基于新息正交性的Kalman滤波抗野值法在POS中的应用

 针对位置姿态系统（POS）应用中全球定位系统（GPS）野值会降低滤波精度和稳定性的问题,提出将基于新息正交性的Kalman滤波（KF）抗野值法应用于POS数据处理中。该方法首先通过判断KF新息过程的正交性是否丧失来判别GPS的位置和速度数据中是否出现野值,然后采用活化函数对含有野值的量测值进行加权限制,使修正后的新息过程能够保持正交性质,从而达到辨识并修正GPS野值的目的。车载试验结果表明,该方法能够有效辨识并抑制GPS野值对滤波精度和稳定性的不利影响,其在GPS野值点处的位置、速度精度比标准KF提高了1~2个数量级。     

双频Android手机GPS/BDS伪距单点定位增强方法与性能评估CSCD

针对双频GNSS手机不同运动状态下的定位性能,从原始观测值质量入手进行分析,设计并比较了多种定位算法的有效性。首先,采集了华为mate30、荣耀20pro、小米10三款双频手机的原始观测数据,从DOP值、信噪比、伪距残差等方面对观测数据质量进行了分析评估。其次,设计了静态和动态实验,利用最小二乘法(LSM)、加权最小二乘法(WLS)(高度角定权、信噪比定权)、Kalman滤波法进行单点定位解算。静态测试结果表明,基于LSM的三款手机定位精度在E、N方向上分别优于2.04m和2.24m,信噪比定权相比高度角定权可使平面定位精度平均提高8.5%;动态测试结果表明,Kalman滤波可有效提高精度性能,平面定位精度平均提高7.2%,但三款手机的动态测试表现明显低于静态测试。     

GPS/BDS组合定位精度分析

随着定位技术的不断发展及多系统导航定位技术的逐步推广,多系统组合导航定位已经成为了GNSS导航定位领域中的主要发展趋势。主要阐述了GPS/BDS组合相对定位的观测方程和数学模型,并根据实测数据对比分析,从卫星可见性、精度因子、定位精度和均方根误差等方面对GPS、BDS及GPS/BDS组合定位系统的定位性能、定位精度进行了比较。研究结果表明,较单一的GPS和BDS系统定位,采用GPS/BDS组合定位可有效提高卫星可见数目和DOP值,且稳定性更好。GPS/BDS组合定位的定位精度也明显优于单一系统,这对GNSS高精度导航定位具有重要的参考价值。     

涡轮叶片精铸蜡型陶芯定位布局优化求解算法研究

为求解陶芯的定位布局优化方案,提高涡轮叶片精铸蜡型陶芯的定位精度以保证精铸叶片成品率,本文提出并研究了基于不同算法对蜡型陶芯定位点布局进行优化.基于陶芯定位误差传递方程,采用Greedy算法和Interchange算法对蜡型陶芯定位点布局方案进行求解;并对两种算法的计算精度和计算时间进行对比研究.结果表明,Greedy算法具有较好的计算精度,Interchange算法时间较短.该研究对工程实践中求解定位点布局优化方案有重要的意义.     

考虑转台定位误差的快速自对准方法研究

提出了一种考虑转台定位误差情况下的捷联惯导快速两位置自对准方法.在传统解析粗对准方法的基础上,根据对准位置及旋转过程中的惯导相邻时刻输出信息小幅慢变的特点,通过引入中间坐标系,实现实际旋转角度的精确跟踪和导航误差的实时更新计算,同时对动态环境对导航误差的影响进行补偿,以提高导航误差的计算精度.建立等效漂移与导航误差之间的数学关系,基于等效漂移,辨识初始姿态角误差,并根据对准精度要求对辨识结果进行迭代修正.静、动态环境条件下的试验结果表明,该方法能够有效克服转台定位误差对惯导系统自对准的影响,计算速度及精度满足对准要求,具有一定的工程应用价值.     

