闪电探测站点布局优化方法研究

针对闪电探测站点布局受地理条件制约的问题,提出基于布谷鸟搜索算法的站点布局优化方法。以站点坐标为自变量、站点位置范围为约束条件、目标区域内闪电平均定位误差最小为准则,确定闪电定位优化布站的目标函数,建立闪电定位布站最优化模型。实验表明,布谷鸟搜索算法优化布站后的目标区域平均定位误差为0.432 km,相比传统“Y”形、“T”形布站下的目标区域平均定位误差分别减小了17.7%和23.1%。

成熟因子映射的双系统选星方法

传统的选星方法通常以遍历为手段,在可见星较多的情形下往往计算量很大。常规的遗传算法通常固定交叉和变异概率,产生不必要的时间消耗。针对这些问题,提出了引入成熟因子映射交叉概率和变异概率的双系统遗传选星算法,目的在于快速地找到最优解或可接受的次优解。该方法以几何精度因子(Geometric Dilution of Precision,GDOP)为适应度,构造单染色体种群,定义成熟度来指导交叉变异操作,再经过每代精英保留策略和隔代种群数量控制,最终搜索得到符合门限的可接受解。实验结果表明,在进化200代的条件下,成熟因子映射遗传算法比常规遗传算法的搜索时间平均节省约24.75%,引入种群数量控制机制后搜索时间进一步节省了约55.32%。该方法可以快速获得稳定数学期望的可用选星集合。

一种基于改进免疫算法的GNSS快速选星方法

针对多GNSS系统组合导航选星的实时性和可靠性需求,提出一种基于改进免疫算法的快速选星方法。该方法通过选取最优的迭代次数和初始化种群数目,可以在获取理想卫星几何结构的同时提高接收机运算效率。利用CUT0测站1 d实测数据对所提算法进行验证,结果表明,当初始化种群数目选在20附近、最大迭代次数选在120附近时,选星效果最好;在单BDS系统定位时,平均GDOP差值与遍历法的比值仅为0.57%,耗时比遍历法缩短53.27%;在GPS/BDS/Galileo/GLONASS/QZSS组合系统下,其平均GDOP与遍历法相差仅0.122,平均耗时(1.06 s)比遍历法缩短96.47%。该算法适用于多GNSS系统组合定位,具有良好的普适性。

基于GDOP定位误差的双基地声纳算法

根据双基地声纳定位的特点,给出了基于发射机算法、接收机算法以及波达方位算法等6种双基地声纳的定位算法,并推导出各自的定位精度的几何稀释(GDOP)误差。通过数值仿真,得到了这6种算法的误差分布,并且给出了目标位于不同区域时,精度最高的算法。通过比较,筛选出能获得较高定位精度的测量参量。仿真结果表明,与单基地声纳相比,只要在不同区域选取合适的算法,双基地声纳将会获得更高的定位精度。

一种特殊GDOP场景下的NLOS传播识别算法

在地面无线定位中,影响定位精度的最大因素是电波的非视距(NLOS)传播误差,定位估计前识别收发信机之间电波是视距(LOS)还是NLOS传播是提升定位精度需要研究的重要课题。为此,先对一种基于交叉面积的NLOS识别算法进行改进,然后提出了一种针对特殊几何精度因子(GDOP)场景下的NLOS识别算法——分步检验算法。该算法采用两步进行识别,先用数据检验筛选出测量样本中的LOS测量值,再用改进的交叉面积算法进行识别。仿真结果表明,分步检验算法在特殊GDOP场景下具有良好的识别性能。

一种顾及测距误差的GNSS四系统加权选星算法

针对全球卫星导航系统(GNSS)四系统可见星测距误差不等,传统公式计算的几何精度因子(GDOP)值不能准确表示多系统组合选星精度和效率等问题,提出一种基于用户等效距离误差(UERE)的GDOP加权选星方法:对不同系统的UERE进行分析,构建一种顾及多种误差的UERE计算模型;并根据谢尔曼-莫里森(Sherman-Morrison)公式增选可见星,通过基于UERE的加权优化法提高计算效率。实验结果表明,相比传统的选星算法,改进的选星算法计算耗时均值可降低72.34%,能够提高多系统快速选星的实时性能。

