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导航定位中的选星算法是一种关键技术,用于从卫星中选择合适数量和最佳几何分布的卫星以实现最佳定位精度。针对基于二维凸包算法的选星策略在三维卫星数据降维处理中忽略垂直方向高度位置信息的问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)和二维凸包Melkman算法的选星策略。首先,通过PCA技术将三维卫星数据投影到新的二维坐标系,新的二维数据同时保留水平平面位置信息和垂直方向高度位置信息,旨在降低维度的同时最小化信息损失。在新坐标系下,数据经过预处理后,采用二维凸包Melkman算法进行选星。实验结果显示:相较于直接投影到站心坐标系下的二维凸包选星算法,提出的选星算法不仅更准确地描述卫星的位置信息,使问题研究更加完备,还在保持相近仿真耗时的前提下,实现了较大的几何精度因子(GDOP)性能提升。 相似文献
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基于3星子集的GPS快速选星算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对高精度GPS导航系统中,空间星座数量变化时由星座选择带来的运算量较大的问题,利用 Sherman Morrison 矩阵求逆引理,推导得到GDOP(Geometric Dilution of Precision)值的增量递推计算公式。 在此基础上提出一种基于由3颗GPS卫星组成“3星子集”的快速选星算法,并利用LLRB树(Left Leaning Red Black Tree)的存储搜索策略辅助快速产生最佳4星组合。相对于传统GDOP选星法,在可视星卫星数增加时,浮点数运算量(FLOPs)可减少将近一半;当可视卫星数减少时,FLOPs可降低到接近为0。实际试验结果表明,3星子集选星方法可以有效降低星座突变时由星座选择带来的时间消耗,提高星座更新的实时性。 相似文献
3.
针对多星时差频差定位系统时/频同步要求高、多星测向定位系统复杂等问题,提出一种多星多普勒频率变化率的无源定位体制,每颗卫星仅需单个接收天线和通道,且多星之间无需高精度时/频同步。针对定位观测量与辐射源位置的高度非线性,提出一种基于多普勒频率的多假设非线性最小二乘(MH-NLS)无源定位算法。理论推导了定位估计的克拉美-罗下限(CRLB),基于定位误差的几何分布(GDOP)分析了多星构型对定位误差的影响。计算机仿真分析表明,基于多普勒频率变化率的MH-NLS算法得到的定位误差能够达到CRLB。 相似文献
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多星座组合导航自适应信息融合滤波算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对多星座卫星组合导航,提出了一种双重自适应联合卡尔曼滤波算法,采用描述机动载体运动的"当前"统计模型,首先建立一种基于载体加速度方差自适应的动态定位卡尔曼滤波模型,并分别对GPS,GLONASS和GALILEO系统设计相应的自适应子滤波器,然后采用有重置的联合自适应滤波器对各个子滤波器进行数据融合处理,各子滤波器的信息分配系数根据各卫星导航系统输出的几何精度因子(GDOP)进行自适应调节.通过对GPS/GLONASS/GALILEO多星座组合导航系统的仿真,分析对比了加权平均滤波、常规联合滤波和本文提出的双重自适应滤波.结果表明:该双重自适应算法有效提高了组合导航系统的精度和可靠性,能更好地适应于量测噪声不断变化的卫星组合导航系统. 相似文献
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一种定位系统的定位精度衰减因子 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍在一种定位系统中几何精度因子(GDOP)值的计算方法,利用这种方法计算在地面布站个数、布站边长以及飞行器飞行高度等因素影响下的GDOP值,由此分析出这些因素对GDOP值的影响,最终提出该系统的布站策略和提高定位精度的优化方案。 相似文献
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