时钟偏差辅助的GPS完整性监测算法

对伪距残差最小二乘的接收机自主完整性监测(RAIM)算法进行了分析.在此基础上,通过对接收机时钟偏差的建模,将模型预测的时钟偏差引入伪距残差最小二乘的RAIM算法中,保证了在可见星仅为4颗的情况下,仍能利用χ2检验法对全球定位系统(GPS)进行完整性监测,从而达到提高完整性监测算法有效性的目的.计算机仿真的结果显示,这种辅助方式不仅计算简单,而且有效可行.      

民航GPS地基区域完好性监视系统设计与实现

结合中国地域和空中交通流量分布的特点,提出了中国民航全球卫星定位系统GPS(Global Positioning System)地基区域完好性监视系统GRIMS(Ground-based Regional Integrity Monitoring System)的概念.一个包含7个监测站的地面监测网监测视界内的GPS卫星,判断其可用状况,并将判断结果和重要的监测数据发送到主控站.主控站计算中国范围内的接收机自主完好性监测RAIM(Receiver Autonomous Integrity Monitoring)空洞,同时推算全国民航飞机的实时位置,并向所有位于RAIM空洞中的飞机及时发送完好性告警信息.从卫星出现故障到飞机收到告警信息之间的告警延迟小于7s.该系统已经应用于中国民航,在保证飞行安全的同时提高了飞行效率.      

GPS/GLONASS定位仿真器的设计与实现

GPS(Global Positioning System)、GLONASS(Global Navigation Satellite System)作为两种实时卫星定位导航系统,得到广泛应用.为满足离线试验研究的要求,设计开发了GPS/GLONASS卫星定位仿真器.该仿真器分析GPS和GLONASS星座的运动轨迹,并模拟卫星接收器的解算,以纯软件的方式实现卫星定位.仿真计算表明此仿真器定位精度与实际接收机相当,可以模拟真实的卫星定位,为仿真调试等研究工作带来便利.      

BDS/GPS组合导航接收机自主完好性监测算法

为使接收机自主完好性监测（RAIM）技术应用于民航垂直引导进近（APV）飞行阶段成为可能,研究了BDS/GPS组合导航RAIM算法。提出了一种基于BDS/GPS定位解最优加权平均解的算法,结合最优加权平均解与BDS/GPS定位解的关系建立检验统计量,根据最大允许的虚警率计算检验门限,实现对故障所在卫星导航系统的检测,并采用加权最小二乘残差法对故障进行检测与识别。研究结果对多星座组合卫星导航系统应用于民航APV飞行阶段的导航具有一定的参考意义。      

软件GPS接收机架构与捕获算法实现

为了将软件无线电技术应用于全球定位系统GPS (Global Positioning System)接收机,提出了一种符合目前硬件技术水平的软件GPS接收机设计架构;分析了软件GPS接收机信号捕获方法的要求;采用循环相关算法作为软件GPS接收机的信号捕获算法,在Matlab仿真环境下实现了相应的捕获程序,并使用GPS卫星C/A码信号采集数据进行了初步验证;初步验证结果表明这种捕获算法能够为软件GPS接收机提供快速捕获能力,同时不损失信号搜索的灵敏度,是一种适用而高效的软件GPS接收机捕获方法.      

基于D-S证据理论的GPS/MM组合系统车辆定位算法

根据分段、特征提取等地图匹配关键技术探讨了地图匹配的一般原理,提出了基于D-S证据推理理论的GPS(Global Positioning System)/MM(Map Matching)组合算法,提高了GPS单点定位精度.仿真结果和跑车实验验证结果表明上述方法是行之有效的.地图匹配算法不增加系统的硬件成本,对目前广泛应用的车载GPS导航定位系统是一个有效的解决方案.      

车辆组合导航定位系统中测量元件的参数修正

阐述了GPS(Global Positioning System)/DRS(Dead Reckoning System)/MM(Map Matching)车辆组合导航定位系统组成和车辆定位算法,提出了利用Kalman滤波和非Kalman滤波算法修正测量元件参数,解决了测量元件参数的漂移问题.仿真实验表明该方法具有较好的修正效果.      