基于主成分分析和Melkman算法的选星策略

导航定位中的选星算法是一种关键技术,用于从卫星中选择合适数量和最佳几何分布的卫星以实现最佳定位精度。针对基于二维凸包算法的选星策略在三维卫星数据降维处理中忽略垂直方向高度位置信息的问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)和二维凸包Melkman算法的选星策略。首先,通过PCA技术将三维卫星数据投影到新的二维坐标系,新的二维数据同时保留水平平面位置信息和垂直方向高度位置信息,旨在降低维度的同时最小化信息损失。在新坐标系下,数据经过预处理后,采用二维凸包Melkman算法进行选星。实验结果显示:相较于直接投影到站心坐标系下的二维凸包选星算法,提出的选星算法不仅更准确地描述卫星的位置信息,使问题研究更加完备,还在保持相近仿真耗时的前提下,实现了较大的几何精度因子(GDOP)性能提升。

GPS/Galileo组合导航定位系统中的选星算法

为解决双卫星组合导航系统定位精度与计算负担之间的矛盾,采用选星的改进措施,文中分析了双星座系统与单星座系统的区别,提出了常用的几种选取5颗星的方法,并分别进行仿真分析,总结出各自的优缺点。同时根据观测矩阵与GDOP值的关系提出选取大于5颗可见星的最大行列式绝对值法,并分别对选取6、7颗可见星进行仿真分析,由仿真结果可见此法的实用性。

BD-2/GPS组合导航系统选星算法及定位分析

为解决组合导航系统定位精度与快速定位之间的矛盾,提出一种新的选星算法.该方法将可见卫星仰角与遗传算法相结合,以几何精度因子(GDOP)计算模型作为遗传算法中判断解优劣的适应度函数,从而达到快速定位的效果.将应用该方法所得的GDOP和算法运行时间与应用最佳GDOP算法计算所得的相应结果进行对比,发现采用该方法得到的GDOP接近最优值,而且选星算法计算时间减少.实验数据分析证明该方法在实时性和可行性方面的优越性.

一种适合于Internet的可修复分级密钥分配协议

本文提出一种类似于Ｉｎｔｅｒｎｅｔ域名服务的互联网可修复分级密钥分配协议，并给出了可行的泄漏密钥替换方法和密钥分配协议的设计原则，此外还发现纠正了［７］中的一个重要错误。

“双星”增强系统近空间伪卫星布站设计

布设近空间伪卫星可改善“双星”星座构型,实现无源定位,达到GDOP的最小化。从剖析GDOP的内涵出发,针对“双星”星座和近空间伪卫星特点,运用空间解析几何及矢量代数知识,推导出一种直接判断伪卫星空间位置的布站算法。该算法从几何角度,直观地确定近空间伪卫星的最佳布设点,具有简便、快捷、直观、形象的特点。不仅解决了“双星”增强系统的关键技术,也为近空间平台的应用提供了相关技术储备。

GPS定位中几何精度因子的病态性诊断及其递推计算

基于Ⅱ类病态性诊断理论,分析了几何精度因子的病态性诊断意义,并给出了它的递推算法.

基于选星算法的GPS载体姿态测量系统研究

传统的GPS载体姿态测量算法是利用全部可见卫星的测量信息进行姿态计算的,针对这一情况提出将选星算法应用于姿态测量过程的改进算法。首先依据参数的约束条件,确定选星数目为5,在解算方程组中,存在GDOP值随方向余弦矩阵的行列式绝对值的增大而总体趋势减小的关系,记录下能使方向余弦矩阵行列式绝对值最大的5组卫星组的行列式绝对值及其卫星标号,分别计算这5组卫星组的GDOP的值,GDOP值最小的即为选星结果。MATLAB仿真结果表明,改进的算法虽然在基线解算的精度上降低了一个数量级,基线误差由毫米级降低到厘米级,但是姿态角的解算精度与原算法相当,并且在程序运行时间方面提高了将近一倍。在工程应用中,对于载体的姿态解算在时间代价方面要求较高,因此,改进的算法有一定的优越性。

