姜 維，曹琢健，陸德彪，蔡伯根，上官偉，王 劍

(1．北京交通大學(xué) 電子信息工程學(xué)院，北京 100044；2．北京市軌道交通電磁兼容與衛(wèi)星導(dǎo)航工程技術(shù)研究中心，北京 100044)

目前，全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(Global Navigation Satellite System，GNSS)仍然作為解決用戶定位導(dǎo)航的主要手段之一被廣泛使用。它能夠全天候、全時(shí)段地為全球用戶提供低成本、高精度的三維位置、速度和精確定時(shí)等導(dǎo)航信息。同時(shí)由于GNSS與慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(Inertial Navigation System，INS)測(cè)量值的互補(bǔ)特性[1]，使得GNSS與INS的組合導(dǎo)航研究與應(yīng)用最為廣泛[2]。GNSS可提供長(zhǎng)時(shí)間的高精度位置、速度信息，INS可提供短時(shí)間內(nèi)準(zhǔn)確的姿態(tài)測(cè)量信息，顯然，二者的組合導(dǎo)航系統(tǒng)性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于單一系統(tǒng)。

針對(duì)GNSS/INS組合導(dǎo)航，很多學(xué)者展開了大量的研究工作。文獻(xiàn)[3]提出了一種新的自適應(yīng)過程噪聲調(diào)整算法應(yīng)用于GNSS/INS組合導(dǎo)航中，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，這種自適應(yīng)調(diào)整機(jī)制提高了總體組合性能。文獻(xiàn)[4]提出一種將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與低成本GPS/INS系統(tǒng)集成的新方法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在GPS失效時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輔助INS的位置解在系統(tǒng)運(yùn)行270 s后的北向誤差為220 m，東向誤差為40 m，垂直方向誤差為29 m。文獻(xiàn)[5]利用低成本MEMS傳感器和GPS組合，并將研制出的自主導(dǎo)航系統(tǒng)在汽車和遙控飛機(jī)上測(cè)試，測(cè)試結(jié)果表明，面對(duì)模擬的GPS失效環(huán)境，能夠分別在7、6 s之內(nèi)維持可接受的導(dǎo)航精度。綜上所述，雖然GNSS和INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)的性能遠(yuǎn)優(yōu)于單一導(dǎo)航系統(tǒng)，但在城市環(huán)境等多徑效應(yīng)嚴(yán)重、信號(hào)遮擋嚴(yán)重的區(qū)域，二者組合導(dǎo)航系統(tǒng)也難以保持較高精度的定位性能，定位結(jié)果無法使用。在一些GNSS衛(wèi)星信號(hào)失鎖的場(chǎng)景下，單獨(dú)依靠INS進(jìn)行定位，定位結(jié)果會(huì)迅速發(fā)散，在幾秒鐘之后就無法使用。

由于UWB信號(hào)的時(shí)域脈沖極窄，時(shí)間分辨率高，因此UWB系統(tǒng)具有很好的抗多徑干擾能力和厘米級(jí)別的距離分辨率?；谝陨蟽?yōu)勢(shì)，UWB技術(shù)尤其適用于密集多徑場(chǎng)景的應(yīng)用中。所以，UWB技術(shù)可以極好地彌補(bǔ)GNSS受限環(huán)境下的劣勢(shì)，維持定位功能的可用性。

