高动态GPS卫星信号模拟器电离层延迟误差模拟方法研究

电离层延迟误差是GPS测量中非常重要的一项误差源，也是高动态GPS卫星信号模拟器要解决的一项关键技术。电离层延迟误差与目标的空间位置有关，在分析地面用户和空问用户不同电离层延迟误差修正方法的基础上，研究了卫星信号模拟器电离层延迟误差产生的途径，并给出了相应的数学模型，解决了不同应用环境下导航电8个电离层修正参数的计算问题，通过仿真计算，验证了本所提出的电离层延迟计算模型的正确性。     

北斗单点定位的误差补偿方法

北斗是我国自主研制的卫星导航定位系统,当前北斗的单点定位精度优于10m。为提高该系统的定位精度,必须对由其误差源引起的定位误差进行修正。基于对北斗卫星导航系统的组成、定位算法及定位误差的认识,对导航系统定位中星历误差、电离层误差和对流层误差进行了深入分析,提出了减小星历误差的曲面模型、减小电离层误差的双频组合消电离层模型和减小对流层误差的高精度区域融合模型的单点定位误差补偿方法,并应用Matlab软件对修正模型方法进行仿真计算。对比修正前后的定位结果,修正后的定位误差更小,证明了所提出的修正模型是可行的。     

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。     

星历误差对双星定位系统定位精度的影响

双星定位系统是我国自行研制开发的一种区域性卫星定位系统,其定位体制与 GPS 不同,并且其定位精度受到诸多因素的影响,其中星历误差的影响是不可忽略的因素。文中重点研究了星历误差对其定位精度的影响,并推导出了其数学误差模型,在一定条件下给出了其仿真结果,为分析其他误差因素对其定位精度的影响奠定了基础。     

三维激光成像系统构像点定位误差分析方法

三维激光成像系统是一种包含激光扫描仪、惯性导航系统（SINS）、全球定位系统（GPS）等多种先进技术的复杂系统。影响三维激光成像系统构像点定位精度的因素有扫描仪测距误差、扫描角误差、姿态测量误差、GPS定位误差、系统集成误差。在三维激光成像系统设计开始时需要确定各分系统的技术指标,这需要确定上述各误差项对构像点定位精度的影响大小。为了确定上述各误差大小与构像点定位误差之间的量化关系,研究了一种三维激光成像系统误差分析方法,推导了系统误差方程。通过试验验证,该方法能够准确确定各误差项对构像点定位误差的影响,为系统设计时对各分系统提出合理技术指标提供理论支持。     

三频GPS改正电离层折射误差高阶项的方法

在研究电离层折射对GPS测量的影响及电离层折射误差模型的基础上,采用电离层折射误差双频改正方法,针对GPS现代化和Galileo计划中增加的第三个民用导航频率,提出了运用三频观测值将电离层折射误差改正至二阶项的方法;并系统地推导了三频载波相位观测值无电离层折射组合方程,从而进一步提高了GPS的定位精度。     

对流层和电离层延迟残差对GPS飞行器定位精度影响

GPS(全球定位系统)飞行器定位中,飞行器起飞后,基准站与移动站的距离和高程差逐渐增大,对流层、电离层延迟残差对定位精度的影响也将越来越大。利用在短基线条件下,用Kalman滤波和LAMBDA(最小二乘模糊度降相关平差法)算法固定整周模糊度,并在随后保持固定。在此基础上研究对流层、电离层延迟残差参数估计对定位精度的影响。算例结果表明,短基线条件时,电离层延迟残差估计将使定位精度变差,高程定位误差小于10cm;中长基线时,电离层延迟残差估计将改善载波相位残差,从而改善定位精度,取得与消电离层组合定位一致的定位精度。而在视场内缺少低仰角卫星时,对流层延迟残差参数估计将使定位精度变差。     

提高GPS单点定位精度的算法研究

简要分析了GPS伪距单点定位的误差以及多普勒观测值的误差,研究确定了利用多普勒观测值提高定位精度的可能性,建立了利用多普勒观测值来提高伪距单点定位精度的数学模型,并使用单纯形法对用户接收机的位置最优值进行搜索,从而给出有较高精度的定位数据。建立GPS仿真系统并进行了数值仿真,结果表明,该算法可以有效提高GPS单点定位精度。     