组合定位中选星算法的改进研究

在多个系统组合定位模式下,可视星数量大幅增加,为更精准稳定的定位提供了可能。在现有选星算法中,由于未考虑实际作业中的一些问题,如:障碍物对卫星信号传播路径的遮挡等,估算得到的较好卫星选取方式在实际定位中无法正常发挥作用,同时在接收机内部计算中会应用大量的矩阵求逆运算,增加了计算量,占用了较多的系统资源。提出了基于可视星仰角来初筛卫星,通过GDOP结合星座四面体法得到选星组合的方法。讨论了设定卫星仰角时的取舍问题。新算法在理想情况和实际情况下寻找有效定位平衡点,以规避无效选星并减少计算量。

多卫导组合系统的快速选星算法研究

分析了多卫导组合系统几何精度因子(GDOP)与可见星仰角和方位角的关系,并由此提出了一种适用于多卫导组合系统的快速选星算法,首先提出了选星前后GDOP相对比值随选星数增加的负指数衰减模型,使用户可根据对定位精度的具体需求实时确定所需次优星数,其次基于可见星的仰角将所有可见星进行分类:低仰角区、中仰角区和高仰角区,最后通过可见星方位角的排序、作差,给出了中仰角区被排除卫星的分布规律,实现间接选星.仿真结果表明,该算法相对于传统的选星算法计算量大大减小,并在损失约12%的GDOP值的情况下,可有效减少近50%的导航运算量.

三维时差频差定位算法研究

针对目前双机时差频差算法二维定位精度低的问题,提出了一种三维空间双机时差频差定位算法。建立了三维空间中时差方程、频差方程和地球椭球方程的定位方程组,利用高斯—牛顿迭代法求解目标的位置。理论分析了三维空间中双机时差频差定位算法的几何稀释精度(GDOP),仿真试验分析了时差误差和频差误差对定位的影响,验证了三维空间双机时差频差定位算法能够满足工程实践的定位需求。

基于区域离散化的无源雷达布站优化方案

采用多台无源雷达组网对目标进行定位时,其测量精度与布站几何有关,为了提高目标的定位精度,需要对雷达的布站位置进行优化。首先利用Matlab遗传算法工具箱,采用时差定位方法,以精度几何因子(GDOP)最小为目标,建立目标函数;将布站区域、设备工作仰角及通视等因素作为约束条件,给出最优布站方案,同时采用点云的方式渲染了地形数据,获得布站区域的3D地形数据;然后将无源雷达站可部署区域离散化,简化求解过程,提高解算效率;最后根据雷达遮挡、地形地貌和定位精度等因素,筛选并确定出最优无源雷达布站方案。该方案可为无源雷达定位空间目标的雷达位置选择提供指导。

复杂环境下的卫星导航选星算法

针对当前选星算法基于理性环境设计和在多系统兼容接收机中运算量巨大的问题,从复杂使用环境模型出发,提出了具有运算量小、各种使用环境下均能保持较好星座构型的复杂环境选星算法。仿真分析结果表明该方法在运算量方面大幅度优于其他算法,全局几何精度因子(Global Dilution of Precision,GDOP)在理性环境下与其他方法接近,在复杂环境下优于其他方法。

一种新的遗传算法交叉算子及其在GNSS星座选择中的应用

针对全球导航卫星系统(GNSS)星座选择的需要,分析了多星座卫星导航定位系统选星问题的数学描述形式,根据选星问题的实质要求,将选星问题转换为单约束组合优化问题;而在采用遗传算法求解诸如选星求解类组合优化问题时,由于其对1基因(或0基因)的数量有特别的约束要求,已有的一些交叉算子不能满足该约束要求;针对基因数约束条件,提出了一种新的交叉算子——变异交叉,新的交叉算子仅以1基因或0基因为交换对象实现交叉操作来产生原始后代、以变异作为辅助方式来实现后代的合法化;实验结果表明,所提出的交叉算子能有效应用于遗传算法实现多星座卫星导航定位系统选星求解,且运算量较少,可以实现简单、快速求解,满足实时选星要求。

一种基于定位误差的多星座快速选星算法

对于GPS/SBAS/QZSS/BDS的多星座卫星导航系统,分别分析了几何精度因子(GDOP)与系统时间差以及与定位误差之间的关系,并在此基础上,进一步提出了一种快速选星算法。该算法基于定位误差进行选星,并考虑了系统时间差对GDOP的影响。仿真结果表明,该算法的计算量相对于最佳GDOP选星有了显著降低,选星后的GDOP值非常接近最佳GDOP选星的结果,从而在定位精度损失不大的条件下降低了定位解算的运算量。