利用卡尔曼滤波快速确定GPS整周模糊度的研究

给出一种快速确定 GPS整周模糊度的方法 ,该算法根据载体运动特性 ,构造了卡尔曼 (Kalman)滤波器的状态方程 ,通过去相关处理 ,消除或减弱短时间内 GPS载波双差观测量的相关性 ,这不仅改善了 Kalman滤波器的稳定性 ,而且提高了确定 GPS整周模糊的可靠性 ,仿真结果表明 :对于短基线的情况 ,在较短的时间内 ,经过去相关处理有利于正确确定 GPS整周模糊度     

基于模糊自适应卡尔曼滤波的INS/GPS 组合导航系统算法研究

针对车载组合导航系统量测噪声统计特性随实际工作条件的不同而变化的特点,提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波的车载INS/GPS组合导航算法。该方法通过监视理论残差与实际残差的比值是否在一附近,应用模糊推理系统不断的调整量测噪声协方差阵的加权,对卡尔曼滤波的量测噪声协方差阵进行递推在线修正,使其逐渐逼近真实噪声水平,从而使滤波器执行最优估计,提高导航系统的精度。对车载组合导航系统的仿真结果表明,这种算法对时变的量测噪声具有较强的自适应性,进而精度比常规卡尔曼滤波也大为提高,是一种可行的车载组合导航算法。     

GPS接收机中码相位测量精化方法的研究

精确的码相位测量是保证GPS接收机得到精确伪距值进而进行精确定位的一个重要前提。在已有码相位测量精化方法的基础之上提出了两种新的码相位测量精化的方法,讲述了两种方法的原理与具体实现方法,并利用蒙特卡洛方法进行了仿真实验,得到了码相位结果均值、码相位结果均值方差等一系列实验结果,对几种方法的精化效果从精确性、稳定性和跟踪性能等几个方面进行了比较分析,得出了相应的结论。与三角匹配法和二次曲线插值精化法相比,二阶最小二乘拟合精化法和广义延拓逼近精化法有明显优势;广义延拓逼近精化法的精化精度最高、跟踪精度最高,而二阶最小二乘拟合精化法的稳定性最好。     

一种GPS快速定位技术研究

用LAMBDA方法确定GPS载波相位测量的整周模糊度,需要较高精度的浮点解。但用短时间GPS观测值构建的法方程容易出现病态,以致法方程的解很不稳定。本文使用谱修正迭代法,消除法方程病态,进而用LAMBDA方法确定整周模糊度。我们的实验结果表明,对于1min左右的单频GPS载波相位测量,利用本文方法即可正确地解算出它的整周模糊度,从而实现厘米级定位。     

星载合成孔径雷达目标定位研究

系统和深入地研究了星载合成孔径雷达（SAR）对地面目标的定位问题，详细阐述了利用卫星历表和雷达回波数据的距-多普勒参数对目标定位的方法，并用解析法推导出目标相对于星下点位置的计算公式，以及目标的地球经纬坐标公式，并且明确地给出了目标位置的计算程序。在此基础上还完成了关于地面目标定位误差的较完整的分析，导出了一套相应的计算公式，解决了文献中的一些遗留问题。     

星载合成孔径雷达模糊特性研究

在分析星载合成孔径雷达模糊信号来源的同时，论述了分辨率，测绘带宽，模糊度，脉冲重复频率之间的相互制约关系，并提出了在总体设计中如何选择脉冲重复频率以减少模糊的方法，最后给出了计算方位模糊比和距离模糊比的实用算法及仿真结果。     

基于H∞滤波技术的GPS/INS全组合导航系统研究

本文根据H∞鲁棒滤波理论，提出了基于H∞滤波技术的GPS/INS全组合导航系统。该系统仅含有位置误差、速度误差和平台误差角9维状态，并利用GPS和INS的位置、速度和姿态观测信息对全部状态进行观测，组成全松组合导航系统，由H∞滤波来提高系统的鲁棒性。文中对提出的全组合系统进行了动态仿真，仿真结果表明，该系统结构简单，状态估计精度较高，系统鲁棒性好，便于工程实现，坚实际工程应用具有重要的现实意义。     

基于双相关峰检测的C/A码伪距精密估计

采用软件无线电技术和数字信号处理技术，直接对A／D变换后的中频信号进行处理，并得到C／A码的相关曲线。利用曲线拟合方法对相关峰波形进行拟合，进一步确定相关曲线的峰值点位置。同时基于双相关峰检测的伪距估计方法，精确求解C／A码伪距观测值。利用自编的仿真程序包，在Matlab中进行了相应的模拟计算。仿真结果表明当信噪比大于26dB时，可得到毫米数量级的伪距估计精度，能够满足GPS模拟源系统高精度自校的要求。     

翼伞精确定点着陆归航方法研究

文章介绍一种翼伞精确定点着陆归航的方案 ,按高度将归航过程划分为 6个阶段 ,给出了每个阶段的制导算法 ,讨论了系统的稳定性并给出结论。     

一种检测ＳＡＲ图像边缘的方法

传统算法不能很好地解决合成孔径雷达（ＳＡＲ）图像边缘检测问题，为此提出了一种改进方法：将Ｈaralick曲面拟合法和改进的广义模糊算子（ＧＦＯ）两种算法相结合，分别独立求出ＳＡＲ图像边缘，然后将分别求出的图像边缘合并，得出最终边缘，用实际ＳＡＲ图像对该算法进行检验，验证了该算法的有效性。