复杂信号环境下的GNSS定位星座选择算法

为了有效减小全球导航卫星系统(GNSS)接收机在复杂信号环境下的定位误差,提出一种定位星座选择算法.该算法利用简化的距离残差平方和作为检验统计量,该检验统计量可以反映单颗卫星的伪距测量误差进而实时反映定位误差的变化.基于该检验统计量,提出的定位星座选择算法能够检测出多个错误观测量进而将其去除.测试表明,这种定位星座选择算法可以大幅度减小定位点的错误概率,性能优于传统GDOP(几何精度因子)定位星座选择算法;长时间连续定点定位仿真测试中平均有效性超过80%,动态测试中有效性超过70%.

辅助式GPS接收机的快速定位算法研究

提出了一种针对辅助式GPS接收机的快速定位算法。该算法无需比特同步、帧同步和解调电文,仅由伪码相位测量值和误差小于300 km的用户位置估计值即可重构出卫星发射时刻,进而获得伪距观测量并构造包含5个未知数的测量方程组,通过求解该方程组获得用户位置。仿真表明,本文提出的定位解算算法在载噪比低至20 dBHz时仍能实现快速定位,有效减小接收机初次定位时间。

复杂信号环境下的鲁棒卡尔曼滤波算法

提出一种有效减小全球导航卫星系统接收机在复杂信号环境下定位误差的鲁棒卡尔曼滤波算法。该算法对基于高斯白噪声模型的传统Kalman进行了改进,引入了污染分布,并提出了一种基于加权组合正态分布模型下的滤波算法。同时利用矩估计理论对算法中的污染率给出了一种在线估计方法。通过模拟数据和真实采集信号的测试证明,提出的算法可在线对污染率进行准确稳定的估计,抑制粗差的效果明显优于传统Kalman滤波算法,定位误差显著减小。

一种自适应最大似然GPS比特同步方法

提出了一种针对GPS系统的自适应最大似然比特同步方法。该方法改进了固定非相干累加次数的传统最大似然估计方法,利用归一化的比特能量最大值和次大值差值作为检测量,针对不同载噪比的信号自适应地约束非相干累加次数。数值仿真与分析表明,在保证错误估计概率基本不变的前提下,该方法有效地减少了平均估计时间。

BDS-2和BDS-3系统间伪距分层及其技术对策

BDS-2和BDS-3卫星不仅存在与其他导航系统一样的星间伪距偏差问题,还存在两个系统之间的分米级伪距分层现象。为了最大限度降低伪距分层影响,本文选用两台环路参数可配置的接收机进行试验分析,分析了接收机环路参数设计与伪距分层的影响关系。结果表明,当接收机选择0.3 chip及以上的相关器码间距来跟踪B1I信号时,能使BDS-2和BDS-3之间B1I信号的伪距分层由分米级降低到厘米级;对于B3I信号而言,则需要采用0.6 chip及以下的相关器码间距来进行跟踪。根据本文研究可知,通过配置合理的接收机相关器码间距值跟踪B1I/B3I信号,可以使BDS-2和BDS-3之间的伪距分层现象得到明显改善,同时也能提高接收机定位精度的一致性。本文研究对推进北斗导航接收机和芯片的发展与完善具有参考意义。