基于I、Q信号的北斗接收机跟踪环路设计

传统的北斗接收机一般采用标量跟踪环,每个通道的卫星相互独立,在此 基础上,又发展起来了基于矢量跟踪的接收机,使每个通道的卫星跟踪不再相互独立。 提出的基于I、Q 信号观测的接收机跟踪环路,保留矢量跟踪的特点,并且采用EKF 作 为跟踪环路预处理滤波器,代替传统跟踪环路的鉴别器,可以在高动态的环境下对卫星 信号进行跟踪,提高环路的稳定性,从而可以有效地提高BDS/INS 深组合导航滤波器观 测量的估计精度。主要对高动态信号跟踪进行仿真,并与传统的标量跟踪方法和矢量跟 踪方法的跟踪能力进行比较。实验表明, 改进的矢量跟踪环能够在高动态的环境下运 行,比起传统环路有更小的跟踪误差。     

多源信息融合卫星组合导航系统的可观度分析

针对基于GNSS卫星、地标矢量和星光矢量的多源信息融合的高轨卫星组合导航系统,分别利用系统可观度分析方法和状态可观度分析方法对其进行分析。仿真结果表明:在GNSS导航卫星不可见时,地标矢量和星光矢量可以有效地提供测量信息,并保证滤波器的稳定。可观度分析结果表明:系统可观度主要受GNSS导航星的可见星数目影响较大,地标矢量和星光矢量的引入有助于提高可观度;基于状态的可观度可以大致反映出滤波器每个状态的误差大小。     

一种鲁棒GNSS矢量跟踪环

复杂环境下导航接收机的连续可用性一直是卫星导航领域的研究重点。针对矢量跟踪环动态适应性不够和误差在通道间传播的问题,提出一种鲁棒全球导航卫星系统(GNSS)矢量跟踪环。基于各通道的伪距、伪距率和伪距加速度状态量构建扩展卡尔曼滤波器(EKF),通过灵活设置过程噪声方差阵,实现跟踪通道的耦合与解耦;采用基于极大似然估计器(MLE)的鉴别器生成码延迟和载波频率偏差观测量;利用滤波值修正并预测伪距率来控制本地数控振荡器(NCO),实现环路的闭合。仿真结果表明,本文设计的矢量跟踪环在保证环路相互辅助的基础上,避免了衰减通道误差在通道间的传播,可以对被遮挡信号保持稳定跟踪,鲁棒性优于传统矢量延迟频率锁定环。     

基于极大似然估计器的GNSS矢量跟踪算法

矢量跟踪是一种将全球导航卫星系统(GNSS)接收机的信号跟踪与导航解算融为一体的跟踪算法。传统的基于矢量延迟/频率锁定环(VDFLL)的跟踪算法普遍采用延迟锁定环(DLL)和锁频环(FLL)鉴别器计算伪距和伪距率偏差观测量,由于锁频环鉴别器存在近似误差和一步延迟效应,在高动态环境下容易造成环路失锁。从直接估计卫星信号特征参数的角度出发,基于中频信号模型构建码相位和载波多普勒的极大似然代价函数,采用非迭代估计算法得到各通道码相位和多普勒频移的估计偏差,转换为卡尔曼滤波器的观测矢量,提出一种基于极大似然估计器(MLE)的矢量跟踪算法。理论分析和仿真结果表明:新算法结合了极大似然估计和矢量跟踪的优点,克服了FLL的延迟效应,与基于VDFLL的矢量环路相比,高动态环境下的跟踪稳定性更好,可以对被遮挡的卫星保持持续的跟踪。     

面向失锁在线补偿的高超声速飞行器组合导航方法研究

根据高超声速飞行器导航的主要需求，针对高动态飞行条件下可能出现的卫星导航信号跟踪丢失等问题，本文设计了基于卫星观测值在线补偿的组合导航方法，该方法可在GPS导航接收机失锁的情况下，基于预存卫星星历外推模型和卫星信号误差模型，在线重构虚拟卫星导航观测值并补偿由信号失锁导致的组合滤波器发散情况，从而确保飞行器组合导航的精度。结合助推—滑翔高超声速飞行器航迹对该方案进行了仿真验证，结果表明，该方案能够在助推—滑翔高超声速飞行器强动态条件下确保卫星导航数据输出的连续性，在一定程度上克服了卫星导航信号丢失带来的不利影响，确保高超声速飞行器GPS/捷联惯导组合导航的基本导航定位性能。     

