组合导航系统实验平台的设计与实现

随着科学技术的发展,人们对导航定位的要求越来越高,单一的导航方式已无法满足导航技术发展的需要,组合导航已成为导航技术发展的必然趋势.本文根据组合导航系统的概念,设计出一种通用的组合系统模型.该组合导航系统实验平台可以直接应用于目前的组合导航研究和实验,成为组合导航系统研究方面的有效工具,促进组合导航研究的发展.     

国外导航卫星系统的未来发展

目前全世界已经或正在发展全球导航卫星系统的国家和地区，只有美国、俄罗斯和欧盟。中国的北斗-1导航卫星系统是一种区域性二维有源无线电导航系统。其他国家都在利用GPS民用信息建立本国的各种卫星导航应用系统。日本和美国、欧洲一样     

车载大视场视觉惯性组合导航算法研究

车载视觉导航在大角度旋转和高速运动等场景下表现不佳,由于视觉和惯性的误差特性互补,所以视觉惯性组合导航算法有良好的应用前景。大视场相机获取外界信息丰富,但大视场相机采样频率低影响视觉数据采集,而且基于优化的组合导航算法计算速度慢,故提出了一种适用于大视场相机的车载视觉惯性组合导航算法。该算法侧重于数据预处理：设计了基于伽马函数的对比度受限自适应直方图均衡化来降低图像噪声,通过FAST角点与光流法的组合完成特征提取与跟踪,进一步加快了计算速度。引入了惯性数据等效旋转矢量二子样算法来减少数据量和计算量,通过预积分算法为误差优化减少计算量,通过视觉误差、惯性误差以及边缘化误差联合优化来提高精度。与其他组合导航算法相比,该算法精度较高,计算速度最快,与VINS-Mono相比节省时间19.7%。     

面向智能驾驶的高精度多源融合定位综述

随着信息时代各行各业效率的提升,传统的人工驾驶交通系统已逐渐无法满足人们对高效率、低风险交通服务的需求,而智能驾驶技术的出现为这一领域带来了机遇。如今,以自动驾驶为代表的智能驾驶已经成为一种实用的深度交叉技术,其核心模块包括高精度定位、场景感知、决策规划与控制等。定位模块作为智能驾驶系统中最基本、最核心的功能模块,需具备高精度、高可用、低时延的性能特点。当前,结合高精度卫星导航、惯性导航以及环境感知的多源融合技术已成为实现泛在智能驾驶所公认的核心手段,通过充分利用车载传感器的量测信息可以实现精确、可靠的定位服务。从导航定位中常用的传感器技术出发,对当前智能驾驶领域涉及的高精度定位技术进行了全面的回顾,给出了主流的基于滤波和因子图优化的多源融合框架,并对代表性算法进行了整理。最后,总结了现阶段智能驾驶中高精度定位技术的发展现状,并对未来的发展趋势进行了展望。     

优选小波神经网络在周跳探测与修复中的应用

北斗导航定位过程中,传统的周跳探测与修复方法缺乏检验环节,无法保证修复结果的可靠性。为此,提出了一种级联式小波变换结合NARX神经网络多步循环预测修复的方法处理周跳问题。该方法通过构造载波相位双差模型检验量,探测周跳发生历元,采用NARX神经网络预测方法修复周跳,利用优选小波基函数进行周跳修复效果检验。实验证明,相较于经验模态分解和变分模态分解等模态分解法,优选小波神经网络周跳探测与修复方法可用于小周跳探测并判断出周跳正负性;构造的NARX神经网络周跳修复模型,解决了普通神经网络模型和传统多项式拟合法容易造成的二次奇异值问题。相较于长短期记忆(LSTM)和门控循环单元(GRU)深度学习神经网络模型,周跳预测精度分别提高了45.2%和55.9%。     

