基于互联网的导航定位增强信息大规模实时播发研究

在卫星导航系统中，可通过注入增强信息的方法提高导航定位精度、可靠性和完好性。导航定位增强信息一般由卫星播发，通过互联网播发导航定位增强信息是近期一个新的研究热点。本文综述了互联网播发技术的研究现状，提出了一个基于互联网的导航定位增强信息大规模实时播发系统模型，采用基于对等网络技术、具有自组织特性的分层混合结构覆盖网络，有效降低了系统构建和管理的复杂性。论文还分析了导航定位增强信息播发的实时性和安全性需求，并提出了解决思路。     

基于MATLAB的阿伦方差测试软件设计与实现

为了实现阿伦方差的灵活测试,摆脱专用测试仪器的限制,避免因短稳测试仪故障导致测试中断的问题,设计了一种由相位噪声计算阿伦方差的测试软件.首先通过理论推导得到相位噪声转换阿伦方差的关系表达式,其次利用MATLAB对相位噪声数据进行采集和处理,通过转换公式间接计算出阿伦方差,结果显示测试精度可达到10-11量级.与短稳测试...     

一种基于星载GNSS接收机的高轨卫星自主导航滤波算法

星载GNSS接收机在低轨卫星自主导航和精密定轨等应用领域已经显示了高精度、高自主性、不依赖地面支持等技术优势。对于高轨卫星应用，星载GNSS接收机面临一些新的挑战。由于需要接收来自地球另外一侧的GNSS旁瓣信号，使得用户等效测距误差和几何分布因子恶化，引起标准定位性能下降。特别的，对于只能使用GNSS广播星历的实时自主导航应用，GNSS广播星历引入了非白噪声特性的用户测距误差。其难以被经典的EKF滤波方法平滑，限制了自主导航定位精度。文章研究一种基于星载GNSS接收机的高轨卫星自主导航滤波算法，该算法使用增强扩展卡尔曼滤波器（Augmented EKF）融合轨道动力学模型与GNSS观测数据，并对GNSS广播星历引入的系统性误差进行动态估计以削弱其对最终导航定位的影响。最后，通过仿真平台进行了算法验证。仿真结果显示，使用单GPS可在GEO轨道达到优于10米（3D RMS）的导航定位精度。文章提出的方法达到与国际先进产品同等精度，可用于高轨卫星高精度自主导航。     

单差PPP相位偏差估计方法及有效性分析

针对常规浮点解精密单点定位收敛时间长的问题,分析了PPP模型中模糊度不具备整数性质的原因,采用方向数据统计的计算方法,以单差模糊度为研究对象,对相位偏差进行了建模估计。算例从精密单点定位单差模糊度固定、定位精度以及收敛速度等方面对相位偏差改正的有效性进行了分析,结果表明,经相位偏差改正后的PPP模糊度固定成功率、收敛速度有了明显提高,定位精度较浮点解提高了一个量级。     

航天器近程编队自主协同相对导航方法

针对GNSS(全球导航卫星系统)拒止环境下近圆轨道多航天器近距离编队自主协同相对导航问题,提出了利用测角相机偏离航天器质心安装时的杆臂效应和多航天器之间几何一致性约束来实现相对导航的方法。首先,在第二轨道坐标下分别建立了基于Hill Clohessy Wiltshire方程的多航天器编队相对轨道演化模型、测角相机偏离质心安装情况下的相对视线角测量模型;然后,引入多航天器之间几何约束建立了相对轨道状态的一致性约束模型,并基于该约束模型设计了一致性扩展卡尔曼滤波估计算法;接着,对所建立的相对导航模型进行了相对轨道状态的可观测性分析,得到了使相对轨道可观测的相机偏置安装条件;最后,通过数值仿真实验对所提算法进行了校验,并与一致性无约束条件下的估计算法进行了对比分析。仿真结果表明,本文所提算法的相对位置误差能够快速收敛,在5 m传感器偏置和10 -3 rad量级测角误差条件下,多航天器相对定位误差在10 m以内。     

