北斗系统格网电离层延迟算法研究

介绍了北斗系统下格网电离层延迟算法原理及建模方法。利用25个参考站的模拟数据,建立了覆盖我国地区的格网电离层延迟模型。通过仿真给出格网点(35°N,115°E)的格网电离层垂直误差及用户穿透点(36.94°N,118.44°E)的用户电离层垂直误差在一天内的变化,结果显示一天内格网电离层垂直误差及用户电离层垂直误差的平均值分别为0.871m和0.877m。     

针对星载SAR法拉第旋转估计的NeQuick-2模型精度分析

P波段星载合成孔径雷达(SAR)凭借其较强的穿透能力,在对森林、沙地等观测方面具有较强的优势,但易受法拉第旋转等电离层干扰的影响,其图像质量严重下降。本文针对现有电离层模型的精度开展分析,以基于GPS的CODE GIM全球电离层实测数据为参考,对比评估NeQuick-2模型的电离层总电子量表征能力。在分析CODE GIM实测数据特点的基础上,讨论其在星载SAR领域的局限性;在解析NeQuick-2模型和方法的基础上,研究其表征精度的影响因素;通过对比该模型生成的电离层数据与CODE GIM数据,验证NeQuick-2模型的估计精度。结果表明:NeQuick-2模型可满足P波段星载SAR的法拉第旋转角估计和校正的需求。     

利用GPS修正电离层模型研究

电离层传输延迟误差是GPS测量中主要误差之一.阐述了采用双频技术建立改正精度较高的电离层模型的一般方法,包括双频伪距法、双频载波相位法和双频多普勒效应法,并以双频GPS多普勒观测量为例进行了试算和分析.结果表明采用精度较高的电离层模型先对观测量进行修正,再进行差分求解可以有效提高解精度和质量.     

“风云三号”电离层掩星气候学数据处理方法

电离层掩星观测数据具有长期稳定性以及无须定标等优势，在电离层气候学研究中占有重要地位，而有效的数据处理方法是掩星数据科学性、可用性的保障。文章提出的数据处理方法能够根据所选电离层参数的物理特性和太阳活动情况动态调整质量控制阈值，根据数据时间跨度以及空间范围划分不同的时间窗和地理空间步长，并将离散的参数数据映射到全球数据网格中，以提升对不同时期电离层异常廓线的针对性，同时保证数据的可靠，且具有灵活性强、易于模块化的特点。使用FY3-C GNOS电离层掩星数据对该方法的有效性进行了验证，以期为基于电离层掩星数据开展电离层长期气候学研究提供高效的数据处理方式。     

BD2系统广域差分格网电离层模型研究与应用

电离层延迟误差是影响BD2卫星导航系统定位测速精度的关键因素,如何减少电离层误差是当前卫星导航定位领域研究的热点问题.常见的电离层模型包括广域差分格网模型和Klobuchar模型,已有研究主要关注Klobuchar模型,对BD2广域差分格网模型的研究较少.本文分析比较了广域差分格网电离层模型和Klobuchar模型对电离层延迟误差的影响,并进行了真实环境下的评测.实验结果表明,使用广域差分格网电离层模型修正电离层延迟可以减小电离误差,从而提高单频接收机导航定位精度.     

电离层对BOC调制信号的影响

电离层是一种色散介质,宽带信号的不同频率分量在穿过高层大气时会引入不同的相位延迟。传统导航信号带宽较窄,因此在分析电离层的影响时通常将其视作中心频点处的单频信号。下一代导航系统广泛采用的BOC(Binary Offset Carrier)调制具有较宽的带宽和分裂的频谱,因此单频假设不再适用。通过引入BOC信号的双边带模型,分析了电离层对BOC信号的影响。结果表明电离层会在BOC调制的上下边带信号中引入不同的载波和码相位延迟。最后使用数值仿真和实测数据验证了分析的正确性。该结论对BOC信号双边带接收算法的设计具有重要的意义。     

基于分段多项式建模的电离层污染校正算法研究

电离层污染使需要通过电离层传播的超视距雷达的回波谱展宽,影响雷达的目标检测性能。基于分段多项式建模的校正算法可用于解决电离层的相位污染问题,针对该算法在处理实际数据时遇到的问题,分析相位污染校正中可能出现的相位残差跳变的影响,并给出了相应的解决方案。此外,讨论电离层幅度污染的问题,给出简单的补偿方法,提供了电离层污染校正算法的完整流程。通过对实际数据的处理,验证了算法的有效性,算法更适合应用于工程实际。     

