基于北斗无源与GLONASS导航系统的卫星组合导航用户位置计算

提出基于GLONASS卫星导航和北斗无源卫星导航系统的卫星组合导航模式,针对组合导航模式中存在的地球模型、坐标系、系统时间等不一致进行分析,并建立北斗无源导航系统与GLONASS系统之间的系统时差数学模型,再根据坐标转换与统一,运用最小二乘的方法进行用户位置定位解算,并通过实际飞行数据进行验证,证明这种组合方法是可行的。

惯性/卫星组合导航系统软件测试

给出了一种惯性/卫星组合导航系统软件测试的解决方案,可以广泛地应用于工程实践中来提高和保障惯性/卫星组合导航系统软件的可靠性。通过对惯性/卫星组合导航系统的软件用途和功能进行总结,提炼出了惯性/卫星组合导航系统软件通用的测试需求,包括导航参数计算、卡尔曼滤波测试、时间性能和导航性能计算,并分别给出了各个软件需求的测试方法,测试方法切实可行,具有较强的工程实践性。

适用于GPS和Galileo卫星组合导航优化定位

GPS和Galileo卫星组合导航定位能够有效的提高定位精度和可靠性,兼容多星座的信号捕获是优化组合导航定位的关键技术。但两个系统的信号格式存在着一定的差异性,特别是在调制方式上Galileo采用了一种具有多峰特性的BOC调制。若将适用于GPS的传统算法用于Galileo信号的捕获将出现误捕等问题,由此带来了兼容捕获技术实现的难点。因此,以优化组合导航系统性能为出发点,选取具有代表性的GPS L1和Galileo E1B频点信号展开研究,首先提出了一种基于合成相关函数的BOC信号无模糊度捕获新算法,能够有效的消除副峰,实现过程简单,且与捕获GPS信号经典的并行码相位算法的流程高度契合,进而提出了充分兼顾了GPS和Galileo系统信号特点的双模捕获策略。仿真结果表明:新算法具有良好的捕获性能,新策略具有可行性。

卫星干扰环境下惯性/卫星组合导航系统性能试验方法

本文针对靶场惯性/卫星组合导航系统试验现状和不足,阐述了开展组合导航系统抗干扰性能测试的必要性,并分别从实装试验和仿真试验两方面,论述了测试实现的方法,通过实装测试和仿真试验案例,验证了方法的可行性。

惯性卫星组合导航系统定位精度评定浅析

文章从惯性导航系统、卫星导航系统的特点出发，给出了惯性／卫星组合导航系统惯性工作状态、组合工作状态下的定位精度评定方法。基于系统定位精度评定过程中测量基准选取的重要性，作者提出了作为测量基准的外部观测设备选取的一般原则，展望卫星技术的逐步成熟，对未来惯性／卫星组合导航系统定位精度评定，特别是组合工作状态下定位精度评定中可能面临的问题进行了预想。

激光捷联惯性/卫星组合导航系统基本原理及应用情况

激光捷联惯性/卫星组合导航系统是国外飞机上普遍采用的一种导航设备,但在国内飞机上的应用则刚刚起步。本文简要介绍了激光捷联惯性/卫星组合导航系统的基本原理及应用情况。

不同卫星导航系统组合监测的玛多地震同震形变与精度分析

为全面分析不同卫星导航系统(GNSS)组合监测地震形变的精度,本文首先基于青海玛多地震(Mw 7.4)周边近场及远场共8个区域CORS站的高频(采样率为1 Hz)GNSS观测数据,采用精密单点定位技术进行高频数据解算,初步分析了多系统组合相对单GPS系统的同震形变精度提升,然后对具有相同卫星系统数/不同卫星系统组合的同震形变误差进行对比分析,最后基于GREC2(GPS/GLONASS/Galileo/BD-2)和GREC3(GPS/GLONASS/Galileo/BD-3)两种组合情况分析了北斗二号与北斗三号的同震形变精度差异。研究结果表明,多系统组合观测同震形变的精度优于单系统,其中GEC2+3(GPS/Galileo/BD-2/BD-3)组合观测同震形变精度最优,相对于单系统GPS而言,在水平方向上的精度提升可达30%~60%,在垂向上的精度平均提升可达30%;在三系统卫星导航系统组合中,含北斗的多系统组合在水平方向上的精度提升最高可达38.75%,垂向上的精度提升最高可达41.46%;北斗三号观测的同震形变精度比北斗二号精度更高、效果更好。

