典型低轨卫星星座导航增强性能对比性评估研究

选取国外的Iridium NEXT系统、国内的“鸿雁”星座和“微厘空间”共三个典型低轨星座对北斗卫星导航系统(BDS)从信号落地功率、可见卫星数和精度衰减因子(DOP)等方面进行导航增强分析.结果表明:由于星座结构和卫星数目的不同,低轨星座对导航系统的增强能力存在差异.Iridium NEXT系统和“鸿雁”星座等极轨星座对极地地区有较强的导航增强能力,但随着纬度的降低增强能力下降明显,而以倾斜轨道为主的“微厘空间”在中低纬度的导航增强能力更强.

基于DKF的IMU误差预测算法

作为导航领域常用的组合导航方式,全球导航卫星系统(GNSS)/惯性导航系统(INS)组合导航在GNSS信号失锁后,由于惯性测量单元(IMU)误差随时间迅速积累,其定位结果会偏离载体真实位置,导航精度下降。针对此问题,提出了一种长短期记忆网络(LSTM)辅助的算法,称之为深度卡尔曼滤波(DKF)算法。DKF算法的核心思想是使用LSTM训练IMU误差模型,然后通过训练出的模型预测IMU误差,最后将预测的IMU误差代入IMU数据以校正导航结果。仿真结果表明在200s测试数据上,DKF算法将误差从1.1537m/s降低到0.3746m/s。与平均预测、卡尔曼预测和最小二乘估计等方法相比,DKF算法的误差最小,具有更优越的导航性能。