抗差自适应分步滤波算法在PPP/INS组合导航中的应用

针对常规抗差自适应滤波算法在PPP/INS组合导航应用中存在难以准确识别和分离观测粗差及运动异常对定位结果影响的问题，基于分类因子自适应滤波原理,提出了一种抗差自适应分步滤波算法。该算法首先执行第一步滤波,对状态模型异常信息进行隔离，仅对观测粗差进行诊断和抗差处理；然后在第一步滤波的基础上，执行第二步滤波，对状态模型异常进行诊断和自适应处理。算法分析表明，抗差自适应分步滤波算法可以准确地识别和分离观测粗差和运动异常扰动。实验结果表明，抗差自适应分步滤波算法能够进一步增强滤波算法抵抗观测粗差和运动异常扰动对滤波结果的影响，提高PPP/INS组合导航系统定位结果的稳定性和可靠性。     

基于最优传播路径的EMA/EKF定位算法研究CSCD

针对室内环境下蓝牙系统易受非视距影响,采用蓝牙到达角(AOA)解决室内行人定位存在较大偏差的问题,研究基站几何分布和定位算法对定位精度的影响。关于蓝牙信号在传播过程中易衰减及产生多径等因素影响定位性能,对基站安装位置与信号接收范围关系进行研究,建立基站分布优化模型,使用遗传算法(GA)求解基站布设最优位置。在此基础上,提出了基于改进指数移动平均(EMA)算法结合扩展卡尔曼滤波(EKF)算法进行误差补偿。实验结果表明,该方法的平均定位误差为0.89m,相较于EKF定位精度更高,证明了所提方法的有效性。     

顾及空间分布和NLOS的UWB室内可信定位方法

针对现行室内可信定位存在的三维定位精度低与结果可信度难以定量评估的难点，提出了一种可信超宽带（UWB）室内定位模型。该方法采用无迹卡尔曼滤波和IGG-III抗差理论模型，解决了UWB定位中的非线性化和非视距误差问题；同时，为提高该方法定位结果的可信度，进一步构建了一种兼顾UWB基站空间分布和非视距误差的可信精度评估模型。与现有模型相比，提出的方案可有效实现基于UWB的室内高精度可信定位。仿真和实测数据结果表明：1）与传统最小二乘结果相比，该方法可提高30%~40%的UWB定位精度；2）引入IGG-III抗差模型可提高11%的定位精度；3）非线性化误差对UWB定位精度的影响不尽相同，约为22%~50%；4）提出的可信度评估模型可实时准确评估UWB定位精度。     

基于线性调频扩频的单基站室内定位系统研究

基于WLAN、蓝牙等无线信号的室内定位系统在布设与组网阶段需要布设大量的节点,在推广过程中严重受制于布设成本,因而提出了一种基于线性调频扩频(Chirp Spread Spectrum,CSS)信号的单基站室内定位系统及相关定位算法,结合使用线性调频测距方法与自主角度估计方法,测距精度优于1m,测角精度达1.5°,可为地下停车场等人员相对稀疏、定位精度需求相对较低的应用场景提供低成本的覆盖。经过室内停车场场景试验,该室内定位系统可在仅使用单一基站情况下,在约60m半径内提供1~3m的定位精度。     

改进自适应抗差容积卡尔曼滤波多源室内定位

针对容积卡尔曼滤波在多源融合定位中存在跟踪能力不强和自适应能力差的问题,在传 统容积卡尔曼滤波的基础上,提出了改进自适应抗差容积卡尔曼滤波算法。建立了基于新息的自 适应判决准则与修正方法,使得滤波算法能够及时跟踪目标真实状态;引入抗差因子调节观测协 方差矩阵,以减小观测值异常问题对滤波精度的影响;采用奇异值分解代替容积卡尔曼中的Cholesky 分解,提高数值计算的稳定性。超宽带/惯性导航联合定位实验结果表明,与扩展卡尔曼滤波 和容积卡尔曼滤波相比,改进的自适应抗差容积卡尔曼滤波定位精度更高,数值稳定性更好,增强 了定位系统在粗差干扰下的鲁棒性。     

对流层和电离层延迟残差对GPS飞行器定位精度影响

GPS(全球定位系统)飞行器定位中,飞行器起飞后,基准站与移动站的距离和高程差逐渐增大,对流层、电离层延迟残差对定位精度的影响也将越来越大。利用在短基线条件下,用Kalman滤波和LAMBDA(最小二乘模糊度降相关平差法)算法固定整周模糊度,并在随后保持固定。在此基础上研究对流层、电离层延迟残差参数估计对定位精度的影响。算例结果表明,短基线条件时,电离层延迟残差估计将使定位精度变差,高程定位误差小于10cm;中长基线时,电离层延迟残差估计将改善载波相位残差,从而改善定位精度,取得与消电离层组合定位一致的定位精度。而在视场内缺少低仰角卫星时,对流层延迟残差参数估计将使定位精度变差。     

