解算问题的有效策略。在BDS RTK-INS紧组合系统中，PAR方法能够同时处理位置、姿态和速度信息，使得系统在动态环境下仍能保持较高的定位精度。相比于传统的分步解算方式，PAR方法能够更高效地利用多源数据，减少计算负担，提高系统的实时性。

本文提出的BDS RTK-INS紧组合模型，结合了抗差理论与PAR方法的优势，形成了一个更加稳健的融合算法。该模型首先对BDS的伪距和载波相位观测数据进行预处理，然后通过抗差卡尔曼滤波器对INS的输出数据进行修正，最终实现对位置、姿态和速度的联合估计。在模型设计过程中，作者还考虑了不同场景下的动态特性，如高速运动、复杂地形等，以确保模型的适用性。

为了验证所提出模型的性能，作者进行了大量的实验分析。实验数据包括真实测量数据和模拟数据，涵盖了多种不同的应用场景。实验结果表明，与传统模型相比，基于抗差与PAR的BDS RTK-INS紧组合模型在定位精度、稳定性以及抗干扰能力方面均有显著提升。特别是在存在异常观测数据的情况下，该模型依然能够保持较高的定位精度，展现出良好的鲁棒性。

此外，论文还对模型的计算效率进行了评估。通过对比不同算法的运行时间，作者发现所提出的模型在保证精度的同时，计算量并未显著增加，说明其具有良好的工程应用潜力。这为未来在车载导航、无人机定位、智能交通等领域中的实际部署提供了理论支持和技术保障。

综上所述，《基于抗差与PAR的BDSRTKINS紧组合模型及性能验证》这篇论文在BDS与INS融合定位领域做出了重要贡献。通过引入抗差理论和PAR方法，提出了一个更加稳定、高效的紧组合模型，并通过大量实验验证了其优越性。该研究成果不仅推动了高精度定位技术的发展，也为相关领域的工程应用提供了新的思路和方法。