部分模糊度固定方法在GNSS/INS紧组合中的应用研究

针对动态环境下GNSS/INS导航定位模糊度固定难的问题,提出了一种基于部分模糊度固定的GNSS/INS紧组合导航定位算法,通过选择模糊度的最优子集进行固定,并利用实测车载实验进行了算法验证.实验结果表明:在开阔环境下,基于部分模糊度固定的GNSS/INS紧组合与基于全模糊度固定的GNSS/INS紧组合算法的定位精度相当,均为厘米级,但是使用部分模糊度固定算法可以有效地提升模糊度固定率;在城市环境下,基于部分模糊度固定的算法明显优于基于全模糊度固定的算法,前者东向精度提升了8％、北向精度提升了31％、天向精度提升了60％,且模糊度固定率提升了21.8％.     

5G微基站环境下GNSS接收机性能及观测质量分析

我国已全面进入5G时代，为研究5G微基站电磁环境对全球卫星导航系统（GNSS）接收机工作性能及观测数据质量的影响，基于自主建设差分基准站的零基线观测数据，采用静态相对定位方法，通过观测数据质量分析、载波与伪距的双差残差序列、对比相对静态定位结果，综合评估5G微基站对GNSS接收机工作性能及观测数据质量的影响。实验表明：当前环境下，GNSS差分基准站及接收机处于近距离建设的5G微基站时，载波相位观测噪声变化范围为5cm，伪距观测噪声变化范围为15cm，零基线测试结果变化范围为1mm。在实验距离内，5G微基站对于GNSS接收机工作性能及数据观测质量影响较小，可以忽略。     

不依赖于卫星的无人系统视觉/激光雷达感知与自主导航技术

智能化的无人系统在现代社会中起着重要作用,而对环境信息的准确感知以及自身位置的精准估计是无人系统智能、高效执行任务的核心基础,视觉与激光雷达传感器是无人系统常用的感知与导航传感器.近年来,随着应用场景的拓展,无卫星信号、无光等恶劣环境对无人系统的感知与自主导航技术提出了新的挑战.针对上述环境,对无人系统中视觉/激光雷达感知技术与自主导航技术及其进展进行了分析和总结.从感知和导航定位两个应用层面出发,深入讨论和分析了基于视觉和激光雷达手段的深度估计、目标检测、自主导航、地图构建等技术的机理差异、实现方法及特性.分析了目前国内外研究成果及进展,总结对比了目前的技术特点与局限性,并展望了未来无人系统感知与导航的关键技术挑战与发展趋势.