三星定位原理研究

双星定位系统只需要两颗同步卫星便可以为用户提供定位服务,但却存在着用户位置易暴露和用户数量易饱和这两大缺陷。建议采用三颗同步导航卫星像GPS卫星那样向用户播发导航电文,用户接收机根据这些导航电文信息以及气压高度表信息,像GPS接收机那样解算用户位置,从而克服了双星定位的两大缺陷。仿真表明本定位原理行之有效。     

高空长航时无人机高精度自主定位方法

针对传统基于轨道动力学模型及非线性滤波进行间接敏感地平天文导航定位方法在实际应用中的局限性,提出了一种适用于高空长航时无人机自主导航定位的快速间接敏感地平天文解析定位新方法。分析了星光折射视高度天文量测的机理,导出天文三维定位的解析表达式,详细阐述了利用最小二乘微分校正法代替非线性滤波的天文定位方法,通过直接求解非线性量测方程组即可得到飞行器的精确位置信息,并对这种定位方法的定位精度进行了理论分析。该天文定位方法利用了星光折射间接敏感地平精度高的特点,又不需要飞行器动力学模型也不需要任何先验知识,算法简单可靠,计算量小,而定位精度与传统方法相当。最后,通过计算机仿真,验证了这种天文定位方法的有效性。     

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CDMA蜂窝网的飞行器三维定位算法

针对中低空飞行器提出了一种将码分多址(CDMA)蜂窝网导频信号被动定位与惯性导航系统进行组合的导航定位方法。该定位方法是根据CDMA蜂窝网导频信号的到达时差（TDOA）进行两次加权最小二乘解算,并利用飞行器惯性组合的原始信息进行解模糊,从而实现中低空飞行器的三维实时定位。蒙特卡罗仿真证明：在高斯白噪声条件下,该算法运算速度快,精度高,其均方误差逼近克拉美罗下界（CRLB）,为组合导航实时性要求提供了理论参考。     

地磁辅助的无缝INS/GPS组合导航研究

INS/GPS组合导航已经成为当前无人机导航系统的主要实现形式,由于GPS信号容易受到干扰,在恶劣的电磁环境下信号易丢失,从而导致GPS卫星信号失锁而无法使用。地磁导航作为一种无源导航方法,其难以受到外界干扰且具有较强的自主性,从而为克服GPS在干扰情况下无法对INS误差实现持续无缝修正的不足提供了很好的途径。针对INS/GPS组合导航中GPS卫星信号失锁的情况,设计提出了使用地磁匹配导航进行辅助实现无人机无缝导航的实现方案,设计了基于地磁特征的地磁匹配算法和地磁匹配辅助的INS/GPS组合无缝自主导航算法,并通过仿真验证了采用地磁匹配辅助导航方法,可以在GPS无效的情况下,实现对INS导航误差的持续无缝修正,从而提高导航系统性能。     

基于因子图的无人机视觉定位方法

当前多用途无人机主要依靠全球导航卫星系统（GNSS）和惯性测量单元（IMU）的组合导航实现高精度定位，然而在强电磁干扰以及各类复杂环境GNSS拒止等情况下，该定位模式面临失效的风险。为探索一种GNSS拒止环境下的导航定位手段，对视觉导航方式进行了研究，针对无人机小交会角条件下视觉定位存在高程方向交会精度差、绝对尺度信息缺失、累积误差无法消除和定位轨迹不连续等问题，提出了基于因子图融合影像匹配和视觉信息的光束法平差方法，解决了无人机小交会角下的自主绝对定位问题。     

基于非合作LEO卫星辅助GNSS联合定位技术CSCD

针对全球导航卫星系统(GNSS)在受挑战的环境中,出现导航卫星信号被干扰或遮挡,导致可见卫星数目无法满足定位最低要求的情况。利用低轨(LEO)卫星具有信号到达地面功率高、抗干扰能力强,以及在未来将进行大量部署的特点,可为GNSS的导航服务提供备份与补充。提出了基于非合作LEO卫星辅助GNSS联合定位算法,不同于现有的LEO/GNSS联合定位算法将低轨卫星简单地视为轨道降低的导航卫星,该算法以LEO为通信卫星,从非合作、非导航特性的实际情况出发,将LEO的多普勒与GNSS的伪距、多普勒相结合求解用户位置信息,并以ORBCOMM低轨通信卫星联合GPS为例进行了仿真实验,实验结果验证了算法的可行性与性能。     

无人机动态目标高精度定位方法研究

针对未来无人机对目标高精度定位的迫切需求,开展了无人机动态目标高精度定位方法研究,提出了动态目标高精度定位总体方案。方案将惯性/卫星组合导航系统和机载光电平台系统获取的载机信息和目标相对信息作为目标定位算法的输入量,合理分配目标定位过程中各项误差参数,实现无人机对目标的高精度定位。经仿真验证,目标定位精度和载机导航精度都达到了期望指标,表明了方案和算法的有效性。     

