基于鲁棒扩展卡尔曼粒子滤波的RAIM算法

针对基于粒子滤波的接收机自主完好性监测(receiver autonomous integrity monitoring,RAIM)算法中普遍存在粒子退化和采样枯竭问题,提出基于鲁棒扩展卡尔曼粒子滤波(robust extended Kalman particle filter,REKPF)的RAIM算法。该算法利用扩展卡尔曼滤波计算粒子的建议密度函数,引导重采样做出更加准确的采样分布;同时,为了减小伪距偏差对滤波估计的影响,利用抗差估计对卡尔曼增益矩阵进行修正。通过实测数据构建卫星故障检测的检验统计量,对各状态的累加对数似然比进行一致性检测。仿真结果表明,当存在伪距偏差时,基于REKPF的RAIM算法能够有效诊断故障星,缩短告警延迟时间,提高定位精度,算法性能更好。     

概率神经网络多历元残差RAIM算法

民用航空领域中，为提高接收机自主完好性监测(receiver autonomous integrity monitoring, RAIM)算法对故障偏差的检测能力，降低最小可检测偏差，提出了一种概率神经网络多历元残差RAIM算法。该算法基于概率神经网络构建4层故障卫星检测模型，利用方差膨胀模型建立伪距残差故障类与无故障类训练样本，通过粒子群优化算法优化概率神经网络的平滑参数以满足误警率要求，从而计算输入多历元伪距残差与故障类和无故障类训练样本的相似程度，判断卫星是否出现故障。仿真实验结果表明，优化平滑参数可提高所提算法故障检测性能。相比加权最小二乘RAIM算法和高级RAIM(advanced RAIM, ARAIM)算法，所提算法在不同故障情况下可提高小伪距偏差的检测性能，降低不同故障情况下的最小可检测偏差。     

基于抗差估计和改进AIME的缓变故障检测方法

为了解决经典缓变故障检测法——自主完好性监测外推法(autonomous integrity monitoring extrapolation, AIME)在组合导航中检测故障延迟时间较长和不能准确判定故障结束时刻的问题, 提出了基于抗差估计和改进AIME的缓变故障检测方法。该方法采用标准t分布和IGG-Ⅲ (Institute of Geodesy & Geophysics Ⅲ)方案设计自适应增益矩阵以缓解卡尔曼滤波故障跟踪的影响。同时, 结合AIME故障检测状态, 提出由外推法和残差卡方检验(residual chi-square test method, RCTM)故障检测统计量构成的r_A/R统计量概念, 然后在AIME检测到缓变故障的状态下利用样本分位数原理对r_A/R序列进行异常值检测, 从而判断缓变故障结束时刻。仿真结果表明, 在检测缓变故障时, 所提方法可明显缩短故障检测延迟时间, 并能够准确判定故障结束时刻。     

无源北斗/惯导组合导航算法研究

针对北斗卫导/惯导组合导航系统设计组合导航卡尔曼滤波定位算法,并对组合导航算法的可观性进行了分析,提出了引入伪距率和前后滤波伪距之差作为观测量改善组合导航系统的可观测性。基于高稳定度的用户时钟,通过仿真验证了伪距率和前后滤波伪距之差观测量都能提供伪距不能提供的额外观测信息,都可以将钟差由不可估计变为可估计,改善组合系统的稳定性,并且提高丢星时的滤波定位精度。因此,在北斗/惯导组合导航系统中引入伪距率或前后滤波伪距之差做观测量是必要而可行的。     

基于新息序列修正的输入估计算法

针对传统输入估计算法跟踪机动目标时检测概率和估计精度不高的缺点,提出一种改进的输入估计跟踪算法。算法利用对检测窗内新息序列进行修正以及对卡尔曼滤波状态变量进行补偿的方法,消除了已有机动检测估计对后继机动输入估计的影响,提高了对机动的检测概率和估计精度。理论分析和仿真结果表明,改进后的算法相比原有算法和IMM3算法,不仅跟踪性能有显著提高,而且对加速度缓变的机动也有较好的跟踪能力。     

#br# 基于自适应EKF的BDS/GPS精密单点定位方法

为使精密单点定位(precise point positioning,PPP)获得更短的收敛时间和更高的定位精度,多个导航系统的集成（例如北斗卫星导航系统(Beidou navigation satellite system,BDS)与全球定位系统(global positioning system,GPS)的组合)和更优的定位方法是两种可行选择。针对传统最小二乘(least square,LS)法解算孤立各历元观测量之间的关系以及扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)解算先验信息不准的问题,在PPP中,运用自适应扩展卡尔曼滤波(adaptive extended Kalman filter,AEKF)对过程噪声进行调整,以达到对系统状态的最优估计。文章通过实测数据对算法进行了分析和验证,测试结果表明,与传统的EKF算法相比,基于AEKF算法的PPP收敛速度可提高9 min,定位精度可提高33.7%。     

