一种改进的GPS信号捕获策略的性能分析

针对一种克服位翻转设计的GPS信号捕获策略缺乏理论评估,以及判决门限计算公式失配的问题,对该策略下的接收机捕获性能做了理论分析及定量评估,给出了虚警概率和检测概率的解析表达式,以及修正的判决门限计算公式。从理论上证明了这种策略在存在数据位翻转时的有效性,并指出当利用传统判决门限计算公式对该策略进行设计时,预期性能与实际捕获性能间存在较大偏差,而给出的修正计算公式可以得到与真实值吻合的分析结果。该结论对接收机研制有指导意义和实用价值。     

基于线性调频扩频的单基站室内定位系统研究

基于WLAN、蓝牙等无线信号的室内定位系统在布设与组网阶段需要布设大量的节点,在推广过程中严重受制于布设成本,因而提出了一种基于线性调频扩频(Chirp Spread Spectrum,CSS)信号的单基站室内定位系统及相关定位算法,结合使用线性调频测距方法与自主角度估计方法,测距精度优于1m,测角精度达1.5°,可为地下停车场等人员相对稀疏、定位精度需求相对较低的应用场景提供低成本的覆盖。经过室内停车场场景试验,该室内定位系统可在仅使用单一基站情况下,在约60m半径内提供1~3m的定位精度。     

碳纤维复合材料气瓶的X射线实时成像技术

针对某型号卫星用碳纤维复合材料气瓶的结构特点,分析了其常见缺陷及其对复合材料性能的影响,运用射线实时成像技术进行在线动态检测,取得了较好的效果.     

Global dynamics of high area-to-mass ratios GEO space debris by means of the MEGNO indicator

In this paper we provide an extensive analysis of the global dynamics of high-area-to-mass ratios geosynchronous (GEO) space debris, applying a recent technique developed by Cincotta and Simó [Cincotta, P.M., Simó, C.Simple tools to study global dynamics in non-axisymmetric galactic potentials–I. Astron. Astrophys. (147), 205–228, 2000.], Mean Exponential Growth factor of Nearby Orbits (MEGNO), which provides an efficient tool to investigate both regular and chaotic components of the phase space.     

基于小波神经网络的PCBA检测

为了实现对PCBA的快速准确检测,提出了基于小波神经网络的检测模型,分析了网络的拓扑结构.仿真显示,该检测模型的误差小,精确度高,检测速度快,提高了SMT生产线上的一次通过率的可靠性.     

基于MEMS/UWB组合的室内定位方法

在深入研究超宽带（UWB）与车载低成本MEMS的定位原理和算法的基础上,提出了采用UWB辅助MEMS定位的算法,以抑制MEMS的发散并提高定位精度。设计了两者的融合定位算法,完成了基于MEMS/UWB的室内定位技术研究。最终试验运动253.4m,MEMS定位误差小于0.61m,MEMS/UWB融合定位误差小于0.07m。试验结果表明,MEMS/UWB算法与单独的MEMS定位算法相比,有效地提高了定位精度与定位稳定性。     

基于智能手机信息的行人无缝定位实现研究

微电子技术的日益发展促使智能手机传感器性能获得极大提升,智能手机逐步成为行人导航定位的关键设备,为人们提供各类位置增值服务。针对行人室内外一体化高精度导航需求,基于智能手机自身的多传感器实现了一套行人室内外无缝定位系统,并采用手机光、磁、惯性、卫星传感器信息融合优化了室内外判别性能。在Eclipse环境下基于Java语言设计实现了智能手机室内外无缝定位软件,实验结果表明,行人室内外无缝定位软件能够实现行人室内外无盲区、高精度定位。     

通信导航一体化技术研究进展

近年来,大众对泛在位置服务的需求不断增长,卫星导航在室内等场景下覆盖能力不足,已无法满足人们的需求。由于通信信号覆盖范围广、用户数量大、信号频带宽,将通信信号用于定位可成为卫星导航的有效补充。在此背景下,随着通信和定位技术的快速发展,通信和导航的耦合程度不断加深,产生了通信导航一体化技术(CPIT),并成为了国内外的研究热点。通信系统中毫米波、多入多出(MIMO)、波束成形等技术为CPIT的发展带来了新的契机。首先介绍了CPIT的演进过程;然后就CPIT中的关键技术进行了总结并分析了其研究现状;最后对CPIT的发展进行了展望。     

Blewitt周跳探测方法的改进

在精密单点定位中,能否准确可靠地探测载波相位观测量中出现的周跳,直接影响到定位的精度及可靠性。本文概述了Blewitt周跳探测方法的基础原理,并对周跳的探测算法进行了改进,将电离层残差组合观测量一次差的变化是否超限作为周跳存在与否的判断依据。最后利用一段人为加入了几个典型周跳组合的双频观测数据进行验证,结果表明,改进后的算法能准确探测出两个载波上大于1周的任意周跳,提高了周跳探测的准确性。     

使用深度神经网络检测Cassini ISS图像中圆盘状星体轮廓

Cassini空间探测器光学成像系统（ISS）拍摄的图像中,很多卫星呈现为面元,其轮廓检测是天体测量的重要工作.使用神经网络方法进行ISS图像中面元轮廓检测.每个ISS图像的像素分为轮廓边缘和非轮廓两类.使用神经网络框架TensorFlow,输入每个像素的9个特征,输出每个像素的分类.利用约3.6万个像素训练该网络,通过380幅ISS图像进行测试.与人工标记结果相比,轮廓像素检测的平均精确率为78.26%,平均召回率为73.32%.以检出轮廓像素作为输入,通过椭圆拟合得到面元的轮廓,所得轮廓与面元真实轮廓吻合良好.研究结果表明该方案能够有效检测出面元轮廓,进而给出假图像星的排除范围.