在組合方式上，GNSS/INS組合導(dǎo)航主要有松組合和緊組合兩種組合模式[8]。松組合是利用GNSS接收機(jī)輸出的位置、速度信息和INS輸出的信息進(jìn)行組合，這種組合方式的優(yōu)點(diǎn)是系統(tǒng)靈活、運(yùn)算量低。但是其必須在GNSS可以輸出定位信息的情況下才可以使用。當(dāng)GNSS可見星數(shù)少于4顆時(shí)，松組合方式將無法使用。緊組合是利用GNSS接收機(jī)輸出的偽距、偽距率等觀測(cè)量，與INS結(jié)合星歷反算得到的偽距、偽距率進(jìn)行組合[9]，其最主要的優(yōu)勢(shì)是增強(qiáng)了系統(tǒng)的可用性，允許在GNSS可見星數(shù)量較少時(shí)獲取定位結(jié)果。因此，緊組合的GNSS/INS系統(tǒng)是目前應(yīng)用最廣泛的組合體系結(jié)構(gòu)。由于GNSS接收機(jī)跟蹤的衛(wèi)星少于4顆或UWB接收到的基站距離信息少于3個(gè)時(shí)，無法直接從GNSS或UWB計(jì)算待定位置，松組合系統(tǒng)將無法工作，同時(shí)為了更好地利用GNSS接收機(jī)的偽距、偽距率以及UWB距離測(cè)量值的原始信息，本文對(duì)GNSS、INS、UWB的三組合導(dǎo)航系統(tǒng)采用緊組合方式，確保在可用信號(hào)較少的情況下，系統(tǒng)仍可以工作。

卡爾曼濾波作為組合導(dǎo)航采用的最廣泛的濾波算法，能提供系統(tǒng)狀態(tài)的最優(yōu)估計(jì)。本文針對(duì)多種傳感器組合，采用集中式結(jié)構(gòu)的卡爾曼濾波的融合方法，利用全部的、有限的量測(cè)數(shù)據(jù)，增強(qiáng)濾波的可靠性和系統(tǒng)的生存能力。集中式卡爾曼濾波在計(jì)算時(shí)，將各個(gè)子系統(tǒng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)一輸入到信息融合中心，通過擴(kuò)展量測(cè)維度的方式，集中對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，保證了信息的充分利用。

1 GNSS/INS組合導(dǎo)航

1.1 慣性導(dǎo)航遞推算法

慣性導(dǎo)航系統(tǒng)建立在慣性原理基礎(chǔ)上，不需要任何外來信息，也不會(huì)向外輻射任何信息，僅靠慣性導(dǎo)航系統(tǒng)本身就能在全天候條件下，在全球范圍內(nèi)和任何介質(zhì)環(huán)境里自主地、隱蔽地進(jìn)行連續(xù)的三維定位和三維定向。慣性導(dǎo)航系統(tǒng)內(nèi)置三軸加速度計(jì)和三軸陀螺儀，分別用來測(cè)量運(yùn)載體的角運(yùn)動(dòng)信息和線運(yùn)動(dòng)信息，機(jī)載計(jì)算機(jī)根據(jù)這些測(cè)量信息解算出運(yùn)載體的航向、姿態(tài)、速度及位置。慣性導(dǎo)航計(jì)算過程包含姿態(tài)更新、速度更新、位置更新三部分，其微分方程[10]為

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

1.2 GNSS/INS松組合系統(tǒng)模型

GNSS/INS松組合導(dǎo)航方法流程[11]見圖1。GNSS輸出的位置和速度值，作為測(cè)量輸出給卡爾曼濾波器，組合卡爾曼濾波器用它與INS計(jì)算的位置、速度值的差來估計(jì)INS誤差?？柭鼮V波器估計(jì)的INS誤差，對(duì)INS導(dǎo)航參數(shù)進(jìn)行校正，經(jīng)過校正后的INS導(dǎo)航參數(shù)構(gòu)成組合導(dǎo)航的輸出。

圖1 GNSS/INS松組合導(dǎo)航方法流程

松組合導(dǎo)航的2個(gè)主要優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單和冗余。在組合導(dǎo)航中，除了組合導(dǎo)航參數(shù)，通常還有獨(dú)立的GNSS導(dǎo)航輸出。但松組合方法有很多問題。盡管短時(shí)間內(nèi)可以使用3顆衛(wèi)星的信號(hào)輸出導(dǎo)航解，但通常GNSS導(dǎo)航輸出需要來自4顆不同衛(wèi)星的信號(hào)。如果只能跟蹤更少的衛(wèi)星，GNSS數(shù)據(jù)不能用于對(duì)INS進(jìn)行輔助，依靠INS單獨(dú)進(jìn)行解算的結(jié)果將會(huì)迅速發(fā)散。

