基于数字包络检波的RNSS通道时延标定方法

提出一种采用数字处理的时延测试方法,用于对导航卫星导航信号发射通道分数码片时延的精确测量。该方法是通过高速A/D（模/数）转换器,对导航卫星下行的BPSK（二进制相移键控）信号和卫星导航秒脉冲进行双通道采样,读取采样数据并进行数据处理。根据秒脉冲信号触发门限上升沿确定时延测量起点,对BPSK采样数据进行平方律检波,获取码片换相点,计算换相点和秒脉冲之间的分数码片时延,并进行滤波器时延校准,从而得到导航卫星发射链路的分数码片时延,该方法不需要进行伪随机信号的捕获和跟踪,测量精度主要取决于采样器采样率。通过在测试中使用一根校准电缆对该方法进行验证,验证结果表明,采用本文提出测试方法的测量误差优于0.3ns。     

导航卫星星间链路信号质量参数评估算法

传统的微波调制信号质量评估需要将微波信号变频到中频后进行处理,变频处理会引起非线性失真问题,而且星间链路信号许多关键质量参数如相位一致性、相关损失、I/Q(Inphase/Quadrature,同相/正交)支路功率比等无法用传统评估方法完成,针对这些问题,提出了采用软件无线电技术的导航卫星星间链路信号质量评估算法,利用高速采样器对导航卫星的星间链路信号进行直接射频采样,在数字域对星间链路信号进行相关接收和解调,实现所有关键质量参数的评估.该方法避免了使用变频器带来的附加失真,采用该方法完成实际星载设备的信号质量评估的结果表明,该评估算法精度高,能满足导航卫星星间链路设备信号质量参数评估要求.     

基于功率特征分组的空时自适应脉冲干扰抑制方法CSCD

脉冲干扰是一种常见的导航干扰类型,具有高带宽、突发性等特点,针对脉冲干扰的抑制具有较大难度。常规空时自适应处理不对接收信号类型进行区分,而是统一进行协方差矩阵估计及权值计算,存在抗脉冲干扰性能下降或失效的可能。针对以上问题,提出了一种基于功率特征分组的空时自适应处理方法。首先对接收数据进行功率检测,将信号采样数据分为有干扰数据组和无干扰数据组,然后对分组后的数据分别进行权值计算和滤波处理,最后将滤波后的数据按照采样顺序进行合并。该方法通过数据分组,提高了干噪比的统计计算准确度,增加了干扰零陷深度,实现了抗干扰能力的提升。理论分析和仿真实验均证明了该方法的有效性。     

GNSS接收机在探月三期中的应用研究

探月工程对飞行器导航系统的性能提出了更高要求,因而有必要研究GNSS(Global Navigation Satellite System,全球导航卫星系统)接收机在探月任务中的应用。以探月工程三期为应用需求,开展地-月-地转移过程中的GNSS接收机可用性分析、GNSS信号特性分析;并针对低信噪比环境下的高灵敏度接收机系统应用进行设计,采用弱信号捕获算法和弱信号跟踪算法实现-175dBW的灵敏度;最终采用基于轨道动力学模型的卡尔曼滤波方法实现了GNSS自主定轨算法。仿真表明:GNSS接收机在60 000km以下的地-月转移和月-地转移弧段能够为探月飞行器提供100m以内位置精度的导航服务。     

可融合里程计的INS/GNSS组合导航系统设计与试验分析

为了解决卫星信号被遮挡环境下MEMS-INS/GNSS组合导航漂移问题,对GNSS信号中断时的MEMS-INS/GNSS系统应如何抑制导航误差的漂移进行了研究.采用基于误差状态的EKF信息融合方法,灵活接入轮式或视觉里程计(OD)的速度约束,建立了一种MEMS-INS/GNSS/OD导航系统.在试验中,对比分析了加入A...     

微惯性/卫星组合导航系统算法研究

微惯导系统(MINS)与卫星导航系统(GNSS)的结合不仅可以充分利用微惯导系统良好的短期性能和GNSS的长期稳定性,弥补MINS系统误差随时间积累和GNSS采样频率低、动态性能差的缺陷,而且使得组合导航系统的精度和动态能力同步提高,保证了系统在卫星信号受遮挡或失效的环境下仍能够以较高的精度自主运行一段时间,正常工作.采用星网宇达的产品采集真实数据进行了离线仿真,比较了多种滤波算法,实验证明,采用UKF取得的效果最好,EKF次之,KF最差.     