多模GNSS IFCB产品特点分析及精密单点定位性能评估

随着多模全球卫星导航系统（GNSS）高精度应用需求的日益增长,频间钟偏差（IFCB）问题近年来得到广泛研究。基于2023年年积日（DOY）（130～136）澳大利亚地区18个多模实验跟踪网（MGEX）观测数据的无几何无电离层（GFIF）组合,分别估计了北斗卫星导航系统（BDS）、伽利略卫星导航系统（Galileo）和全球定位系统（GPS）卫星的 IFCB 产品。对比分析了BDS-2,BDS-3,Galileo和GPS卫星的IFCB的特点。评估了相位相关的IFCB（PIFCB）误差对GPS BLOCK IIF卫星超宽巷（EWL）未校准相位硬件延迟（UPD）和非组合（UC）三频精密单点定位（PPP）性能的影响。实验结果表明,PIFCB误差对Galileo卫星的影响最小,对GPS BLOCK IIF卫星的影响最大;对BDS-3卫星的影响低于BDS-2卫星;不同信号频率对IFCB产品的估计结果会产生一定的影响。实验结果进一步表明,IFCB产品可以显著提高GPS BLOCK IIF卫星EWL UPD的稳定性和UC三频PPP的定位性能。EWL UPD的平均标准差（STD）从0.064周减小到0.021周,提高了67.2%。UC三频PPP在东（E）、北（N）、天顶（U）三方向分别从4.63 cm,3.04 cm和8.76 cm减小到3.08 cm,2.00 cm和5.85 cm,平均定位精度分别提高了31.5%,34.2%和33.2%。收敛时间小于20 min的比例从66.3%提高到71.8%,提高了5.5%。平均收敛时间从21.13 min缩短到17.24 min,减少了18.4%。     

基于VC和OpenGL的导航仿真系统三维物体建模的实现

主要对Windows环境下使用VC及OpenGL实现三维物体建模和显示的方法进行了研究,并在导航系统可视化仿真软件的开发设计中进行了综合应用。首先,对使用OpenGL在VC环境下实现三维物体建模和显示的三种方法分别进行了分析和研究,并概括阐述了相应的实现过程;然后,对三种方法的优缺点和显示效果进行了总结和对比;最后,介绍了这些方法在导航系统可视化仿真软件设计过程中的具体综合应用和效果,对于其它可视化仿真软件的三维物体建模和显示有良好的借鉴作用。     

基于室内合作场景智能识别的行人导航算法

基于足绑式惯性测量单元(IMU)的惯性导航系统被广泛应用于行人导航中,其通过零速修正(ZUPT)算法可对速度估计误差进行较好的补偿,然而其位置误差会随时间发散。针对于此,提出了一种基于室内合作场景智能识别的行人导航算法。通过随机森林算法,对行人在室内平地步行、上楼梯、下楼梯等不同步态进行训练与辨识,并结合室内先验地图对行人导航的结果进行校正。通过实验表明,行人在室内行走1100m时最大定位误差为1.85m(总行程0.17%),相对无场景识别的方法精度提高了6倍,可以有效提高行人导航精度。     

基于北斗双星定位系统的组合导航滤波算法实现研究

捷联惯性导航系统的主要缺点是导航定位误差随时间增长。北斗双星定位系统是我国独立研制的一种区域性卫星导航定位系统,具有自主性强、定位精度较好的特点。因此捷联惯导与北斗双星定位的组合成为具有我国特殊意义的一种组合导航系统。论文针对北斗双星定位系统设计了一种低阶卡尔曼滤波器,建立了双星的量测噪声模型。首次提出了使用逐次逼近法来解决北斗双星系统中存在的位置滞后的问题,并且最后进行了实际的跑车验证。试验表明,该组合导航滤波算法实时性好,精度高,具有较好的工程应用价值。     

互相关景象匹配系统的正确匹配概率研究

首先阐述了景象可导航性分析的定义，指出正确匹配概率是评价景象可导航性的重要指标；接着假定预处理后的基准图和附加噪声是零均值随机场。然后从图像的内容性质和其统计特性两个方面出发进行了，给出了基于景象灰度相关匹配的自主导航系统的正确匹配概率的一个估计模型。通过遥感图像的大量试验结果表明：该匹配概率的估计模型优于一般的仿真模型，从而为景象匹配自主导航系统的设计提供理论和应用基础。