基于高阶WENO格式的旋翼非定常涡流场数值模拟

为提高直升机旋翼黏性涡流场计算流体力学（CFD）的计算精度及降低数值耗散,发展了一套基于五阶加权本质无振荡（WENO）格式的旋翼非定常涡流场数值计算方法。采用运动嵌套网格方法生成围绕前飞状态旋翼的网格系统,以Navier-Stokes方程作为主控方程,湍流模型采用一方程Spalart-Allmaras模型。为了提高旋翼流场中对涡的形成、演化等发展过程的模拟精度,采用高间断分辨率的Roe-WENO格式计算对流通量。对状态变量的插值,选取适当的加权因子,通过多个重构模板的凸组合来构造五阶WENO格式,在交界面附近获得具有五阶精度的状态变量。为了提高计算效率,采用高效的隐式LU-SGS（Lower-Upper Symmetric Gauss-Seidel）推进方法和并行计算策略。最后,运用该方法分别对悬停状态下C-T（Caradonna-Tung）旋翼和UH-60A旋翼以及前飞状态下C-T旋翼和SA349/2旋翼的涡流场及气动特性进行了数值模拟,并将数值结果与传统二阶精度格式的计算值进行了对比。结果表明：在计算时间增长10%～20%的前提下,五阶WENO格式能够捕捉到更精确的涡流场特性,反映了五阶WENO格式在计算旋翼非定常涡流场时具有更高的计算精度与更低的数值耗散特性。     

GPS小波去噪的误差方差建模技术与试验

如何消除GPS观测数据的噪声以提高定位精度并估算消噪信号的误差方差对工程测量具有重要意义。在介绍小波多尺度分析的基础上,推导了在小波多尺度分析巾平滑信号误差的理论方差模型。并通过实际的GPS单点静态定位试验给予验证。试验结果表明,该方法在有效消除噪声的同时,计算得到的各尺度平滑信号的误差方差与理论方差模型基本一致。     

GPS/BDS精密单点定位技术在滑坡变形监测中的应用研究

分别探讨了GPS精密单点定位技术、GPS/BDS精密单点定位技术及BDS精密单点定位技术在地形较为陡峭、有部分卫星被遮挡的滑坡体特殊环境中的应用能力。选用四川西山村8个监测站,总时长跨度16个月的观测数据进行试验及分析,结果表明:西山村滑坡体整体正以平均9.2mm/月的速度向南滑动,并伴随着垂向上的整体下沉。精度区间统计结果显示,平均5.93h时长的GPS精密单点定位的解算精度基本能达到较高水平且相对稳定,可以有效监测变形较缓慢的滑坡体。GPS/BDS的解算结果的精度接近于单GPS的水平,但由于BDS的数据可利用率整体上不稳定,拉低了GPS/BDS的解算结果的整体精度,表明了当前的单BDS精密单点定位的精度受地形等外界环境变化的影响更大。利用观测时长及数据的可利用率指标加权处理解算结果,降低了观测质量不高的结果对整体结果的贡献比,提高了定位结果的精度和容错率。     

基于广播星历的北斗绝对位置基准建立与精度分析

军事反恐、远洋或偏远地区等区域由于条件受控或受限，无法快速自建基准站网框架，因此难以获取高精度的全球绝对位置基准。基于此，提出了利用广播星历中获取的开普勒轨道参数和钟差参数，联合伪距和载波观测值，对单站多天观测文件和导航文件进行静态序贯最小二乘解算，使其定位精度收敛，进而为该区域提供一个低成本的绝对位置基准。多天连续试验结果表明：1）在静态环境下，BDS广播星历单天解的平面和高程定位精度分别为30.0cm和20.0cm，若延长观测时长至7天左右，可获得收敛解，其平面和高程方向平均精度分别达到9.5cm和14.3cm；2）用超快速星历代替广播星历，则BDS单天解平面和高程精度分别为24.3cm和37.3cm，与广播星历结果相差不大；3）对比BDS和GPS定位结果发现，BDS与GPS定位精度结果基本相当，GPS/BDS组合可显著提升定位精度和稳定性。     

利用一维像序列时域差分估计目标进动频率

针对弹道目标识别中目标运动特征参数估计问题,提出一种一维距离像（HRRP）序列时域差分目标进动频率估计方法,该方法首先对一维距离像进行归一化处理,利用峰值法对齐相邻一维距离像,然后计算相邻一维距离像之间的差分值,获得相邻一维距离像差分值序列,最后采用快速傅里叶变换（FFT）从该差分值序列中估计目标进动频率。该方法具有以下优点：利用相邻一维距离像差分值序列能够增强目标进动频率成份,降低其他频率成份,更有利于进动频率的估计;只需要对齐相邻2个一维距离像,而避免了对齐一维距离像序列所带来的问题。利用由FEKO软件计算的进动目标宽带一维距离像仿真数据进行了实验,结果表明所提方法比常规的加权累积法更有效,估计精度更高。     

GPS／GLONASS共用PDOP研究

对全球卫星定位系统的DOP因子进行了分析。对GPS/GLONASS共用系统的可用性和PDOP因子进行了理论分析和软件仿真,对星座的定位特性进行了评估。分析结果表明,GPS/GLONASS共用系统相对于单一的GPS系统在可用性和PDOP因子方面都有很大的改善,从而可以进一步改善定位精度,这就为GPS/GLONASS组合导航的进一步研究和应用奠定了基础。     

