基于抗差方差分量估计的多系统GNSS定位因子图优化算法

doi:10.7527/S1000-6893.2024.31623

Abstract

Abstract:

With the development of Global Navigation Satellite System （GNSS）， multi-GNSS positioning has been shown to provide a more effective solution for accurate localization， benefiting from an increased number of available satellites and improved geo-metric distribution. Recent research indicates that Factor Graph Optimization （FGO） based multi-GNSS positioning outperforms traditional algorithms. However， the refinement of the stochastic model and the adaptive weighting of FGO-based multi-GNSS positioning remain underexplored. We propose a robust Helmert Variance Component Estimation （HVCE） method to further enhance the performance of multi-GNSS positioning in challenging urban scenarios by adaptive weighting for multi-GNSS. Additionally， the robust algorithm IGG-III is applied to improve both the robustness of the HVCE method and the state estimation within the FGO framework. The results of vehicle-borne tests show that compared with the single FGO scheme， the proposed algorithm improves positioning accuracy by 35.4%， 8.7%， and 25.1% in the north， east， and vertical directions， respectively. Overall， the proposed algorithm is validated to be an effective approach to improving multi-GNSS performance in complex urban environments by refining the stochastic model and adaptively weighting the measurements.

Key words: multi-GNSS positioning, Helmert Variance Component Estimation (HVCE), robust algorithm, adaptive weighting, factor graph optimization

CLC Number:

Chuang SHI, Zhixin WANG, Hao ZHANG, Tuan LI, Zhipeng WANG. Factor graph optimization based multi-GNSS positioning with robust variance component estimation[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2025, 46(6): 531623.

Figures/Tables 12

Fig.1

Fig.2

Table 1

FGO-based multi-GNSS processing parameters

参数	数值
卫星导航系统	GPS+BDS+GAL
信号频点	L1+B2I+E1
星历类型	广播星历
卫星截止高度角/（°）	15
对流层模型	Klobuchar
电离层模型	Saastamoinen
伪距观测噪声标准差/m	2.0
多普勒观测噪声标准差/（m·s^-1）	0.2
速度约束因子噪声标准差/（m·s^-1）	0.2
IGG-Ⅲ判决阈值	$k 0 = 1.4, k 1 = 4.2$
FGO滑动窗口大小	20
FGO最大迭代次数	20

Table 1

Fig.3

Fig.4

Fig.5

Fig.6

Fig.7

Table 2

Fig.8

Fig.9

Fig.10

References 23

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解算方案	定位误差RMS/m
解算方案	北向	东向	垂向
FGO	1.211	2.503	4.270
FGO+HVCE	0.782	2.372	3.197
FGO+IGGHVCE	0.752	2.346	3.134

Factor graph optimization based multi-GNSS positioning with robust variance component estimation

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