基于记忆融合模式的多无人机分散式协同导航方法

针对多无人机协同交互过程中存在的通信时滞问题，提出基于记忆-融合的多无人机分散式协同导航算法。在无人机惯性和全球卫星导航系统（GNSS）紧组合导航框架基础上，建立含时滞影响的系统状态向量，并对系统状态误差及其方差进行推导，进一步构建关于各无人机状态的最优估计模型，并基于状态误差方差最小准则对状态进行最优估计。建立了基于机间相对测量的多无人机分散式协同导航算法，提出了基于记忆融合模式的时滞处理方法。在GNSS可获取及拒止环境下进行多无人机协同导航仿真与实验测试，结果表明，所提出的基于记忆-融合的分散式协同导航算法能有效补偿通信时滞造成的精度损失，有效提高定位精度。     

基于DKF的IMU误差预测算法

作为导航领域常用的组合导航方式,全球导航卫星系统(GNSS)/惯性导航系统(INS)组合导航在GNSS信号失锁后,由于惯性测量单元(IMU)误差随时间迅速积累,其定位结果会偏离载体真实位置,导航精度下降.针对此问题,提出了一种长短期记忆网络(LSTM)辅助的算法,称之为深度卡尔曼滤波(DKF)算法.DKF算法的核心思想是使用LSTM训练IMU误差模型,然后通过训练出的模型预测IMU误差,最后将预测的IMU误差代入IMU数据以校正导航结果.仿真结果表明:在200s测试数据上,DKF算法将误差从1.1537m/s降低到0.3746m/s.与平均预测、卡尔曼预测和最小二乘估计等方法相比,DKF算法的误差最小,具有更优越的导航性能.     

GNSS/SINS组合导航中多路径效应的识别与抑制算法CSCD

针对GNSS/SINS组合导航系统中,GNSS定位易受多路径效应影响的问题,提出了一种多路径效应识别与抑制算法。通过设计姿态检测与χ^(2)检验相结合的两层多路径效应识别方法,实时检测GNSS输出结果的可靠性和GNSS/SINS二者定位的一致性。将提出的抗野值自适应滤波算法用于对多路径误差的抑制,当检测到GNSS受多路径效应影响时,通过残差加权减小异常量测量在量测更新中的比重;当GNSS定位正常时,通过限定记忆指数加权的方式计算残差协方差的极大似然最优估计,并采用渐消滤波提高滤波器的调节能力。通过实际跑车试验验证了该算法能够有效抑制GNSS多路径误差,具有较高的导航精度与自适应能力。     

跨距与运动约束的隧道内列车惯性导航方法

高速列车通过隧道时无法接收卫星信号,而仅依靠惯性导航的定位误差增长较快,针对这一问题提出了一种利用列车和隧道特点辅助惯性导航的方法。该方法使用GNSS和运动约束估计IMU相对于车体的安装角,并在隧道内使用运动约束和路标跨距约束提高列车的定位精度。基于状态变换卡尔曼滤波设计了系统方程和观测方程,与传统方法相比,系统方程更接近线性定常系统,滤波时间更新方程与测量修正方程可采用相同的计算频率,减小实时计算负担,有利于高速运动下的组合导航。基于实际的高速列车行驶实验,设计了列车穿越隧道的仿真实验,实验结果表明,两种约束辅助的惯性导航在隧道内的定位精度有明显提高,优于3‰行程。     

Exploiting GNSS signal structure to enhance observability

There are a number of different error sources, such as multipath and thermal noise, which corrupt satellite navigation waveforms from their theoretical structure. However, even under ideal conditions the broadcast signals have some degree of deformation as a result of the practical individual hardware implementation. For the most demanding users of satellite navigation, such as aircraft navigation and landing systems, it is important to characterize the nominal signal structure in order to detect minimal variations resulting from hardware-based errors. Thus far such precorrelation Global Navigation Satellite System (GNSS) signal quality monitoring has been performed through high gain antennas, which allow for raising the GNSS spectrum above the thermal noise floor and observing the structure of the signal directly at the front end output. This paper describes a new approach to achieve such observability based on signal processing techniques, such as dithering and averaging, which leverage the repetitive nature of the GNSS signal. The paper presents how these techniques can drastically improve the signal-to-noise ratio (SNR) in postprocessing, allowing for the direct analysis of GNSS signals using traditional front end designs and conventional antennas. Results are predicted using the appropriate theory and validated using data collected from the Global Positioning System (GPS).     

SINS/GNSS integrated navigation system based on maximum versoria filter

In the missile-borne Strapdown Inertial Navigation System/Global Navigation Satellite System (SINS/GNSS) integrated navigation system, due to the factors such as the high dynamics, the signal blocking by obstacles, the signal intefereces, etc., there always exist pulse interferences or measurement information interruptions in the satellite receiver, which make nonstationary measurement process. The traditional Kalman Filter (KF) can tackle the state estimation problem under Gaussian white noise, but its performance will be significantly reduced under non-Gaussian noises. In order to deal with the non-Gaussian conditions in the actual missile-borne SINS/GNSS integrated navigation systems, a Maximum Versoria Criterion Extended Kalman Filter (MVC-EKF) algorithm is proposed based on the MVC and the idea of M-estimation, which assigns a smaller weight to the anomalous measurements so as to suppress the influence of anomalous measurements on the state estimation while maintaining a relatively low calculation cost. Finally, the integrated navigation simulation experiments prove the effectiveness and robustness of the proposed algorithm.     