基于卡尔曼滤波的抗电离层闪烁跟踪算法研究

针对电离层闪烁可引起星载GPS接收机传统锁相环(PLL)跟踪环路测量误差增大从而降低接收机定位及测速精度的问题,引入自适应带宽环路,提出一种基于卡尔曼滤波的抗电离层闪烁载波跟踪环路,给出了卡尔曼滤波跟踪环路结构与建模过程,主要包括系统模型与观测模型的建模过程。采用AJ-Stanford电离层闪烁模型生成闪烁数据,仿真分析不同强度的幅度闪烁,比较基于卡尔曼滤波的跟踪环路与传统PLL跟踪环路的性能,卡尔曼环路的鉴相值标准差与载波相位误差均比传统PLL环路小。仿真结果表明:当幅度闪烁时,基于卡尔曼滤波的跟踪环路鲁棒性与跟踪精度均优于传统的PLL环路。     

深空干涉测量对流层经典模型改进

对流层延迟修正误差是深空干涉测量的重要误差源之一。通过修正对流层经典天顶延迟模型和Niell映射函数NMF（Niell Mapping Function）构建了一种高精度区域对流层延迟模型。首先，结合我国深空网喀什深空站对流层延迟实测数据，对Saastamoinen模型的适用性进行分析，通过线性最小二乘拟合修正天顶干延迟参数，模型精度相对改善29.6%；然后，针对NMF低仰角情况下映射偏差较大的问题，构建偏差函数模型，显著改善了低仰角下的映射性能，经实测数据验证：仰角在0°~30°时，对流层延迟模型偏差相对改善约30%。改进后的对流层区域模型估计精度高，可为我国深空干涉测量对流层延迟修正提供参考。     

GPS的空间应用

由于ＧＰＳ系统的特点以及低轨道空间的特殊应用环境，使得ＧＰＳ在空间上的应用存在着与地面应用所不同的特点，本文着重分析这些空间特点对ＧＰＳ定位实现的影响，得出以下结论：对空间用户而言，ＧＰＳ卫星对用户的覆盖有着不同于地面的特点，但可以看出，对９００公里高度以下的低轨用户，ＧＰＳ卫星对用户的覆盖不会比地面更差。同时，电离层延迟误差影响大大降低，对流层延迟误差可以不予考虑。ＧＰＳ系统本身已对相对论效应的长期项影响作了校正，但对空间用户必须重新考虑。由于空间用户运动的规律性，及我们可能对诸如信号的Ｄｏｐｐｌｅｒ频移，多路径干扰等成份作较为准确的估计并加以补偿，从而可能获得高于地面的测量精度     

基于多段差频正弦信号频谱相关的频率估计算法

针对多段差频正弦信号提出一种基于频谱相关的频率估计算法,用以提高低信噪比条件下短时正弦信号的频率估计精度,扩展多段信号融合法的适用范围.首先,设计差频修正矩阵消除各段信号频率不等对频谱融合的影响,使同频化处理后的多段差频正弦信号频谱等同于多段同频正弦信号频谱;其次,构造加权因子消除各段信号相位不连续对频谱分析的影响,使得到的最优加权积累频谱近似于与多段差频正弦信号长度相等的相位连续信号频谱;然后,通过对最优加权积累频谱和多段差频正弦信号累加频谱的相关处理,抑制虚假谱峰和噪声干扰.最后,峰值搜索频谱相关谱,实现频率的精确估计.实验表明与现有算法相比,本文算法估计精度高、抗噪性好、普适性好,特别在低信噪比、短时时宽下性能优良.     

基于SPWD多载波频率估计算法的改进

针对目前提出的多载波估计算法存在的速度与精度的问题,基于模糊控制理论,改进和完善了多载波信号载频估计算法.通过对多载波时隙ALOHA网络真实卫星信号的载频频点提取,验证了该改进算法的时效性.     

