基于INS辅助的GPS接收机完善性监测算法研究

以惯性导航系统输出的数据作为辅助信息 ,对 GPS完善性监测算法进行了研究。该法以卡尔曼滤波新息序列为依据 ,对 GPS卫星的伪距测量值是否出现故障进行的检测 ,并给出了计算机仿真算例。仿真结果表明 :该方法能够及时准确地检测出 GPS故障星     

GNSS服务空域空间信号可用性比较与分析

通过基本参数对全球卫星导航系统（GPS、GLONASS、Galileo和北斗）空间信号可用性影响实验,得出四系统的A knee 值分别为3800km、1100km、3800km和1000km,对应的平均可见卫星数为25、16、22和14/22（亚太地区、MEO星座/混合星座）。分析了三种典型轨道用户的卫星可见性,北斗和GLONASS对MEO和HEO用户的空间信号可用性能较GPS和Galileo稍差,而在LEO用户的应用中,北斗空间信号可用性能却表现最优,平均可见卫星数约为20颗,可用性时间分布比较均匀。最后对GNSS空间有效持续时间段进行统计,随着用户高度的增加,有效持续时间段数增多、总有效持续时间减少;四系统提供全弧段有效服务空间分别为地面至6100km、1600km、6100km和1700km。     

小卫星从母星释放过程的GPS卫星可见性分析

针对小卫星的一种安装、在轨二次发射方式,通过分析小卫星从母星释放过程中的GPS星座可用性,研究了小卫星的弹出旋转式在轨二次发射的可行性问题。首先,分析了小卫星对单颗GPS卫星可见的数学条件,然后导出了小卫星在二次发射从母星释放过程的三个不同阶段中对单颗GPS卫星可见的数学描述,最后研究了整个过程的GPS星座可用性,提出了一种保证释放过程中GPS星座可用的弹出时刻选取方法,并完成了数值计算验证。本文提出的选取方法,能够保证释放过程中GPS星座可用,避免释放过程中小卫星与母星发生意外碰撞的可能,从而证明了这种弹出旋转式在轨二次发射方式具有可行性。这一结论对我国小卫星在轨二次发射应用有参考价值。     

GPS／GLONASS共用PDOP研究

对全球卫星定位系统的DOP(Dilution of Precision)因子进行了分析。对GPS／GLONASS共用系统的可用性和PDOP因子进行了理论分析和软件仿真，对星座的定位特性进行了评估。分析结果表明，GPS／GLONASS共用系统相对于单一的GPS系统在可用性和PDOP因子方面都有很大的改善，从而可以进一步改善定位精度，这就为GPS／GLONASS组合导航的进一步研究和应用奠定了基础。     

国外卫星导航增强系统最新进展研究

卫星导航系统增强系统是由于美国GPS系统实施选择可用性（SA）政策而发展起来的。虽然2000年美国取消了SA政策．导航定位精度有了一定程度的提高．但随着全球卫星导航系统应用的不断推广和深入．现有系统如GPS和GLONASS等卫星导航系统在定位精度、可用性、完好性等方面还是无法满足一些高端用户的要求．     

观测值质量定权的北斗多模导航RNP性能评估方法

依据伪距测量误差与载噪比随机模型描述的卫星导航观测值质量,确定加权最小二乘法权矩阵。基于加权思想对北斗多模导航系统的精度、可用性及RAIM预测等RNP基础性能进行评估,准确反映北斗多模导航系统民航应用所需导航性能。仿真实验表明,观测值质量定权的方法可以改善卫星导航系统的加权解算模型,提高BD2/GPS双模导航系统的导航精度。在"北斗二代"导航系统公开服务区域测试及"北京-上海"航路测试中,BD2/GPS双系统加权RNP性能评估结果满足国际民航组织对卫星导航系统民航应用的要求,且优于单一系统。     

多星座组合导航系统自主完好性监测方法研究

提出一种“VGC BIT”的方法分析多故障情况下多星座组合导航系统的自主完好性监测性能。该方法基于现有GPS观测数据构建“准现实”的GPS/Galileo组合导航环境,可有效实现对多故障情况下GPS/Galileo组合系统完好性监测性能的分析。应用该方法计算GPS/Galileo组合导航系统中同时存在1~4个故障时的故障检测(FD)和排除(FDE)可用率。计算结果表明,在北京和上海两地,即使出现分布情况最坏的4个故障星,航路阶段FD和FDE的可用性仍大于99%。     

