密林环境空地协同GNSS/UWB快速高精度定位技术

针对密林中卫星信号遮挡难以实现快速高精度定位的问题,提出了一种密林环境空地协同全球卫星导航系统/超宽带(GNSS/UWB)高精度定位方法。该方法综合考虑无人机平台在空旷环境快速运动与超宽带的强穿透性测量等特征,通过无人机携带GNSS/UWB集成化载荷,以移动单基站模拟多基站,配合密林中UWB标签组网测距,完成密林中UWB标签定位。对基站布设方案展开研究,为密林环境下空地协同GNSS/UWB快速高精度定位技术应用提供基站布设指导和依据,并且利用密林环境下实测测距实验+仿真定位实验对提出的方法进行验证。结果表明,所述方法可有效实现密林环境下的快速高精度定位,精度达到分米级,并且通过优选基站布设网型、范围及高度可有效提高定位精度,为密林环境下快速高精度定位方法提供了理论支撑。     

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。     

基于最优基站选择的超宽带和惯导融合定位方法

为提高基于超宽带的室内定位精度,设计了一种超宽带和惯性导航组融合定位方法.首先,采用基于改进马氏距离的异常值检测方法对超宽带测距过程中的异常值进行了剔除;然后,采用紧耦合滤波以超宽带测距值作为扩展Kalman滤波观测量,以惯性导航的位姿信息作为扩展Kalman滤波预测量,通过超宽带测距来不断校正惯性导航解算的数据融合定位方法.针对定位环境基站多功率消耗大且远距离基站观测数据非视距问题影响定位精度,提出了一种基于协方差矩阵迹作为度量信息的最优基站选择算法.采用传统轮询方法和最优基站选择方法对小车进行了矩形运动实验,实验结果表明:相比传统的轮询算法,采用最优基站选择方法的定位精度提高了15.3％,验证了本文方法的有效性.     

无线时间同步的TDOA室内定位系统

为获得高精度的定位结果,无线定位系统中通常需要对基站进行精确的时间同步,因此提出了一种利用无线信号完成基站间时间同步的方法。首先建立了定位观测量模型,分析了系统定位原理,基于定位原理分析提出了一种基站间无线时间同步方案和固定偏差校正方法。而后给出了到达时间差(TDOA)定位算法及其改进方法。最后给出了基于以上原理的定位系统设计和实现方案。在实际场景下的试验验证结果表明,所提出的方案可以实现基站间的无线时间同步,并给出正确的用户终端定位结果。     

基于FPGA的超声三维坐标测量系统

提出基于超声波测距的三维坐标测量方法,利用FPGA实现超声波测距系统电路,设计并行四个通道信号处理系统,获得超声发射端到四个超声接收端的距离,并利用最小二乘法实现发射端空间位置的准确估计。对基于超声波测距的三维坐标测量系统进行实验研究,实验结果表明采用峰值测距和最小二乘三维定位算法可有效实现三维坐标测量,坐标的绝对误差在30 mm以内。     

基于人工地标的移动机器人定位与调整技术

在飞机大型构件测量领域,针对测量设备自动化转站时存在移动机器人无法准确到达站位的问题,提出了采用基于人工地标的移动机器人定位与调整技术实现转站时的精确定位。其次,设计了一种人工地标,给出使用激光跟踪仪的地标标定工装以及标定方法,通过该方法可得到地标在全局坐标系下的坐标。同时,介绍了地标的编码与位姿的解算方法,以及移动机器人位姿调整策略。最后,试验表明,人工地标测量的位置和角度误差均较小,移动机器人通过人工地标的定位与调整后的精度可以满足自动化转站的精度要求。     

