针对弹载卫星导航接收机干扰方向测定的算法研究

在弹载应用中,卫星导航接收机动态范围大,干扰方向相对接收机变化迅速,高动态导致自适应抗干扰算法产生的零陷深度变浅、范围变大,同时破坏了零陷附近接收的卫星信号,严重影响了 自适应空时滤波的抗干扰性能.研究弹载卫星导航接收机干扰方向的测定方法,通过干扰测向将天线零陷对准干扰方向,在指定方向形成波束,从而提高了接收机的抗干扰能力.针对弹载高动态对卫星导航接收机干扰方向测定实时性和准确度的要求,提出了 MUSIC-ESPRIT联合算法,将传统的ESPRIT算法的测定结果作为MUSIC算法的初始值,进而缩小谱峰的搜索范围.仿真结果表明,提出的MUSIC-ESPRIT联合算法与传统的MUSIC算法相比,在保证干扰测向精度的同时降低了计算量,满足弹载卫星导航接收机对干扰方向的测定要求.     

基于惯性/激光测距/视觉里程计组合的高空场景尺度误差估计方法

惯性/视觉感知信息融合导航定位技术是目前实现无人机不依赖卫星自主导航的最有效手段。但对于面向高空场景的大型无人机，惯性器件误差与视觉里程计尺度误差耦合且特征平面化导致可观测性下降。针对这一问题，提出了利用惯性/激光测距/视觉里程计组合实现尺度误差估计的方法。通过开展误差模型建立、激光测量点与图像中位置匹配、无人机平飞机动下系统可观测性分析等关键技术研究，实现了高空场景下尺度误差的精确估计。经过300m高度机载试验数据验证，算法精度优于1.5%D，对卫星拒止条件下高空无人机自主导航具有重要意义。