SPWM 控制算法的Matlab 仿真和失真度分析

针对航空发动机数字电子控制器的实时性和高性能要求,需保证数控系统中的传感器激励信号的高精度和低失真度,使传感器提供更准确地反馈信号以参与航空发动机数控系统的控制。基于数字电子控制器的硬件实现,分析和总结了在航空发动机数控系统中常见的传感器激励信号的发生方法,计算出了几种方法中对应的开启和关闭时间,并指出了各种方法的优缺点。最后提出了1种在硬件实现前的准确、可行的针对SPWM激励波形的仿真方法。详细描述了利用SPWM技术发生正弦信号的基本原理和几种常用方法中正弦信号的实际输出值对于理想输出值的逼近方法,并着重阐述了利用Matlab数学工具仿真生成SPWM信号及计算其失真度的方法,最后得出各种方法的实际输出效果。     

脉冲测试系统最佳带宽的数值计算

由于受测试系统带宽的限制，脉冲信号在测试过程中其能量将受到不同程度的损失。本文用Romberg数值积分法计算出在一定能量损耗限值要求下的脉冲信号频谱宽度，并用付氏级数对其进行了信号重构验证，据此得出了脉冲信号测试系统带宽的最佳值。     

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。     

复杂城市环境下GNSS/INS轻轨轨道中线精密测量方法CSCD

在城市轻轨线路的中线精密测量中,传统的基于GNSS的测量方式往往受高楼、站台、上跨桥及声屏障等复杂环境信号遮挡影响,甚至无法接收到GNSS信号,难以得到满足精度要求的轨道中线坐标;而基于全站仪的测量方式需建立轨道控制网,作业效率低下。为了满足城市轻轨中线精密测量高精度和高效率的需求,采用GNSS/INS轨道中线精密测量方法,基于Kalman滤波将惯导、GNSS数据进行融合,并根据轨道检测仪在轨道上不发生垂向和侧向运动的特点,采用运动约束算法,以提升组合导航系统测量精度。同时设计了基于新息滤波的抗差检测,以剔除定位质量差的GNSS数据。通过将里程计比例因子误差增广到状态向量的方式进行参数估计,以减小里程计测量误差。通过集成惯导、GNSS、里程计等传感器的轨检小车,采集城市轻轨轨道测量数据。经数据处理和对比分析,在GNSS信号较差的复杂场景下能够得到厘米级的轻轨轨道中线坐标,且测量效率大大提升。     

GNSS复杂电磁环境综合监测测向与分析评估技术

复杂的电磁环境是电磁辐射源集合与电波传播环境相互作用的总和.针对目前GNSS易受复杂电磁环境影响的问题,研究了GNSS复杂电磁环境综合监测测向与分析评估技术,提出了专用信道化监测方法、比幅与比相联合测向方法、卫星导航信号和电磁干扰信号综合分析方法以及GNSS复杂电磁环境影响效应分析评估方法,解决了现有通用设备在弱信号监测测向、电磁干扰信号与导航信号联合监测以及在复杂电磁环境影响效应分析评估方面存在的不足.该技术能够指导GNSS复杂电磁环境综合监测测向与分析评估设备的研制,为GNSS复杂电磁环境监测保障的工程化提供了技术支持.     

相关法测量中的噪声信号源和扫频信号源的性能比较

时差法相关测量中信号的带宽越宽，互相关函数的峰值点的峰值优势越大，其测量的抗干扰性能越好。通过理论分析和数学仿真研究了两种宽带信号源——噪声信号和扫频信号，并利用相关分析法测量两信号问时差时的性能。结论是：噪声信号频带范围宽，带宽不受所采用信号长短的限制，测量分辨力高，但其频谱与噪声干扰频谱相似，抗干扰能力差；扫频信号的频率和带宽可人为控制，频谱特征明显，抗干扰性能好。     

GNSS干扰信号检测方法研究

研究了GNSS导航接收机在干扰源条件下的干扰检测和识别技术。除常见的卫星干扰如脉冲干扰、扫频干扰、BPSK干扰、宽带高斯白噪声干扰外,还添加了QPSK和8PSK干扰进行建模分析,并提取了常见的特征参数,如信号3dB带宽和频谱峰度等。通过研究,高阶累积量被提取作为MPSK干扰类内识别的特征参数。研究了基于决策树和BP神经网络等分类器算法的干扰盲识别,并分析比较了这些分类算法的识别准确率,为抗干扰领域的研究提供了重要参考。