GLONASS最新进展及其定位应用研究

介绍GLONASS现代化具体内容及实施过程。根据GLONASS最新状态对其可用性进行分析。研究GPS/GLONASS组合定位的关键技术之后,对GLONASS定位应用进行深入分析和试验验证。试验结果表明:GLONASS能够独立提供正常的定位服务;GPS/GLONASS组合定位可以增强导航系统的可用性,提高系统定位精度;采用精密星历可以提高GLONASS定位结果的准确度;采用9阶多项式分段式滑动插值算法可以获得较佳效果。     

GPS/BDS下ARAIM的可用性验证和卫星的故障检测

基于实测数据,在GPS/BDS下对高级接收机自主完好性监视(ARAIM)的可用性和卫星的故障检测进行了仿真分析。结果表明:GPS/BDS下亚太范围内仅有极小部分区域的垂直保护级(VPL)略大于垂直告警门限(VAL),绝大部分区域的VPL完全满足LPV-200的完好性性能要求,ARAIM的可用性覆盖率达到90%以上;随着卫星出现故障,用户的定位误差明显变大,利用ARAIM算法对卫星的故障进行检测与排除后,用户的定位误差回归正常。验证了ARAIM的可用性,说明了ARAIM算法故障检测的性能良好。     

GPS在未来十年中的进展

讨论了今后十年对GPS系统的性能改进,并探讨了这些改进对系统性能的影响。1996年3月发布的总统政策指令(PDO)称:“在十年内将取消选择可用性(SA)问题”。过去已在此方面做出努力,将第二个民用频率用于Block ⅡF卫星。此外,还正在进行一项名为“GPS现代化工作”或GPS Ⅲ计划,以验证未来GPS性能改进。最后,空军处于改进“控制部分”的过程之中,包括精度改进优先权(AII)。这些对GPS的性能改进与先进的、在未来十年中有望得到进一步开发的用户设备将在精度、完整性和可用性方面得到显著提高。例如,取消SA问题不仅提高了GPS定位精度,还大大改变了综合监控算法的可用性性能,如接收机自主综合监控(RAIM),提高了故障探测与排除(FDE)的能力。对控制部分的改善也将提高GPS的总体性能。这些性能已改善的GPS将足以在十年内成为独立应用的全球导航卫星系统(GNSS)?在许多用途中,这一问题的答案是肯定的:对于其他所要求的用途,GPS仍将需要扩充。本文叙述的这些扩充要比预想的简单得多且成本低廉得多。     

GPS失锁时基于神经网络预测的MEMS-SINS误差反馈校正方法研究

GPS信号失锁时,MEMS-SINS组合GPS导航误差会随着时间迅速积聚而无法导航.提出一种基于RBF神经网络预测的MEMS-SINS误差反馈校正方法,GPS有信号时对神经网络进行训练,GPS信号中断时用训练好的RBF神经网络预测MEMS-SINS的导航误差.地面车载跑车试验,证实了训练后的RBF神经网络能很高精度地逼近MEMS-SINS/GPS组合导航系统输入与输出间的关系,在4个50s以内的GPS人为失锁过程中,该方法导航结果与参考系统比较,平均位置误差为3.8m,平均速度误差为0.6m/s,平均姿态误差为0.5°.     

不依赖GPS的磁图测绘与校正新方法

针对水下磁场测绘中因载体难以经常上浮修正导航误差而导致的测绘结果坐标误差较大的问题,结合磁场测量的特殊性,并采用边导航边校正的思想,提出了一种不依赖GPS的全新磁图测绘方法。首先以惯性导航系统为标准进行第一次测绘并获得具有一定坐标误差的初始磁图,然后对初始磁图进行图形处理与信息提取,在此基础上进行第二次测绘。在第二次测绘中用从初始磁图获得的特征信息结合磁场传感器与惯性器件的输出构建卡尔曼滤波器,从而达到同时修正自身运动状态与初始磁图的目的。理论分析与仿真结果都证实了本方法可以通过两次误差较大的低精度测绘获得精度高得多的测绘结果。     

