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Machines 韩国弘益大学：面向无人机的实时动态相对定位增强技术

已有 179 次阅读 2026-4-28 00:20 |个人分类:学术软文|系统分类:论文交流

全球导航卫星系统 (GNSS) 的实时动态定位 (RTK) 技术用于提供厘米级的定位精度。实现 RTK 有多种方法，而基于卡尔曼滤波器的RTK因其在解决GNSS载波相位整周模糊度方面的出色能力成为首选。然而，在确定配备有低成本GNSS接收机和天线的移动无人机 (UAV) 之间的精确相对位置矢量时，基于卡尔曼滤波器的RTK的定位性能经常受到各种因素的影响。针对这种情况，来自韩国弘益大学的Euiho Kim及其研究团队在 Machines 期刊发表文章，提出了处理这些因素的有效方法，从而在移动无人机上实现稳定可靠的基于卡尔曼滤波的RTK性能。

研究方法

许多领域及应用需要厘米级精度的相对定位，而基于GNSS的RTK技术能够满足这一需求。RTK通常通过双差 (DD) 伪码和载波相位测量值实现高精度，其核心在于利用结合比率检验的LAMBDA算法正确求解整周模糊度。系统可采用静态基站与移动站结合的模式，移动基线RTK也已在多个场景中得到应用与研究，且LAMBDA算法和比率检验在静态或动态基站场景中均能有效工作。然而，搭载低成本GNSS设备的小型无人机，由于动态基线变化、测量噪声大、接收机间时间不同步以及卫星频繁增减等问题，难以达到与静态基站相当的RTK性能。为实现可靠的高精度定位，需要解决三个关键问题：分别是GNSS测量值的时间同步、适用于无人机的周跳检测策略，以及通过双卡尔曼滤波 (KF) 结构应对因新卫星加入导致的比率检验失败。

针对上述问题，本文首先介绍了短基线RTK场景下GNSS测量值的预处理流程，包括通过单差、双差运算消除卫星钟差、电离层与对流层延迟及接收机钟差等系统误差，并将载噪比大于35 dB-Hz且通过周跳检测作为数据筛选条件。同时，提出基于多普勒频率测量的方法，校正两台GNSS接收机之间的测量时间差异，实现精确的时间同步，从而保障后续整周模糊度求解的准确性。

在短基线情况下移动基线RTK的概念场景 (当有足够的RTK GNSS测量值可用时)

接着为适配小型旋翼无人机搭载的低成本GNSS接收机的应用场景，兼顾实现简化与运行鲁棒性，本文将周跳检测功能集成于单个GNSS接收机，基于GPS、伽利略 (GAL) 和北斗 (BDS) 双频数据，提出了一种融合三种方法的周跳检测策略：历元间双频载波相位组合 (TDDFC)、多普勒辅助周跳检测 (DACSD) 以及历元间单频载波相位测量 (TDSFM)。这三种方法功能互补，可以有效覆盖不同周跳组合及单双频测量场景，保障低成本GNSS接收机在无人机应用中的周跳检测性能。

此外，本文阐述了传统基于KF的RTK方法流程，并指出在实际操作中，新出现卫星或重新纳入的卫星会引入额外整周模糊度 (AIA) 状态，其初始估计不准确且协方差较大，容易导致整周模糊度求解失败。为此，本文提出了一种由主KF和临时KF构成的双KF结构。主KF负责常规定位解算，通过已验证的整周模糊度输出厘米级精度结果；仅当主KF因引入AIA未通过比率检验时，系统启动临时KF。临时KF排除AIA状态，维持无AIA的状态更新与定位解算，确保比率值稳定在阈值以上，从而维持可靠的定位输出。待主KF中AIA状态协方差收敛、其LAMBDA解通过比率检验后，恢复主KF的主导定位作用，该机制有效缓解了新卫星加入对RTK定位连续性与稳定性的干扰。

RTK双卡尔曼滤波器结构流程图

研究总结

本文提出三种提高搭载低成本GNSS接收机的移动无人机RTK性能的关键技术，分别为测量时间同步、适用于无人机的周跳检测方法与阈值、双KF结构，对应解决传统RTK存在的测量时间不同步、卫星误排除、新卫星加入导致比率检验失败的问题。经过45次无人机飞行测试验证，结果表明：时间同步技术使传统KF与双KF的比率检验通过率分别提升545%、421%；周跳检测阈值有效避免了2-6颗卫星的误排除。综合采用上述技术后，双KF相较于传统KF，模糊度固定率平均提升23.54%，三维位置均方根误差 (RMSE) 平均降低65.31%，有效改进了低成本GNSS接收机动态平台的RTK解算效果，显著提升了此类移动无人机的RTK定位性能。

阅读英文原文：https://www.mdpi.com/2075-1702/12/3/202