1.3 GNSS/INS緊組合系統(tǒng)模型

GNSS/INS緊組合導(dǎo)航方法流程見圖2。源于GNSS的原始數(shù)據(jù)偽距和偽距率構(gòu)成卡爾曼濾波的量測(cè)輸入，濾波器采用這些測(cè)量信息來估計(jì)INS和GNSS系統(tǒng)的誤差。與松組合導(dǎo)航參數(shù)相同，組合導(dǎo)航參數(shù)是校正后的慣性導(dǎo)航參數(shù)。緊組合的優(yōu)勢(shì)在于不需要一個(gè)完整的GNSS解來輔助INS，即使只跟蹤了一個(gè)GNSS衛(wèi)星信號(hào)，GNSS的偽距數(shù)據(jù)仍然能夠作為組合系統(tǒng)的輸入[12-13]。

圖2 GNSS/INS緊組合導(dǎo)航方法流程

1.3.1 GNSS/INS緊組合導(dǎo)航狀態(tài)模型

GNSS/INS緊組合導(dǎo)航狀態(tài)模型的構(gòu)建基于INS的誤差方程，假設(shè)慣導(dǎo)系統(tǒng)姿態(tài)失準(zhǔn)角是一個(gè)小角度，并且不考慮地球重力模型誤差，經(jīng)過推導(dǎo)得出慣導(dǎo)系統(tǒng)誤差方程[10]如下。

姿態(tài)誤差方程為

(7)

速度誤差方程為

(8)

位置誤差方程為

(9)

度計(jì)誤差向量，在本文中采用常值來定義。

僅利用單臺(tái)GNSS接收機(jī)的量測(cè)信息進(jìn)行組合，狀態(tài)模型中包含GNSS接收機(jī)的鐘差和時(shí)鐘漂移率的誤差。用dt表示接收機(jī)的鐘差，則

(10)

綜合以上各式，INS誤差方程寫成矩陣形式為

(11)

式中：X為卡爾曼濾波的狀態(tài)向量，由17維向量組成，見式(12)；F為系統(tǒng)轉(zhuǎn)移矩陣，其定義了狀態(tài)向量隨時(shí)間變化的規(guī)律，在卡爾曼濾波系統(tǒng)模型中是慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的誤差傳遞動(dòng)力學(xué)方程；W為系統(tǒng)過程噪聲，在這里建模成高斯白噪聲，對(duì)應(yīng)的協(xié)方差矩陣為Q。

(12)

1.3.2 GNSS/INS緊組合導(dǎo)航量測(cè)模型

在緊組合系統(tǒng)中，觀測(cè)值由GNSS偽距和偽距率與根據(jù)INS自身計(jì)算的位置、速度得到的偽距、偽距率作差構(gòu)造而成，定義為

(13)

卡爾曼濾波量測(cè)方程為

Z=HX+V

(14)

式中：V為系統(tǒng)量測(cè)噪聲，在這里建模成高斯白噪聲，對(duì)應(yīng)的協(xié)方差矩陣為R；H為量測(cè)矩陣，由式(16)確定。

(15)

(16)

2 GNSS/INS/UWB緊組合導(dǎo)航模型

2.1 UWB測(cè)距定位技術(shù)

UWB技術(shù)是一種不用載波，而利用納秒至微微秒級(jí)的非正弦波窄脈沖傳輸數(shù)據(jù)的無線通信技術(shù)，使用頻段為3.1～10.6 GHz和低于41 dBm·W的發(fā)射功率，其數(shù)據(jù)速率可達(dá)幾十Mbps到幾百M(fèi)bps。UWB技術(shù)具有抗干擾性強(qiáng)、低發(fā)射功率、可全數(shù)字化實(shí)現(xiàn)、保密性好的特點(diǎn)，近年來成為無線定位技術(shù)的熱點(diǎn)。UWB定位主要采用TOA算法[14]，其工作原理見圖3。

圖3 基于TOA算法的UWB定位原理

一旦取得了多個(gè)TOA測(cè)量值，就可得到未知標(biāo)簽和多個(gè)基站的距離，從而構(gòu)成圓周方程組，求解該方程組就能得到移動(dòng)標(biāo)簽的距離。

(17)

(18)