低成本U-blox模块的单频GPS/BDS增强PPP定位性能分析

以U-blox单频接收机采集数据,在GPS与GPS/BDS两种解算模式下进行局域增强精密单点定位(PPP)解算,并进行模糊度固定,对其在不同环境下的定位性能进行实验研究和分析。实验结果表明:在静态环境下,GPS/BDS浮点解收敛至cm级需3min左右,较GPS缩短64%,GPS/BDS定位精度RMS在平面与高程方向分别为(3.2cm,2.7cm),较GPS提升(47%,59%);GPS/BDS在30s左右可固定模糊度,固定后定位精度为(0.4cm,1.0cm),较GPS/BDS浮点解提升(88%,63%)。在动态环境下,GPS/BDS浮点解收敛至cm级需4min左右,较GPS提升59%,定位精度为(3.1cm,5.9cm),较GPS提升(34%,43%);GPS/BDS获得固定解需2min左右,固定后定位精度为(0.7cm,1.0cm),较GPS/BDS浮点解提升(77%,83%)。     

北斗/GPS双频载波相位单点定位模型及精度分析

针对海洋工程实时米级绝对定位需求,利用双频伪距、载波相位观测量和同时估计接收机位置、接收机钟差和载波相位模糊度,构建了一种双频载波相位实时单点定位方法.亚太区域14个测站试验结果显示:北斗水平和高程定位RMS分别为1.33m和1.81m,GPS为0.60m和0.85m,北斗/GPS组合为0.56m和0.72m;船载动态试验结果显示:北斗水平和高程定位RMS分别为1.40m 和2.46m,GPS为0.69m 和0.90m,北斗/GPS组合为0.65m和0.83m.     

卫星伪距多路径时空建模研究

目前,多路径误差是制约GPS技术向更高精度发展的主要误差源.为了减小静态观测环境下的多路径误差,基于多路径误差周期重复性的特点,提出了一种自适应噪声分析结合经验模态分解的方法处理原始数据,采用多项式拟合构建了函数模型,并利用该函数模型对相邻天的观测数据进行处理.实验结果表明,利用所提方法对观测数据进行处理,可有效减小多...     

星载全空间可见GPS接收系统定位精度分析及验证

针对低轨空间科学卫星在轨任意姿态无固定对天面造成的无法连续GPS(Global Positioning System,全球定位系统)定位的问题,在HXMT(Hard X-ray Modulation Telescope,硬X射线调制望远镜)卫星中提出了星载全空间可见的GPS接收系统,并指出了双天线多径干扰对定位精度的影响。建立模型,对双天线下主瓣直达信号和后瓣镜像干扰信号叠加合成的信号进行定位精度分析,结果表明,空间中83.3%以上的GPS卫星信号对该系统带来的定位误差影响不大于单天线的定位误差影响。通过半物理动态仿真验证以及外场试验进行验证,实际工程测试数据结果表明采用剔星策略后定位精度提高约13.4%。从而证明了星载全空间可见的GPS接收系统方案的正确性,并可广泛应用于工程实际。     

Online INS/GPS integration with a radial basis function neural network

Most of the present navigation systems rely on Kalman filtering to fuse data from global positioning system (GPS) and the inertial navigation system (INS). In general, INS/GPS integration provides reliable navigation solutions by overcoming each of their shortcomings, including signal blockage for GPS and growth of position errors with time for INS. Present Kalman filtering INS/GPS integration techniques have some inadequacies related to the stochastic error models of inertial sensors, immunity to noise, and observability. This paper aims to introduce a multi-sensor system integration approach for fusing data from INS and GPS utilizing artificial neural networks (ANN). A multi-layer perceptron ANN has been recently suggested to fuse data from INS and differential GPS (DGPS). Although being able to improve the positioning accuracy, the complexity associated with both the architecture of multi-layer perceptron networks and its online training algorithms limit the real-time capabilities of this technique. This article, therefore, suggests the use of an alternative ANN architecture. This architecture is based on radial basis function (RBF) neural networks, which generally have simpler architecture and faster training procedures than multi-layer perceptron networks. The INS and GPS data are first processed using wavelet multi-resolution analysis (WRMA) before being applied to the RBF network. The WMRA is used to compare the INS and GPS position outputs at different resolution levels. The RBF-ANN module is then trained to predict the INS position errors and provide accurate positioning of the moving platform. Field-test results have demonstrated that substantial improvement in INS/GPS positioning accuracy could be obtained by applying the combined WRMA and RBF-ANN modules.