基于卡尔曼滤波算法的卫星导航高精度定位方法

为保证卫星导航的定位精准性,降低定位误差,提出基于卡尔曼滤波算法的卫星导航高精度定位方法。该方法采用支持向量机分类卫星导航信号,获取信号中不含伪距的直达信号,依据该信号获取终端接收机的三维空间坐标;将该坐标和接收机的时钟偏差以及频率漂移作为核心,采用改进的卡尔曼滤波算法获取终端接收机的位置坐标,即卫星导航的定位结果;并采用粒子群算法优化卡尔曼滤波算法获取的定位结果,以此提升卫星导航定位精准性。测试结果显示：该方法具有较好的应用性能,在X、Y、Z三个方向上的定位误差结果均在5 m以内;高程定位误差均在3.5 m以内,可精准完成导航载体所在位置的定位,掌握导航载体的运动轨迹。     

PDR+BLE融合的室内实时定位方法

由于导航卫星信号在室内被遮挡,室内定位技术逐渐成为泛在导航定位领域的研究热点。行人航迹推算(PDR)和低功耗蓝牙(BLE)定位是惯性定位和射频信号定位的常用定位手段,PDR定位连续稳定但存在累积误差,BLE定位无误差累积但定位精度较差。为此,本文面向室内复杂环境行人自主定位需求,对PDR和BLE的实时融合定位展开了研究。首先针对PDR误差累积问题,提出了BLE临近校正PDR的改进算法;然后针对BLE定位粗差大的的问题,提出了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的自适应抗差PDR+BLE融合定位算法。试验结果表明,相比传统算法,BLE临近校正PDR算法定位精度提高了19%,基于EKF的自适应抗差融合定位精度提高了21%,定位精度和稳定性都有显著提升,在室内定位领域中具有较高的适用性和可扩展性。     

卫星导航定位卡尔曼滤波时延平滑方法研究

为进一步提高卫星导航定位精度和性能,介绍和讨论了卡尔曼滤波延时平滑方法,并建立了一种卡尔曼滤波延时平滑定位模型与算法。与经典卡尔曼滤波类似,该算法同样具有状态系统与测量系统两类方程,能够根据后续历元测量值及定位结果向前进行逆向预测与更新,从而达到对整体定位过程再次平滑的目的,更大程度地获得定位结果跟随性与平滑性之间的平衡。通过多种不同情况下的GPS实测试验,对方法的正确性和可行性进行了分析与验证。结果表明,卡尔曼滤波延时平滑定位方法能够适用于多种静态、动态导航应用领域,使输出结果更为平滑和准确,在有效提高定位精度的同时具有更强的抗多径和抗干扰性。     

高程约束法在GPS导航中的应用

介绍一种采用高程信息辅助GPS接收机定位的方法,提高了在信号受遮挡时GPS系统定位精度与导航成功率,并通过试验数据进行了验证。     

一种GNSS/视觉观测紧组合导航定位算法研究

全球卫星导航系统(GNSS)在弱信号环境下,GNSS信号易受到遮挡或者电磁干扰,严重影响导航定位的可靠性、连续性和精度. 针对此问题,本文作者研究了一种GNSS和视觉观测紧组合导航定位方法. 首先基于相机采集图像数据,利用ORB-SLAM2开源平台求解得到视觉位置结果增量,再联合GNSS伪距观测数据采用卡尔曼滤波(KF)进行组合定位解算. 采用实测的GNSS伪距观测数据和图像数据进行测试,试验结果表明:该算法不仅能有效地提升GNSS弱信号环境下导航定位的连续性和精度,还能在卫星数少于4颗时保持持续导航定位.      

GEO卫星条件下的辅助式定位算法性能分析

在卫星导航定位过程中,当辅助式定位算法在信号质量不佳时,利用更多的观测卫星数据进行冗余计算,能够补齐缺失的信号时间并得到定位结果. 由我国自行研制的北斗卫星导航系统(BDS)采用了混合卫星星座,有一类地球同步轨道(GEO)卫星,具有24 h可见、轨道高覆盖面大、信号功率强等优势. 论文分析了在特殊情况下,只能接收到GEO卫星时的辅助式定位算法以及算法的性能差异. 结果表明:在没有高程等先验信息辅助的情况下,直接使用5颗GEO卫星也能获得一定的定位精度保障.      

