1. 摘要

本文主要介绍了 MobileGNSS-SPP 项目中的工程经验，主要包括数据分析与GNSS算法优化。该项目尤其针对某款 GNSS 芯片进行了定制优化，旨在提升其定位性能，不过其中用到的方法也可以迁移到其他芯片平台上。

在数据分析方面，详细探讨了数据采集方式、C/N0（载波噪声密度比）水平、观测数据间的相关性以及伪距和多普勒之间的相关性等关键指标。通过这些分析，对芯片的性能和数据特点有了更深入的了解。

在算法优化方面，重点介绍了加权最小二乘（RWLS）和扩展卡尔曼滤波（EKF）两种方法。对于 RWLS，深入探讨了 SNR 加权模型、速度估计中的加权以及 M 估计（抗差估计）。对于 EKF，详细阐述了基于 EKF 的观测域滤波过程，包括时间更新、量测更新以及工程实现，并探讨了零速修正（ZUPT）和在EKF 中使用 RWLS 进行M估计的相关问题。通过这些方法的应用，显著提升了 GNSS 芯片的定位精度和性能表现。