式中：(δx，δy，δz)為位置偏移量；δri為第i個(gè)基站的距離偏移量。為方便起見，引進(jìn)axi、ayi、azi以簡(jiǎn)化式(18)。axi、ayi、azi各項(xiàng)代表由近似位置指向第i號(hào)基站的單位矢量的方向余弦。

(19)

簡(jiǎn)化后方程的矩陣形式為

(20)

2.2 GNSS/INS/UWB集中卡爾曼濾波模型

為了將GNSS、INS、UWB三者的測(cè)量數(shù)據(jù)充分利用，使用集中式卡爾曼濾波進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。圖4給出了誤差狀態(tài)集中式卡爾曼濾波組合的結(jié)構(gòu)。集中式融合[15]就是將所有傳感器的量測(cè)數(shù)據(jù)都傳送到一個(gè)中心處理器進(jìn)行集中處理?？柭鼮V波需要對(duì)所有導(dǎo)航傳感器的系統(tǒng)誤差和噪聲源進(jìn)行建模，以確保所有相關(guān)的誤差都已經(jīng)考慮，所有的測(cè)量都已經(jīng)根據(jù)權(quán)值優(yōu)化，并且使用盡可能多的信息標(biāo)定每個(gè)誤差。從精度和魯棒性來說，集中式的組合結(jié)構(gòu)提供了最優(yōu)的導(dǎo)航參數(shù)。

圖4 集中式卡爾曼濾波組合結(jié)構(gòu)

集中濾波的狀態(tài)向量由17維組成，分別是3維位置誤差、3維速度誤差、3維姿態(tài)誤差、3維加速度誤差向量、3維陀螺儀誤差向量、GNSS接收機(jī)鐘差和鐘差漂移率，其表達(dá)式為

(21)

對(duì)應(yīng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣為

(22)

(23)

(24)

(25)

系統(tǒng)的量測(cè)模型見式(27)，包含了GNSS和UWB測(cè)量值的所有信息，為2m+n維向量，m為可見衛(wèi)星數(shù)，n為UWB基站個(gè)數(shù)。

(26)

量測(cè)轉(zhuǎn)移矩陣H為

(27)

(28)

(29)

(30)

慣性導(dǎo)航系統(tǒng)主要的噪聲源是由加速度計(jì)比力測(cè)量噪聲導(dǎo)致的速度誤差，以及由陀螺儀角速度測(cè)量噪聲帶來的姿態(tài)誤差。采用慣性導(dǎo)航器件的零偏來定義系統(tǒng)噪聲協(xié)方差矩陣為

(31)

式中：bf為加速度計(jì)零偏；bω為陀螺儀零偏。

(32)

集中卡爾曼濾波過程包含兩個(gè)更新過程，時(shí)間更新和量測(cè)更新。時(shí)間更新的兩個(gè)步驟預(yù)測(cè)了系統(tǒng)下一時(shí)刻的狀態(tài)值X和其協(xié)方差矩陣P。

后期編輯：除了前端錄制以外，錄播系統(tǒng)還提供了后期視頻編輯。教師可以在錄播主機(jī)管理后臺(tái)對(duì)錄制視頻編輯、剪輯、添加片頭、片尾和學(xué)院的LOGO。

(33)

Q(k-1)

(34)

在量測(cè)更新的流程里，首先是用最新觀測(cè)信息更新狀態(tài)估計(jì)和誤差協(xié)方差矩陣；其次是卡爾曼濾波的增益矩陣K的計(jì)算，此步可根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)估計(jì)的不確定度和觀測(cè)噪聲情況來對(duì)狀態(tài)的修正量進(jìn)行優(yōu)化加權(quán)；然后是用卡爾曼增益加權(quán)的觀測(cè)數(shù)據(jù)更新狀態(tài)估計(jì)；最后是協(xié)方差矩陣的更新，用觀測(cè)數(shù)據(jù)的新信息更新誤差協(xié)方差矩陣。

HT(k)+R(k)]-1

(35)

(36)

(37)