基于卫星惯性组合导航技术的列车多源信息融合定位方法

由于在传统列车定位分析中,并未考虑惯性器件自身误差,导致定位结果误差较大,为此,提出基于卫星惯性组合导航技术的列车多源信息融合定位方法。将BDS(北斗卫星导航系统)和INS(惯性导航系统)构成捷联式惯性导航系统,计算了在常值漂移和高斯白噪声作用下,惯性器件(加速度计和陀螺仪)的误差特性,并借助姿态矩阵将误差转换为导航坐标形式,利用计算得到的结果,对捷联式惯性导航系统采集到的位置信息进行全方位校正,以此实现对列车多源信息的准确获取。测试结果中,设计方法对列车经度、纬度的定位误差小于50 m,高度的定位结果误差小于5.0 m。

一种基于卡尔曼滤波处理的北斗卫星无源组合导航自适应野值剔除方法

在组合卫星导航定位中,由于导航接收机存在各种噪声和干扰,使得伪距出现较大的变动,直接导致定位结果出现野值。本文在卡尔曼滤波技术的基础上,提出了一种自适应野值剔除方法,对动态数据野值判断、识别与剔除,有效地抑制卫星导航中动态数据中的野值对滤波的影响。

卫星/惯性组合导航信号仿真器设计

为了满足对卫星/惯性组合导航系统的性能验证需求,提出了一种卫星/惯性组合导航信号仿真器设计方案。在目前卫星信号仿真技术的基础上,通过引入天线坐标系,融合惯性数据仿真模块并进行相应的时间同步处理,实现卫星信号对载体姿态的反映以及高精度同步卫星/惯性组合信号的仿真功能。与其他组合导航验证手段相比,该系统具有成本低和易实现等特点。

自适应及抗差Kalman滤波在GNSS/INS组合导航中的应用

传统Kalman滤波在卫星/惯性组合导航中通常难以对复杂的导航环境做出自适应改变,从而影响参数估计的精度甚至使滤波发散。笔者引入Sage-Husa自适应滤波和基于新息向量的抗差滤波并经正反向融合处理组合导航数据。结果表明,水平姿态、航向角度、三维速度和位置结果的估计精度较传统Kalman滤波平均提升37.38%,64.23%,23.51%,29.06%,最高提升58.77%,95.17%,36.61%,49.20%。自适应、抗差和正反向Kalman滤波提升了参数估计精度和稳定性,可用于复杂城市导航环境下组合导航数据事后处理。

基于分区综合改正数的北斗卫星导航系统和GPS组合的动态精密单点定位

提出一种基于分区综合改正数的北斗卫星导航系统(BDS)和GPS双系统组合(BDS/GPS)动态精密单点定位(PPP)模型。选取15个MGEX(multi-GNSS experiment)测站作为参考站或用户站进行试验,统计分析了20 d的BDS/GPS动态精密单点定位的精度及收敛性。结果表明,BDS双频动态精密单点定位平均13 min收敛至三维定位误差小于1 m,平均平面精度和平均高程精度分别优于0.15 m和0.30 m;BDS/GPS双频动态精密单点定位平均3 min收敛至三维定位误差小于1 m,平均平面精度和平均高程精度分别优于0.07 m和0.15 m。

一种组合卫星导航高精度有源天线设计

文章介绍了一种BD-2/GPS/GLONASS组合卫星导航高精度有源天线的设计方法,包括双层四馈点耦合式高精度微带天线设计;1.2～1.6 G宽带移相微带馈电网络设计;宽带低噪声高增益放大电路设计。实测结果表明:该天线具有稳定的相位中心,较高的天线增益,高带外抑制的有源放大电路。

组合卫星导航系统的海上试验方法研究

本文对组合卫星导航系统（GPS／GLONASS和RDSS系统等）的基本原理、信号结构及可用性、精确性和完善性进行了分析，并对一些海上试验方法提出了一些建议，仅供参考。