基于伪距信息的GNSS双接收机抗转发式干扰检测算法

在协同应用的背景下,提出基于伪距信息的全球卫星导航系统(global navigation satellite system,GNSS)双接收机抗欺骗干扰检测算法。首先,建立真实信号与欺骗干扰信号的信号模型,进而得到伪距双差模型。然后,利用卫星钟差计算公式得到卫星钟差双差计算模型。根据载噪比选择卫星信号,对测量伪距进行修正并利用最小二乘法进行导航定位解算,得到载体在ECEF坐标系中的位置。由测量伪距结合导航电文计算得到卫星的位置,进而得到卫星与载体之间的距离。最后由伪距双差、卫星与载体的距离双差以及卫星钟差双差计算得到误差值,基于误差值的明显差异性实现对信号的检测与判别。利用双接收机进行实际试验并结合Matlab进行仿真实验,仿真结果验证了算法的有效性和可行性,对试验中的欺骗干扰信号均能有效识别。     

基于长短期记忆神经网络的自适应容错方法

针对传统的全球导航卫星系统/惯性导航系统(global navigation satellite system/inertial navigation system, GNSS/INS)紧组合系统容错方法对故障处理方式单一、环境适应性差的问题，提出了一种基于长短期记忆神经网络的自适应故障容错方法。该方法基于长短期记忆神经网络建立GNSS伪距、伪距率预测模型。发生故障时，通过分量检测法定位故障观测的维度，并引入相对差分定位精度分析故障观测对系统定位精度的影响，从而实现隔离与重构策略的动态选择。利用实测数据从可见星数、几何构型、故障持续时间3个角度设置多组环境进行仿真实验。仿真结果表明，所提方法对复杂环境具有更好的适应能力，可有效降低故障存续期间系统的定位误差，提高系统的故障检测性能。     

基于稳健MM估计的REKF RAIM算法

基于鲁棒扩展卡尔曼滤波(robust extended Kalman filter, REKF)的接收机自主完好性监测(receiver autonomous integrity monitoring, RAIM)对双星故障模式的检测及识别效果相对较差,尤其当故障矢量具有较高的空间一致性时, M估计的稳健性会受到极大破坏。针对这一问题,提出基于稳健MM估计的REKF RAIM算法, MM估计是兼具高崩溃污染率和高估计效率的两步抗差估计方法,首先采用具有高崩溃污染率的最小截断二乘(least trimmed squares, LTS)估计获得稳健性高的迭代初值和尺度参数,然后采用IGG III方案得到最终的参数估计值,并设计一种基于特征斜率的快速选星方法降低LTS估计的计算量。仿真结果表明,相比于基于M估计的REKF, MMREKF在双星故障模式下具备更高的稳健性,对双星故障模式有更好的检测与识别能力。     

随机条件久期模型的贴近度新息构建方法

针对随机条件久期(SCD)模型伪似然估计方法的非有效性问题,分析了新息对数正态分布的可能,证明了经修正的对数正态分布不仅满足SCD模型新息构建要求,其在期望值设定和随机取值方面优于原有新息分布,并进一步在此分布基础上提出了贴近度新息构建方法,该方法不同于期望新息构建方法,目的在于产生更少极端值使拟合久期接近实际久期,进而提高模型拟合和预报性能.同时也证明了新方法能包含原新息构建方法,具有一般性.当然,新息的对数正态分布也保证了SCD模型卡尔曼滤波解具备有效性,属于非伪似然估计.最后,通过一组模拟数据证实了新息对数正态分布的可行性,以及所提贴近度新息构建方法的优越性.     

