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RTK算法在GNSS中的应用

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简介：
RTK算法通过利用载波相位测量技术提高GNSS定位精度，在实时动态定位中发挥关键作用，广泛应用于精准农业、智能驾驶及地理测绘等领域。 著名的开源GNSS RTK算法包括整周模糊度解算算法。

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  • RTK算法在GNSS中的应用
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    RTK算法通过利用载波相位测量技术提高GNSS定位精度，在实时动态定位中发挥关键作用，广泛应用于精准农业、智能驾驶及地理测绘等领域。 著名的开源GNSS RTK算法包括整周模糊度解算算法。
  • NTRIP标准协议在RTK/CORS中的应用
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    本文探讨了NTRIP（网络传输参考站）标准协议在实时动态定位技术(RTK)和连续运行参考站系统(CORS)中的应用，分析其在网络数据传输、差分改正值的提供及服务质量保障等方面的优势与挑战。 NTRIP是在互联网上进行RTK数据传输的协议。它可以传输所有格式的RTK数据，包括NCT、RTCM、CMR、CMR+等等。
  • 中长距离RTK定位算法在GPS与BDS中的应用及结果分析.pdf
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    本文探讨了中长距离RTK定位算法在GPS和北斗系统(BDS)中的应用，并对实验结果进行了详细分析。 本段落主要探讨了GPS+BDS 中长距离RTK定位算法的原理与实现方法，并对其结果进行了详细的分析。RTK技术通过利用全球卫星导航系统（如GPS和BDS）提供高精度的位置信息，能够实时给出米级乃至厘米级的精确度。然而，在进行中远距离RTK定位时，电离层及对流层残差误差会显著影响到最终结果的准确性。 为解决上述问题，本段落提出了一个创新性策略：将GPS+BDS双差电离层和对流层误差作为参数，并运用卡尔曼滤波技术实时估算这些误差。通过分析武汉地区103公里范围内24小时内的静态基线数据（采用双频观测），实验结果显示，在经过精确修正后，单系统定位精度达到亚米级别；而当GPS与BDS组合使用时，则能够实现毫米级的高精确定位。 此外，本段落还深入探讨了在中长距离RTK定位过程中电离层和对流层误差的具体来源及其影响，并提出了相应的实时估算方法。卡尔曼滤波被用来估计双差电离层残余误差（达到米级别）及对流层误差（达分米级）。实验结果表明，该技术能够显著提升RTK定位的精度与可靠性。 总之，本段落的研究成果不仅提供了一种有效的中长距离RTK定位解决方案，并且为GPS+BDS组合系统在提高高精度导航领域的应用潜力提供了坚实的理论基础。
  • GNSS应用及方法
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    《GNSS应用及方法》一书深入探讨了全球导航卫星系统（GNSS）的技术原理与实践应用，涵盖定位、导航和授时等多个方面的最新研究进展。 由于文件过大，上传的TXT内容是一个下载链接，实际包含的是《GNSS应用与方法》书中的所有代码和示例。
  • MATLAB中的INS&GNSS: 紧组合、松耦合与紧耦合算法在导航中的应用
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    本文探讨了INS（惯性导航系统）和GNSS（全球导航卫星系统）在MATLAB中三种不同组合方式——紧组合、松耦合及紧耦合的实现及其对提高导航精度的影响。 INS导航使用的算法以及GNSS导航所用的算法，在组合导航中还包括紧耦合和松耦合的相关算法。
  • EKF在GNSS/SINS组合导航系统中的应用
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    本文探讨了扩展卡尔曼滤波(EKF)在GPS/惯性导航系统(SINS)集成导航技术中的应用，重点分析其在数据融合与误差修正中的作用。 为解决单一导航系统无法提供连续稳定可靠定位信息的问题，本段落将全球卫星导航系统（GNSS）与捷联惯性导航系统（SINS）相结合，并采用扩展卡尔曼滤波算法对这两种系统的定位数据进行融合处理，以实现更精确和稳定的定位结果。通过结合使用GNSS和SINS可以弥补各自在信号失锁、更新频率低以及姿态信息缺失等方面的不足之处。 实验中利用车载设备采集了相关导航数据，并分别进行了单独的SINS导航与基于GNSS/SINS组合的导航解算处理。结果显示，相较于仅依赖于SINS进行定位的情况，采用GNSS和SINS融合技术后系统误差能够迅速减小并维持在较高精度水平：位置误差可以控制在厘米级范围内；速度的最大偏差约为0.1米/秒；姿态角度的最大误差大约为0.2度。
  • CSDOA算法在OGSBL中的应用
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    本研究探讨了CSDOA算法在优化GPS卫星广播导航信号（OGSBL）系统中的创新应用，通过提高系统的可靠性和效率，为现代通信技术带来显著改进。 基于Off-grid的稀疏恢复DOA算法OGSBL采用稀疏贝叶斯学习方法。
  • CoSaMP算法在CS中的应用
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    本研究探讨了CoSaMP算法在压缩感知（CS）领域内的高效实现及其优化，分析其于信号恢复中的优越性能。 压缩采样匹配追踪（Compressive Sampling MP, CoSaMP）是D. Needell在ROMP之后提出的又一个重要的重构算法。CoSaMP是对正交匹配 Pursuit (OMP) 的一种改进，每次迭代选择多个原子。除了原子的选择标准之外，它与ROMP有一点不同：ROMP中每次迭代已经选择的原子会一直保留下来，而CoSaMP中每次迭代选择的原子在下次迭代时可能会被抛弃。
  • SLM算法在OFDM中的应用
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    本研究探讨了SLM（选择性陷落调制）算法在正交频分复用(OFDM)系统中的应用，重点分析其降低峰值均值比(PAPR)的效果，并评估对通信性能的影响。 OFDM的SLM算法仿真用于减少误码率。
  • AES算法在Delphi中的应用
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    本文探讨了如何在Delphi编程环境中实现高级加密标准（AES）算法，详细介绍其编码方法与应用场景。 本代码采用标准AES算法（基础算法引用ElAES.pas），支持AES/ECB/PKCS5Padding、AES/CBC/PKCS5Padding 密钥长度128/192/256bit，密钥0填充，并且可以在Delphi与JAVA之间进行互相加解密。加密前统一字符编码为UTF8，以确保加密结果的一致性。 Java默认情况下不支持使用192位和256位的密钥，需要下载相应的JCE扩展包并正确安装后才能正常使用这些长度的密钥。 该代码是在Delphi 10（XE及以上版本）开发环境下编写的。在验证时需要注意Delphi memo1.text中的换行问题：编辑过程中复制大段文字到memo1.lines中会导致运行时自动添加回车符，从而影响加密结果的一致性。 此代码实现了AES/ECB/PKCS5Padding、AES/CBC/PKCS5Padding 密钥长度为128/192/256bit的功能，并且支持在线AES加解密网站互解。本源码基于一位前辈的源码进行了改进，增加了返回BASE64的支持功能。 需要注意的是，在Delphi 7中不直接支持Base64返回结果，仅在XE及以上版本才可实现这一特性。