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。     

用改进的准线性平差法实现GPS辅助无人机对地定位

以无人机对地定位为应用背景,在GPS辅助确定机载摄像机光心位置条件下,用改进的准线性平差法从序列图象求解地面目标点的三维位置。首先简要介绍经典平差法和准线性平差法,然后详细阐述了改进的准线性平差法原理、实现步骤,并用仿真数据和真实图象进行了验证。结果表明,改进的准线性平差法不仅对定位精度有所提高,而且降低了计算量,提高了计算速度。如果运用于GPS辅助无人机获取的图象分析,可实现实时对地定位和基于视觉的导航、着陆等。     

用于定位导航授时微终端的SoC系统设计

为了解决遮挡情况下的实时定位问题,美国提出了Micro-PNT方案,我国也提出了定位导航授时微终端(Micro Positioning Navigation and Timing Terminal,MPNTT)方案。定位导航授时微终端集成了卫星导航系统、微惯性测量单元、微型原子钟及处理器系统,可为终端用户提供精确可用、完好及时、连续安全的定位导航服务。介绍了一种用于定位导航授时微终端的SoC系统设计,其包括了基于SoC FPGA的硬件设计和基于GNSS/MIMU的组合导航滤波算法。SoC系统集成了FLASH、SSRAM等存储芯片,通过RS422、RS232、CAN等通信接口接收GNSS、MIMU及外源传感器信息,并在ARM核中完成组合导航算法,以得到导航结果。SoC芯片单片实现了ARM与FPGA的功能,系统集成面积满足小型化需求,为后续移植为ASIC芯片提供了基础。对组合导航滤波算法进行嵌入式软件移植并测试,结果表明：SoC系统单次惯导解算时间为7ms,实测与仿真输出的导航位置差距在0.05m以内,俯仰角差和横滚角差在0.005°以内,航向角差在0.05°以内。本文设计的SoC系统高精度、集成化、可扩展,满足了微终端的要求。     

一种基于无线信号辅助的室内无死角定位算法

针对传统惯性导航系统定位误差随时间积累的问题,提出了一种基于无线信号辅助定位的室内无死角定位算法。该算法首先利用加速度计、陀螺仪、磁力计和气压计等传感器数据实现三维定位,然后利用无线信号对惯导定位中的位置偏差进行实时校正,再通过航向最优估计算法对航向误差进行修正,在位置和航向上增强惯导系统的实用性。利用实验室自主研发的微惯性测量单元固定在腰部脊椎位置进行实验验证,结果显示基于无线信号辅助的室内无死角定位算法精度达到1%以内,与纯惯导技术相比,能够提供更持久和准确的三维位置信息。     

时钟模型辅助的惯性/卫星紧组合导航算法研究

针对卫星信号受到遮挡或者干扰、卫星接收机收星数不足的问题,提出了一种时钟模型辅助的惯性/卫星紧组合导航算法。通过正常紧组合状态下的钟差、钟漂估计值建立钟差和钟漂的数学模型,在可见卫星少于4颗时,用时钟模型计算得到的钟差和钟漂作为系统钟差、钟漂的真实值引入观测信息中,并省去状态变量中的钟差和钟漂项,增加了系统的可观测性。最后,通过采集跑车试验数据进行了离线数据仿真试验。试验结果表明,提出的时钟模型辅助的惯性/卫星紧组合导航算法在可见卫星不足的情况下取得了良好的效果。     

低轨星座/惯导紧组合导航技术研究CSCD

现有低轨(LEO)卫星导航研究主要以低轨星座独立导航定位和增强全球卫星导航系统(GNSS)导航定位为主,对低轨卫星和惯性导航系统(INS)组合导航技术研究较少。本文面向应用较小规模低轨星座资源实现米级定位精度的需求,提出了一种低轨星座/惯导紧组合导航方法,系统性地分析了不同规模低轨星座、不同精度级别惯导器件以及不同导航信号播发频度下组合导航定位的性能,并利用构建的仿真试验系统进行了低轨星座/惯导紧组合导航方法的仿真试验验证。试验结果表明,相较于低轨星座独立导航,低轨星座/惯导紧组合导航在星座不满足四重覆盖时仍能达到米级定位精度,并且在低轨星座规模较小和导航信号播发频度较低时,惯导测量精度对组合导航定位精度影响明显。研究结果表明,在利用低轨卫星进行导航时,通过引入惯性观测辅助低轨卫星导航,可有效提高导航效能和精度,为低轨星座和导航信号播发方式设计带来更多的选择。     