基于完好性风险估计减少RAIM误警率方法

为了提供更精确的完好性服务,提出一种新型降低用户端自主完好性监测(receiver autonomous integrity monitoring, RAIM)误警率的方法。给出了定位误差与残差向量关系的新解释,基于最大定位误差完好性风险算法,提出了扩展正常检测区方法并进行故障检测,通过最大定位偏差保护限值提供故障检测的完好性保证,满足航段漏警率要求。最后,设计一种新的故障检测与故障识别准则,达到在不降低漏检率的条件下,减少误警率。算例表明该方法简单易行、有效。     

基于Mean Shift模型的多粗差探测RAIM算法

针对当前接收机自主完备性监测(receiver autonomous integrity monitoring,RAIM)算法中存在多粗差探测识别能力较弱、计算效率不足等问题,提出一种基于Mean Shift(MS)模型的多粗差探测RAIM算法。首先利用QR奇偶检校法构建样本数据集和QR检验向量;其次基于MS模型估计样本密度中心,并以此作为MS检校向量,使用观测向量与MS检校向量的距离来评价观测值可靠程度,从而确定异常观测卫星;最后联合观测向量、MS和QR检校向量构建基于距离关系的权系数函数,对多个异常观测进行处理。实验结果表明,基于MS检校向量的粗差判别方法在多粗差存在的情况下,具有更灵敏的粗差识别能力;相比最小二乘残差法,新型RAIM算法改善了多粗差探测识别能力和计算效率,可有效提高多系统融合单点定位的可靠性。     

基于MUBF算法的微机械陀螺输出降噪方法

针对微机械(micro electro mechanical system, MEMS)陀螺输出漂移不确定性,提出采用最小上限滤波(minimum upper-bound filter, MUBF)算法实现MEMS陀螺输出信号降噪处理,该算法将漂移看作陀螺输出信号中的未知干扰,通过获取漂移变化方差上限,利用凸优化动态寻优得到角速率估计。相比卡尔曼滤波算法(Kalman filter, KF),MUBF算法可以在陀螺输出漂移模型未知的情况下工作,弱化陀螺信号降噪处理条件。陀螺静态和动态实验结果表明:MUBF算法能够有效降低陀螺噪声且优于KF算法降噪效果,该算法为MEMS陀螺降噪研究提供新思路。     

广播星历等效伪距误差在中国区域的建模分析

在卫星导航系统服务区域内,由广播星历产生的等效伪距误差随用户位置的改变发生变化。将服务区域内用户的位置在切平面上投影,可以对服务区域内用户的星历等效伪距误差的特性分析加以简化。通过对GEO、MEO和IGSO三种导航卫星的分析,中国区域内的星历等效伪距误差可以用一个平面方程进行表示。研究结果对星历等效伪距误差模型及其改正方法的建立具有一定的参考价值。     

GPS软件基带信号处理与定位实现

在GPS软件接收机架构下,基于计算机MATLAB软件平台,利用实际采集的GPS中频信号,在普通计算机上实现了一个硬件接收机的所有基带信号处理以及导航解算功能：详细介绍了FFT相关捕获方法,经典载波、伪码跟踪环设计;对于接收机中最重要的伪距计算环节,给出一种完全不需要本地时间,而仅利用采样数据,根据由捕获和跟踪得到的观测量,提取出各卫星帧头到达天线的时延差,从而计算伪距的方法,最终实现了定位解算。实验结果表明,利用真实GPS中频数据,可以在GPS软件接收机架构下,完成全部基带信号处理以及定位解算等完整过程,完全实现一个接收机功能,并适合精密单点定位、多模接收机等算法开发。     

两种基于RAIM的多模卫星故障诊断与重构方法

基于接收机自主完善性监测(receiver autonomous integrity monitoring, RAIM)算法,研究了两种针对全球定位系统/全球导航卫星系统(global position system/global navigation satellite system, GPS/GLONASS)多模卫星的故障检测与诊断方法,并提出了一种在无法进行最小二乘解算情况下的故障快速重构方法,即用前面时刻解算的正确结果来快速预测当前时刻的导航定位信息。应用多模卫星接收机真实数据的验证结果表明,两种方法均能正确诊断出故障卫星,且能对故障进行有效重构。同时,在对两种方法的优缺点进行对比分析的基础上,指出具体应用何种方法要根据实际应用环境而定。     

基于生存分析的二手房议价持时的实验研究

生存分析(survival analysis)适用于事件持续时间及其影响因素的研究.本文以二手房议价持时为研究对象,采用实验经济学方法设计了二手房交易实验,收集二手房交易的微观数据,使用生存分析方法建立Weibull模型和Cox模型进行实证分析,研究了二手房议价持时的影响因素,得出研究结论并提出了降低二手房议价持时的合理建议.研究表明:二手房议价持时与卖方经验、中介经验、价格偏离度、卖方积极度和时间压力成反比,与买方经验成正比,与买方积极度和成交价格无显著关系.本文的创新点在于使用实验经济学方法收集数据,提高了数据的准确度和针对性,同时引入生存分析方法,为二手房议价持时研究提供了新方法与研究视角.