扩展卡尔曼滤波的虚拟格网伪距差分算法研究

针对传统伪距差分服务端压力大,以及在复杂环境下进行导航定位,某些历元卫星信号弱、卫星数不足、无法连续定位的问题,该文提出了基于扩展卡尔曼滤波算法的虚拟格网伪距差分方法。该方法充分利用先验信息和动力学模型,解决了复杂环境中动态定位结果不连续、定位精度低等问题。为验证算法的有效性,该文分别进行了动态、静态实验,并与最小二乘结果进行对比,实验结果表明:静态模式下,卡尔曼滤波算法比最小二乘算法的定位精度,在N、E、U方向分别提高48.3%、47.1%、52.5%;动态模式下,卡尔曼滤波算法比最小二乘算法更加稳定,更适合复杂环境定位。     

北斗地基导航信号网络测试方法研究

为尝试解决北斗卫星导航系统在特定区域因信号受遮挡而无法定位或定位精度较差的问题,引入了以伪卫星为基础构成的北斗地基导航信号网络。介绍了北斗地基导航信号网络的系统组成和关键技术,提出了一套测试评估其定位和授时效能的方法,并给出了测试评估的指标建议作为参考,为地基伪卫星增强北斗卫星导航系统的应用及推广提供了相应的评价工具。     

基于矩阵优化技术的RTK定位耗时改进方法

差分卫星导航实时动态(RTK)定位的计算耗时主要取决于定位程序中的卡尔曼滤波实现.卡尔曼滤波实现中有大量的矩阵运算,因此,矩阵的优化技术有可能成为降低RTK计算耗时的有效手段.基于RTK定位算法中卡尔曼状态转移矩阵的特殊性,对卡尔曼的状态变量预测以及状态变量的协方差矩阵预测进行了改进.运动平台实测结果表明,矩阵优化后的RTK定位耗时较优化前减少至1/7倍左右.      

超宽带与惯性导航组合的室内导航定位

针对室内环境下缺少GNSS信号,且超宽带(UWB)定位精度受非视距误差影响明显的问题,该文提出了基于UWB/INS组合的室内导航定位方法。该方法利用惯性导航系统(INS)推算的位置和速度信息与UWB解算的位置和速度信息的差值作为量测信息,按先验阈值鉴别并剔除非视距误差,通过扩展卡尔曼滤波进行室内导航定位。实验结果表明,该方法能有效抑制非视距误差的影响,大幅提升导航定位精度,稳定性更高,可靠性更强,适用于较高精度的室内导航定位。     

GPS／BDS／GLONASS组合伪距单点定位性能测试与分析

本文以高山峡谷地区以及城市建筑群区域GNSS卫星受山体及建筑物遮挡的实际问题为出发点,通过选取不同的卫星方位角模拟不同遮挡环境,研究GPS／BDS、GPS／GLONAS和GPS／BDS／GLONASS组合系统伪距单点定位模型对于单GPS、单BDS系统在不同遮挡环境下的定位精度和三维导航可用性等方面的改善情况。结果表明,组合系统相对于单系统,增加了可见卫星数,降低了PDOP值,当观测条件不佳时,可以很好地改善定位精度和提高三维导航可用性。      

改进差分相干累加算法的北斗卫星导航弱信号捕获

以提升北斗卫星导航能力为目的,设计了改进差分相干累加算法的北斗卫星导航弱信号捕获方法。该方法通过构建北斗卫星信号模型,利用该模型获得北斗卫星导航中频信号;然后以改进差分相干累加算法为基础,建立北斗卫星导航弱信号捕获模型,将北斗卫星导航中频信号作为该模型的输入,经过北斗卫星导航弱信号捕获模型对中频信号块实施累加处理和多普勒圆周位移搜索,以及快速傅里叶变换和反傅里叶变换等步骤后,通过判断北斗卫星导航弱信号捕获判决,输出北斗卫星导航弱信号捕获结果。实验结果表明：该方法在捕获北斗卫星导航弱信号时的运算量较小,可有效捕获-36 dB的北斗卫星导航弱信号,同时其捕获概率较高,应用效果较为显著。     

复杂环境中BDS快速精密定位方法研究

全球导航卫星系统是智慧交通、物联网、无人驾驶等新一代信息技术的时空基础设施,已经被广泛应用于车辆导航、地理测绘、灾害预警等民用和军事领域。随着我国自主开发建设的北斗导航卫星系统的快速推广和不断完善,人们对BDS精密定位的可靠性、连续性,特别是实时性要求日益提高。然而,人们工作生活的场所大多处于BDS信号被遮挡和反射的城市峡谷等复杂环境中,遮挡和反射产生的多径和非视距效应导致接收机捕获时间延长、定位精度下降,甚至出现频繁失锁和周跳等严重影响精密定位性能的现象。     