时钟模型辅助的惯性/卫星紧组合导航算法研究

针对卫星信号受到遮挡或者干扰、卫星接收机收星数不足的问题,提出了一种时钟模型辅助的惯性/卫星紧组合导航算法。通过正常紧组合状态下的钟差、钟漂估计值建立钟差和钟漂的数学模型,在可见卫星少于4颗时,用时钟模型计算得到的钟差和钟漂作为系统钟差、钟漂的真实值引入观测信息中,并省去状态变量中的钟差和钟漂项,增加了系统的可观测性。最后,通过采集跑车试验数据进行了离线数据仿真试验。试验结果表明,提出的时钟模型辅助的惯性/卫星紧组合导航算法在可见卫星不足的情况下取得了良好的效果。     

基于惯性导航/无线传感器网络组合的采煤机定位方法研究

采煤机是井下综采工作面的重要设备,采煤机精确定位技术是煤矿生产装备自动化的关键技术之一。为了实现高精度定位满足井下综采自动化作业需求,提出了基于惯性导航/无线传感器网络组合的采煤机定位方法。采用锚节点安置于液压支架上,移动节点与惯导固定安装于采煤机上的配置方案,利用位置已知的锚节点测距信息估计和修正惯导误差,同时实施对安置于推进过程中的液压支架上锚节点(未知节点)位置信息的实时校准,从而达到采煤机高精度定位、无线传感器网络节点动态自动调节的目的。通过试验对所提方法的有效性进行了验证,结果表明,所釆用方法对釆煤机轨迹具有良好跟踪性能,水平定位误差不超过1.57 cm/h。     

车载里程仪参数的实时标定方法

针对里程仪输出的速度(或位置增量),其参数标定误差残差是影响定位定向系统性能的关键因素,传统里程仪参数标定方法需在行车过程中设置精确标志点,且有行驶路线受限的缺点,因此提出一种基于速度量测的定位定向系统误差实时估计和补偿方法.该方法将里程仪刻度系数误差、安装误差残差纳入状态变量进行实时估计并补偿,将惯性导航系统输出的速度与里程仪输出的速度进行对比,构建量测方程.设计跑车试验对该方法进行验证,结果表明该车载里程仪参数的实时标定方法,仅需要在里程仪安装在车辆上后,导航系统做一次正常罗经对准并转惯性/里程仪组合导航模式,在车辆正常行驶过程中,即可自动标定出里程仪参数误差,具有自主、灵活简便、精度高的特点,同时提高了惯性/里程仪组合导航系统定位精度.     

临近空间无人飞行器多余度容错导航系统设计

临近空间无人飞行器导航系统的故障直接影响到飞行器的任务执行和飞行安全,因此必须能够长时间地保持稳定性和精确性,为达到此目的必须设计由惯性导航、卫星导航等多种导航传感器组成的多源多余度容错导航系统,提高系统的可靠性。针对临近空间飞行器制导控制对导航信息的需求,提出了一种标准的三余度导航系统架构,并设计了采用新型加权平均表决子算法,具备故障检测和隔离以及故障重构功能的容错重构算法,构建了适用于临近空间无人飞行器的多余度容错导航系统,通过实测试验数据仿真验证了容错导航系统的性能,展示了系统一次故障工作的故障容错能力。所研究内容也可被其他类型的无人飞行器借鉴和参考。     

陆用定位定向系统自主导航技术

由于车载自主导航精度受作战半径影响,长航时使用需要一定的保障条件,难于实现无依托发射的问题,提出了一种定向精度不受导航时间影响、定位精度不受作战半径影响的自主导航方案。通过分析惯性旋转调制导航、惯性/里程计组合原理及误差特性,采用罗经效应原理实现了高精度长航时自主定向;通过旋转调制导航抵消惯性器件误差的影响,利用航位推算隔离载体加速度和速度对罗经效应的影响,使航向误差完全可观,提升实时估计与修正精度。在此基础上引入了地图匹配技术进行自主定位,解决陆用定位精度与行驶里程相关的问题。仿真和试验结果表明,该技术采用地图信息辅助定位定向系统进行自主导航,在较低保障要求下,能够解决定向、定位误差积累问题,具有较强的理论意义和工程实用价值。     

惯性推算误差抑制的神经网络自学习模型设计与验证

惯性推算误差抑制是提升复杂场景下组合导航定位性能的关键,现有采用运动约束或系统误差高阶建模的方法从运动学模型及传感器误差模型出发,通过经验确定参数及模型的最优解。深度学习隐式模型能够挖掘数据之间的隐含关系,进行自主化参数寻优,并在提升惯导误差建模精度方面具有一定优势。总结了现有主流网络模型设计的优缺点,通过对比不同的输入输出方案进行优选,最终利用卷积神经网络构建了一套惯性误差抑制的轻量化神经网络自学习模型,并利用实测车载数据验证了该模型的有效性。实验结果表明,在GNSS信号失锁300 s的路段I和失锁285 s的路段II,网络模型速度约束的算法相较于纯惯性推算和传统NHC算法均有一定提升,融合NHC及网络模型速度约束的算法在水平定位精度上分别改善了41.7%~47.4%和26.7%~36.6%,一定程度上抑制了惯性推算误差。