3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

基于GNSS/INS/UWB緊組合的定位實(shí)驗(yàn)，在北京交通大學(xué)主校區(qū)思源樓前空地進(jìn)行。思源樓高12層，由于樓體遮擋，思源樓正門前空地GNSS信號(hào)遮擋嚴(yán)重，因此選擇在此區(qū)域進(jìn)行定位實(shí)驗(yàn)，以驗(yàn)證算法的有效性。

實(shí)驗(yàn)裝置被安裝在測(cè)試車上，包含1臺(tái)UB370GNSS接收機(jī)，1個(gè)SPAN INS(由NovAtel OEM6 GNSS接收器和iMAR-FSAS IMU組成)，5個(gè)UWB基站和1個(gè)UWB標(biāo)簽。慣性傳感器的性能參數(shù)見表1。GNSS頻率與UWB測(cè)量值頻率均為10 Hz，INS頻率為200 Hz。UWB標(biāo)簽與GNSS天線處在同一垂線上。

表1 iMAR-FSAS IMU性能參數(shù)

與GNSS導(dǎo)航解算類似，UWB信號(hào)的幾何分布也影響著定位精度。引入精度因子的概念，精度因子取決于參與定位信號(hào)之間的幾何分布關(guān)系。給定測(cè)距信號(hào)，沿某軸向的定位精度與該軸向和用戶至基站信號(hào)矢量之間的夾角有關(guān)，夾角越小，該軸向上的定位精度越高。因此，用戶至基站的視線矢量在水平面內(nèi)均勻分布時(shí)定位精度較高。

實(shí)驗(yàn)環(huán)境和由SPAN輸出的實(shí)驗(yàn)軌跡見圖5。SPAN是商用高精度GPS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)，但是在本實(shí)驗(yàn)惡劣的實(shí)驗(yàn)環(huán)境下，SPAN的定位結(jié)果精度不足，無法作為參考軌跡來驗(yàn)證本文算法，但可從圖5中看到大致的實(shí)驗(yàn)軌跡。

圖5 實(shí)驗(yàn)環(huán)境和SPAN定位軌跡

實(shí)驗(yàn)中選擇5個(gè)靜態(tài)測(cè)試點(diǎn)，便于進(jìn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果準(zhǔn)確性分析。采用上海華測(cè)公司研發(fā)的多模RTK GNSS接收機(jī)，接入千尋CORS服務(wù)，利用千尋平臺(tái)發(fā)布的差分?jǐn)?shù)據(jù)，進(jìn)行靜態(tài)RTK測(cè)量，得到靜態(tài)測(cè)試點(diǎn)的位置。測(cè)試點(diǎn)具有毫米級(jí)的位置精度，因此可作為參考位置來評(píng)估本文實(shí)驗(yàn)的定位精度。測(cè)試從點(diǎn)1開始，在每個(gè)點(diǎn)靜止2～4 min后，移動(dòng)至下一個(gè)點(diǎn)，且移動(dòng)過程基本近似為直線。測(cè)試點(diǎn)的靜止時(shí)長(zhǎng)和測(cè)試周期見表2。

表2 測(cè)試點(diǎn)靜止時(shí)長(zhǎng)和測(cè)試周期

圖6 實(shí)驗(yàn)軌跡對(duì)比

GNSS單點(diǎn)定位的可見衛(wèi)星數(shù)和定位精度(DOP)值見圖7,GNSS/INS/UWB組合定位的可見信號(hào)數(shù)和DOP值見圖8。對(duì)比兩圖可見，由于UWB的引入，信號(hào)數(shù)量的增加，三組合的信號(hào)具有更好的幾何分布特性，精度因子明顯低于GNSS單點(diǎn)定位的精度因子值。這為導(dǎo)航系統(tǒng)的精度性能提供了基礎(chǔ)。

