一种新的GNSS快速定位算法

GNSS定位的经典算法Gauss-Newton迭代法对初始位置依赖性强,若初值设置不当则迭代次数增加,而每次迭代涉及矩阵乘法和矩阵求逆,计算量剧增,直接影响系统冷启动首次定位时间。直接解算定位法无需初值和迭代计算,计算量小但定位精度较差。针对上述问题,本文提出了一种两步快速定位法,首先用直接解算法解算出用户的概略位置,然后将距离方程组在该位置处进行泰勒展开,用加权最小二乘算法计算用户位置的修正量,概略位置修正后即为用户位置。新算法与传统Gauss-Newton迭代定位算法相比,在保证相同定位精度前提下大幅降低运算量,具有重要的工程意义。仿真结果证明了新算法的有效性。      

GPS与DTMB组合定位系统的改进选星算法研究

针对GPS卫星信号在楼群密集的城市和室内存在定位盲区而无法单独完成定位的难题,提出GPS-DTMB组合导航定位方法。在多源信号组合导航定位系统中,为了解决导航定位精度与运算复杂度间的矛盾,研究改进的加权行列式选星算法在GPS与DTMB组合定位系统中的可行性,与传统最小GDOP选星算法相比较,改进的选星算法具有运算复杂度低、计算消耗时间短的优点,并且对比分析在不同的组合卫星数目中,该算法与直接利用传统最小GDOP选星算法相比较的偏差大小,仿真表明,在15种组合卫星中,偏差小于0.1的概率在90%左右,能够得到满意的性能,证明了此方法的实用性。     

GEO卫星对北斗终端定位精度影响仿真分析

北斗导航系统比GPS、GLONASS等其他导航系统多了地球同步轨道(GEO)卫星,GEO卫星信号的调制方式和编码格式和非GEO卫星有着很大的区别,有助于增强导航与定位。文中通过多个GEO和非GEO卫星组合的测试场景,重点仿真分析了在选定的定位精度因子下GEO卫星和非GEO卫星对北斗终端定位精度的影响。结果表明GEO卫星有助于提高定位精度,尤其是当参与定位的卫星数较少时,GEO卫星参与定位可提高20%以上的定位精度。     

北斗卫星导航接收机的基本组成及设计思路探讨

北斗导航接收机能够获取精准位置信息,有助于位置管理系统最优化决策。在军事领域,提供精确制导等功能。介绍了北斗卫星导航基本原理,卫星导航定位算法;设计了卫星信号接收机的软硬件功能;对卫星定位精度算法进行了研究和分析,提出了高精度定位算法的时钟定时模块。     

一种改进EKF的双模导航系统的定位算法

针对提高GPS/BDS双模导航系统的伪距单点定位精度问题,研究了GPS/BDS双模导航系统定位的解算方法,并对组合系统构建数学模型,引入扩展卡尔曼滤波(EKF)器进行定位解算,初始化权矩阵时通过牛顿迭代法改进矩阵求逆运算,并通过使用分段函数改进EKF中的权矩阵P,提出一种基于EKF的GPS/BDS导航定位解算方法。理论分析和实验结果表明,通过对比单GPS系统和最小二乘解算方法,利用双模系统并通过EKF能将定位精度在水平方向提高10%,高程方向提高43%,并极大地减小了运算量,提高系统的可靠性和完好性。     

基于NARX神经网络的组合导航系统设计

针对捷联组合导航系统在定位信号无法获取的情况下定位误差大和BP神经网络定位的波动问题提出了基于NARX神经网络的导航算法。该方法在输入端加入输出输入量的时间序列,在定位信号可以获取时间段内对神经网络进行训练,不可获取时使用NARX预测的数据对系统进行补偿,提高定位精度。实验结果表明在30s的失锁时间内NARX神经网络定位精度在3m以内,迭代次数小于15次且数据波动较小,可以准确的预测导航位置。     

城市峡谷中基于GDOP和NHC的GPS/IMU组合导航方法

针对在林荫道、高架桥和隧道等城市峡谷中全球定位系统(GPS)信号易发生遮挡、 干扰,导致导航定位精度低、连续性和可靠性差的问题,提出了一种基于几何精度因子(GDOP) 和非完整性约束(NHC)的 GPS/惯性测量单元(IMU)组合导航方法。其中,通过利用 GDOP 实现卫星定位构型优劣和定位精度的衡量,从而构建基于 GDOP 值的 GPS/IMU 组合导航量测更新模型。同时,为了进一步提高组合导航系统的精度,将 NHC 应用于该组合导航系统中。实验结果表明,所提方法水平和三维定位均方根误差分别是 3.88 m 和 4.78 m,相比于传统 GPS/IMU 组合导航方法的 9.25 m 和 13.53 m 分别提高了 58.06%和 64.67%,可以有效抑制 GPS 信号受环境干扰影响组合导航定位精度和可靠性的问题。     