基于因子图的组合导航方法及其可行性研究

复杂环境下进行定位导航,需要构建全源导航系统,实现多传感器的即插即用和不同频率的数据融合。研究了一种基于因子图的数据融合方法,该方法采用因子图法表示状态的递推与更新,采用高斯牛顿迭代法求解优化方程完成组合导航中的数据融合任务。然后以惯性/卫星组合导航系统为例,分析了因子图的原理内容,设计了相应的信息融合框架。最后对该方法的可行性进行了仿真验证,实验数据表明,3轴位置的均方根误差值分别为1.53 m,1.55 m,1.53 m,证明了该方法的可行性,可以在此基础上扩展传感器,构建全源导航系统。

卫星惯性/星光组合自主定姿方法研究

利用星敏感器测量所得的恒星星光方向信息,采用六状态变量推广卡尔曼滤波,得到卫星姿态误差和陀螺漂移误差信息并进行相应的修正。仿真结果表明,这种方法修正效果良好,采用中等精度陀螺组件就可以实现高精度定姿;仿真结果还验证了陀螺随机误差、星敏感器测量噪声和滤波周期等因素对定姿精度的影响。

新的改进K均值粒子群算法在组合导航的应用

在捷联惯导/卫星导航(SINS/GNSS)紧组合导航系统的非线性非高斯高动态模型中,一般K均值粒子群优化(PSO)算法易出现粒子退化、滤波发散等问题。针对上述问题,提出一种融入权值修正的K均值粒子群滤波方法。通过观测SINS/GNSS紧组合导航系统的精度因子(GDOP),来修正粒子权值,从而修正每个K均值的聚类中心的权重,进而优化粒子;并结合SINS/GNSS紧组合导航系统模型进行了仿真分析。结果表明在非线性非高斯高动态的情况下,该改进算法有效地抑制了滤波发散,提高了精度。

惯性/卫星导航系统实际导航性能评估算法

针对惯性/卫星组合导航进行实际导航性能(Actual Navigation Performance,ANP)评估,是保证飞机所需导航性能(Required Navigation Performance,RNP)及航空运行安全的关键。提出了惯性/卫星组合导航系统实际导航性能评估算法,从卡尔曼滤波器位置协方差矩阵开展分析,结合导航数据二维高斯分布特性,求解出标准误差椭圆。根据概率分布特性,将误差椭圆转换为95%概率误差圆,进而计算出ANP值。最后惯性/卫星组合导航数据进行仿真验证。结果表明,方法切实可行,且便于工程实践。

基于卫星导航/惯性单元松耦合的低速智能电动汽车航向角估计

低速智能电动汽车近年来发展迅速,组合定位技术是其关键技术,航向角估计是组合定位技术中重要组成部分。基于低速智能电动汽车,提出了GNSS(global navigation satellite system)/IMU(inertial measurement unit)组合的航向角估计方法。介绍了GNSS/IMU松耦合条件下的航向角估计方法,提出基于IMU的航向角积分方法,推导了松耦合条件下误差动态与测量模型。针对GNSS信号质量时变问题,使用残差自适应卡尔曼滤波算法对航向角误差进行估计。针对GNSS信号质量设计了航向角误差反馈修正策略。通过在不同GNSS信号条件下进行的多组实车试验,验证了所提出的航向角估计算法的有效性。

基于凸优化技术的多目标鲁棒滤波组合导航方法(英文)

Kalman滤波在组合导航中的应用已很广泛,但是,在系统不确定情况下,误差出现发散,精度下降,采用的基于Riccati方程的H∞滤波技术对系统噪声的不确定性则具有一定的鲁棒性,但性能参数选取仅能凭经验而无系统的方法,给工程实践带来一定困难。根据现代控制理论最优控制理论思想,使用凸优化技术设计鲁棒混合H2/H∞滤波器融合高精度的GPS和CNS量测信息,解决系统不确定性问题,通过在惯性/卫星/天文组合系统中的半物理数据仿真进一步对混合H2/H∞滤波和H∞滤波算法进行了比较。仿真结果表明,真实器件噪声情况下,鲁棒混合H2/H∞滤波算法明显具有良好的精度。