圖7 GNSS單點(diǎn)定位可見衛(wèi)星數(shù)與DOP值

圖8 GNSS/INS/UWB組合定位可見信號(hào)數(shù)與DOP值

測(cè)試點(diǎn)水平分量位置誤差的散點(diǎn)圖見圖9。其中圖9(a)～9(e)分別是測(cè)試點(diǎn)1～5的誤差散點(diǎn)，從圖中可以看出，GNSS單點(diǎn)定位結(jié)果和GNSS/INS定位結(jié)果誤差基本都在1 m以上，且準(zhǔn)確度不足，軌跡跳動(dòng)劇烈；而GNSS/INS/UWB組合定位結(jié)果基本收斂在測(cè)試點(diǎn)0.5 m的范圍內(nèi)。需要說明的一點(diǎn)是，由于在實(shí)驗(yàn)開始階段，三組合卡爾曼濾波需要收斂時(shí)間，所以圖9(a)中的測(cè)試點(diǎn)1定位結(jié)果有一個(gè)收斂的過程，收斂后基本穩(wěn)定在測(cè)試點(diǎn)附近。圖9(f)為所有測(cè)試點(diǎn)的GNSS/INS/UWB組合定位結(jié)果誤差散點(diǎn)圖，從圖中可以看出，穩(wěn)定后的GNSS/INS/UWB定位結(jié)果具有很好的精密度。

圖9 測(cè)試點(diǎn)水平分量誤差散點(diǎn)

圖10是測(cè)試點(diǎn)的東向、北向、天向誤差，對(duì)其進(jìn)行量化評(píng)估，3個(gè)方向的RMS值柱狀圖見圖11。從圖中可以看出，東向、北向的均方根誤差均在0.2 m以下，而垂直方向的均方根誤差也均在0.4 m以下。

圖10 測(cè)試點(diǎn)東向、北向、天向誤差

圖11 測(cè)試點(diǎn)東向、北向、天向RMS值

水平面的距離均方根誤差(DRMS)描述了水平面的位置誤差，而平均徑向球面誤差(MRSE)描述了三維位置誤差。5個(gè)測(cè)試點(diǎn)的DRMS值和MRSE值見表3。針對(duì)所有測(cè)試點(diǎn)的DRMS值為0.1 236 m，MRSE值為0.2 727 m。因此，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明在GNSS多徑效應(yīng)嚴(yán)重、定位困難的環(huán)境下，依靠本文提出的UWB輔助增強(qiáng)GNSS/INS組合導(dǎo)航的方法能夠獲得較高的定位精度。水平方向定位精度能達(dá)到2 dm以下，而三維球面的定位精度能達(dá)到5 dm以下。且系統(tǒng)具有較好的穩(wěn)定性，基本消除了GNSS信號(hào)造成的位置跳動(dòng)的影響。

表3 測(cè)試點(diǎn)的DRMS和MRSE值

4 結(jié)論

UWB技術(shù)作為近年來備受關(guān)注的無線電技術(shù)，在抗多徑效應(yīng)、定位精度等方面具有強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)。為了克服城市區(qū)域內(nèi)的嚴(yán)重多徑效應(yīng)、信號(hào)衰落，本文提出了將UWB技術(shù)引入GNSS/INS組合的組合導(dǎo)航模型。由于在城市環(huán)境下，GNSS信號(hào)遮擋嚴(yán)重，面對(duì)可能的GNSS可見星數(shù)不足的情況，本文采用了緊組合的組合模式，保證了對(duì)有限信息的充分利用，提高了系統(tǒng)的可用性。集中式卡爾曼濾波結(jié)構(gòu)用于融合GNSS、INS、UWB的測(cè)量信息，保證系統(tǒng)能獲得全局最優(yōu)估計(jì)。

為了對(duì)本文提出的組合定位方法進(jìn)行評(píng)估，在GNSS信號(hào)建筑物遮擋嚴(yán)重的場(chǎng)所進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)測(cè)試。實(shí)驗(yàn)過程中分別在5個(gè)位置已知的測(cè)試點(diǎn)靜止了幾分鐘。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：

(1)在GNSS單點(diǎn)定位可靠性嚴(yán)重下降的情況下，本文所提出的導(dǎo)航系統(tǒng)能夠提供水平面精度優(yōu)于0.2 m，3D球面精度優(yōu)于0.4 m的定位精度。

(2)系統(tǒng)所采用的組合結(jié)構(gòu)和濾波方法能夠提供較快的收斂速度和穩(wěn)定性，基本消除了GNSS信號(hào)造成的位置跳動(dòng)的影響。