基于自适应滤波的光谱畸变误差抑制方法

为降低天文光谱畸变误差对多普勒测速导航精度的影响,设计结合非线性Sage-Husa噪声估计器及抗差扩展卡尔曼滤波器(Robust Extend Kalman Filter,REKF)的自适应滤波算法。当系统模型可靠时,抗差滤波能够通过预测残差判断异常量测并降低其权重;当系统模型噪声先验信息不准确时,通过Sage-Husa噪声估计器估计系统噪声协方差阵Q阵,以保证抗差滤波的效果。此外,结合多普勒测速导航及X射线脉冲星导航进行组合导航,以提高位置估计精度。仿真结果表明,该算法能够在系统模型噪声先验信息不准确的情况下有效控制光谱畸变造成的量测误差对导航精度的影响。     

导航星全球定位系统及其应用

较详细地介绍了导航星全球定位系统（ＧＰＳ）的组成、功能和发展过程。对该系统的导航定位原理、方法、精度度量方法，以及影响导航定位精度的误差进行了分析。全球定位系统是一个具有巨大的发展潜力和深透能力的系统，它的应用范围已超出了其原来的设计要求。最后还介绍了导航星全球定位系统的应用情况。     

基于云计算的广域差分增强系统研究

研究利用云计算技术提升现有导航定位系统功能,给出云计算技术支持下的导航定位云系统的基本原理和网络拓扑,将云计算引入广域差分增强系统进行导航定位信息的实时播发研究,提出一种基于节点异构性的分层混合组播云结构的广域差分增强系统,并对其进行性能分析。结果表明,该云系统网络配置简单,可扩展性强,实时性较好,可以很好地满足导航增强信息在互联网上大规模实时播发的应用需求。     

基于相位差测量的脉冲星时间相对导航方法

针对传统脉冲星导航方法在相位估计时依赖脉冲星信号轮廓,存在整周模糊及不确定星历参数引起的系统共模误差问题,提出基于相位差测量的脉冲星时间相对导航方法。该方法通过对脉冲星光子到达时间序列进行相位估计,以相邻时刻的相位差作为观测量,建立航天器位置增量与相位差的关系,采用广义卡尔曼滤波器处理系统噪声相关问题进行导航,可有效减小系统误差,实现脉冲星导航的应用。通过对导航系统初始定位方法、可观性分析,及基于罗西X射线时变探测器（RXTE）观测的Crab脉冲星的在轨实测数据试验分析,证明了该方法的自主性与可行性。最后,对基于相位差测量的脉冲星时间相对导航系统进行导航滤波仿真,试验结果表明,导航系统完全可观,噪声不累积,位置估计精度可满足实际应用。     

基于地形匹配的高超声速飞行器初始定向偏差在线辨识方法

针对高超声速飞行器机动发射条件下自瞄准时间短、初始定向偏差大的问题，提出一种基于地形匹配的初始定向偏差在线辨识方法。以综合初始对准和姿态控制的惯性系统导航误差模型为分析基础，融合相邻两个地形匹配区两次地形匹配定位结果，建立了初始定向偏差在线辨识模型，并从惯性系统工具误差系数偏差和地形匹配定位误差两方面讨论了辨识模型的适应性。以美国高超声速飞行器CAV H为研究对象建立仿真环境，采用蒙特卡洛法检验初始定向偏差辨识效果。仿真结果表明，在地形匹配定位误差为173.88 m (3σ)情况下，初始定向剩余偏差平均值为8.42″，最大值为34.65″，能够有效提高惯性系统导航精度，并且有助于缩短发射准备时间、提高武器系统生存能力。     

基于北斗双星定位系统的组合导航滤波算法实现研究

捷联惯性导航系统的主要缺点是导航定位误差随时间增长。北斗双星定位系统是我国独立研制的一种区域性卫星导航定位系统,具有自主性强、定位精度较好的特点。因此捷联惯导与北斗双星定位的组合成为具有我国特殊意义的一种组合导航系统。论文针对北斗双星定位系统设计了一种低阶卡尔曼滤波器,建立了双星的量测噪声模型。首次提出了使用逐次逼近法来解决北斗双星系统中存在的位置滞后的问题,并且最后进行了实际的跑车验证。试验表明,该组合导航滤波算法实时性好,精度高,具有较好的工程应用价值。     

