该项目包括两个主要任务。首先是使用非线性最小二乘法 (NLLS) 分析来找到给定伪距数据的无人机轨迹，并通过将它们与真实的无人机轨迹（也给定）匹配来验证该结果。二是计算出的无人机轨迹的精度稀释度（DOP）。
DOP 是任何给定 GPS 位置数据准确性的度量。五种不同类型的
1 将计算 DOP：几何 DOP、位置 DOP、水平 DOP、垂直 DOP 和时间 DOP。它们是 x,y,z,t（时钟偏差）分量方差的函数：Vx、Vy、Vz 和 Vt。
几何 DOP 是由于卫星在空间中的几何方向造成的误差。位置 DOP 是无人机 3D 位置的误差。水平 DOP 是无人机水平位置的误差，而垂直 DOP 是无人机高度的误差。时间 DOP 是由于时间精度造成的误差。DOP 值越低，无人机的瞬时位置测量越好。良好的 GDOP 或 PDOP 被认为 <5，而 PDOP 的值 >10 非常差。 HDOP 预计在 2-3 之间。由于所有卫星都在接收器上方，因此 VDOP 预计会高于 HDOP，而对于水平坐标，数据是从 UAV 的所有侧面接收的。
1.1 GPS定位问题
假设接收器位于平坦的二维地球上。两颗 GPS 卫星可用于精确定位其在地球上的位置，前提是如果两颗卫星的范围用一个圆圈表示，则将有两个交点，其中只有一个位于地球上。这没有范围错误。假设 GPS gps 卫星存在距离误差，两个距离圆的交点现在将发生偏移，从而导致接收器在地球上的位置估计不正确。
这个问题可以通过让第三颗 GPS 卫星解析接收器的位置来解决。假设所有 GPS 卫星具有相同的时钟/距离误差，所有三个距离圈将在接收器位置相交。这可用于计算时钟偏差，从而计算范围误差。同样在 3D 空间中，我们需要四颗卫星来确定接收器的位置。
1.2 NLLS
NLLS 代表非线性最小二乘。它是一种用于寻找非线性函数解的方法，例如 A 节中列出的伪距方程。本质上，非线性问题被线性化并迭代求解以获得有效解 [4]。线性化产生一组超定的线性方程，在这种情况下是由于多个卫星观测而获得的。在某些情况下，对于任何给定的时间步长，最多使用八颗卫星观测。
1.3 DOP 计算
用于查找 DOP 值的方程可以使用通过对角化 (HTH)^(-1) 找到的方差找到，其中 H 是雅可比行列式，变化率矩阵如图 2 所示。因为它是一个 M × 4 矩阵，对角化导致 [Vx, Vy, Vz, Vt] 其中 V 代表方差，下标代表相关数据集。附录 A 部分中列出的方程式用于计算 DOP 值。
[1]席庆彪, 袁冬莉, 牟夏,等. 基于最小二乘的无人机无线导航方法研究[J]. 计算机测量与控制, 2011, 19(3):4.
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