多传感器分层多级变结构组合导航信息融合方法

基于惯性/卫星(全球卫星定位系统(GPS)/北斗双星)/多普勒/星光组合导航系统,提出了一种用于组合导航系统的多传感器分层多级变结构部分优化故障检测、隔离与系统重构(FDIR)的信息融合模型和算法。给出了模型的构成,并讨论了分层多级融合顺序与部分融合对全局估计的影响及其优化。理论分析和仿真试验结果表明,分层多级部分优化融合模型融合后的综合性能优于联邦滤波基本融合模型。     

试验鉴定中信息的量化评估模型

对试验鉴定中的每一个环节进行量化描述是充分利用信息的基础.首先分析了试验鉴定中试验信息度量需满足的准则,由此选择Fisher信息量作为试验过程中数据信息量的度量.在此基础上,对信息融合过程进行量化描述,并给出了试验评估中确定样本数与信息增量之间的关系.     

天基与地基测量数据融合技术在靶场的应用

随着GPS技术的发展,靶场的测控也在逐步由地基测控网过渡到天地结合的一体化综合测控网。如何将天基测量数据同靶场现有的高精度测量带测量数据融合处理,近年成为数据处理的热点话题。本文就某具体任务,对天基和地基测量数据融合技术的方法和工程应用作了详细介绍,给出了初步的结论,提出了天基测量数据在工程应用时应注意的问题和有待进一步分析的问题。     

无反馈多级式多传感器组合导航系统

传统的多传感器组合导航系统大都采用集中式、分布式与混合式信息融合方法,而多级式信息融合算法是上述3种算法的发展,可完成高层次空间融合。文章首先研究了基于无反馈信息的多传感器组合导航系统的多级式信息融合算法,然后理论分析证明该算法与无反馈形式的联邦卡尔曼滤波算法等价,最后以SINS/GPS/ SST/高度表多组合导航系统为例,对上述算法及结论进行了仿真与验证。     

联合北斗导航与星间链路的大椭圆卫星定轨方法

传统的地面测控和GNSS均无法实现HEO卫星全弧段的跟踪观测.在分析北斗导航信号及其星间链路信号对典型HEO的观测几何及覆盖特性的基础上,利用北斗导航及其星间链路对HEO测控支持形成互补的特点,提出了一种卫星导航与星间链路相结合的自主导航方法.对HEO定轨进行分段划分并基于EKF设计了卫星导航与星间链路数据融合定轨的自主导航算法.分析结果表明,本文提出的方法能够从全弧段上改善HEO的观测几何,定轨精度比仅使用卫星导航提高了2个数量级,并且仅需较少的星间链路资源.     

Snow depth retrieval by using robust estimation algorithm to perform multi-SNR and multi-system fusion in GNSS-IR

Global Navigation Satellite System Interferometric Reflectometry (GNSS-IR) technology provides a new means of snow depth detection. Multi-satellite and multi-Signal-to-Noise Ratio (SNR) provide more data for daily high-precision snow depth retrieval, but also face the problem of data fusion and effective utilization. Therefore, this study proposes a robust estimation algorithm based on multi-satellite and multi-SNR fusion applied to the observations of a GNSS station in Alaska. This study uses four solutions (S_avg, S_med, S_{RE_avg} and S_{RE_med}) to carry out multi-system fusion snow depth inversion and precision comparison research. The S_avg has more obvious disadvantages, which is not suitable for snow depth assessment. The S_{RE_avg} and S_{RE_med} have better snow depth retrieval effects in the snowy periods. The correlation coefficient (R), root mean square error (RMSE) and mean error (ME) of the calculated snow depth using the robust estimation algorithm with respect to the nearest in-situ measurements reached 0.759, 3.7 cm and ?1.4 cm, respectively. Compared with the S_med, the R is increased by 2.0 %, the RMSE corresponds to an improvement of 2.6 %. Moreover, the ME of the snow depth retrievals, as an indicator of the measurement bias, has significantly decreased by 6.7 %. The result also shows that the snow depth inversion by the robust estimation algorithm is more consistent with the in-situ measurements, further extending and advancing the optimal algorithm for snow depth retrieval.     

导航通信融合定义、方式与典型系统

随着人们对定位安全和定位准确性要求的提升，仅仅依赖卫星导航系统已经不能满足用户在各种复杂环境下的个性化定位需求，在此背景下，通信导航一体化技术应运而生。移动通信网络具有覆盖广、用户数量大和安全保密性好等优点，将通信系统作为卫星导航系统的有效补充，可以有效提升导航系统的性能。导航通信融合技术已经成为导航领域未来发展的重要技术热点，但目前缺乏清晰的导通融合架构和导通融合方式。从导通融合的技术层面进行划分，提出了波形融合、信息融合、硬件融合三种导通融合方式，分析了通信系统的辅助信息对导航系统精度和抗干扰能力的影响，以及两种典型的导通融合系统的优缺点，并对其未来的发展进行了展望，补充了导航通信融合技术的基础理论，对导通融合技术的发展具有重大意义。