神经网络修正的速度约束辅助车载SINS定位算法

对于车载全球导航卫星系统(GNSS)/捷联惯性导航系统(SINS)组合导航系统，针对GNSS失效而SINS单独工作时仅使用速度约束辅助SINS其纵向位置误差逐渐发散的问题，提出一种神经网络修正的速度约束辅助车载SINS定位算法。通过径向基函数(RBF)神经网络预测SINS纵向位置误差修正系数，以提高SINS单独工作时的定位精度；此外，提出一种限定记忆指数加权实时估计量测噪声的自适应滤波算法。在人为设置GNSS失效以及真实隧道场景下进行车载试验，结果表明本文算法能够在不停车情况下在线修正SINS纵向位置误差，相比于速度约束与卡尔曼滤波相结合的常规算法，有效地提高了GNSS失效时的车载SINS定位精度。     

时差定位型卫星铷钟的双钟热备份设计

针对传统星载铷钟备份设计中对铷钟状态判断不准确和主备切换时输出信号不稳定的不足,在分析时差测算铷钟指标原理和频率信号切换方法的基础上,提出了一种适用于时差定位型卫星铷钟的双钟热备份设计,通过GPS时差测算铷钟频率性能指标,以及无扰切换设计实现频率信号的稳定输出。地面试验表明,铷钟的准确度和稳定度指标测算误差小于5%,频率输出信号在切换时连续稳定,无突波干扰。研究结果可以为后续定位型卫星和导航卫星的高精度时频系统设计提供参考。     

一种低轨卫星高灵敏度辅助定位服务系统

本文针对全球导航卫星系统(GNSS)接收机低信噪比环境下的快速定位需求，在充分分析扩频信号相干积分关键影响要素的基础上，设计了一种低轨卫星高灵敏度辅助定位服务系统。针对空间段信号发射机低相噪信号生成技术所需的参考源、时钟树给出了详细设计及指标分析，通过发射信号误差向量幅度EVM对比测试，所设计的发射信号(EVM)指标可控制在优于1.19%。针对系统服务能力进行了星地一体化性能测试，实验结果表明，该系统可有效实现终端在灵敏度提升12 dB前提下有效定位且辅助定位时间优于3.5分钟。     

GPS／INS组合导航系统的平滑滤波应用研究

在一些特殊应用场合，采用平滑滤波的处理方法，可以大大改善ＧＰＳ／ＩＮＳ组合导航系统的定位精度。有关飞行器精密定位参照系统的事后处理算法，平滑滤波的算法，与卡尔曼滤波器的关系，以及在ＧＰＳ／ＩＮＳ组合导航系统中平滑滤波的实现技术，在本文中作了讨论并给出了系统的原理结构和仿真方法。仿真结果表明平滑滤波精度比卡尔曼滤波器的精度提高一倍左右，是一种有效的事后处理技术。     

基于低轨卫星增强的非差高精度导航定位技术与在轨试验验证

随着自动驾驶、精密农业等领域的发展,各领域对高精度导航定位的需求不断增加。在地基增强技术、高轨星基增强技术和传统非差精密单点定位技术的基础上,提出了一种基于低轨卫星增强的非差高精度导航定位技术,研制了基于低轨导航增强技术的低轨导航增强载荷,开发了基于低轨卫星增强的地面自适应卡尔曼滤波非差高精度定位软件,并进行了全球首次基于低轨卫星的信号信息一体化导航增强在轨试验。试验表明:经低轨卫星增强后,地面终端用户定位精度优于30 cm。最后,给出了该技术的后续研究方向,为未来低轨导航增强系统与其他增强系统协同工作,实现广泛应用奠定了基础。     

利用增量相位和星光仰角增强XNAV

针对X射线脉冲星导航系统(XNAV)中过程噪声统计特性难以准确获取，对其不当假设导致滤波器估计性能不佳的问题，提出基于自适应差分卡尔曼滤波器(ADDF)的多信息融合算法。为了降低导航误差，在传统脉冲星计时观测的基础上，增加恒星星光仰角及两个时刻间的相位增量观测量，共同增强XNAV。首先，分别建立计时观测模型、相位增量模型及星光仰角模型；然后将多信息测量模型集成到卫星轨道动力学方程中，以建立ADDF滤波模型；最后对所提方法进行仿真验证。实验结果表明，在相同的初始状态和初始噪声误差条件下，与传统X射线脉冲星导航算法相比，多信息融合算法能将导航位置估计精度提高70%以上，位置估计误差降低到 200 m 左右，速度估计精度提高40%以上，且ADDF性能优于无迹卡尔曼滤波器。