考虑电离层对GEOSAR影响的改进CS成像算法

地球同步轨道合成孔径雷达(GEOSAR)轨道位置高且合成孔径时间较长,电离层的空时变化特性严重影响该雷达的聚焦性能。为解决电离层对GEOSAR成像聚焦性能的影响,提出一种改进的chirp scaling (CS)成像算法。结合GEOSAR的轨道运动特点,给出因电离层空时变化引起的回波信号模型,提出了改进CS成像算法用以解决电离层对成像聚焦性能的影响。仿真结果表明:该成像方法能较好地处理电离层影响,可获得理想的聚焦成像结果。该方法为GEOSAR实现高精度成像提供了技术支撑。     

多传感器最优信息融合Kalman多步预报器及其应用

提出了一种新的标量加权线性最小方差意义下的多传感器最优信息融合算法。该算法考虑了局部估计误差之间的相关性，只需计算加权标量，避免了加权矩阵的计算，明显减小了计算负担，便于实时应用。基于该融合算法，对被多个传感器观测的离散线性随机系统，给出了具有容错性的多传感器标量加权最优信息融合分布式Kalman多步预报器。它具有两层融合结构，其中第一融合层具有网状并行结构，用来获得每时刻每两个无故障传感器子系统之间的滤波误差互协方差阵；第二融合层用来确定最优标量加权系数，进而获得标量加权最优融合Kalman多步预报器。将其应用于雷达跟踪系统验证了其有效性。     

基于极化时频分布的改进DOA估计算法

针对雷达回波信号波达方向估计精度差和时频分析方法运算量大的问题,以极化敏感阵列为模型,结合时频分析方法,充分利用回波信号的空域、时频域和极化域信息,对雷达回波信号进行更准确的估计,并简化其计算量。分析基于空间极化时频分布的多重信号分类(MUSIC)和旋转不变子空间(ESPRIT)算法,并结合两者的优缺点提出了一种改进算法。改进算法用极化时频ESPRIT算法对来波信号确定大致的方位角,以每个方位角为中心确定一个小角度范围,在此范围内用MUSIC算法进行谱峰搜索,得到较准确的波达方向(DOA)估计值,在确保DOA估计精度的基础上节省大部分运算时间。仿真试验验证了该改进算法的有效性。     

基于数据深度加权的卫星轨道确定技术

将统计数据深度理论应用到抗差估计中,用数据深度作为衡量残差在整个样本集中地位的统计量.提出了基于数据深度加权的抗差估计算法.考虑到天基观测结构的复杂性,设计了天基测控的误差传播因子,并构造了模型结构权对定轨模型结构进行加权.在此基础上构造了基于数据深度加权和模型结构加权的M估计算法,证明了该算法的高崩溃点特性.设计了天基测控模式下的轨道确定仿真试验,试验结果表明该估计方法能有效抑制观测粗差和模型结构误差的影响,并且能显著提高定轨算法的鲁棒性.     

高斯混合模型优化的四元数约束CKF姿态估计

针对四元数非线性滤波在姿态估计中噪声为非理想高斯分布时随机模型的失配现象,提出了一种基于高斯混合模型的四元数约束容积卡尔曼滤波（GM-QCKF）。讨论了四元数在容积卡尔曼滤波中的加权均值方法,并利用高斯混合模型对高斯分量更新与求和从而精化随机模型,最后通过两步投影理论做归一化限制,有效地改进了四元数约束容积卡尔曼滤波的稳定性。通过仿真测试,表明GM-QCKF可明显提高姿态估计精度;跑车试验验证了GM-QCKF算法在实际应用中精度和稳定性的优势。     

Empirical modeling of the total electron content in the ionosphere

A method of modeling the total electron content (TEC) based on the semi-empirical ionospheric model developed in Irkutsk State University is suggested. Comparison with the Klobuchar model has shown that the proposed method provides a more accurate presentation of TEC. A conclusion is drawn that the use of this method for compensation of the ionospheric error in single-frequency navigation receivers would lead to a substantial increase in the accuracy of their positioning.     

自适应融合滤波算法及其在INS/GPS组合导航中的应用

针对扩展卡尔曼滤波器(EKF)在系统模型不确定时存在鲁棒性差、精度低的问题,设计了一种基于交互式多模型(IMM)的自适应融合滤波(AFF)算法。IMM\|AFF算法采用两个模型来描述系统结构,且与每个模型相对应的Sage\|Husa滤波器和强跟踪滤波器(STF)独立并行工作,系统的状态估计则是两种滤波器估计的模型概率加权融合。IMM\|AFF算法兼具Sage\|Husa滤波器状态估计精度高和STF对系统模型不确定具有强鲁棒性的优点,克服了两种滤波器各自单独使用时的缺点。将IMM\|AFF算法应用于INS/GPS组合导航系统的仿真结果表明,IMM\|AFF算法的滤波精度和鲁棒性均明显优于目前工程应用中的EKF,特别是大大提高了INS/GPS系统的定位 精度 。