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采用圆环阵列天线,利用最小规范算法和线性约束最小方差算法对弱GPS信号的干扰信号进行了抑制,并分别针对固定和可变天线阵元数目以及固定和可变干扰信号等多种情况进行了仿真和分析.GPS信号的功率电平假设为-175dBW,干扰信号的功率值在-100dBW~-140dBW范围内可变.仿真结果表明,圆环天线阵列能精确地判定干扰信号的来波方向,该方法能很好地改善对来波干扰信号的赋零深度. 相似文献
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Heloísa Alves da Silva Paulo de Oliveira Camargo João Francisco Galera Monico Marcio Aquino Haroldo Antonio Marques Giorgiana De Franceschi Alan Dodson 《Advances in Space Research (includes Cospar's Information Bulletin, Space Research Today)》2010
Global Navigation Satellite Systems (GNSS), in particular the Global Positioning System (GPS), have been widely used for high accuracy geodetic positioning. The Least Squares functional models related to the GNSS observables have been more extensively studied than the corresponding stochastic models, given that the development of the latter is significantly more complex. As a result, a simplified stochastic model is often used in GNSS positioning, which assumes that all the GNSS observables are statistically independent and of the same quality, i.e. a similar variance is assigned indiscriminately to all of the measurements. However, the definition of the stochastic model may be approached from a more detailed perspective, considering specific effects affecting each observable individually, as for example the effects of ionospheric scintillation. These effects relate to phase and amplitude fluctuations in the satellites signals that occur due to diffraction on electron density irregularities in the ionosphere and are particularly relevant at equatorial and high latitude regions, especially during periods of high solar activity. As a consequence, degraded measurement quality and poorer positioning accuracy may result. 相似文献
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编队卫星是重要的空间设施,为保证编队卫星在空间复杂环境中的工作效率,需对编队卫星的工作原理、状态进行分析。以三星编队的海洋定位卫星为例,由于该编队卫星工作状态常受到星间基线、目标源位置、卫星高度等多种因素的制约,易造成定位模糊等问题。在评价海洋定位卫星性能方面,传统的方法主要着眼于定位精度,而忽略了定位迭代解算时间这一指标,而在特定的场景下(海上搜救、抢险救灾),较短的解算时间可以迅速找出目标源的概略位置。通过分析海洋定位卫星的时差测量定位原理,对定位误差精度进行了分析,提出水平精度因子(HDOP)和最小二乘迭代结合的评价方法,分析了影响卫星性能的因素,包括目标源相对几何位置、卫星高度及卫星几何构型等方面的影响。仿真结果表明:本文的设计可以提高卫星的定位效果,为定位卫星的参数设定提供参考。 相似文献
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在动态载波相位差分定位(RTK)中,由于观测环境复杂,会经常发生周跳、卫星信号失锁等情况,严重影响基线解算的连续性和可靠性。针对动态应用环境,提出了一种Kalman滤波算法在RTK技术中的应用方法。该方法可以实时估计模糊度浮点解及其协方差矩阵,在需要重新固定模糊度时可直接用于搜索,起到了周跳修复的作用。此外,采用了自适应渐消Kalman滤波算法提高算法的动态适应性,并引入独立的滑动窗进行新息的收集和处理,解决了由于参考星变化或卫星信号失锁造成观测量中断而无法准确计算新息协方差的难题。仿真结果表明,该算法能够在模糊度发生变化时快速收敛,并且相对于一般Kalman滤波算法在高动态下提高了模糊度浮点解的精度,提高了后续模糊度搜索的效率和固定成功率。 相似文献
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