低仰角大气折射误差对初轨精度的影响分析

针对在交会对接任务中测量船使用的电波折射经验模型存在低仰角跟踪测量修正精度差的问题提出改进思路,在模型中引入基于天顶延迟的拟合算法优化修正模型,提高了船载雷达低仰角跟踪时距离的修正精度,满足了测量船数据处理的精度需求。用新方法处理数据,计算的轨道根数半长轴外符合误差平均降低了605m,有效提高了测量船定轨精度。     

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。     

GNSS广域差分改正数估计方法研究

随着我国北斗三号基本系统的正式运行,基于地面监测站的广域差分增强系统成为进一步提升卫星导航定位精度的手段之一。在码噪声多径误差修正(CNMC)的基础上,使用等效钟差方法实现GNSS卫星轨道与钟差误差的解耦,并依据卫星轨道运动的动力学特性,引入希尔差分方程描述卫星轨道误差变化,实现对轨道误差的实时卡尔曼滤波估计。基于GPS实测数据,对改正前后的用户等效测距误差(UERE)和定位精度进行了对比研究。实验结果表明,采用该方法,UERE标准差由改正前的0.456 m减小至0.227 m,降幅达到50.22%;整体水平定位误差(95%置信区间)由0.981 m减小至0.782 m,垂直定位误差(95%置信区间)由1.991 m减小至1.131 m,分别提升了20.29%和43.19%,差分改正效果明显。     

Navigation message designing with high accuracy for NAV

Navigation message designing with high accuracy guarantee is the key to efficient navigation message distribution in the global navigation satellite system（GNSS）. Developing high accuracy-aware navigation message designing algorithms is an important topic. This paper investigates the high-accuracy navigation message designing problem with the message structure unchanged.The contributions made in this paper include a heuristic that employs the concept of the estimated range deviation（ERD） to improve the existing well-known navigation message on L1 frequency（NAV） of global positioning system（GPS） for good accuracy service; a numerical analysis approximation method（NAAM） to evaluate the range error due to truncation（RET） of different navigation messages; and a basic positioning parameters designing algorithm in the limited space allocation. Based on the predicted ultra-rapid data from the ultra-rapid data from the international GPS service for geodynamic（IGU）, ERDs are generated in real time for error correction.Simulations show that the algorithms developed in this paper are general and flexible, and thus are applicable to NAV improvement and other navigation message designs.     

基于UWB/SINS组合的行人导航研究

在特殊环境下全球定位系统(GPS)信号强度被严重削弱,此时基于GPS技术的导航设备将受到严重影响。针对不依赖GPS的行人导航定位需求,提出了一种基于微机电捷联惯导系统(SINS)与超宽带(UWB)定位系统相结合的行人导航方法。该系统由捷联惯导系统与超宽带定位系统组成,行人导航算法在传统的捷联算法的基础上引入了零速修正技术用于检测零速时刻,并使用阈值法剔除了超宽带错误信息,通过联邦Kalman滤波融合了零速、位置和航向信息,并对系统速度、位置、航向进行了校正。行人导航实验表明,该方法能够提升系统定位精度,并进一步加强系统的稳定性与可靠性。     

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。     

GPS 定位解的可信度研究

基于模糊数学理论的研究方法,给出了GPS定位解的可信度的定义。然后给出了可信度的解析表达式,并利用可信度的解析表达式对可信度的性质进行了研究。最后探讨了可信度可能的应用。     

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.     

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%)。     

非视距误差神经网络改正的超宽带定位模型研究

非视距环境是造成超宽带定位系统精度下降的主要原因。由于非视距环境的测距精度下降难以通过常规计算方法建立改正模型,提出了一种基于反向传播算法的神经网络改正的超宽带稳健定位模型。该方法通过反向传播神经网络的自适应学习方法建立了一种超宽带非视距误差改正的稳健定位模型,实现了在非视距环境下超宽带定位精度的提升。首先采集非视距环境下超宽带测距值,提取超宽带在非视距环境下的坐标序列,计算得到误差序列,然后通过反向传播神经网络建立误差改正模型预测得到标签的误差改正值,最后使用超宽带Kalman滤波定位模型进行超宽带定位,从而消除非视距环境对定位精度的影响。通过对比实验分析,本模型较多项式拟合模型超宽带测距精度提高46.8%,定位精度提高43.4%;较多面函数拟合模型超宽带测距精度提高28.2%,定位精度提高26.2%。实验结果表明,反向传播算法的神经网络对超宽带非视距定位模型的误差改正有很好的效果,对超宽带定位精度的改正效果显著。