导航卫星卷积码序列MAP译码算法分析与改进

在对导航卫星卷积码序列应用MAP算法译码时,计算机会产生数值稳定性问题,输出错误的译码误码率,进而对定位结果的有效性和定位精度产生重要影响。针对该问题进行了具体分析,并对算法进行了改进,给出了一种基于最大状态度量的归一化MAP译码算法,在保持原算法最优性能的同时很好地解决了数值稳定性问题。通过仿真进一步验证了这种改进算法的有效性。     

基于加权奇偶矢量的伪卫星辅助北斗定位完好性监测算法

伪卫星能够为导航星座提供额外的观测信号,利用冗余观测量将帮助用户自主完成故障的检测与识别,在部分卫星星座几何分布不良的情况下,仍能获得基本的导航服务。本文针对伪卫星参与定位下的接收机自主完好性问题展开了研究,分析了伪卫星辅助北斗定位模式下的完好性监测算法,给出了相应的故障检测识别算法及用户误差保护级计算方法,分析了相应配置下的算法性能,有效降低了故障检测概率和系统完好性保护级xPL。     

消除SA与GPS应用前景综述

SA是美国为了保护国家安全,在GPS卫星信号中加入了干扰信息,人为降低了用户实时定位精度的技术,使携带GPS接收机导航的武器难以准确击中目标,具体做法是降低卫星星历的精度,同时在测距所依赖的时间基准中加入随机抖动的频率,这样就降低了起算位置与测距的精度,难以完成高精度的动态定位。     

基于模糊Kalman滤波的港口车辆组合定位方法研究

针对北斗卫星导航系统（BDS）/惯性导航系统（INS）组合导航系统在遮挡环境下定位失效这一问题,通过分析组合导航系统中传感器的状态变化对定位精度的影响,设计了一种基于传感器工作状态的模糊逻辑推理系统,并与卡尔曼滤波算法相结合,通过实时调整系统量测噪声方差的方法提高定位精度.在港口环境下的无人车辆上进行了实验,实验表明,提出的方法能有效提高遮挡环境下无人车辆的定位精度,并具有良好的鲁棒性.      

城市复杂场景下GNSS定位的因子图优化方法及其抗差性能分析

北斗/全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）在开阔环境下可以提供连续可靠的高精度导航定位服务,但是在城市复杂场景下,GNSS多路径与非视距信号严重、粗差与周跳发生频繁,导航定位能力仍然存在不足。相较于扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)方法,因子图优化能够充分利用历史观测,通过窗口内历元间约束与冗余观测信息共同抑制异常数据影响。构建了基于滑动窗口因子图优化的GNSS定位模型,通过验后残差迭代分析进行粗差探测,并从最小可探测误差、粗差探测成功率、定位精度提升等方面深入分析因子图优化与EKF的抗差性能。以城市复杂场景数据进行处理验证,结果表明,因子图优化的最小可探测误差减小了11.92%～32.56%,粗差探测成功率提升了3.84%～10.47%,GNSS定位精度提升了11.29%～25.99%。总体而言,对于城市复杂场景下的GNSS导航定位应用,因子图优化具备更好的抗差性能和定位精度,有望取代现有基于单历元观测值的EKF模型。     

抗差序贯最小二乘法在GNSS定位中的应用研究

提出了一种基于历史定位信息优化首次定位精度的方法。GNSS终端需要进行重新定位的情况十分常见,比如驾车至停车场,驶离时需要重新开启导航。在城区,信号环境通常较复杂,存在可见星数目少,卫星几何构型差且受多径效应影响,定位精度会出现较大误差。因此,提高首次定位精度的研究能够有效提升用户体验。实际上,在发起重定位时,接收机通常记录之前的历史定位信息,利用这些信息作为附加条件参与定位解算可以有效提升定位精度。据此,提出的序贯最小二乘法充分利用了这些历史定位信息,采用稳健估计方法,进一步增强抗差能力。实验结果表明。     

伪卫星技术及其在导航定位中的应用分析

卫星导航系统可以在任何时间、任何地点为用户提供导航服务,即只要用户能够接收到良好的卫星导航信号,就能确定自身的准确位置。但是当卫星工作异常或因受到建筑物或地形遮挡而信号不佳时,用户定位将受到很大影响。作为一种新型的导航定位技术,伪卫星技术应用于现有的卫星导航系统中,可以大大提高导航系统的定位精度、完备性和有效性。在论述伪卫星技术及其应用的同时,重点对伪卫星技术在已有导航系统星座几何布局改善、差分定位解算等方面进行了分析与验证,为我国卫星导航系统的后续建设及其应用拓展提出了建设性意见。