基于先验动力学轨道的星载双频GPS数据预处理

针对星载双频GPS数据预处理中的野值剔除和周跳检测问题,提出了基于先验动力学轨道的星载双频GPS数据预处理方法。与传统GPS数据预处理方法在数据利用上局限于GPS原始观测数据本身不同,该方法还利用了动力学定轨产生的先验轨道信息以及GPS卫星精密轨道、钟差数据,并构造接收机钟差估计量和接收机钟差差分值估计量来剔除野值和探测周跳,提高了野值剔除和小周跳探测能力。对CHAMP卫星在轨实测数据的处理分析表明,该方法可以探测出1周甚至0.5周的周跳,可为高精度定轨提供更“干净”的数据源。     

基于深度学习的多步预测方法在太阳风速度预测上的应用

为对近地环境太阳风状况进行可靠预测,引入基于深度学习的多步预测方法来预测在太阳与地球之间的拉格朗日点1（L1）处距离输入观测数据序列未来24、48、72、96 h的太阳风速度。采用SDO的图像数据提取冕洞面积等特征信息,并从NASA OMNIWEB数据集提取其他输入特征,形成多变量的时序数据作为太阳风速度预测的输入信息,输出未来某时刻附近几个小时的太阳风速度。预测过程中分别采用单一LSTM模型、编解码器LSTM模型和CNN-LSTM编解码器模型3种深度学习预测模型作为基模型,融合多步输出端数据进行对比分析。实验表明,多步预测相较于单步输出预测,对未来24、48、72、96 h的太阳风速度预测的相关系数和精度均有所提高,其中单一LSTM模型对于未来24 h太阳风速度的多步预测结果最佳——与观测数据的相关系数为0.789,均方根误差为62.469 km/s,平均绝对误差为46.476 km/s。     

星载GPS接收机RAIM算法性能及参数影响分析

为提高星载GPS接收机的故障鉴别与故障隔离能力,研究了星载接收机自主完好性监测(RAIM)算法的性能,以及参数选取对性能的影响;给出了RAIM算法的可用性及RAIM算法应用的可靠性衡量指标,并推导了内、外灵敏度的计算方法。设计了2种适合于高动态在轨应用环境的参数场景,并基于这2种场景,利用在轨数据分析了性能之间的相互制约关系及不同参数对性能的影响。仿真结果表明:若定位告警门限取300m,可以保证90%的RAIM算法可用性;对于20m的测量误差,能够保证80%的检测概率。将不同性能与先验参数的影响关系具体化,可为不同环境、背景下RAIM算法在工程应用中的参数选取及性能评估提供参考。     

基于软件相关器的GPS跟踪算法研究与实现

研究了适用于GPS软件接收机的软件相关器和信号跟踪算法,包括码跟踪和载波跟踪。为了提高跟踪灵敏度,码鉴别器和载波鉴相器每Nms输出一次鉴别结果,在Nms的间隔时间段内,每1ms采用状态外推算法对相位、多普勒和多普勒导数进行一次外推。跟踪环路采用载波环辅助码环的跟踪方法,提高了码环的跟踪精度和可靠性。利用真实的采样数据,在PC机上用Matlab对该算法进行了仿真,并且在GPS软件接收机平台上得到实现。实验证明,该算法可以实现对c／A码相位和载波频率的精确跟踪,并得到导航数据。     

GPS基带信号源的数字模拟实现

首先对GPS信号产生原理进行了分析,然后给出了一种基带数字信号源的产生方法,即用码发生器产生伪随机码,先和导航数据进行调制,再调制上用DDS产生的载波信号,最终形成一颗或多颗GPS卫星信号.该方法用FPGA实现,不仅可以模拟GPS卫星信号的特性,而且考虑到调试接收机的动态捕获性能,信号源中还模拟了信号在运动状态下的情况.该方法为接收机基带信号处理部分的调试节省了大量的时间,针对基带部分提供信号源,减少了调试中其他因素(例如射频部分)的错误而带来的干扰.     

GPS天线阵列盲信号波束形成研究

针对GPS的抗干扰应用,给出一种不需要先验信息的GPS阵列天线盲信号波束形成新方法,用来提高GPS接收机的性能。首先建立线阵和平面阵列天线的信号模型,然后采用子空间技术剔除干扰信号,并设计多波束形成器来增强整个角空间的GPS信号。在波束形成设计中,应用Dolph-Chebyshev加权法来得到最优的主瓣波束宽度和旁瓣水平。仿真实验表明,采用盲信号波束形成方法,无论是线阵还是平面阵天线,均可以在干扰方向形成有效的零陷,在其余的角空间内增强GPS信号,从而验证了新方法的有效性和正确性。