基于原始观测值的UWB增强GNSS精密单点定位方法研究

全球卫星导航系统(global navigation satellite system,GNSS)可提供全球范围内全天候高精度导航、定位和授时服务。以精密单点定位(precise point positioning,PPP)为代表的绝对定位技术凭借定位精度高且全球一致、作业范围灵活等优势受到广泛关注,但是较长的收敛时间,限制了其在实时、快速精密定位应用中的使用。为解决上述问题,提出了超宽带(ultra-wideband,UWB)增强PPP方法,在多星座PPP中紧密集成UWB测距信息,以提高GNSS PPP性能。实验结果表明,在动态场景下,融合UWB量测使GPS/GAL双系统PPP在东、北、天3个方向的位置均方根(root mean square,RMS)值分别减少了76.99%、21.46%、64.53%,GPS/GAL/BDS三系统PPP减少了69.69%、37.21%、61.32%,并且收敛时间分别加快62.78%和57.75%。关于锚点数(几何构型)的评估表明,仅利用4个锚点就能将双系统和三系统3D误差RMS值减少67.98%、59.35%,收敛时间加快76.14%、62.68%,达到成本和性能综合最优的增强效果。     

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。     

对地面测向交叉定位中最大位置误差的仿真与分析

研究了双基站固定的情况下,测向交叉定位中测量角度和最大位置误差的分布问题。结合固定双基站的特点,先推导出可能产生最大位置误差的几何坐标,然后在测角误差不同的条件下分;别对最大位置误差的分布进行了仿真,最后得到了最大位置误差的分布规律。     

基于MEMS/UWB组合的室内定位方法

在深入研究超宽带（UWB）与车载低成本MEMS的定位原理和算法的基础上,提出了采用UWB辅助MEMS定位的算法,以抑制MEMS的发散并提高定位精度。设计了两者的融合定位算法,完成了基于MEMS/UWB的室内定位技术研究。最终试验运动253.4m,MEMS定位误差小于0.61m,MEMS/UWB融合定位误差小于0.07m。试验结果表明,MEMS/UWB算法与单独的MEMS定位算法相比,有效地提高了定位精度与定位稳定性。     

非视距误差神经网络改正的超宽带定位模型研究

非视距环境是造成超宽带定位系统精度下降的主要原因。由于非视距环境的测距精度下降难以通过常规计算方法建立改正模型,提出了一种基于反向传播算法的神经网络改正的超宽带稳健定位模型。该方法通过反向传播神经网络的自适应学习方法建立了一种超宽带非视距误差改正的稳健定位模型,实现了在非视距环境下超宽带定位精度的提升。首先采集非视距环境下超宽带测距值,提取超宽带在非视距环境下的坐标序列,计算得到误差序列,然后通过反向传播神经网络建立误差改正模型预测得到标签的误差改正值,最后使用超宽带Kalman滤波定位模型进行超宽带定位,从而消除非视距环境对定位精度的影响。通过对比实验分析,本模型较多项式拟合模型超宽带测距精度提高46.8%,定位精度提高43.4%;较多面函数拟合模型超宽带测距精度提高28.2%,定位精度提高26.2%。实验结果表明,反向传播算法的神经网络对超宽带非视距定位模型的误差改正有很好的效果,对超宽带定位精度的改正效果显著。     

基于非合作低轨卫星的测向交叉定位技术

根据非合作低轨卫星的特点，可以被动测量多颗卫星信号的来向，通过测向交叉的方式进行定位。但是通过星历解算出的卫星位置位于地心地固坐标系，用户测量的方位角和俯仰角基于站心坐标系。针对非合作低轨卫星测向交叉定位时目标用户角度信息与卫星位置基于不同坐标系的问题，提出了一种迭代最小二乘定位算法，通过迭代的方式不断收敛定位结果，能够在目标用户角度信息与卫星位置基于不同坐标系的情况下，解决非合作低轨卫星的测向交叉定位问题。仿真结果表明，基于迭代最小二乘定位算法能够实现非合作低轨卫星仅利用角度定位，并分析了测角精度、卫星轨道高度、参与定位卫星数与定位误差之间的关系。针对迭代的计算方法，分析了迭代过程中不同收敛条件下迭代次数与定位误差之间的关系。在保证定位精度的情况下，将迭代收敛范围设置为8~30 km，可以降低2~3次迭代次数。     