面向无人机进场的伪卫星布局与定位仿真技术

伪卫星系统能够在全球导航卫星系统信号拒止情况下,独立辅助无人机精密进近。 本文面向无人机进场引导需求,基于伪卫星系统,给出了工程实用中伪卫星布设的一些约束条件和选址方法;基于双频的伪卫星信号,建立宽巷组合并结合卡尔曼滤波技术实现整周模糊度的快速估计,利用高精度的载波测量值进行定位解算。通过典型场景下伪卫星布局设计和宽巷载波相位定位算法建模,仿真验证了所提伪卫星布设方法的有效性以及整周模糊度确定方法的正确性, 同时与单频伪距定位相比,定位精度显著提升。     

GPS、北斗卫星导航系统组合单点定位模型及算法

北斗卫星定位系统可为用户提供快速定位,以及简单数字报文通信的高精度卫星定位,其不仅可满足用户对中高精度的导航定位需求,且算法设计简单实用,可为GPS导航系统定位提供有效辅助。文中在对GPS和北斗卫星导航系统组合单点定位原理分析的基础上,建立了二者组合的定位模型,并验证了算法的有效性。     

MIMU／GPS组合导航模糊自适应卡尔曼滤波研究

针对组合导航初始对准中存在模型误差时常规卡尔曼滤波容易发散的问题,提出了一种模糊自适应卡尔曼滤波算法。该算法采用模糊控制规则,根据新息的方差和均值变化自适应调整量测噪声权值矩阵。此算法运用于MIMU/GPS组合导航初始对准中,获得了较高的导航精度。仿真结果表明,该算法能够有效防止滤波发散,减少模型误差对滤波结果的影响,提高了滤波精度,实现了参数的在线调整。     

基于动态不确定度评定的加权数据融合算法

加权融合算法的AR模型,采用遗忘因子递推最小二乘法估计出测量方差.根据测量方差对单一导航传感器信息进行动态不确定度评定,进而确定组合导航系统的组合不确定度.在满足组合不确定度最小的情况下,利用拉格朗日乘数法进行加权值的求解.通过实例仿真表明该法具有较高的融合精度,对提高组合导航系统的定位精度具有实际意义.     

A Joint TDOA/FDOA Lo calization Algorithm Using Bi-iterative Method with Optimal Step Length

In order to improve the estimation accuracy of multi-station joint Time difference of arrive/ Frequency difference of arrive (TDOA/FDOA) location with Bi-Iterative method, a solution for the position of target with Gauss-Newton optimal step length is proposed in this paper. First, get the initial estimation of target based on Two-stage weighted least-squares (TSWLS) algorithm, and then alternately solve the position and velocity of the target with Bi-Iterative method. In this paper, Gauss-Newton method is applied to iteratively solve the target position, including the detailed equations of the descending direction and the optimal iterative step length in each iterative process. Simulations are carried out to examine the algorithm's performance by comparing it with TSWLS method and Gauss-Newton method regardless of the step length. The results show that when Gauss noise variance is small, the estimation accuracy is close to Cramer Rao lower bound (CRLB) and the proposed method performs better than the other two methods. In addition, because the model which includes the position and velocity of the observation station and the target is in line with the over-the-horizon reality scene in this paper, our research has certain practical value.     

基于视觉物体识别的抗差岭估计定位算法

基于视觉物体识别的室内定位算法是一种新型的室内定位解决方案,算法通过物体检测、位置匹配、定位方程解算等步骤确定用户位置。然而,受到单目相机视域较小和物体检测算法精度较低的影响,根据检测物体测距信息而构成的定位方程存在严重的病态性,极大降低了算法的定位成功率和定位精度。因此,该文提出一种抗差岭估计定位解算算法,通过引入岭参数将无偏估计变为有偏估计,实现均方误差最小约束条件下的最优位置估计,并利用迭代选权降低了质量较差的观测量对定位精度的影响。实验结果表明,与OLS (Ordinary Least Square), LM (Levenberg-Marquardt)和RR (Ridge Regression)算法相比,该文提出的抗差岭估计定位解算算法能够有效提高基于视觉物体识别的室内定位方法的成功率和精度。     