基于MEMS-INS/GNSS组合导航抗差自适应Kalman滤波算法

标准的Kalman滤波器在组合导航领域得到了广泛的应用,然而在实际运动过程中,载体的运动模型是复杂多变的,无法准确掌握系统的动态特性。针对高动态环境下载体动态复杂多变特性带来的动力学模型难以精确构建问题,以及卫星跟踪环路信号易受扰动导致的观测信息出现异常粗差问题,设计了一种基于MEMS-INS/GNSS组合导航系统抗差自适应Kalman滤波算法,研究了优化自适应因子的求解方法。通过跑车试验证明了该算法能够有效地抑制误差发散,提供更加精确的导航定位结果,更好地控制观测信息误差以及动力学模型异常所带来的影响。     

适用于矢量接收机的模糊自适应CKF方法研究

卫星导航接收机矢量跟踪环路的核心就是用一个Kalman滤波器将标量接收机的信号跟踪和导航解算一起完成,优点是能够形成通道之间的相互辅助,缺点是也会相互影响。尤其在部分卫星信号被遮挡或者部分通道信号质量较差的环境下,问题通道会影响其他通道,甚至导致矢量跟踪环路滤波器发散,常规的方法是检测故障通道然后将故障通道剔除,这样需要对导航滤波器进行变维操作。针对此问题,提出了一种新的消除问题通道对其他通道影响的方法,同时不需要对导航滤波器进行变维。首先给出了一种标度因子,用来判断通道是否存在故障通道,然后给出一种利用模糊控制的导航滤波器自适应调整方法。仿真表明,在通道卫星信号被频繁遮挡的极端情况,矢量接收机依旧能保持正常的导航精度,并没有明显受到误差通道的影响,同时避免了对导航滤波器进行变维操作。     

GNSS/INS深组合技术研究进展与展望

在GNSS/INS组合导航领域,深组合是最深层次的组合方式,随着航空、航天、军事等应用对导航系统性能要求的提升,深组合技术逐步成为国内外研究的重点。通过对GNSS/INS深组合的技术起源与结构发展过程的梳理,总结出当前对深组合概念理解的两种立场。按照接收机环路跟踪结构与信息处理方式不同,将深组合结构分为标量深组合、相干矢量深组合以及非相干矢量深组合3种类型,其中相干矢量深组合又可以分为级联式和集中式两种结构。综述了国内外深组合技术的研究现状并指出了当前研究中存在的问题,最后结合实际应用需求对深组合的发展进行了展望。     

基于多普勒辅助的惯性/卫星深组合技术研究

针对高动态、强干扰环境下高精度组合导航应用需求,基于卫星导航环路误差模型,仿真分析了不同精度等级惯性辅助对环路的影响,量化分析了多普勒辅助对环路性能的提升效果;给出了多普勒辅助环路实现方法,结合卫星导航环路处理流程,提出了多普勒速度辅助环路实现方案;基于高动态轨迹进行了仿真实验,结果表明,基于多普勒辅助的惯性/卫星深组合技术能够有效提升环路高动态跟踪能力,在惯性信息辅助下,能够实现在25g/s加加速度、50g加速度高动态环境下对卫星信号的稳定跟踪。     

基于UKF准开环结构的高动态载波跟踪环路

 对高动态环境下的全球卫星导航系统（GNSS）载波信号跟踪方法进行了研究。在分析高动态载波信号模型的基础上,提出了一种基于无迹卡尔曼滤波（UKF）的准开环载波跟踪方法。此方法能够消除导航数据二进制相移键控(BPSK)调制的影响,并采用四维UKF相位估计模型提高跟踪精度,同时对估计值进行补偿以减少滤波器的滞后性。通过模拟接收机的高动态运动轨迹,从跟踪误差、跟踪结果和补偿效果3个方面,与基于卡尔曼滤波（KF）的锁频环(FLL)辅助锁相环(PLL)结构的传统跟踪方法进行比较,结果表明基于UKF的准开环跟踪方法能够有效地完成高动态环境下的载波跟踪。     

INS/GNSS组合导航系统空中快速对准方法

针对机载惯性/全球导航卫星系统(INS/GNSS)组合导航系统地面静基座对准时间较长、航向对准精度较低以及惯导空中故障重启后无法快速得到精确姿态信息重新进入导航状态等问题,提出一种快速初始对准方法。该对准方法基于惯性导航比力方程,利用GNSS的定位、测速信息与惯性测量组件(IMU)的输出信息解算载体姿态信息,并结合遗传-牛顿算法与求和自回归滑动平均(ARIMA)模型卡尔曼滤波信号降噪技术提高姿态信息的解算精度。基于实测飞行数据的解算验证了该方法的有效性、对准精度以及在实际工程应用中的优越性。     

A new adaptive Kalman filter for navigation systems of carrier-based aircraft

The features of carrier-based aircraft’s navigation systems during the approach and landing phases are investigated. A new adaptive Kalman filter with unknown state noise statistics is proposed to improve the accuracy of the INS/GNSS integrated navigation system. The adaptive filtering algorithm aims to estimate and adapt the unknown state noise covariance Q in high dynamic conditions, when the measurement noise covariance R is assumed to be known empirically in advance. The new adaptive Kalman ...     