基于超宽带和航位推算的室内机器人UKF定位算法

超宽带是一种传输速率快、功耗低的新型无线通信技术,可提供亚米级定位精度,近年来超宽带定位在机器人领域的应用日益广泛。在超宽带信号有效区域边缘或信号受到遮挡时,超宽带定位精度急剧下降。为此提出了一种基于超宽带定位和航位推算的UKF组合定位方法,可有效克服上述问题,从而为室内机器人定位提供一种稳定可靠的解决方案。     

基于北斗接收机的车载卫星导航系统的设计

基于北斗卫星导航系统、北斗地基增强系统、移动通信网络,设计开发了 一款小体积、高精度车载导航系统。主要在接收基站差分信息以及实现高精度定位方面 进行探索。通过单点定位和差分定位的野外跑车对比试验得出,该系统性能稳定、可靠 性高,其差分定位精度能够满足车辆导航的要求。     

GPS移动基准站差分定位算法

相对导航定位技术在空中加油任务中起着至关重要的引导作用。针对传统差分定位模式受限于基准站位置固定、覆盖范围有限等问题,研究了一种无固定基准站差分定位方案,实现了短基线高精度动态相对定位。该方案首先基于实时伪距单点定位求得移动站近似坐标,结合载波信息进行站间差分,求得单差模糊度浮点解及更高精度的移动站坐标。之后,再利用双差观测方程,并采用扩展Kalman滤波(Extended Kalman Filtering,EKF)算法获得移动站精确坐标和双差模糊度浮点解。最后,采用LAMBDA算法进行模糊度快速固定,获得最终定位结果。实验结果表明,所采用的无固定基准站差分定位方案使得基线长度均方差小于5cm,达到了较高的动态相对定位精度。     

多站混合定位系统的平面误差分析

基于应答方式的多站机场航管定位系统可同时采用时差和距离测量技术,应用最小二乘法和误差估计理论,对按圆周均等布站的四站、五站和六站定位系统所做的相对测量误差分析表明,利用二次监视雷达所给出的测距信息,并通过有限增加冗余测站,将能有效的提高多站定位系统的平面定位精度。     

基于非导航随机信号的组合导航技术研究

目前,卫星导航系统已成为无处不在的导航和授时信息源,但是其自身存在固有的缺陷,如信号功率低、易被敌方压制或欺骗等。为了弥补卫星导航系统的不足,开展了基于地面数字电视广播(DTMB)和接收信号强度指示(RSSI)移动终端等非导航随机信号的导航信息提取技术研究和组合导航技术研究。根据DTMB时域PN帧头序列的良好时域相关性,联合频域传输信令,完成了数字电视信号的高精度测距;根据RSSI移动终端的无线信号传播模型和代表性实测数据,通过线性回归等数学手段对距离衰减公式进行优化,以完成移动终端相对基站的精确距离测量;根据非导航随机信号提取的导航信息,完成基于非导航随机信号的组合导航技术研究。经理论研究和试验验证,通过DTMB和RSSI移动终端等非导航随机信号可以提取高精度导航信息,组合导航技术研究能够满足高精度导航定位的应用需求,具有良好的工程应用价值。     

基于四元数的单目视觉物体位姿测量方法

对基于点特征的单目视觉定位算法进行了研究,设计了一种5点平面靶标,在五个特征点的基础上提出了一种基于四元数的单摄像机位姿测量方法。建立了四元数空间变换矩阵,然后再根据特征点在世界坐标系下的坐标值以及特征点在CCD成像面上的坐标值,在空间投射的基础上利用最小二乘法求解出靶标的四元数空间变换矩阵,从而求得靶标的空间位姿。通过实验对该单目视觉定位方法进行验证,实验结果表明：测量模型平移定位精度达到了,旋转定位精度达到了。