基于Bootstrap滤波的单站无源定位算法

针对非线性测量下的被动定位问题,建立了只测角定位模型。讨论了一种基于贝叶斯理论的 Bootstrap 滤波算法,并将该算法与扩展卡尔曼滤波算法进行了比较,仿真结果表明Bootstrap 滤波算法定位精度更高,抗噪声性能更强。     

基于地月L2点中继星的月球背面目标定位误差分析

针对用于实现月背定位的地月L2点中继星研究对L2点定位误差分析的需求,首先建立了基于地月L2点的单星、双星、三星无源以及三星有源这四种定位体制的数学模型,然后在月固坐标系下,针对定轨误差和星间时钟误差这两种误差来源,计算了四种定位体制下的定位误差。以星历数据为基础进行了仿真,分别定量评估了四种定位模式的定轨误差和星间时钟误差对着陆器定位精度造成的影响。结果表明,上述四种定位体制的定位误差都随着定轨误差的增加而增加,且三星有源定位精度最优。此外三星无源的定位精度会受到星间时钟误差的影响。     

考虑关节回差的工业机器人精度补偿方法

工业机器人由于绝对定位精度低的缺点一直难以应用于航空航天高精制造领域。影响机器人定位误差的因素较多,对精确建立其误差模型提出了严峻的挑战。现有的建模方法通常将机器人定位误差与其位姿关联,忽略了同一位姿下关节回差对其定位误差的影响。为提高工业机器人绝对定位精度,提出了一种考虑关节回差的工业机器人误差相似度精度补偿方法。基于改进的Denavit-Hartenberg模型建立了包含机器人几何误差、坐标系误差和传动误差的综合辨识模型,利用最小二乘法辨识了关节回差。根据辨识得到的关节回差等参数构建了误差相似度模型,使用3种型号的机器人验证了该方法对提高机器人绝对定位精度的可行性和通用性,最终通过KUKA KR500-3机器人进行了制孔试验验证。试验结果表明,该方法相较于传统方法将机器人定位误差降低了约0.1 mm,精度提高了30%以上,制孔孔位精度从0.701 mm提升至0.134 mm,为有效提高工业机器人的绝对定位精度提供了一种技术手段。     

高轨导航接收机的时钟辅助定位算法

针对高轨卫星导航接收机接收信号弱、可用卫星少及定位精度差的问题,提出利用恒温晶振的频率稳定性抑制观测噪声,进一步改善定位精度的时钟辅助定位算法。通过区分星历星钟误差和用户测距误差在本算法中的不同传递路径,在理论上给出了算法的定位精度与星座几何构形之间的关系,并指出本算法在高轨场景下具有显著的精度优势,在低轨和地面场景下没有精度优势。仿真试验证实了算法的有效性,在典型的高轨场景下,本算法的单点定位误差仅是标准算法的1/10。     

高斯过程回归与参考点排序相结合的新WiFi室内定位系统

为解决WiFi指纹定位系统的定位精度易受环境变化影响的问题，提出了一种新的WiFi室内定位系统。该系统包括一种新的定位算法和指纹更新算法，定位算法首先通过将参考点与测试点之间的信号强度误差转换为参考点排序，然后利用模糊思想将处于同一范围内的排序视为与测试点具有相同的相似度，以削弱信号自身动态变化对定位的影响，进而筛选出相似度较高的前k个参考点进行加权定位；指纹更新算法利用WiFi信号的传播模型和基于Matern核的高斯过程回归进行指纹更新。其次，利用在真实环境下采集的数据进行算法的测试验证。实验结果表明，提出的定位算法和指纹更新算法相较于传统算法，定位精度和指纹更新精度能够分别提升25%和34%以上。     

一种适用于跑步状态的惯性/零速/GPS室内外无缝组合导航定位方法

目前，行人导航定位技术已经深入社会的众多领域，受到诸多学者的广泛关注。针对行人跑步状态，研究了一种惯性/零速/GPS室内外无缝组合导航定位方法。首先提出了可靠的、适用于行人跑步零速检测的方法，有效提高了在行人跑步状态下的零速检测的准确性。针对GPS信号容易受到高楼、高架等环境的干扰及在室内容易完全丢失的特点，提出了基于BP神经网络的GPS可用信号筛选方法，提高了GPS信息的可靠性与精准性。在此基础上，研究了基于可变量测的Kalman滤波器，实现了惯性/零速/GPS信息的有效融合，显著提高了在行人跑步状态下的导航定位精度。试验结果表明，所提出的这种适用于跑步状态的惯性/零速/GPS室内外无缝组合导航定位方法的平均定位误差可减小到行人跑步总里程的1%以内。     