区域导航无人机空中基准站的多源信息融合容错导航系统研究

作为卫星导航系统的补充和备份,区域导航服务系统近年来得到较大发展。在基于无人机的区域导航服务系统中,无人机自身的定位精度对区域导航服务系统的可靠运行有直接的影响。针对无人机导航传感器及系统的容错和可靠性问题,设计了具有针对性和自优化功能的多源信息融合容错导航方案,提出了一种优化的基于矢量分配形式的自适应联邦滤波算法。通过对每个状态量设计不同的信息分配系数,实现传感器量测噪声的动态优化调整,有效减小了传感器故障对融合导航系统的影响,提高了无人机导航系统的鲁棒性。验证分析表明,该方法可以减小子滤波器故障信息对融合导航系统联邦滤波全局估计的影响,避免了故障子滤波器在信息重置过程中对系统造成的污染,提高和保障了无人机空中基准站多源信息融合导航系统的稳定性和可靠性。     

基于低轨通信星座的导航增强技术发展概述

在我国北斗三号卫星导航系统全面完成组网建设的背景下,世界卫星导航步入新时代。各卫星导航大国均瞄准更高服务精度、更加多样功能、更加可靠服务,正在着手开展新一代系统建设和技术迭代。随着各国对于大型低轨通信星座的积极开发与广泛部署,应用低轨卫星技术实现导航增强与PNT系统备份能力,因其易与GNSS协同,具有提高全球自主导航精度、拓展全球卫星导航应用市场的巨大潜力而成为研究热点。面向低轨导航增强技术,首先总结了低轨卫星的最新态势,梳理了卫星导航增强服务模式,并详细分析了低轨通信星座导航精度增强及导航信号增强两方面的技术动向。在此基础上,重点针对导航增强频率的兼容互操作、通信/导航信号一体化设计、高动态导航增强信号捕获与跟踪等方面,对低轨卫星导航增强体系未来的发展机遇以及面临的技术挑战进行了展望。此外,还基于美国铱星系统实收采集信号开展了定位服务性能试验分析,结果表明600个历元内收敛定位精度优于100m,相关分析成果可为我国低轨导航增强建设提供参考和借鉴。     

基于铱星/INS组合定位技术在船舶中的应用研究

GNSS拒止环境下惯性/GNSS组合导航系统的性能会严重恶化,通过利用并提取机会信号中的有用观测量,可以实现机会信号和惯性系统的联合动态定位。提出了利用铱星/INS组合定位技术实现船舶的动态定位。首先深入研究了铱星的信号体制,建立了利用铱星瞬时多普勒频移进行定位的算法模型;然后,提出了利用基于扩展卡尔曼滤波(EKF)技术的铱星机会信号与INS组合定位算法;最后,通过船舶航行实测数据对所提算法进行了试验验证。结果表明,提出的利用铱星机会信号和INS组合定位方法可以有效改善无GNSS信号条件下的INS定位精度,在GNSS信号拒止环境下解决了船舶定位问题,具有重要的研究意义和实用价值。     

惯性辅助的北斗导航故障自适应方法研究

北斗导航系统完好性是指北斗导航系统不能用于导航服务或导航精度超出给定范围时,具备及时发现故障并通知用户的能力.针对北斗导航完好性检测问题,为改善北斗导航定位系统的精度、连续性、完好性和可用性,研究了基于惯性辅助的北斗导航故障检测方法,设计了北斗导航系统的量测修正与故障检测实现方案,构建了基于新息正交性的自适应滤波北斗/SINS紧组合导航架构,根据滑动窗口内新息动态变化特性修正系统量测噪声方差,在北斗导航信号受到较大干扰、发生异常的情况下,对品质较差的卫星测量信号进行识别,并对检测超出一定阈值的突变卫星信号实现故障隔离,从而提高系统适应能力,增强北斗/SINS紧组合导航系统容错性.构建了北斗/SINS组合导航系统仿真验证模型,结果表明,基于惯性辅助的北斗导航方法能够有效检测出卫星信号故障,提高了系统的适应性和定位精度.