对INS数据与流动站GNSS接收机的观测数据(GPS+GLONASS)， 云浮云梯出租, 云浮云梯租赁, 云浮云梯   使用作者研发的PPNav软件，按照如下两种方案进行解算：①模糊度浮点解PPP/INS紧组合；②模糊度固定解PPP/INS紧组合(新组合)。将两种方案解算得到的位置、速度和姿态结果与参考值做比较，得到它们的误差结果。与上一组算例类似，可以发现存在部分模糊度固定，但有三处模糊度固定失败的历元，这些历元通常出现在卫星信号质量差的地方(并伴随卫星数目减少或变化)，此时直接输出浮点解结果。尽管这些历元模糊度未成功固定，但其后的历元可以实现近乎瞬时的重新固定，这要归功于INS所起到的约束作用。若没有INS的辅助，模糊度固定效果会有损失。正因如此，需要在二章该组数据的算例中，进行FixandHold(模糊度保持)操作，以实现全部固定。可以得出与上一组算例类似的发现：(1)先观察对于模糊度固定解PPP/INS紧组合(方案②)，大约需要14分钟就能获取首次固定解，首次固定后的位置误差始终保持在厘米量级。需要说明，此处的14分钟与27.2分钟的首次固定时间，不具备可比性：一是解算所用数据段不同。尽管多用了最初7分钟静止段数据，但在动态解算模式下，对初始收敛的加速作用十分有限。二是解算设置不同。为了进行模糊度FixandHold操作，设置了较严格的首次固定开始条件等，因此需要更长的首次固定时间。

     (2)对于模糊度浮点解PPP/INS紧组合(方案①)，位置误差不很稳定且量级上也要更大些。具体原因参考上一组算例的分析。 综合位置误差RMS与STD这两个统计指标，模糊度固定解PPP/INS紧组合的定位精度和稳定性要优于模糊度浮点解PPP/INS紧组合，同时说明新组合的定位精度与DGNSS/INS组合是相当的。给出了模糊度固定解PPP/INS紧组合的速度误差、 尽管统计结果仅反映了相对精度，但仍就能够再次得出与一组算例类似的结论：新组合的速度、姿态精度与IE软件中的DGNSS/INS组合是相当的。此处再次发现，由于可观测度不佳，航向角精度要略差些。 对于这两组实验，速度和水平姿态角(俯仰角、横滚角)精度均很好(分别优于1cm/s和0.01deg)。主要原因在于速度及姿态信息主要来源于INS，而INS短期精度较好。值得指出的是，本文速度和姿态角误差统计结果也是相当的，并非虚高。当然，这里仅是相对精度而非绝对精度。 

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     构建出了模糊度固定解PPP/INS紧组合滤波模型，具体内容包括了松、紧组合模式选择、紧组合滤波模型构建以及滤波解算中的实际问题等内容。对新组合(模糊度固定解PPP/INS紧组合)进行了验证分析，得到了如下结论：

   （1）两组算例均证实了本章所构建的模糊度固定解PPP/INS紧组合滤波模型的正确性和有效性，两组算例的结果也互为印证。

   （2）对于新组合，仅用单台GNSS接收机，只需十多分钟就能获取首次固定解；一旦实现模糊度成功固定，它的位置误差迅速由分米级降低到稳定的厘米级。

  （3）对于一些GNSS信号质量差且卫星数目变化的历元，即便模糊度不能成功固定，但得益于INS短期导航精度高的优势，会加速其后历元的重新固定。

   （4）新组合的速度、姿态角解算精度与IE软件中的DGNSS/INS组合相当。其中，速度精度优于1cm/s、俯仰角和横滚角的精度优于0.01deg，这是因为速度和姿态信息主要源于短期精度高的INS。由于车载实验中，航向角的可观测性弱，航向角精度要低于俯仰角和横滚角。

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