BP/GA混合算法在简易组合导航系统中的应用

Kalman滤波器是组合导航中最常用的最优滤波工具,但是在组合导航系统中有一些应用的局限性,尤其在低成本的GPS(Global Positioning System)/DRS(Dead Reckoning System)组合导航系统中,存在着使用的GPS接收机和惯导测量元件的精度不够高的问题,要提高系统的测量精度,只能提高算法软件的先进性.为补偿卡尔曼滤波发散的缺陷,将神经网络和遗传算法组成的混合算法与卡尔曼滤波相结合,应用到GPS/DRS组合导航系统中,该算法不仅具有普通神经网络的自主学习能力、好的实时性,还克服了传统算法收敛速度慢、对学习参数敏感、局部有极小点等缺点,同时兼具卡尔曼滤波的最优估计性能.仿真结果验证了这种算法和常规卡尔曼滤波算法相比较具有更高的精度和稳定性,经过对仿真数据进行统计分析,纬度误差的最大值降低了一个数量级.     

基于代价函数的组合导航系统地图匹配算法

研究了地图匹配技术在GPS(Global Positioning System)/DR(Dead Reckoning)组合导航系统中的应用,建立了GPS/DR/地图匹配组合导航系统模型,给出了一种基于代价函数和概率统计准则的地图匹配算法,通过合理地定义代价函数有效消除了存在于匹配路段挑选过程中的模糊性问题.对实际跑车数据的仿真处理结果表明,应用该算法可以为组合导航系统的定位精度带来明显的改善.     

GPS软件接收机原理样机设计与实现

为了满足GPS/INS(Global Positioning System/Inertial Navigation System)超紧组合导航系统研究的需要,克服硬件接收机参数固定,适应性差的弱点,设计了一种参数可调、灵活控制的GPS软件接收机.采用GPS L1频率的中频采样信号,运用FFT(Fast Fourier Transform)频域捕获算法和锁相环与锁频环相互辅助的载波环路,实现了信号捕获、码环和载波环路跟踪、导航电文提取与解码、伪距及导航定位解算,并与NovAtel公司的FlexPax型硬件接收机进行了比较.跑车测试结果表明,该GPS软件接收机捕获迅速、跟踪准确,导航定位精度小于10m,动态抗干扰能力明显优于一般GPS硬件接收机,适合于GPS/INS超紧组合导航系统的应用.     

粒子群优化粒子滤波的接收机自主完好性监测

接收机自主完好性监测（RAIM）是航空卫星导航接收机必不可少的功能,为保持全球卫星导航系统（GNSS）在卫星发生故障时系统性能不降级,需要对卫星故障进行检测和隔离。针对接收机观测噪声非高斯分布的特点,提出一种基于粒子群优化粒子滤波（PSO-PF）的故障检测和隔离算法。通过粒子群优化粒子滤波对状态估计进行一致性检验实现故障检测。采集实测数据验证算法的检测性能,并与基于基本粒子滤波的完好性监测算法进行比较,结果表明:本文所提算法在非高斯测量噪声下可检测并隔离全球定位系统（GPS）故障卫星,其性能优于基于基本粒子滤波的完好性监测算法性能,对研究北斗卫星导航系统（BDS）接收机自主完好性监测具有一定的意义。      

Fault detection and isolation in GPS receiver autonomous integrity monitoring based on chaos particle swarm optimization-particle filter algorithm

The receiver autonomous integrity monitoring (RAIM) is one of the most important parts in an avionic navigation system. Two problems need to be addressed to improve this system, namely, the degeneracy phenomenon and lack of samples for the standard particle filter (PF). However, the number of samples cannot adequately express the real distribution of the probability density function (i.e., sample impoverishment). This study presents a GPS receiver autonomous integrity monitoring (RAIM) method based on a chaos particle swarm optimization particle filter (CPSO-PF) algorithm with a log likelihood ratio. The chaos sequence generates a set of chaotic variables, which are mapped to the interval of optimization variables to improve particle quality. This chaos perturbation overcomes the potential for the search to become trapped in a local optimum in the particle swarm optimization (PSO) algorithm. Test statistics are configured based on a likelihood ratio, and satellite fault detection is then conducted by checking the consistency between the state estimate of the main PF and those of the auxiliary PFs. Based on GPS data, the experimental results demonstrate that the proposed algorithm can effectively detect and isolate satellite faults under conditions of non-Gaussian measurement noise. Moreover, the performance of the proposed novel method is better than that of RAIM based on the PF or PSO-PF algorithm.     

