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。     

泛在无线信号定位辅助信息的标准化研究

目前利用泛在无线信号进行定位时所需要的特定辅助信息的数据格式和传输方式还没有出台相关标准,这在某种程度上制约了导航定位产业的发展。针对这一问题,提出了通过对卫星导航定位领域广泛使用的RTCM SC-104和NMEA 0183这两种国际标准格式进行扩展,使其包含泛在无线信号定位相关的辅助信息,并将其通过NTRIP协议进行播发,从而实现辅助信息数据格式和传输方式的标准化。该研究有利于传统高精度GNSS定位和泛在无线信号定位的融合,并为实现泛在(无处不在)的室内外一体化定位提供技术支撑。     

基于红外视觉/激光雷达融合的目标识别与定位方法

近年来,基于可见光图像的目标识别在无人车感知领域得到了广泛应用.然而,可见光图像目标识别无法应用于弱光和黑暗环境.针对于此,提出了一种基于红外视觉/激光雷达融合的目标识别与定位算法.首先,通过基于颜色迁移的数据增强训练方法,提高了红外目标识别算法的泛化性能.继而,提出了一种基于激光雷达修正的单目深度估计方法,通过视觉图像与激光雷达点云的数据融合,实现了基于稠密深度图对目标位置的估计,提高了对小目标的定位能力.试验结果表明,与传统Yolov3目标识别算法相比,该算法平均识别准确率可提升5.8％;此外,相对定位算法将包含小目标在内的物体相对定位精度提高了13.4％.     

北斗二号伪距偏差特性分析及其对定位的影响

伪距偏差是指因卫星下行导航信号非理想状态,导致不同技术状态的终端在接收同一卫星导航信号时产生不同的测距偏差,而现有伪距改正手段尚未考虑该偏差,甚至在双频定位时还会被进一步放大.基于Curtin GNSS研究中心设置的零基线接收机,使用接收机零基线差分解算多组观测终端下北斗二号卫星的伪距偏差,分析其特性,并采用标准单点定位测试伪距偏差改正后的定位精度变化.结果表明:北斗二号各卫星在不同频点的伪距偏差最大可达20cm,B2信号伪距偏差普遍小于B1信号;考虑伪距偏差改正后,标准单点定位在U方向最大提升7.9％,三维方向最大提升5.1％.     

基于VBGMM-DCNN的列车卫星定位欺骗干扰检测方法

面向基于全球导航卫星系统的铁路列车定位实施欺骗干扰的主动检测，在卫星定位解算层次，运用深度学习建模学习方法的优势，提出一种基于变分贝叶斯高斯混合模型-深度卷积神经网络（variational Bayesian Gaussian mixture model-deep convolutional neural network, VBGMM-DCNN）的列车卫星定位欺骗干扰检测方法。该方法首先提取能够充分体现欺骗干扰对定位解算过程作用影响的卫星观测特征参数，构建干扰检测特征矢量；然后，采用VBGMM模型拟合经过预处理的特征向量的概率分布，得到二维概率密度图；最后，将概率密度图用于DCNN模型实施欺骗干扰的检测决策。结合现场实验所得运行场景数据，利用实验室搭建的欺骗干扰测试环境实施了干扰注入测试与检验，结果表明,欺骗干扰检测性能随着DCNN网络深度的增加而提升，相对于常规有监督决策方法F1值最高提升44.68%。基于VBGMM-DCNN的欺骗干扰检测能够适应测试验证中运用的列车运行特征及定位观测条件，所达到的检测性能优于对比算法。     

室内定位技术与应用综述

近年来,随着基于位置服务日益增大的需求,以及基于卫星定位的全球导航卫星系统(GNSS)无法在室内定位的问题,针对复杂室内场景的室内定位技术发展迅速,逐步在各行各业中发挥作用,从各个方面影响着人们的日常生活。首先对目前主流的室内定位技术分类体系、定位原理和方法进行了详细介绍,然后对国内外室内定位技术的研究现状进行了分析和对比,最后对室内定位技术的应用和难点进行了总结。     

“北斗+5G”联合定位与误差校正技术

在边坡、城市峡谷、高架等复杂的公路交通定位环境中，存在海量多样的定位需求与复杂的定位环境，北斗信号穿越建筑空间时强度被削弱，产生严重的信号反射和衍射，使得北斗卫星信号难以到达和有效使用，系统可用率下降，无法提供可靠的定位服务。结合第五代移动通信网络（5G）系统高密度部署的特点，提出了一种北斗+5G联合定位模型以及基于最小二乘残差Helmert后验加权的误差校正方法。在复杂公路交通环境中，可以改善可见卫星数少的问题，优化卫星的几何构型，提高用户终端定位精度，能够为用户终端提供高精度、全天候、连续、实时的定位服务。实验表明，北斗+5G联合定位模型能够大幅提升复杂公路交通环境下的定位性能。     

智能移动平台融合定位技术综述

近年来,随着基于位置服务需求的日益增大,产生了多种针对不同场景的定位方案。但由于定位场景多样且复杂,单一定位手段无法满足多种场景的不同定位需求。同时随着硬件技术的进步,出现了多种不同形式的智能移动平台,可以搭载更多不同类型的传感器,使得基于智能移动平台的多传感器融合定位成为了可能。首先对目前的智能移动平台及其相关的定位技术进行详细介绍,然后对目前主流的融合定位方案进行对比和分析,最后对融合定位技术进行总结。     

基于5G的通导融合位置认证系统性能分析

随着无人化智能移动装备在工业、交通等安全敏感领域的普及应用,民用导航定位系统中的定位安全问题日益突出。位置认证是对终端的物理位置声明进行认证的过程,是导航定位安全技术的重要组成部分。基于第五代(5G)移动通信网络的通导融合位置认证系统具有覆盖范围广、认证精度高、用户容量大、建设运维成本低等多重优势。本文首先介绍了多基站位置认证系统的检测判决原理,提出了漏检平均距离的定义作为位置认证系统精度的量化评价指标。在此基础上,通过数值仿真分析了信号带宽、基站同步误差、信噪比对位置认证系统精度的影响,并利用5G信道模型评估了典型场景下的位置认证系统的性能。结果表明,在具备3个以上的视距基站时,基于5G的通导融合位置认证系统可以实现米级的位置认证精度。     

北斗三号系统PPP-B2b信号定位服务模型及性能分析

给出了PPP-B2b信号定位的观测模型和随机模型，详细阐述了PPP-B2b增强改正模型和参数估计模型，并进行了静态和动态定位实验。结果表明：对于单系统，在30min的收敛时间内，北斗三号定位精度可以达到水平0.118m（静态）、0.176m（动态），高程0.208m（静态）、0.423m（动态）以内，GPS定位精度可以达到水平0.113m（静态）、0.163m（动态），高程0.206m（静态）、0.377m（动态）以内；对于北斗三号/GPS双系统，在20min的收敛时间内，定位精度可以达到水平0.092m（静态）、0.122m（动态），高程0.158m（静态）、0.312m（动态）以内。无论是收敛性还是定位精度，均能满足北斗三号精密单点定位服务指标的要求。