GBT 44088-2024北斗测量型模块技术要求与测试方法全攻略.pptx

GB/T44088-2024北斗测量型模块技术要求与测试方法全攻略;目

录;目

录;PART;;;测速与时间同步

通过连续接收卫星信号并计算信号传播时间的变化，实现测速功能。同时，模块能够输出秒脉冲（PPS）信号，实现高精度时间同步。;;实时动态测量;PART;;;;北斗卫星导航系统国际合作;PART;高精度定位;;PART;;国际标准化趋势

全球卫星导航系统（GNSS）技术的快速发展促使各国加强相关标准的制定与协调，以推动技术的国际互认和应用。;GB/T44088-2024标准制定背景与意义;;PART;模块功能要求详解;;PART;;信号跟踪环路设计：;环路滤波器设计

优化环路滤波器的参数，如带宽、阻尼比等，以提高信号跟踪的稳定性和精度。;;多径抑制技术

采用多径估计与消除算法，减少多径效应对信号跟踪的影响。;;PART;;;定位解算与输出格式标准化;;PART;;高精度解算

用户站接收机利用接收到的差分修正信息，对自身定位结果进行实时修正，达到厘米级甚至毫米级精度。;;;;实时获取地表变形、地震活动等信息，为科学研究提供数据支持。;未来发展趋势：;;PART;通过最小化误差的平方和来寻找最佳匹配函数，适用于线性或非线性模型。;环境因素校正;;PART;时间信息格式;1PPS信号定义;PART;;抗干扰能力

采用先进的抗干扰技术，确保在复杂电磁环境下模块仍能正常工作。;;;;;;PART;静电保护及短路保护技术;;;;;PART;;PART;;;;数据转换与可视化

将清洗后的数据进行必要的转换，如标准化、归一化等，并通过图表形式直观展示数据分布，便于发现潜在异常。;故障应对与恢复策略：;;;PART;;应用场景

适用于仅需北斗系统定位的场景，如特定区域的精准农业、环境监测等。;;;;应用场景

适用于对定位精度有较高要求的场景，如高精度测绘、自动驾驶等。;;应用场景

适用于对定位精度和可靠性有极高要求的场景，如航空航天、国防军事等。;;;;PART;多模多频技术的普及

随着卫星导航系统的不断发展，多模多频技术已成为行业主流。该技术能够同时接收和处理来自多个卫星导航系统的信号，如北斗、GPS、GLONASS和Galileo等，以及不同频段的信号，如L1、L5等，从而显著提高定位精度和可靠性。

SoC芯片的应用

SoC芯片（SystemonChip）在卫星导航???域的应用日益广泛。这类芯片集成了射频、基带处理、电源管理等多种功能，不仅降低了系统复杂度，还提高了集成度和性能。在多模多频跟踪技术中，SoC芯片能够更有效地处理来自不同卫星系统的信号，提升整体性能。;;低功耗设计;PART;接收性能要求及测试方法;;测量型模块应具备高精度的静态定位能力，以满足高精度测量需求。测试方法包括在已知位置进行静态定位测试，测量定位误差等。;稳定性;PART;气候环境测试：;湿热测试;;跌落测试

从不同高度进行跌落测试，评估模块外壳的防护等级及内部元器件的抗冲击能力。;环境适应性测试与评估标准;环境适应性测试与评估标准;;化学溶剂测试

评估模块在接触化学溶剂时的稳定性，确保其在特定应用场景下的可靠性。;;PART;通过北斗测量型模块接收卫星信号，获取原始观测数据。;精度评估指标;;;PART;;介绍差分定位的基本原理和方法，包括单差、双差、三差等差分方式。;数据可视化;PART;自动化数据采集

引入自动化数据采集技术，如无人机、卫星影像等，减少人工干预，提高数据采集的效率和准确性。通过设定预设航线或区域，无人机可快速获取高分辨率的地面影像数据，为测速精度分析提供丰富的基础资料。

高效数据处理算法

采用基于GPU的并行计算、分布式计算等高效数据处理算法，加速测速数据的处理速度。同时，利用开源库和工具，如NumPy、Pandas等，优化数据处理流程，减少重复劳动，提高处理效率。;;PART;;周跳比探测方法：;;;最小二乘法

利用最小二乘原理，通过调整观测值权重或增加虚拟观测值来修复周跳对定位结果的影响。;;周跳比修复;PART;测试条件设置与准备工作内容;测试条件设置与准备工作内容;测试条件设置与准备工作内容;检查电源供应稳定性，确保测试过程中电压和电流波动在允许范围内。;;测试条件设置与准备工作内容;;PART;信号接收与跟踪测试：;检查模块在弱信号环境下的跟踪稳定性，确保在复杂环境下仍能维持定位精度。;功能测试步骤及注意事项;功能测试步骤及注意事项;;;;检查电源输入接口的正负极反接保护功能，防止因误操作导致的模块损坏。;;PART;定位精度测试

确保模块在不同环境下（如开阔地带、城市峡谷、森林覆盖区）的定位精度满足设计要求。测试包括单点定位精度、差分定位精度（如RTK、RTD）以及精密单点定位（PPP）精度，通过多次重复测试取平均值