A novel particle filter approach for indoor positioning by fusing WiFi and inertial sensors

WiFi fingerprinting is the method of recording WiFi signal strength from access points(AP) along with the positions at which they were recorded, and later matching those to new measurements for indoor positioning. Inertial positioning utilizes the accelerometer and gyroscopes for pedestrian positioning. However, both methods have their limitations, such as the WiFi fluctuations and the accumulative error of inertial sensors. Usually, the filtering method is used for integrating the two approaches to achieve better location accuracy. In the real environments, especially in the indoor field, the APs could be sparse and short range. To overcome the limitations, a novel particle filter approach based on Rao Blackwellized particle filter(RBPF) is presented in this paper. The indoor environment is divided into several local maps, which are assumed to be independent of each other. The local areas are estimated by the local particle filter, whereas the global areas are combined by the global particle filter. The algorithm has been investigated by real field trials using a WiFi tablet on hand with an inertial sensor on foot. It could be concluded that the proposed method reduces the complexity of the positioning algorithm obviously, as well as offers a significant improvement in position accuracy compared to other conventional algorithms, allowing indoor positioning error below 1.2 m.     

通信导航融合定位技术发展综述

详细分析了蓝牙、Wi-Fi、超宽带、移动通信网络等多种无线网络通信导航融合定位技术的发展现状，并阐述了其面临的挑战，提出了多网融合方法可以提升室内无缝高精度位置服务的可靠性。利用5G移动通信网络，与北斗/GNSS卫星导航系统结合，可以实现相互增强。最后，从天地一体定位导航与授时体系和仿生通信定位导航两方面介绍了通信导航融合定位技术的未来发展趋势。     

面向视觉着陆的高精度结构化约束特征点研究

为提高视觉着陆过程中无人机的相对定位精度,选取视觉图像中的直线交点作为结构化约束特征点,设计了基于梯度一致性的边缘检测算法,并结合Shi-Tomasi角点检测算法进行结构化约束特征点的粗定位。对LSD直线检测算法进行改进并设计了亚像素角点定位精度改进算法,在结构化约束特征点粗定位的基础上,将其精度提高到亚像素级。基于实际场景中固有约束的结构化约束特征点具有鲁棒性、旋转和尺度不变性,抗干扰能力更强,其高精度定位有利于提高视觉着陆相对定位的精度与可靠性。     

通信导航融合定位技术发展综述

详细分析了蓝牙、Wi-Fi、超宽带、移动通信网络等多种无线网络通信导航融合定位技术的发展现状,并阐述了其面临的挑战,提出了多网融合方法可以提升室内无缝高精度位置服务的可靠性。利用5G移动通信网络,与北斗/GNSS卫星导航系统结合,可以实现相互增强。最后,从天地一体定位导航与授时体系和仿生通信定位导航两方面介绍了通信导航融合定位技术的未来发展趋势。     

面向视觉着陆的高精度结构化约束特征点研究

为提高视觉着陆过程中无人机的相对定位精度,选取视觉图像中的直线交点作为结构化约束特征点,设计了基于梯度一致性的边缘检测算法,并结合Shi-Tomasi角点检测算法进行结构化约束特征点的粗定位。对LSD直线检测算法进行改进并设计了亚像素角点定位精度改进算法,在结构化约束特征点粗定位的基础上,将其精度提高到亚像素级。基于实际场景中固有约束的结构化约束特征点具有鲁棒性、旋转和尺度不变性,抗干扰能力更强,其高精度定位有利于提高视觉着陆相对定位的精度与可靠性。     

信道状态信息指纹定位算法性能评价方法研究

基于WiFi的定位技术大多使用接收信号强度,但该方法受多径和噪声干扰较大,精度有待提高。信道状态信息(channel state information, CSI)能够更加精细地描述信道状态,具有更强的稳定性。将CSI作为格点特征建立指纹定位数据库,利用该指纹库和在线测量数据,比较了多种定位算法在位置指纹法中的定位效果,并提出了评价KNN、wKNN和随机森林算法的一种评价依据和样本容量扩充方法,分析了三种方法随样本容量增加时定位时间和定位精度的稳定性,从包含定位精度在内的多种角度更加全面地评估了三种方法。结果表明,在以上三种定位算法中,随机森林算法的定位时间与定位精度的稳定性最好。     

室内定位关键技术综述

近年来,位置服务需求不断增长,催生了定位技术的不断发展。针对室内定位,首先介绍了目前广泛应用的几种室内定位系统及其定位原理,并分析了它们的优缺点。然后,针对室内定位中常见的几类关键问题,做出了介绍分析。最后,通过分析现有定位技术,给出了室内定位技术的发展趋势,表明融合定位及导航通信一体化定位是提高定位精度及鲁棒性的有效方法,毫米波及MIMO技术的应用可有效提高测距精度并提高抗多径能力。