基于稀疏迭代协方差矩阵的谐波参数快速估计方法

针对稀疏迭代协方差估计(sparse iterative covariance-based estimation, SPICE)方法功率谱估计精度较低和计算复杂度较高的局限性,提出了一种基于稀疏迭代协方差矩阵的谐波信号功率谱和频率参数的快速估计方法。该方法主要结合渐近最小方差准则和快速傅里叶变换,对功率谱参数进行快速迭代校正估计。首先,使用SPICE算法得到功率谱和频率参数的初估计。然后,通过渐近最小方差准则得到功率谱参数的迭代校正表达式。最后,利用功率谱迭代校正式获得谐波信号的功率谱和频率参数的估计。为提高算法的计算效率,利用观测数据协方差矩阵的Toeplitz结构和导向矢量的指数形式,对协方差矩阵进行(Gohberg-Semencul, G-S)分解,通过快速傅里叶变换对协方差矩阵求逆和矩阵与向量相乘部分进行求解,从而使参数估计的计算时间大大减少。仿真实验表明,验证了所提算法对谐波功率谱和频率参数具有较高的估计精度,并且计算复杂度较低。      

基于BDS/INS动动组合相对定位技术的试验

针对在卫星信号质量较差情况下无法通过观测方程求解模糊度,进而导致无法实时准确测距的问题,提出一种利用惯性信息辅助解算模糊度的方法,即一种将运动载体的惯导信息与相对基线测量信息相结合,实现两运动载体之间精确动态相对定位的算法。通过建立双差载波相位观测方程与惯导观测方程紧组合的方式,分别在共视卫星数目大于4颗和不足4颗条件下求解模糊度未知数。最后,通过搭建组合试验系统平台,利用实地车载试验完成了对组合系统定位精度的测试,结果表明,组合系统定位精度较原先单GNSS定位精度有一定提高。     

导航卫星接收机窄带干扰抑制算法研究

在GNSS服务过程中,地面接收到的卫星导航信号的功率较小,且易受到周围复杂电磁干扰影响,这将会导致卫星无法正常定位。针对常见的窄带干扰,介绍一种新型自适应全通IIR陷波器,自适应算法采用高斯-牛顿迭代法,通过跟踪窄带干扰频点,对其频点进行陷波。文中在其基础上进行改进,在每次迭代过程中采用最佳收敛因子,最大程度地减少均方误差。这种算法可导致更快的收敛速度和更高的估计精度。仿真结果表明,IIR滤波器可有效去除高达70 dB的窄带干扰。     

混合星座卫星导航系统定位精度分析方法

随着卫星导航技术的发展,无人机等运动载体上的卫星导航设备一般可以接收多个星座的卫星导航信号。在进行多星座卫星导航混合定位处理时,需要评估混合星座卫星导航系统的定位精度指标。卫星导航的定位精度与等效测距误差、空间几何分布等因素有关,不同星座的接收机使用的时钟不同,也会引入相应的误差影响。本文根据卫星导航定位原理,分析了混合星座卫星导航系统的定位误差方差,推导了混合星座定位的精度评估方法。最后,本文还分析了在混合星座定位时,引入测距精度较差的星座系统后,对整个导航系统性能的影响。实验结果表明, 本文分析的混合星座定位精度评估方法与实验结果相符合,为评估多星座导航系统信息融合后的定位性能提供了指导参考。     

SINS/GPS/TACAN组合导航的联邦卡尔曼滤波方法

针对无人机飞行末段的飞行特点,提出了一种用战术空中导航系统(TACAN)辅助惯性导航系统(INS)、全球卫星定位系统(GPS)的新组合导航模式。详细推导了一种系数加权的联邦卡尔曼算法,并将此算法运用到SINS/GPS/TACAN组合导航中。通过融合导航系统的导航信息估计出组合导航系统的误差状态量,以提高导航系统定位精度。此算法不必计算加权矩阵,从而避免了求解滤波误差方差阵的逆矩阵,运算速度有所提高。仿真计算结果表明,该算法可抑制滤波发散,并提高导航系统的精度和速度,此组合导航模式有较好的容错性和环境适应性,具有实用价值。     

自适应Kalman滤波在光纤陀螺SINS/GNSS紧组合导航中的应用

为了提高光纤陀螺捷联惯性导航系统（SINS）和全球卫星导航系统（GNSS）的组合导航精度和系统稳定性,设计了基于伪距、伪距率的紧组合导航系统模型。针对光纤陀螺的白噪声特点,以及误差不稳定性导致无法精确建模,将残差引入误差方差阵的估计中,提出了一种改进的自适应卡尔曼滤波方法。采用改进的自适应卡尔曼滤波方法滤波得到导航参数的最优估计,然后对系统进行反馈补偿校正,抑制了滤波发散问题,提高了系统的稳定性。稳态测试试验结果表明:设计的光纤陀螺SINS/GNSS 紧组合导航系统具有较好的鲁棒性;在三颗卫星的条件下,系统能够在短期内保持较高的导航精度,验证紧组合导航的优越性。