一种基于多虚拟观测量的组合导航自主完好性监测方法

完好性用于导航系统出现故障的情况下提供及时的告警,是生命安全类用户需要考虑的重要性能指标.基于惯性导航系统(INS)辅助的卫星导航自主完好性监测算法,提出了一种利用INS构造3颗虚拟卫星观测量的组合导航系统自主完好性监测方法,通过构造视线方向相互垂直的3颗卫星,最大限度利用组合导航中INS的导航信息,在2颗可见星条件下...     

精密进近阶段的多系统GNSS组合RAIM可用性算法及分析

给出了多系统全球卫星导航系统（GNSS）组合接收机自主完好性监测（ReceiverAutonomousIntegrityMonitoring,RAIM）可用性计算方法,在此基础上利用GPS、GLONASS实测数据与BDS、Galileo全星座仿真数据,分析了BDS、GPS、GLONASS和Galileo不同组合在精密进近阶段的RAIM可用性。通过试验分析发现,BDS的5颗地球同步轨道卫星和3颗倾斜地球同步轨道卫星对亚洲、非洲和欧洲大部分地区的RAIM可用性有很大的贡献。这些地区站星间几何观测结构得到改善,使得RAIM可用性相对于其他地区有很大幅度的提升。在亚太地区APV-I阶段单系统导航情况下,北斗导航系统RAIM可用性达到99.5%,高于其他三个导航系统。在精密进近阶段（APV-I、APV-II和CAT-I）,BDS与其他导航系统（GPS、GLONASS和Galileo）的组合导航可以满足全球大部分区域的RAIM可用性需求,大多可达到100%。     

全球导航卫星系统多星故障排除新方法

在全球导航卫星系统中,多颗卫星同时发生故障的概率会随着观测卫星数的增加而增加,从而,在接收机自主完好性监测中需考虑多星故障的处理.针对故障检测比故障排除简单、且故障检测率比故障排除率高的特征,以故障检测为基础,提出了一种新的多星故障排除方法——随机搜索法.该方法采用二进制对观测卫星进行编码,通过随机初始化方式获得初始无故障星座,再通过逐步搜索未选卫星方式来得到最终的含有最多无故障卫星的星座,实现故障排除功能.仿真结果表明:大部分情形下,新方法能获得99%以上的故障排除率,既能进行单星故障排除,也能进行多星故障排除,能有效满足全球导航卫星系统关于自主完好性的要求.      

The impact on tsunami detection from space using GNSS-reflectometry when combining GPS with GLONASS and Galileo

The devastating Sumatra tsunami in 2004 demonstrated the need for a tsunami early warning system in the Indian Ocean. Such a system has been installed within the German-Indonesian Tsunami Early Warning System (GITEWS) project. Tsunamis are a global phenomenon and for global observations satellites are predestined. Within the GITEWS project a feasibility study on a future tsunami detection system from space has therefore been carried out. The Global Navigation Satellite System Reflectometry (GNSS-R) is an innovative way of using GNSS signals for remote sensing. It uses ocean reflected GNSS signals for sea surface altimetry. With a dedicated Low Earth Orbit (LEO) constellation of satellites equipped with GNSS-R receivers, densely spaced sea surface height measurements could be established to detect tsunamis. Some general considerations on the geometry between LEO and GNSS are made in this simulation study. It exemplary analyzes the detection performance of a GNSS-R constellation at 900 km altitude and 60° inclination angle when applied to the Sumatra tsunami as it occurred in 2004. GPS is assumed as signal source and the combination with GLONASS and Galileo signals is investigated. It can be demonstrated, that the combination of GPS and Galileo is advantageous for constellations with few satellites while the combination with GLONASS is preferable for constellations with many satellites. If all three GNSS are combined, the best detection performance can be expected for all scenarios considered. In this case an 18 satellite constellation will detect the Sumatra tsunami within 17 min with certainty, while it takes 53 min if only GPS is considered.